• Buradasın

    Veri temizleme yöntemleri nelerdir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Veri temizleme yöntemleri şunlardır:
    1. Bölme (Split): Verinin yer aldığı dosyada tekrarlayan özelliklere göre bölme işlemi 1.
    2. Kesme (Cut): Bir örüntü oluşturan ve tekrarlayan verinin veri setinden çıkarılması 1.
    3. Çıkarma (Extract): Belirtilen bir örüntüye dayanarak hücre bölümlerinin çıkarılması ve yeni bir sütuna yerleştirilmesi 1.
    4. Düzenleme (Edit): Belirli bir hücredeki değerlerin düzenlenmesi 1.
    5. Doldurma (Fill): Bitişik verilerin belirli bir kural çerçevesinde kopyalanarak çoğaltılması 1.
    6. Silme (Delete): Gereksiz verinin silinmesi ve veri setinden çıkarılması 1.
    7. Birleştirme (Merge): Farklı hücrelerde tutulan bilgilerin belirli bir amaç çerçevesinde birleştirilmesi 1.
    8. Taşıma (Move): İhtiyaç doğrultusunda satırların sütun adlarına taşınması işlemi 1.
    9. Dönüştürme (Convert): Sütunların satırlara veya satırların sütunlara dönüştürülmesi 1.
    10. Kaydırma (Shift): İhtiyaç halinde hücrelerin gerek duyulan yöne kaydırılması 1.
    Bazı yaygın veri temizleme araçları:
    • OpenRefine: Boş hücrelerin temizlenmesi ve benzerliklere dayanan kümeler yaratılması 12.
    • R dataMaid Package: Temizlenmemiş verileri değişken bazında değerlendirmek için kullanılan bir R paketi 1.
    • TIBCO Clarity: Web üzerinden hizmet sağlayan bir veri temizleme aracı 2.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. acikveri.ulakbim.gov.tr
        1
      2. unite.ai
        2
      3. bilcotech.com
        3
      4. processmind.com
        4
      5. medium.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Knime'da veri temizleme nasıl yapılır?

    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. 2. Veri Temizleme: Eksik Değer Yönetimi: Eksik değerleri "Missing Value" düğümü ile doldurun. Yinelenen Verileri Yönetme: "Duplicate Row Filter" düğümü ile yinelenen verileri tespit edin ve silin. Filtreleme: "Row Filter" ve "Column Filter" düğümleri ile gereksiz verileri kaldırın. 3. Veri Dönüştürme: Veri Tiplerini Dönüştürme: "Convert Data Types" düğümü ile veri tiplerini değiştirin. 4. Otomasyon: Veri temizleme iş akışınızı oluşturup "Automation" özelliği ile otomatikleştirin. KNIME, sürükle-bırak yöntemiyle görsel iş akışları oluşturmayı sağlayan bir arayüz sunar.
    5 kaynak

    Veri işlem türleri nelerdir?

    Veri işleme türleri temel olarak üç ana kategoride incelenebilir: 1. Gerçek zamanlı işleme (Real-time Processing). 2. Toplu işleme (Batch Processing). 3. Hibrit yaklaşımlar. Ayrıca, veri işleme türleri şu şekilde de sınıflandırılabilir: Doğrulama (Validation). Sıralama (Sorting). Özetleme (Summarizaton). Toplama (Aggregation). Analiz (Analysis). Raporlama (Reporting). Sınıflandırma (Classification).
    5 kaynak

    Veri yumuşatma nasıl yapılır?

    Veri yumuşatma için birkaç yöntem kullanılabilir: Çift üstel yumuşatma (DES). Hareketli ortalama (MA). Rastgele yürüyüş. Lowess yumuşatma. Veri yumuşatma, bir veri kümesindeki gürültüyü çıkarmak için bir algoritma kullanmayı içerir ve bu sayede önemli kalıpların daha net bir şekilde öne çıkması sağlanır.
    5 kaynak

    Veri düzeltme yöntemleri nelerdir?

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

    Telefonda meta veri temizleme ne işe yarar?

    Telefonda meta veri temizlemenin bazı faydaları: Gizlilik koruması. Güvenlik riskleri azaltma. Dosya boyutunu küçültme. Mesleki ve hukuki kaygıları giderme. İstenmeyen takibi önleme.
    5 kaynak