Veri temizleme, kullanılmadan önce verilerdeki hatalı, eksik veya alakasız bilgileri düzeltme veya kaldırma işlemidir. Bu işlem, verilerin doğru, eksiksiz ve tutarlı olmasını sağlayarak analizlerin daha doğru ve güvenilir sonuçlar üretmesine yardımcı olur.
Veri temizleme, çeşitli teknikler kullanılarak gerçekleştirilir. Bu tekniklerden bazıları şunlardır:
- Eksik verilerin doldurulması: Eksik veriler, ortalama, medyan veya en çok tekrarlayan değer gibi yöntemlerle doldurulabilir.
- Hatalı verilerin düzeltilmesi: Hatalı veriler, doğru değerlerle değiştirilebilir veya silinebilir.
- Yinelenen verilerin silinmesi: Aynı veri birden fazla kez mevcutsa, fazladan kayıtlar silinebilir.
- Veri formatının standardizasyonu: Veriler, tutarlı bir formata dönüştürülebilir.
- Veri normalizasyonu: Veriler, istenen bir aralığa veya ölçeğe dönüştürülebilir.
Veri temizlemenin önemi:
- Veri analizi ve modelleme: Veri temizliği, veri analizi ve modellemenin daha doğru ve güvenilir sonuçlar üretmesini sağlar.
- Karar verme: Temiz veriler, daha iyi ve daha bilinçli kararlar verilmesine yardımcı olur.
- Veri ambarı ve veri gölü: Temiz veriler, veri ambarı ve veri gölü gibi veri depolama sistemlerinin daha verimli kullanılmasını sağlar.
- Müşteri ilişkileri: Temiz veriler, müşterilere daha iyi hizmet verilmesini ve müşteri memnuniyetinin artırılmasını sağlar.
Veri temizliği araçları:
Veri temizlemeyi kolaylaştırmak için çeşitli araçlar mevcuttur. Bu araçlardan bazıları şunlardır:
- Microsoft Excel: Excel’in veri temizleme işlevleri, basit veri temizleme görevleri için kullanılabilir.
- OpenRefine: OpenRefine, ücretsiz ve açık kaynak kodlu bir veri temizleme aracıdır.
- Trifacta Wrangler: Trifacta Wrangler, kullanıcı dostu bir arayüze sahip ücretli bir veri temizleme aracıdır.
- DataCleaner: DataCleaner, büyük veri kümelerini temizlemek için tasarlanmış ücretli bir veri temizleme aracıdır.