• Buradasın

    Veri düzeltme yöntemleri nelerdir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Veri düzeltme yöntemleri şunlardır:
    • Keşif: Verilerin daha iyi anlaşılması için ilk adım 1.
    • Yapılandırma: Ham verilerin daha kullanılabilir hale getirilmesi 1.
    • Temizlik: Aykırı değerlerin düzeltilmesi, kötü verilerin silinmesi, veri türünün değiştirilmesi ve basitleştirilmesi, yinelenen değerlerin bulunması ve yapısal sorunların giderilmesi 12.
    • Zenginleştirme: Verilere bağlam eklenmesi 1.
    • Doğrulama: Verilerin doğru, tutarlı, güvenli ve gerçek olduğunun sağlanması 1.
    • Yayınlama: Düzenlenmiş verilerin erişilebilir hale getirilmesi 1.
    Ayrıca, veri düzeltme yöntemleri arasında bölme, kesme, çıkarma, düzenleme, doldurma, silme, birleştirme, taşıma, dönüştürme, kaydırma, kümeleme ve sütun oluşturma gibi işlemler de bulunmaktadır 2.
    Veri düzeltme yöntemleri, verilerin özelliklerine ve analizin gereksinimlerine göre değişiklik gösterebilir.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. datacalculus.com
        1
      2. acikveri.ulakbim.gov.tr
        2
      3. voyd.org.tr
        3
      4. co3moz.gitbooks.io
        4
      5. questionpro.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Veri anonimleştirme yöntemleri nelerdir?

    Veri anonimleştirme yöntemlerinden bazıları şunlardır: Maskeleme (data masking). Takma adlandırma (pseudonymization). Genelleme (generalization). Veri değiştirme (data swapping). Veri bozulması (data perturbation). Sentetik veriler (synthetic data). Veri anonimleştirme yöntemleri seçilirken verinin niteliği, büyüklüğü, fiziki ortamlarda bulunma yapısı, çeşitliliği, işleme amacı gibi faktörler dikkate alınmalıdır. Ayrıca, kişisel verilerin anonim halde olabilmesi için, başka verilerle eşleştirerek dahi kimliği belirli veya belirlenebilir gerçek kişiyle ilişkilendirilemeyecek hale getirilmiş olması gerekmektedir. Veri anonimleştirme yöntemleri hakkında daha fazla bilgi için aşağıdaki kaynaklara başvurulabilir: beyaz.net; acikveri.ulakbim.gov.tr; komtas.com; terabilisim.com.
    5 kaynak

    Düzeltme işlemi nasıl yapılır?

    Düzeltme işlemi, farklı bağlamlarda çeşitli şekillerde yapılabilir: Beyanname düzeltme: Vergi beyannamelerinde yapılan hatalar için düzeltme beyannamesi verilir. SGK bildirimi düzeltme: SGK'ya yapılan bildirimlerde hata veya eksiklik varsa, Sosyal Güvenlik Kurumu'nun internet sitesi üzerinden düzeltme yapılabilir. Enflasyon düzeltmesi: Muhasebe kayıtlarında, parasal olmayan kalemlerin düzeltme katsayısı ile çarpılarak yeni değerlerinin bulunması işlemidir. Göçük düzeltme: Araçlardaki göçükler, özel ekipmanlar kullanılarak profesyonel göçük düzeltme merkezlerinde düzeltilir.
    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 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 analizi ve veri işleme arasındaki fark nedir?

    Veri analizi ve veri işleme arasındaki temel farklar şunlardır: Amaç: Veri analizi, verilerin anlamını çıkarma sürecidir ve verileri grafikler, tablolar veya diğer görsel öğeler aracılığıyla görselleştirme, veriler arasında ilişkileri bulma ve trendleri izleme gibi işlemleri içerir. Veri işleme, verilerin anlaşılır ve erişilebilir bir şekilde çerçevelenmesini sağlayarak organizasyon, yapılandırma ve sunum yönlerini vurgular. Kapsam: Veri analizi, veri işlemenin bir alt kümesidir ve daha derinlemesine bir inceleme gerektirir. Veri işleme, verilerin dönüştürülmesi ve yapılandırılması sürecini kapsar. Kullanım: Veri analizi, doğru yorumlamayla gelecekteki stratejiler ve kararlar için değerli bilgiler sağlar. Veri işleme, verilerin sadece anlaşılır hale getirilmesini hedefler. Özetle, veri analizi daha kapsamlı ve derinlemesine bir süreç iken, veri işleme verilerin daha erişilebilir hale getirilmesi için yapılan daha temel bir işlemdir.
    5 kaynak

    Veri işlemenin aşamaları nelerdir?

    Veri işlemenin aşamaları genellikle şu şekilde sıralanır: 1. Veri Toplama: Ham verilerin mevcut kaynaklardan alınması. 2. Veri Hazırlama: Verilerin temizlenmesi, düzenlenmesi ve sonraki işlemler için hazırlanması. 3. Veri Girişi: Temiz verilerin hedef sisteme girilmesi ve anlaşılabilir bir dile çevrilmesi. 4. İşleme: Makine öğrenme algoritmaları kullanılarak verilerin yorumlanması. 5. Veri Çıktısı: Verilerin analiz edilmesi, çevrilmesi ve okunabilir hale getirilmesi. 6. Veri Depolama: İşlenen verilerin saklanması, gerektiğinde hızlı ve kolay erişilebilir olması.
    5 kaynak

    Veri düzleştirmesi nedir?

    Veri düzleştirmesi (data smoothing), bir veri kümesindeki gürültüyü azaltmak ve önemli kalıpların daha net görünmesini sağlamak için yapılan bir işlemdir. Bu işlem, eğilimleri tahmin etmeye yardımcı olmak amacıyla, menkul kıymet fiyatları ve ekonomik analizlerde kullanılabilir. Veri düzleştirmesi için kullanılan bazı yöntemler: - Rastgeleleştirme. - Otomatik düzenleme.
    5 kaynak