Doğru Veri Temizleme Stratejileri ile Daha İyi Sonuçlar Elde Edin [+5 Araç]

Veri analitiği için güvenilir ve tutarlı verileri nasıl elde edeceğinizi mi merak ediyorsunuz? Bu veri temizleme stratejilerini şimdi uygulayın!

İş kararınız, veri analitiği içgörülerine dayanır. Benzer şekilde, girdi veri kümelerinden elde edilen içgörüler, kaynak verilerin kalitesine dayanır. Düşük kaliteli, hatalı, çöp ve tutarsız veri kaynağı, veri bilimi ve veri analitiği endüstrisi için zorlu zorluklardır.

Bu nedenle, uzmanlar geçici çözümler buldular. Bu geçici çözüm, veri temizlemedir. İşletmeyi geliştirmek yerine zarar verecek veri odaklı kararlar almaktan kurtarır.

Başarılı veri bilimcilerin ve analistlerin kullandığı en iyi veri temizleme stratejilerini öğrenmek için okumaya devam edin. Ayrıca, anlık veri bilimi projeleri için temiz veriler sunabilecek araçları keşfedin.

Veri Temizleme Nedir?

Veri kalitesinin beş boyutu vardır. Veri kalitesi politikalarını izleyerek girdi verilerinizdeki hataları belirleme ve düzeltme, veri temizleme olarak bilinir.

Bu beş boyutlu standardın kalite parametreleri şunlardır:

1 numara. bütünlük

Bu kalite kontrol parametresi, girdi verilerinin bir veri bilimi projesi için gerekli tüm parametrelere, başlıklara, satırlara, sütunlara, tablolara vb. sahip olmasını sağlar.

2 numara. Kesinlik

Verilerin, giriş verilerinin gerçek değerine yakın olduğunu söyleyen bir veri kalitesi göstergesi. Anketler için tüm istatistiksel standartları takip ettiğinizde veya veri toplama için hurdaya ayırdığınızda, veriler gerçek değere sahip olabilir.

3 numara. Geçerlilik

Verilerin kurduğunuz iş kurallarına uygun olduğu bu parametre veri bilimi.

#4. tekdüzelik

Tekdüzelik, verilerin tek tip içerik içerip içermediğini teyit eder. Örneğin, ABD'deki enerji tüketimi anket verileri, emperyal ölçüm sistemi olarak tüm birimleri içermelidir. Aynı anketteki belirli içerik için metrik sistemi kullanırsanız, veriler tek tip değildir.

# 5. Tutarlılık

Tutarlılık, veri değerlerinin tablolar, veri modelleri ve veri kümeleri arasında tutarlı olmasını sağlar. Verileri sistemler arasında taşırken de bu parametreyi yakından izlemeniz gerekir.

Özetle, yukarıdaki kalite kontrol süreçlerini ham veri kümelerine uygulayın ve verileri bir iş zekası aracına beslemeden önce temizleyin.

Veri Temizlemenin Önemi

Aynen böyle, dijital işinizi zayıf bir internet bant genişliği planında yürütemezsiniz; veri kalitesi kabul edilemez olduğunda büyük kararlar veremezsiniz. İş kararları vermek için çöp ve hatalı verileri kullanmaya çalışırsanız, gelir kaybı veya düşük yatırım getirisi (ROI) görürsünüz.

Gartner'ın kötü veri kalitesi ve bunun sonuçları hakkındaki raporuna göre, düşünce kuruluşu bir işletmenin karşılaştığı ortalama kaybın 12,9 milyon dolar olduğunu tespit etti. Bu sadece hatalı, tahrif edilmiş ve çöp verilere dayanarak karar vermek içindir.

Aynı rapor, ABD genelinde kötü verilerin kullanılmasının ülkeye yıllık 3 trilyon dolarlık şaşırtıcı bir zarara mal olduğunu öne sürüyor.

İş Zekası sistemini çöp verilerle beslerseniz, nihai içgörü kesinlikle çöp olacaktır.

Bu nedenle, parasal kayıpları önlemek ve veri analitiği projelerinden etkili iş kararları almak için ham verileri temizlemelisiniz.

Veri Temizlemenin Faydaları

1 numara. Parasal Kayıplardan Kaçının

Giriş verilerini temizleyerek, şirketinizi uyumsuzluk veya müşteri kaybı nedeniyle ceza olarak gelebilecek parasal kayıplardan kurtarabilirsiniz.

2 numara. Büyük Kararlar Alın

Yüksek kaliteli ve eyleme geçirilebilir veriler, harika içgörüler sunar. Bu tür içgörüler, ürün pazarlama, satış, envanter yönetimi, fiyatlandırma vb. konularda olağanüstü iş kararları almanıza yardımcı olur.

3 numara. Rakip Üzerinde Avantaj Elde Edin

Veri temizlemeyi rakiplerinizden önce seçerseniz, sektörünüzde hızlı hareket eden biri olmanın avantajlarından yararlanacaksınız.

#4. Projeyi Verimli Hale Getirin

Kolaylaştırılmış bir veri temizleme süreci, ekip üyelerinin güven düzeyini artırır. Verilerin güvenilir olduğunu bildikleri için veri analitiğine daha fazla odaklanabilirler.

# 5. Kaynakları Kaydet

Verilerin temizlenmesi ve kırpılması, genel veritabanının boyutunu azaltır. Bu nedenle, çöp verileri ortadan kaldırarak veritabanı depolama alanını temizlersiniz.

Verileri Temizleme Stratejileri

Görsel Verileri Standartlaştırın

Bir veri kümesi, metinler, rakamlar, semboller vb. gibi çok sayıda karakter türü içerecektir. Tüm metinlere tek tip bir metin büyük harf formatı uygulamanız gerekir. Sembollerin Unicode, ASCII vb. gibi doğru kodlamada olduğundan emin olun.

Örneğin, büyük harfli Bill terimi, bir kişinin adı anlamına gelir. Aksine, bir fatura veya senet, bir işlemin makbuzu anlamına gelir; bu nedenle, uygun büyük harf biçimlendirmesi çok önemlidir.

Çoğaltılmış Verileri Kaldır

Yinelenen veriler, BI sistemini karıştırır. Sonuç olarak, desen çarpık hale gelecektir. Bu nedenle, giriş veri tabanından yinelenen girişleri ayıklamanız gerekir.

Kopyalar genellikle insan veri girişi işlemlerinden gelir. Ham veri girişi sürecini otomatik hale getirebilirseniz, kökten veri çoğaltmalarını ortadan kaldırabilirsiniz.

İstenmeyen Aykırı Değerleri Düzeltin

Aykırı değerler, yukarıdaki grafikte gösterildiği gibi, veri modeli içinde yer almayan olağandışı veri noktalarıdır. Veri bilimcilerin anket kusurlarını keşfetmesine yardımcı oldukları için gerçek aykırı değerler uygundur. Ancak, aykırı değerler insan hatalarından kaynaklanıyorsa, bu bir sorundur.

Aykırı değerleri aramak için veri kümelerini tablolara veya grafiklere koymalısınız. Bulursanız kaynağı araştırın. Kaynak bir insan hatasıysa aykırı verileri kaldırın.

Yapısal Verilere Odaklanma

Çoğunlukla veri kümelerindeki hataları bulmak ve düzeltmektir.

Örneğin, bir veri kümesi bir USD sütunu ve diğer para birimlerinden birçok sütun içerir. Verileriniz ABD'deki kitle içinse, diğer para birimlerini eşdeğer USD'ye çevirin. Ardından, diğer tüm para birimlerini USD cinsinden değiştirin.

Verilerinizi Tarayın

Bir veri ambarından indirilen devasa bir veritabanı binlerce tablo içerebilir. Veri bilimi projeniz için tüm tablolara ihtiyacınız olmayabilir.

Bu nedenle, veritabanını aldıktan sonra, ihtiyacınız olan veri tablolarını belirlemek için bir komut dosyası yazmalısınız. Bunu öğrendikten sonra, ilgisiz tabloları silebilir ve veri kümesinin boyutunu küçültebilirsiniz.

Bu sonuçta daha hızlı veri modeli keşfi ile sonuçlanacaktır.

Buluttaki Verileri Temizleyin

Veritabanınız yazma sırasında şema yaklaşımını kullanıyorsa, onu okuma sırasında şemaya dönüştürmeniz gerekir. Bu, doğrudan bulut depolama alanında veri temizlemeye ve biçimlendirilmiş, organize edilmiş ve analize hazır verilerin çıkarılmasına olanak tanır.

Yabancı Dilleri Çevir

Dünya çapında bir anket yürütürseniz, ham verilerde yabancı diller bekleyebilirsiniz. Yabancı dil içeren satırları ve sütunları İngilizce'ye veya tercih ettiğiniz başka bir dile çevirmelisiniz. Bu amaçla bilgisayar destekli çeviri (CAT) araçlarını kullanabilirsiniz.

Adım Adım Veri Temizleme

1 numara. Kritik Veri Alanlarını Bulun

Bir veri ambarı terabaytlarca veri tabanı içerir. Her veritabanı birkaç ila binlerce veri sütunu içerebilir. Şimdi, proje hedefine bakmanız ve buna göre bu tür veritabanlarından veri çıkarmanız gerekiyor.

Projeniz ABD'de ikamet edenlerin e-Ticaret alışveriş eğilimlerini inceliyorsa, aynı çalışma kitabında çevrimdışı perakende mağazaları hakkında veri toplamak hiçbir işe yaramaz.

2 numara. Verileri Organize Et

Bir veritabanındaki önemli veri alanlarını, sütun başlıklarını, tabloları vb. konumlandırdıktan sonra bunları düzenli bir şekilde harmanlayın.

3 numara. Kopyaları Sil

Veri ambarlarından toplanan ham veriler her zaman yinelenen girişler içerecektir. Bu kopyaları bulmanız ve silmeniz gerekir.

#4. Boş Değerleri ve Boşlukları Eleyin

Bazı sütun başlıkları ve bunlara karşılık gelen veri alanları hiçbir değer içermeyebilir. Bu sütun başlıklarını/alanlarını ortadan kaldırmanız veya boş değerleri doğru alfasayısal değerlerle değiştirmeniz gerekir.

# 5. İnce Biçimlendirme Gerçekleştirin

Veri kümeleri gereksiz boşluklar, semboller, karakterler vb. içerebilir. Tüm veri kümesinin hücre boyutu ve yayılma açısından tekdüze görünmesi için bunları formüller kullanarak biçimlendirmeniz gerekir.

#6. Süreci Standartlaştırın

Veri temizleme sürecinde veri bilimi ekibi üyelerinin takip edebileceği ve görevlerini yerine getirebileceği bir SOP oluşturmanız gerekir. Aşağıdakileri içermelidir:

• Ham veri toplama sıklığı
• Ham veri depolama ve bakım sorumlusu
• Temizleme sıklığı
• Temiz veri depolama ve bakım sorumlusu

Veri Temizleme Araçları

Veri bilimi projelerinizde size yardımcı olabilecek bazı popüler veri temizleme araçları şunlardır:

WinPure

Verileri doğru ve hızlı bir şekilde temizlemenizi ve fırçalamanızı sağlayan bir uygulama arıyorsanız, WinPure güvenilir bir çözümdür. Bu sektör lideri araç, benzersiz hız ve hassasiyetle kurumsal düzeyde bir veri temizleme olanağı sunar.

Bireysel kullanıcılara ve işletmelere hizmet verecek şekilde tasarlandığından herkes zorlanmadan kullanabilir. Yazılım, kalite kontrolü için verilerin türlerini, biçimlerini, bütünlüğünü ve değerini analiz etmek için Gelişmiş Veri Profili Oluşturma özelliğini kullanır. Güçlü ve akıllı veri eşleştirme motoru, minimum yanlış eşleşmeyle mükemmel eşleşmeleri seçer.

Yukarıdaki özelliklerin yanı sıra, WinPure ayrıca tüm veriler, grup eşleşmeleri ve eşleşmemeler için çarpıcı görseller sunar.

Ayrıca, tüm geçerli değerleri tutabilen bir ana kayıt oluşturmak için yinelenen kayıtları birleştiren bir birleştirme aracı olarak da işlev görür. Ayrıca, ana kayıt seçimi için kurallar tanımlamak ve tüm kayıtları anında kaldırmak için bu aracı kullanabilirsiniz.

Açık Refine

OpenRefine, dağınık verilerinizi web hizmetleri için kullanılabilecek temiz bir biçime dönüştürmenize yardımcı olan ücretsiz ve açık kaynaklı bir araçtır. Büyük veri kümelerini temizlemek için özellikler kullanır ve filtrelenmiş veri kümesi görünümlerinde çalışır.

Araç, güçlü buluşsal yöntemlerin yardımıyla tüm tutarsızlıklardan kurtulmak için benzer değerleri birleştirebilir. Kullanıcıların veri kümelerini harici veritabanlarıyla eşleştirebilmeleri için mutabakat hizmetleri sunar. Ayrıca, bu aracı kullanmak, gerekirse eski veri kümesi sürümüne dönebileceğiniz anlamına gelir.

Ayrıca, kullanıcılar işlem geçmişini güncellenmiş bir sürümde yeniden oynatabilir. Veri güvenliği konusunda endişeleriniz varsa, OpenRefine sizin için doğru seçenektir. Makinenizdeki verilerinizi temizler, dolayısıyla bu amaçla buluta veri geçişi olmaz.

Trifacta Tasarımcı Bulutu

Veri temizliği karmaşık olabilse de, Trifacta Designer Cloud sizin için kolaylaştırır. Kuruluşların bundan en iyi şekilde yararlanabilmesi için veri temizleme için yeni bir veri hazırlama yaklaşımı kullanır.

Kullanıcı dostu arayüzü, teknik olmayan kullanıcıların gelişmiş analizler için verileri temizlemesine ve fırçalamasına olanak tanır. Artık işletmeler, Trifacta Designer Cloud'un makine öğrenimi destekli akıllı önerilerinden yararlanarak verileriyle daha fazlasını yapabilir.

Üstelik bu süreçte daha az zaman harcamak zorunda kalacaklar ve daha az sayıda hatayla uğraşmak zorunda kalacaklar. Analizden daha fazlasını elde etmek için azaltılmış kaynakları kullanmanızı gerektirir.

Bulutingo

Toplanan verilerin kalitesi konusunda endişeli bir Salesforce kullanıcısı mısınız? Müşteri verilerini temizlemek ve yalnızca gerekli verilere sahip olmak için Cloudingo'yu kullanın. Bu uygulama, tekilleştirme, içe aktarma ve taşıma gibi özelliklerle müşteri verilerinin yönetimini kolaylaştırır.

Burada, özelleştirilebilir filtreler ve kurallarla kayıt birleştirmeyi kontrol edebilir ve verileri standartlaştırabilirsiniz. Gereksiz ve etkin olmayan verileri silin, eksik veri noktalarını güncelleyin ve ABD posta adreslerinde doğruluğu sağlayın.

Ayrıca işletmeler, temiz verilere her zaman erişebilmeniz için Cloudingo'yu verilerin tekilleştirilmesini otomatik olarak planlayabilir. Verileri Salesforce ile senkronize tutmak, bu aracın bir başka önemli özelliğidir. Bununla, Salesforce verilerini bir e-tabloda saklanan bilgilerle bile karşılaştırabilirsiniz.

Yakınlaştırma Bilgisi

ZoomInfo, ekibinizin üretkenliğine ve etkinliğine katkıda bulunan bir veri temizleme çözümü sağlayıcısıdır. Bu yazılım şirket CRM ve MAT'lerine yinelemesiz veriler sağladığı için işletmeler daha fazla karlılık yaşayabilir.

Tüm maliyetli yinelenen verileri kaldırarak veri kalitesi yönetimini karmaşık hale getirmez. Kullanıcılar ayrıca ZoomInfo'yu kullanarak CRM ve MAT çevrelerini güvence altına alabilirler. Otomatik tekilleştirme, eşleştirme ve normalleştirme ile verileri dakikalar içinde temizleyebilir.

Bu uygulamanın kullanıcıları, eşleşen kriterler ve birleştirilmiş sonuçlar üzerinde esnekliğin ve kontrolün keyfini çıkarabilir. Her tür veriyi standartlaştırarak uygun maliyetli bir veri depolama sistemi oluşturmanıza yardımcı olur.

Son sözler

Veri bilimi projelerinizdeki girdi verilerinin kalitesiyle ilgilenmeniz gerekir. Makine öğrenimi (ML), yapay zeka tabanlı otomasyon için sinir ağları gibi büyük projeler için temel beslemedir. Besleme hatalıysa, bu tür projelerin sonucunun ne olacağını düşünün.

Bu nedenle, kuruluşunuzun kanıtlanmış bir veri temizleme stratejisi benimsemesi ve bunu standart bir işletim prosedürü (SOP) olarak uygulaması gerekir. Sonuç olarak, girdi verilerinin kalitesi de artacaktır.

Projeler, pazarlama ve satışla yeterince meşgulseniz, veri temizleme kısmını uzmanlara bırakmak daha iyidir. Uzman, yukarıdaki veri temizleme araçlarından herhangi biri olabilir.

Veri temizleme stratejilerini zahmetsizce uygulamak için bir hizmet plan şeması da ilginizi çekebilir.