Python ile Veri Bilimi: İleri Seviye Veri Temizleme Teknikleri ve Otomasyon

Veri bilimi dünyasında her şey veriyi doğru bir şekilde hazırlamakla başlar. Peki, veri temizleme nedir ve neden bu kadar önemlidir? Diyelim ki, elinizde devasa bir veri kümesi var. Her bir satırda farklı formatlar, eksik değerler ve hatta yanlış bilgilerin bulunduğu karmaşık bir yapı düşünün. İşte bu noktada veri temizleme devreye giriyor.

Veri temizleme, veri bilimi projelerinin belki de en kritik adımıdır. Ancak, bu aşama genellikle göz ardı edilir. Çoğu zaman temel düzeyde veri temizleme tekniklerine odaklanılırken, biz bugün daha derinlere inmeyi ve ileri seviye tekniklerle nasıl işlerimizi kolaylaştırabileceğimizi keşfedeceğiz.

Veri temizlemeye başlamadan önce, ilk olarak bu sürecin temellerini anlamamız gerekiyor. Veri temizleme, üç ana adımda gerçekleşir:

1. Eksik Veriler: Verilerin içinde boş (NaN) veya eksik değerler olabilir. Bu durumlar, analizlerinizin doğruluğunu ciddi şekilde etkileyebilir. Pandas kütüphanesi ile eksik verileri nasıl tespit edebileceğimizi ve nasıl handle edebileceğimizi öğreneceğiz.

2. Duplikatlar: Aynı verinin birden fazla kez kaydedilmesi, verinin doğru analiz edilmesini engeller. Python ve Pandas ile nasıl duplikatları tespit edebilir ve silebiliriz? Bunu detaylı bir şekilde inceleyeceğiz.

3. Format Hataları: Verinin düzgün formatta olmaması, hesaplamalar ve analizler açısından büyük sorunlar yaratabilir. Örneğin, tarih ve saat verilerinin yanlış formatta olması, analizlerde karışıklığa yol açar. Bu hataları nasıl düzeltebileceğimize değineceğiz.

Python programlama dili, veri bilimcileri için eşsiz bir araçtır. Özellikle pandas ve numpy gibi kütüphaneler, veri temizleme işlerini kolaylaştıran güçlü araçlardır.

İşte, bu kütüphanelerle yapabileceğiniz bazı veri temizleme işlemleri:

# Eksik veri kontrolü ve silme
import pandas as pd
data = pd.read_csv('veri.csv')
data = data.dropna()  # Eksik verileri silme

# Duplikatları temizleme
data = data.drop_duplicates()

# Format düzeltme
data['tarih'] = pd.to_datetime(data['tarih'], errors='coerce')

Bu basit adımlar, verinizi temizlemek ve düzgün hale getirmek için ilk adımdır. Ancak, veri temizleme süreci sadece bunlarla sınırlı değildir. Şimdi, daha ileri seviye tekniklere göz atalım.

Veri biliminde zaman zaman daha karmaşık durumlarla karşılaşırsınız. Özellikle metin verisi temizleme ve outlier analizi gibi konular, çoğu kişinin zorlandığı alanlardır. Peki, bu konularda nasıl ilerleriz?

1. Metin Verisi Temizleme: Metin verileriyle çalışırken, gereksiz boşlukları, özel karakterleri ve stop word'leri temizlemek önemlidir. Bu tür verileri nasıl işleyebileceğimizi görmek için Pandas ve regex kullanarak örnekler üzerinden ilerleyeceğiz.

2. Outlier Analizi: Outlier (aykırı değerler) verilerin içinde bazen doğal olmayan ve analizi bozan sonuçlara yol açabilir. Bunları tespit etmek ve analizlerden çıkarmak, veriyi daha güvenilir hale getirebilir.

# Aykırı değer tespiti
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv('veri.csv')
q1 = data['sütun'].quantile(0.25)
q3 = data['sütun'].quantile(0.75)
iqr = q3 - q1

outlier_low = q1 - 1.5 * iqr
outlier_high = q3 + 1.5 * iqr

outliers = data[(data['sütun'] < outlier_low) | (data['sütun'] > outlier_high)]
plt.boxplot(data['sütun'])
plt.show()

Veri temizleme işlemlerini manuel olarak yapabilirsiniz, ancak bu oldukça zaman alıcı ve verimsizdir. Bu yüzden otomatikleştirilmiş sistemler devreye girmelidir. Python’da, veri temizleme işlemlerinizi otomatikleştirmek için kullanabileceğiniz bazı araçlar şunlardır:

- Great Expectations: Veri kalitesini test etmek için harika bir araçtır. Otomatik olarak veri setinizin kalite kontrolünü yapabilir ve hataları raporlayabilir.
- Pyjanitor: Pandas için geliştirilmiş bir temizleme kütüphanesidir. Veri setinizi hızlı bir şekilde temizlemek ve dönüştürmek için kullanabilirsiniz.

Veri temizleme, gerçek hayatta sürekli karşılaştığımız bir zorluktur. Örneğin, bir finansal analiz projesinde, veriler genellikle eksik, yanlış formatta veya hatalı olabilir. Bu tür projelerde doğru veri temizleme tekniklerini kullanmak, analizlerin doğruluğunu doğrudan etkiler.

Benzer şekilde, e-ticaret sitelerinde ürün verilerinin temizlenmesi de kritik bir rol oynar. Yanlış fiyatlandırma, eksik stok bilgisi ve hatalı kategori etiketleri, müşteri deneyimini doğrudan etkileyebilir. Bu tür verileri temizlemek ve düzenlemek, sitenizin performansını artırabilir.

Ayrıca, sağlık sektöründe hasta verileriyle çalışırken, kişisel bilgilerin doğru şekilde işlenmesi gerekir. Veri temizleme, doğru sonuçlar elde etmenin yanı sıra, kullanıcı gizliliği ve güvenliği açısından da önemlidir.

###