Verinin işlenmiş hali nedir?
Verinin İşlenmiş Hali: Ham Veriden Anlam Çıkarma
Ham veri dediğimiz şey, genellikle bir ordunun ilk toplandığı gibi karmaşık ve düzensizdir. Amacımız bu karmaşık yığından anlamlı bilgiler çıkarmak ve bu bilgileri karar alma süreçlerinde kullanmaktır. Yani, verinin işlenmiş hali dediğimiz şey, işte tam olarak bu anlamlı hale getirilmiş, analiz edilmeye ve yorumlanmaya hazır veridir.
- Veri Temizleme ve Düzenleme: Temel Adım
Deneyimlerime göre, verinin işlenmiş halinin ilk ve en kritik adımı veri temizlemedir. Elimizdeki ham veri ne kadar iyi olursa olsun, içinde mutlaka eksik değerler, yanlış girilmiş bilgiler, tutarsız formatlar veya gereksiz tekrarlar bulunur. Bunları tespit edip düzeltmediğimiz sürece, yapacağımız tüm analizler yanlış sonuçlar verecektir.
Örneğin, müşteri verisi topladığını düşün. Bir müşterinin telefon numarası eksik olabilir, adresinde özel karakterler olabilir veya isminin yazımıyla ilgili tutarsızlıklar yaşanabilir (örn. "Ali Yılmaz" yerine "Ali Yilmaz").
* Eksik Değerler: Bu değerleri silmek yerine, ilgili alanın ortalaması, medyanı veya bir tahmin modeli ile doldurmak daha iyi sonuçlar verebilir.
* Hatalı Veriler: Sayısal alanlardaki uç değerler (outlier) incelenmeli, bağlama göre ya düzeltilmeli ya da ayrıştırılmalıdır. Metin alanlarındaki yazım hataları standartlaştırılmalıdır.
* Format Tutarsızlığı: Tarih formatlarının (GG.AA.YYYY, AA/GG/YYYY vb.) tek bir standartta birleştirilmesi, sayısal verilerin binlik ayırıcılarının ve ondalık basamaklarının düzenlenmesi gibi işlemler bu aşamada yapılır.
Bu süreç, verinin yaklaşık %60-80'ini kapsayabilir. Ne kadar titiz olursanız, sonraki adımlar o kadar kolaylaşır.
- Veri Dönüştürme ve Manipülasyon: Veriyi Şekillendirme
Temizlenmiş veriyi analiz için uygun hale getirmek için çeşitli dönüşüm işlemleri yaparız. Bu, verinin yapısını değiştirmek veya yeni bilgiler üretmek anlamına gelir.
Örneğin, bir satış veri setimiz var diyelim. Bu sette her bir sipariş için ürün fiyatı ve adedi var. Bu ham veriden, her siparişin toplam tutarını hesaplayabiliriz. Bu, yeni bir sütun ekleyerek "Toplam Tutar = Fiyat * Adet" gibi basit bir matematiksel işlemle yapılır.
Başka bir örnek: Müşterilerin doğum tarihlerini biliyorsunuz. Bu veriyi kullanarak "Müşteri Yaşı" gibi yeni bir bilgi türetebilirsiniz. Bu da mevcut veriden yeni bir özellik oluşturmaktır.
* Normalizasyon ve Standardizasyon: Farklı ölçeklerdeki verileri, karşılaştırmayı kolaylaştırmak için aynı ölçeğe getirme işlemidir. Örneğin, yaş (0-100) ve gelir (0-100000) gibi farklı aralıklardaki veriler için kullanılır.
* Kategorik Veri Dönüşümü: Metin tabanlı kategorileri (örn. "Erkek", "Kadın") analiz modellerinin anlayabileceği sayısal değerlere dönüştürmek (örn. 0, 1) gerekir. Buna "One-Hot Encoding" veya "Label Encoding" gibi yöntemler denir.
* Özellik Türetme (Feature Engineering): Mevcut verilerden yeni, daha anlamlı özellikler yaratma sanatıdır. Örneğin, zaman serisi verilerinde "haftanın günü", "ayın günü" gibi özellikler eklemek analizi zenginleştirebilir.
- Veri Entegrasyonu: Farklı Kaynakları Birleştirme
Birçok durumda, işlenmiş veri dediğimiz şey, farklı kaynaklardan gelen verilerin bir araya getirilmiş halidir. Örneğin, bir şirketin satış verileri, pazarlama verileri ve müşteri destek kayıtları olabilir. Bu verileri anlamlı bir şekilde birleştirmek, müşterinin tüm yaşam döngüsünü anlamak için kritiktir.
Müşteri kimliği (ID) veya e-posta adresi gibi ortak bir anahtar üzerinden bu veri setlerini birbirine bağlarız. Bu sayede, belirli bir müşterinin hem ne zaman satış yaptığını, hem hangi kampanyalara katıldığını hem de hangi sorunları yaşadığını görebiliriz.
Bu entegrasyon, farklı veritabanlarından, Excel dosyalarından, API'lerden veya web servislerinden gelen verileri birleştirmeyi içerebilir.
* Veri Ambarları (Data Warehouses): Farklı kaynaklardan gelen verilerin temizlenip dönüştürülerek depolandığı merkezi veri tabanlarıdır.
* ETL (Extract, Transform, Load) Süreçleri: Veriyi kaynak sistemlerden çekme (Extract), uygun hale getirme (Transform) ve hedef sisteme yükleme (Load) işlemlerini otomatikleştiren süreçlerdir.
Bu verinin işlenmiş hali, sadece ham veriyi düzenlemekle kalmaz, aynı zamanda onu kullanılabilir, anlaşılabilir ve karar almayı destekleyecek bir forma sokar. Bu süreçlerin her biri, elde edeceğiniz bilginin kalitesini doğrudan etkiler.