• Buradasın

    Knime'da veri temizleme nasıl yapılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    KNIME'de veri temizleme işlemi, aşağıdaki adımlar izlenerek gerçekleştirilebilir:
    1. Veri Toplama: KNIME Analytics Platform'u indirip, veritabanları, spreadsheets, API'ler veya bulut depolama gibi çeşitli kaynaklardan verileri entegre edin 1.
    2. Veri Temizleme İşlemleri: KNIME'in görsel iş akışlarını kullanarak, eksik değerleri doldurma, hatalı değerleri silme ve veri doğrulama gibi temizleme işlemlerini yapın 2.
    3. Yaygın Veri Temizleme Düğmeleri:
      • Missing Value Node: Eksik değerleri sütun bazında veya tüm sütunlar için değiştirir 1.
      • Duplicate Row Filter Node: Yinelenen verileri yönetir 1.
      • String Replacer Node: Belirli dizeleri koşullara veya desenlere göre değiştirir 3.
    4. Otomasyon: Temizlenmiş verileri her sabah hazır hale getirmek için veri temizleme iş akışlarını günlük, haftalık veya aylık olarak otomatikleştirin 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

    Knime veri analizi nasıl yapılır?

    KNIME ile veri analizi yapmak için aşağıdaki adımlar takip edilebilir: 1. KNIME'i indirip kurmak: KNIME'in resmi web sitesinden en son sürümü indirip kurulum adımlarını izlemek gerekmektedir. 2. Yeni bir iş akışı projesi oluşturmak: KNIME'i başlattıktan sonra "Dosya" menüsünden "Yeni" seçeneğini seçip yeni bir iş akışı oluşturmak gerekir. 3. Veriyi içe aktarmak: "Dosya Okuyucu" (File Reader) düğümünü kullanarak CSV veya Excel gibi bir formatta olan verileri yüklemek gerekir. 4. Veriyi temizlemek ve dönüştürmek: Gereksiz sütunları çıkarmak ve verileri filtrelemek için "Sütun Filtresi" (Column Filter) ve "Eksik Değer" (Missing Value) düğümlerini kullanmak gerekmektedir. 5. Veriyi görselleştirmek: Trendleri ve kalıpları incelemek için "Çizgi Grafiği" (Line Plot), "Histogram" ve "Dağılım Grafiği" (Scatter Plot) gibi düğümleri kullanmak faydalıdır. 6. Makine öğrenimi modeli oluşturmak: Verileri eğitim ve test setlerine ayırmak için "Bölümlendirme" (Partitioning) düğümünü kullanmak ve ardından uygun bir makine öğrenimi modelini (örneğin, Karar Ağacı veya Rastgele Orman) uygulamak gerekmektedir. 7. Model performansını değerlendirmek: Modelin başarısını ölçmek için "Skorer" (Scorer) düğümünü kullanarak doğruluk, hassasiyet ve geri çağırma gibi metrikleri hesaplamak gerekir. KNIME, Python ve R gibi diğer programlama dilleriyle de entegre olabilir ve bu sayede daha gelişmiş analizler yapmak mümkündür.
    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

    Veri seti nedir?

    Veri seti, bir amaç için toplanmış veri topluluğudur. Veri setleri, sayısal veriler, metin verileri, görüntü verileri veya işitsel veriler gibi her türlü veri türü için oluşturulabilir. Bazı veri seti kaynakları: - Kaggle: Kolay kullanımı ve kod yazılabilen bir platform. - UCI Machine Learning Repository: Makine öğrenimi problemlerine yönelik çeşitli veri setleri içerir. - AWS (Amazon Web Services): Açık veri setleri ve örnekler sunar. - Microsoft Datasets: Doğal dil işleme ve bilgisayarlı görü gibi alanlarda ücretsiz veri setleri. - World Bank Open Data: Dünya Bankası'nın açık veri platformu.
    5 kaynak

    Veri işleme nedir?

    Veri işleme, ham verilerin toplanması, düzenlenmesi, analiz edilmesi ve sonuçların yorumlanması sürecidir. Veri işleme aşamaları: 1. Veri toplama: Veriler, mevcut kaynaklardan alınır. 2. Veri hazırlama: Ham veriler temizlenir ve sonraki işlemler için düzenlenir. 3. Veri girişi: Temiz veriler, hedef sisteme girilir ve anlaşılabilir bir dile çevrilir. 4. İşleme: Veriler, makine öğrenme algoritmaları kullanılarak yorumlanır. 5. Veri çıktısı: Veriler, grafikler, videolar, resimler veya düz metin gibi formatlarda sunulur. 6. Veri depolama: Tüm veriler, ileride kullanılmak üzere saklanır.
    5 kaynak

    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 süreç, aşağıdaki adımları içerir: 1. Veri Temizleme: Verilerdeki hataları veya aykırı değerleri tespit edip düzeltmek. 2. Özellik Seçimi: Görevle en alakalı giriş değişkenlerini belirlemek. 3. Veri Dönüşümleri: Değişkenlerin ölçeğini veya dağılımını değiştirmek. 4. Özellik Mühendisliği: Mevcut verilerden yeni değişkenler türetmek. 5. Boyutsallığın Azaltılması: Verilerin kompakt projeksiyonlarını oluşturmak. Ayrıca, verilerin makine öğrenimi algoritmasının beklentisine uygun bir formata dönüştürülmesi de veri hazırlamanın önemli bir parçasıdır.
    5 kaynak