• Buradasın

    Knime'da veri temizleme nasıl yapılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    KNIME'da veri temizleme için aşağıdaki adımlar izlenebilir:
    1. Veri Toplama: KNIME Analytics Platform'u indirip veri kaynaklarını (veritabanları, spreadsheets, API'ler, bulut depolama) entegre edin 1.
    2. Veri Temizleme:
    • Eksik Değer Yönetimi: Eksik değerleri "Missing Value" düğümü ile doldurun 14.
    • Yinelenen Verileri Yönetme: "Duplicate Row Filter" düğümü ile yinelenen verileri tespit edin ve silin 1.
    • Filtreleme: "Row Filter" ve "Column Filter" düğümleri ile gereksiz verileri kaldırın 14.
    1. Veri Dönüştürme:
    • Veri Tiplerini Dönüştürme: "Convert Data Types" düğümü ile veri tiplerini değiştirin 1.
    1. Otomasyon: Veri temizleme iş akışınızı oluşturup "Automation" özelliği ile otomatikleştirin 1.
    KNIME, sürükle-bırak yöntemiyle görsel iş akışları oluşturmayı sağlayan bir arayüz sunar 34. Ayrıca, "K-AI" asistanı ile iş akışı oluşturma süreci sohbet yoluyla da gerçekleştirilebilir 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. knime.com
        1
      2. telefonhaber.com
        2
      3. datraction.com
        3
      4. programmer-books.com
        4
      5. readmedium.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Makine öğrenmesinde veri hazırlama nedir?

    Makine öğrenmesinde veri hazırlama, ham verilerin bir makine öğrenimi modeline uyum sağlamak ve değerlendirmek için kullanılmadan önce önceden işlenmesi sürecidir. Bu süreçte gerçekleştirilen bazı işlemler şunlardır: Veri temizleme. Özellik seçimi. Veri dönüşümleri. Özellik mühendisliği. Boyutsallığın azaltılması. Veri hazırlama süreci, projenin hedeflerine ve kullanılacak algoritmalara göre değişir.
    5 kaynak

    Knime veri analizi nasıl yapılır?

    KNIME ile veri analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. KNIME'ın Kurulumu ve Gerekli Eklenti ve Örneklerin Yüklenmesi. 2. Verilerin Yüklenmesi. 3. Verilerin İşlenmesi. 4. Configure (Yapılandırma) Aşaması. 5. Modelin Çalıştırılması. KNIME ile veri analizi hakkında daha fazla bilgi edinmek için medium.com ve linkedin.com gibi platformlardaki yazılar incelenebilir.
    5 kaynak

    Veri işleme nedir?

    Veri işleme, ham verilerin toplanması, düzenlenmesi, analiz edilmesi ve sonuçların yorumlanması sürecidir. Veri işleme süreci altı temel aşamadan oluşur: 1. Veri toplama. 2. Veri hazırlama. 3. Veri girişi. 4. İşleme. 5. Veri çıktısı ve yorumlama. 6. Veri depolama. Veri işleme, ayrıca verilerin kaydedilmesi, depolanması ve düzenlenmesi gibi işlemleri de kapsar.
    5 kaynak

    Veri seti nedir?

    Veri seti, bir amaç için toplanmış, birbiriyle ilişkili verilerin bir koleksiyonudur. Veri setleri, sayısal veriler, metin verileri, görüntü verileri veya işitsel veriler gibi her türlü veri türü için oluşturulabilir. Veri setleri genellikle büyük miktarda veri içerir ve veri analizi, makine öğrenimi veya yapay zeka gibi alanlarda kullanılırlar. Bazı veri seti kaynakları şunlardır: Kaggle; UCI Machine Learning Repository; AWS (Amazon Web Services); Microsoft Datasets; Academic Torrents.
    5 kaynak

    Veri temizleme yöntemleri nelerdir?

    Veri temizleme yöntemleri şunlardır: 1. Bölme (Split): Verinin yer aldığı dosyada tekrarlayan özelliklere göre bölme işlemi. 2. Kesme (Cut): Bir örüntü oluşturan ve tekrarlayan verinin veri setinden çıkarılması. 3. Çıkarma (Extract): Belirtilen bir örüntüye dayanarak hücre bölümlerinin çıkarılması ve yeni bir sütuna yerleştirilmesi. 4. Düzenleme (Edit): Belirli bir hücredeki değerlerin düzenlenmesi. 5. Doldurma (Fill): Bitişik verilerin belirli bir kural çerçevesinde kopyalanarak çoğaltılması. 6. Silme (Delete): Gereksiz verinin silinmesi ve veri setinden çıkarılması. 7. Birleştirme (Merge): Farklı hücrelerde tutulan bilgilerin belirli bir amaç çerçevesinde birleştirilmesi. 8. Taşıma (Move): İhtiyaç doğrultusunda satırların sütun adlarına taşınması işlemi. 9. Dönüştürme (Convert): Sütunların satırlara veya satırların sütunlara dönüştürülmesi. 10. Kaydırma (Shift): İhtiyaç halinde hücrelerin gerek duyulan yöne kaydırılması. Bazı yaygın veri temizleme araçları: - OpenRefine: Boş hücrelerin temizlenmesi ve benzerliklere dayanan kümeler yaratılması. - R dataMaid Package: Temizlenmemiş verileri değişken bazında değerlendirmek için kullanılan bir R paketi. - TIBCO Clarity: Web üzerinden hizmet sağlayan bir veri temizleme aracı.
    5 kaynak