Veri bilimi, son yılların en popüler alanlarından biri haline geldi. Ancak ne kadar ileri düzey teknikler kullanılıyor olursa olsun, tüm bu karmaşık hesaplamalar ve modellerin arkasında her zaman bir temel yatan bir şey var: veri temizliği. Evet, veri temizliği... O kadar önemli ama çoğu zaman göz ardı edilen bir adım! Veri setleri üzerinde çalışırken her zaman, analiz ve modelleme için hazırlık yapmanın ilk adımı, veriyi doğru bir şekilde temizlemekten geçer.
Python, bu işin en güçlü araçlarından biri. Pandas, NumPy, ve diğer Python kütüphaneleri ile veri temizliği hızlı ve etkili bir şekilde yapılabilir. Ama işin sırrı, bazı ince ama önemli detaylarda gizli. İşte size, Python ile veri biliminde en sık unutulan ama aslında çok önemli olan 5 veri temizleme yöntemi:
Veri setlerinde eksik veriler, en yaygın karşılaşılan sorunlardan biridir. Bazen veriler kaybolur, bazen de bazı değerler yanlış girilir. Peki, bu eksik verilerle nasıl başa çıkmalı? Çoğu zaman eksik veriyi ortadan kaldırmak, çözüm gibi görünse de, verilerin kaybolması genellikle daha büyük problemlere yol açar.
Eksik verileri doldurmak, belirli bir stratejiye dayanmalıdır. Örneğin, sürekli değişen verilere sahip bir finansal veri setinde, eksik veriyi önceki veya sonraki değerlerle doldurmak mantıklı olabilir. Ancak, eksik verilerin yerine bir sabit değer veya ortalama kullanmak, bazı analizlerde yanıltıcı sonuçlar doğurabilir.
Python kodu ile bir örnek:
import pandas as pd
# Örnek veri seti
data = {'yaş': [25, 30, None, 40, 35], 'gelir': [50000, 60000, 55000, None, 58000]}
df = pd.DataFrame(data)
# Eksik değerleri doldurma
df['yaş'] = df['yaş'].fillna(df['yaş'].mean())
df['gelir'] = df['gelir'].fillna(df['gelir'].median())
print(df)
Bu örnekte, eksik 'yaş' ve 'gelir' verileri, sırasıyla ortalama ve medyan değerlerle dolduruluyor. Her zaman verinizi doğru şekilde analiz ettiğinizden emin olun!
Farklı veri kaynaklarından gelen veriler, genellikle tutarsız formatlarda olabilir. Tarihler, sayılar, metinler ve diğer veriler bazen beklediğimizden farklı şekilde düzenlenir. Bu da analizlerinizi etkileyebilir.
Veri formatlarını tutarlı hale getirmek, her şeyin doğru çalışmasını sağlar. Örneğin, tarihler bazen "YYYY-MM-DD" formatında, bazen ise "DD/MM/YYYY" formatında olabilir. Python'da bu tür formatları dönüştürmek oldukça basit.
Python kodu ile bir örnek:
# Tarih formatını standart hale getirme
df['tarih'] = pd.to_datetime(df['tarih'], format='%d/%m/%Y')
print(df)
Bu işlem, tarih verilerini tek bir tutarlı formata dönüştürür ve veri setinde uyumsuzluk yaratmaz.
Duygusal içerik analizi, metin verisi temizliğinde önemli bir yer tutar. Özellikle sosyal medya yorumları, forumlar ve blog yazıları gibi veri kaynaklarından gelen içeriklerde, duygusal analiz yapmak zor olabilir. Verinin negatif, pozitif ya da nötr olmasını belirlemek için doğal dil işleme (NLP) teknikleri kullanmak gerekir.
Twitter verilerini analiz ederken, duygu temizliği yapmak verinin doğruluğunu artırabilir. Bu, özellikle pazar araştırması ve müşteri geri bildirimleri analizlerinde büyük bir fark yaratır.
Python kodu ile bir örnek:
from textblob import TextBlob
# Basit bir duygu analizi
def sentiment_analysis(text):
analysis = TextBlob(text)
return analysis.sentiment.polarity
df['duygu'] = df['yorum'].apply(sentiment_analysis)
print(df)
Yorumların duygusal analizini yapmak, verinin daha anlamlı ve analize uygun hale gelmesini sağlar.
Bazen büyük veri setleri, aşırı karmaşık hale gelir ve bu da analiz yapmayı zorlaştırır. Veriyi anlamlı alt gruplara ayırmak, her bir grubun daha derinlemesine analiz edilmesini sağlar.
Veri setinizi doğru şekilde gruplamak, önemli desenleri daha kolay keşfetmenizi sağlar. Örneğin, müşteri verilerini yaş gruplarına, gelir seviyelerine veya coğrafi bölgelere göre ayırmak, her bir grup için daha derinlemesine analiz yapmanıza olanak tanır.
Python kodu ile bir örnek:
# Veriyi yaş grubuna göre gruplama
df['yaş_grubu'] = pd.cut(df['yaş'], bins=[20, 30, 40, 50], labels=['20-30', '30-40', '40-50'])
grouped = df.groupby('yaş_grubu').mean()
print(grouped)
Bu, veriyi yaş gruplarına ayırarak her grubun ortalama değerlerini elde eder ve veriyi anlamlı bir şekilde segmentlere ayırır.
Verinizi sadece mevcut kaynaklardan temizlemek yeterli olmayabilir. Zenginleştirme, veriye dışsal kaynaklardan ek bilgiler eklemek anlamına gelir. Bu, özellikle eksik verilerle çalışırken oldukça faydalıdır.
Veri zenginleştirme, analizlerinizin doğruluğunu artırabilir ve daha iyi kararlar almanıza yardımcı olabilir.
Python kodu ile bir örnek:
# Örnek zenginleştirme
external_data = {'şehir': ['İstanbul', 'Ankara', 'İzmir'], 'nüfus': [15000000, 5500000, 4500000]}
external_df = pd.DataFrame(external_data)
df = df.merge(external_df, on='şehir', how='left')
print(df)
Bu örnekte, veri setine şehirlerin nüfus bilgileri ekleniyor, böylece veri daha anlamlı hale geliyor.
---
