Veri ön işleme (Data Preprocessing), ham verinin (Raw Data) makine öğrenmesi ve veri analizi süreçlerinde kullanılmadan önce temizlenmesi, dönüştürülmesi ve organize edilmesi sürecidir. Yapay Zeka konusunun ilk adımıdır diyebiliriz. Çünkü veriyi işleyemezsek sağlıklı şekilde kullanamayız. Bu kritik aşama, veri setindeki eksik değerlerin işlenmesi, aykırı değerlerin tespiti, verilerin normalleştirilmesi ve kategorik değişkenlerin sayısallaştırılması gibi temel adımları içerir. Kaliteli bir veri ön işleme süreci, model performansını artırırken, hatalı sonuçların önüne geçer ve daha güvenilir tahminler yapılmasını sağlar. Özellikle büyük veri setlerinde ve yapay zeka uygulamalarında, veri ön işleme aşaması, projenin başarısını doğrudan etkileyen en önemli faktörlerden biridir.
Aklınıza hemen şu soru gelebilir. Peki Ham Veri (Raw Data) nedir? Ham veri (Raw Data), herhangi bir işleme, düzenleme veya analiz sürecinden geçmemiş, doğrudan veri kaynağından elde edilen orijinal veri formudur. Bu veriler genellikle eksik değerler, aykırı gözlemler, tutarsızlıklar ve farklı formatlarda bilgiler içerebilir ve çoğunlukla sensörler, anketler, işlem kayıtları, sosyal medya etkileşimleri veya IoT cihazları gibi çeşitli kaynaklardan toplanır. Ham veri, yapılandırılmış (structured) formatta olabileceği gibi, yapılandırılmamış (unstructured) veya yarı yapılandırılmış (semi-structured) formatta da olabilir ve bu verinin anlamlı bilgiye dönüştürülmesi için kapsamlı bir ön işleme sürecinden geçmesi gerekir. Örneğin ofislerde tutulan excel dosyalar ya da basit otomasyonların veri tabanlarında bulunan veriler raw data olarak belirtilebilir. Yani Herhangi bir işleme tâbi tutulmadan tutulan tüm veriler ham veri olarak nitelendirilebilir.
Data Preprocessing Adımları Nelerdir?
Veri ön işleme adımları, ham verinin anlamlı ve kullanılabilir bilgiye dönüştürülmesi sürecinde izlenen sistematik bir yaklaşımı temsil eder. Bu adımlar, veri setinin kalitesini artırmak, analiz sürecini optimize etmek ve daha doğru sonuçlar elde etmek için kritik öneme sahiptir. Makine öğrenmesi ve veri analizi projelerinin başarısını doğrudan etkileyen bu süreç, verinin toplanmasından modelin eğitilmesine kadar olan tüm aşamalarda belirli bir metodoloji ile uygulanır. Her bir adım, veri setinin özelliklerine ve projenin gereksinimlerine göre özelleştirilebilir ve bu esneklik, farklı veri tipleri ve analiz hedefleri için uygun çözümler sunmayı mümkün kılar.
Veri ön işleme süreci
- Veri Temizleme (Data Cleaning) Veri setindeki gürültülü ve tutarsız verilerin temizlenmesi sürecidir. Bu aşamada eksik değerler doldurulur, aykırı değerler belirlenir ve düzeltilir, tekrar eden veriler temizlenir. Veri kalitesini doğrudan etkileyen bu adım, analiz sürecinin temelini oluşturur.
- Veri Bütünleştirme (Data Integration) Farklı kaynaklardan gelen verilerin bir araya getirilmesi ve birleştirilmesi işlemidir. Bu süreçte veri tutarlılığı sağlanır, tekrar eden veriler belirlenir ve veri çakışmaları çözümlenir.
- Veri Dönüştürme (Data Transformation) Ham verinin analiz için uygun formata dönüştürülmesi sürecidir. Normalizasyon, standardizasyon ve ölçeklendirme gibi işlemler bu aşamada gerçekleştirilir. Ayrıca, kategorik verilerin sayısal formata dönüştürülmesi de bu adımda yapılır.
- Veri İndirgeme (Data Reduction) Büyük veri setlerinin daha küçük ama temsil gücü yüksek formata dönüştürülmesi işlemidir. Özellik seçimi, boyut indirgeme ve örnekleme gibi teknikler kullanılarak veri seti optimize edilir.
- Veri Ayrıklaştırma (Data Discretization) Sürekli verilerin ayrık değerlere dönüştürülmesi sürecidir. Bu işlem, analiz sürecini basitleştirmek ve veri yorumlanabilirliğini artırmak için kullanılır.
- Özellik Mühendisliği (Feature Engineering) Mevcut özelliklerden yeni özellikler türetme ve var olan özellikleri iyileştirme sürecidir. Bu adım, model performansını artırmak için kritik öneme sahiptir.
- Format Düzenleme (Data Formatting) Verinin uygun dosya formatına dönüştürülmesi ve depolanması sürecidir. Bu aşamada veri, analiz araçlarının işleyebileceği formata getirilir.
Her bir adım, projenin gereksinimlerine ve veri setinin özelliklerine göre özelleştirilebilir. Başarılı bir veri ön işleme süreci, model performansını ve analiz sonuçlarının güvenilirliğini önemli ölçüde artırır.
Sitemde ilgili içeriklere aşağıdaki index üzerinden ulaşabilirsiniz.
Veri ön işleme (data preprocessing) sürecinin temel unsurlarını detaylı bir şekilde açıklayayım:
Veri ön işleme (data preprocessing) sürecinin Temel Adımları
- Eksik Verilerin İşlenmesi (Missing Value Handling)
- Eksik değerlerin tespiti
- Silme yöntemi (satır veya sütun silme)
- Doldurma yöntemleri (ortalama, medyan, mod ile doldurma)
- İleri seviye tahmin yöntemleri (interpolasyon, regresyon)
2. Aykırı Değerlerin Tespiti ve İşlenmesi (Outlier Detection)
- İstatistiksel yöntemler (Z-score, IQR)
- Aykırı değerlerin düzeltilmesi veya çıkarılması
- Yerine koyma stratejileri
3. Veri Standardizasyonu ve Normalizasyon
- Min-Max ölçeklendirme
- Z-score standardizasyonu
- Robust ölçeklendirme
- Logaritmik dönüşüm
4. Kategorik Verilerin Dönüştürülmesi
- One-Hot Encoding
- Label Encoding
- Ordinal Encoding
- Binary Encoding
5. Özellik Mühendisliği (Feature Engineering)
- Özellik çıkarımı
- Özellik birleştirme
- Özellik dönüştürme
- Boyut indirgeme teknikleri (PCA, LDA)
6. Veri Dengesizliği İşleme
- Oversampling teknikleri (SMOTE)
- Undersampling teknikleri
- Hybrid yaklaşımlar
7. Gürültü Azaltma
- Smoothing teknikleri
- Filtreleme yöntemleri
- Sinyal işleme teknikleri
8. Veri Tutarlılığı Kontrolü
- Veri tipi kontrolü
- Değer aralığı kontrolü
- Mantıksal tutarlılık kontrolü
- Duplikasyon kontrolü
Bu unsurların her biri, veri setinin özelliklerine ve projenin gereksinimlerine göre uygulanmalıdır. Başarılı bir veri ön işleme süreci, modelin performansını önemli ölçüde artırabilir.