1. Eksik Veriyi Görmezden Gelmek
Veri temizleme sürecinde, eksik verilerle karşılaşmak oldukça yaygın bir durumdur. Ancak, bu eksik veriyi görmezden gelmek ya da tamamen yok saymak, doğru sonuçlar elde etmenizi engeller. Eksik veriler, modelin doğru bir şekilde çalışmamasına yol açabilir. Bunun yerine, eksik verileri tamamlamak veya bu verileri doğru bir şekilde işlemek için bazı teknikler kullanabilirsiniz. Örneğin, veri tamamlama (imputation) yöntemleriyle eksik değerleri doldurabilir veya eksik veriye sahip satırları analizden dışlayabilirsiniz.
2. Yanlış Veri Türleriyle Çalışmak
Verilerinizi analiz etmeye başlamadan önce, her bir verinin doğru türde olduğundan emin olmalısınız. Sayısal veriler, metinsel veriler, tarihsel veriler gibi farklı veri türlerine sahip olabilirsiniz. Yanlış veri türleriyle çalışmak, modelinizin yanlış sonuçlar üretmesine sebep olabilir. Bu yüzden her veri türünü doğru şekilde tanımlayın ve gerekirse veri türü dönüşümleri yaparak veri setinizi düzenleyin.
3. Aşırı Veri Dönüşümü
Veri temizleme sürecinde, verileri dönüştürme işlemi sıkça yapılır. Ancak, veriyi gereğinden fazla dönüştürmek modelin doğruluğunu etkileyebilir. Özellikle, verilerin doğal yapısına müdahale etmek, anlamlı sonuçlar elde etmenizi zorlaştırabilir. Verilerinizi dönüştürmeden önce dikkatli olmalı ve sadece gerektiğinde dönüşüm yapmalısınız. Bu süreçte veri normalizasyonu ve standartlaştırma gibi teknikler de yararlı olabilir.
4. Veri Setini Temizlerken Ağırlıklı Olarak İnsan Gözlemi Kullanmak
Evet, insan gözlemi bazen faydalı olabilir, ancak veri setinizin temizlenmesi için yalnızca elle yapılan işlemler güvenilir olmayabilir. Özellikle büyük veri setlerinde, elle yapılan temizlik işleminde hata yapma riski büyüktür. Bunun yerine, otomatikleştirilmiş veri temizleme araçları kullanarak hataları minimize edebilir ve süreci daha verimli hale getirebilirsiniz.
5. Veri Setinde Yer Alan Aykırı Değerleri Göz Ardı Etmek
Veri temizleme sürecinde, genellikle aykırı değerler (outliers) göz ardı edilir. Ancak bu değerler, modelinizin başarısını ciddi şekilde etkileyebilir. Aykırı değerleri görmezden gelmek yerine, bu verilerin neden ortaya çıktığını anlamaya çalışın. Gerektiğinde, aykırı değerleri verilerden çıkarabilir veya onlarla ilgili yeni bir yaklaşım geliştirebilirsiniz.
6. Duygu ve Anlam Analizini Atlamak
Metin verisi üzerinde çalışıyorsanız, verilerinizi sadece sözdizimi ve dilbilgisi hataları açısından değil, aynı zamanda duygu analizi açısından da değerlendirmelisiniz. Özellikle müşteri geri bildirimleri veya sosyal medya verileri gibi metin verilerinde, duygusal tonları ve anlamı göz ardı etmek yanlış sonuçlar elde etmenize neden olabilir. Bu yüzden, verilerinizi temizlerken duygusal içeriği de dikkate almanız önemli.
7. Aynı Veri Setiyle Uzun Süre Çalışmak
Birçok veri bilimcisi, aynı veri seti üzerinde uzun süre çalışmaya devam eder. Ancak, veri setinizin zamanla eskimesi ve yeni verilerin eklenmesi gerektiği unutulmamalıdır. Bu yüzden, sürekli olarak veri güncellemeleri yaparak modelinizin daha doğru sonuçlar üretmesini sağlayabilirsiniz.
8. Fazla Özellik Seçimi Yapmak
Veri temizleme sırasında, model için fazla özellik seçmek, modelin karmaşıklaşmasına ve aşırı uyum (overfitting) probleminin ortaya çıkmasına sebep olabilir. Bu nedenle, yalnızca en anlamlı ve gerekli özellikleri seçmelisiniz. Özellik mühendisliği yaparak önemli verileri belirleyip gereksiz olanları elenmelidir.
9. Modeli Eğitmeden Önce Veri Görselleştirme Yapmamak
Veri temizleme süreci bitmeden, verilerinizi görselleştirmek çok önemlidir. Veriyi görselleştirerek, veri setinizdeki potansiyel hataları daha kolay tespit edebilirsiniz. Özellikle box plot, scatter plot gibi görselleştirme araçları kullanarak veri setinizin genel dağılımını incelemek, yanlışlıkları fark etmenize yardımcı olacaktır.
10. Otomatikleştirilmiş Veri Temizleme Araçlarına Aşırı Güvenmek
Veri temizleme sürecinde, otomatikleştirilmiş araçlardan yararlanmak çok kullanışlı olabilir, ancak bu araçlara aşırı güvenmek de bir hatadır. Çünkü her veri seti farklıdır ve otomatik araçlar her zaman ideal sonuçları vermez. Bu yüzden, araçları kullanırken manuel incelemeleri ve denetimleri de atlamamalısınız.
Sonuç:
Veri temizleme, veri bilimi projelerinin belki de en önemli aşamalarından biridir. Bu süreci doğru bir şekilde yönetmek, modelinizin başarısını doğrudan etkiler. Yukarıda bahsedilen hatalardan kaçınarak ve uygun yöntemlerle veri temizleme işlemini yaparak daha verimli ve doğru sonuçlar elde edebilirsiniz. Unutmayın, temizlenmiş verilerle çalışmak, size sadece doğru modellemeler değil, aynı zamanda sağlam bir veri temeli de sağlar.
