• 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

    Veri işlem türleri nelerdir?

    Veri işleme türleri şunlardır: 1. Tek Kullanıcılı Programlama: Kişisel kullanım için tek bir kişi tarafından yapılan veri işleme. 2. Çoklu Programlama: Merkezi İşlem Biriminde (CPU) aynı anda birden fazla programın depolanması ve yürütülmesi. 3. Gerçek Zamanlı İşleme: Kullanıcının bilgisayar sistemiyle doğrudan temas kurmasını sağlayan, çevrimiçi ve etkileşimli veri işleme. 4. Çevrimiçi İşleme: Verilerin doğrudan girilmesi ve yürütülmesi, verilerin önce depolanmaması veya biriktirilmemesi. 5. Zaman Paylaşımı İşleme: Birden fazla kullanıcının çevrimiçi bir bilgisayar sisteminin kaynaklarını paylaşması. 6. Dağıtılmış İşlem: Çeşitli bilgisayarların bir bilgisayar ağı üzerinden birbirine bağlı kalması ve veri işleme. Ayrıca, veri işleme fonksiyonları arasında doğrulama, sıralama, özetleme, toplama, analiz ve raporlama gibi aşamalar da yer alır.
    5 kaynak

    Veri düzeltme yöntemleri nelerdir?

    Veri düzeltme yöntemleri şunlardır: 1. Imputasyon: Eksik verilerin mevcut verilere dayalı hesaplanan değerlerle değiştirilmesi. 2. Silme: Eksik kayıtların veri setinden çıkarılması. 3. Veri Doğrulama: Veri setindeki yanlışlıkların, tutarsızlıkların ve aykırı değerlerin belirlenmesi. 4. Veri Formatlarının Standartlaştırılması ve Normalleştirilmesi: Verilerin tutarlı bir yapıya sahip olması için formatların dönüştürülmesi. 5. Boyut Azaltma: Temel Bileşen Analizi (PCA) ve Özellik Seçimi gibi yöntemlerle değişken sayısının azaltılması. 6. Kümeleme ve Sınıflandırma: Benzer veri noktalarını bir araya getirerek desenlerin ve aykırı değerlerin belirlenmesi. 7. Veri Maskeleme, Genelleştirme ve Takma Ad Kullanma: Veri faydası ile gizlilik gereksinimlerinin dengelenmesi. Bu yöntemler, verilerin kalitesini artırarak doğru analiz ve karar verme süreçlerini destekler.
    5 kaynak

    Veri analizi ve veri işleme arasındaki fark nedir?

    Veri analizi ve veri işleme kavramları birbiriyle ilişkili olsa da farklı anlamlar taşır: 1. Veri İşleme: Ham verilerin toplanması, düzenlenmesi, analiz edilmesi ve sonuçların yorumlanması sürecidir. 2. Veri Analizi: Veri işleme sürecinin bir aşaması olup, temizlenmiş ve dönüştürülmüş verilerin incelenmesi ve yorumlanmasıdır.
    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

    Telefonda meta veri temizleme ne işe yarar?

    Telefonda meta veri temizleme, fotoğraf ve videolardaki gizli bilgilerin silinmesi anlamına gelir. Meta veri temizliğinin faydaları: - Gizlilik koruması: Meta veriler, yabancıların sizinle ilgili daha fazla bilgi edinmesini engelleyerek gizliliğinizi korur. - Çevrimiçi paylaşım: Fotoğrafları ve videoları çevrimiçi paylaşırken, kişisel bilgilerin sızmasını önler. - Telif hakkı: Fotoğraf satışı durumunda, meta verilerin kaldırılması telif hakkınızı korur.
    5 kaynak

    Veri yumuşatma nasıl yapılır?

    Veri yumuşatma, bir veri kümesindeki gürültüyü azaltmak ve önemli kalıpların öne çıkmasını sağlamak için çeşitli yöntemlerle yapılır. İşte bazı yaygın veri yumuşatma yöntemleri: 1. Hareketli Ortalama (MA): Geçmiş ve son fiyatlara eşit ağırlık vererek fiyat hareketini yumuşatır. 2. Üstel Hareketli Ortalama (EMA): Son fiyat verilerine daha fazla ağırlık verir. 3. Rastgele Yürüyüş Modeli: Hisse senetleri gibi finansal araçların davranışını tahmin etmek için kullanılır ve gelecekteki veri noktalarının son kullanılabilir veri noktasına ve bir rastgele değişkene eşit olacağını varsayar. Ayrıca, veri yumuşatma için aşağıdaki adımlar da izlenebilir: 1. Sistem Kontrolleri: Veri yumuşatma sisteminin doğru ayarlarla çalıştığından emin olun. 2. Düzenli Bakım: Tuz dolumu, reçine yatağı ve tuz tankı temizliği gibi düzenli bakım işlemleri yapın. 3. Uzman Servis Hizmeti: Sistemi işin uzmanına bırakmak, daha etkili ve güvenilir bir bakım süreci sağlar.
    5 kaynak

    Knime'da veri temizleme nasıl yapılır?

    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. 2. Veri Temizleme İşlemleri: KNIME'in görsel iş akışlarını kullanarak, eksik değerleri doldurma, hatalı değerleri silme ve veri doğrulama gibi temizleme işlemlerini yapın. 3. Yaygın Veri Temizleme Düğmeleri: - Missing Value Node: Eksik değerleri sütun bazında veya tüm sütunlar için değiştirir. - Duplicate Row Filter Node: Yinelenen verileri yönetir. - String Replacer Node: Belirli dizeleri koşullara veya desenlere göre değiştirir. 4. Otomasyon: Temizlenmiş verileri her sabah hazır hale getirmek için veri temizleme iş akışlarını günlük, haftalık veya aylık olarak otomatikleştirin.
    5 kaynak