Veri Wrangling: Nedir ve İzlenecek Adımlar

Günümüzün dijital çağında, işletmeler çevrimiçi olarak çok büyük miktarda veri elde ediyor. Ham veriler verimli ve dikkatli bir şekilde işlenmelidir. İşte veri tartışması geliyor ve ham verilerin bilgilendirici sonuçlar sağlayabilecek değerli verilere dönüştürülmesine yardımcı olmak için kullanılıyor.

Doğru yaparsanız, veri tartışmasının yardımıyla daha iyi iş kararları verebilirsiniz. Burada veri tartışması, ilgili adımlar ve bununla birlikte gelen en iyi uygulamalar hakkında bilgi edinebilirsiniz. Öyleyse başlayalım!

Veri tartışması nedir?

Veri tartışması, ham verileri yeniden düzenleyerek, temizleyerek ve zenginleştirerek daha işlenmiş bir şekle dönüştürme sürecidir. Veri tartışması, çeşitli biçimlerde ve analizlerde verilerin işlenmesini ve anlamlı içgörüler üretmek için bunları başka bir veri seti ile birleştirmeyi gerektirir. Spesifik stratejiler, kullandığınız verilere ve ulaşmaya çalıştığınız amaca göre değişir.

Aşağıdakiler, veri tartışmasının örnekleridir:

• Analiz için veri kaynaklarını birleştirme.
• Veri boşluklarını doldurma veya kaldırma.
• Gereksiz veya alakasız proje verilerinin silinmesi.
• Aykırı verileri belirlemek ve analize izin vermek için bunları açıklamak veya silmek.

Veri tartışması manuel veya otomatik olarak yapılabilir. Veri kümeleri çok büyük olduğunda, bunları otomatik olarak temizlemek çok önemlidir. Bir veri bilimcisi veya özel bir ekip üyesi, kapsamlı bir veri ekibine sahip işletmelerde veri tartışmasından genellikle sorumludur. Daha küçük şirketler, verilerini kullanmadan önce temizlemek için sıklıkla veri uzmanı olmayanlara güvenir.

Veri tartışmasının faydaları?

Verileri karıştırmak faydalıdır. Ne kadar faydalı olacağını düşündüğünüzde, onu anlamak için harcadığınız çabaya değer olduğu açıktır. Aşağıdakiler, veri tartışmasının işletmeniz için sağlayabileceği bazı avantajlardır:

• Basit analiz: İş analistleri ve paydaşlar, ham veriler evcilleştirildikten ve dönüştürüldüğünde en karmaşık verileri bile hızlı, verimli ve etkili bir şekilde inceleyebilir.

• Veri işleme: Prosedür, ham, yapılandırılmamış verileri satırlara ve sütunlara dönüştürür. Teknik, daha derin bir anlayış elde etmek için verileri zenginleştirir.

• İyileştirilmiş hedefleme: Birkaç kaynaktan gelen verileri birleştirmek, hedef kitlenizi daha iyi anlamanıza yardımcı olur, bu da reklam kampanyalarınızın ve içerik stratejinizin hedeflemesini iyileştirir.

• Zaman kullanımı: Teknik, analistlerin düzensiz verileri yönetmek için daha az zaman harcamasına ve anlaşılması kolay verilere dayalı doğru kararlar almak için içgörüler elde etmek için daha fazla zaman harcamasına olanak tanır.

• Veri görselleştirme: Veriler , karıştırıldıktan sonra verileri sıralamak, analiz etmek ve özetlemek için herhangi bir görsel analitik platformuna aktarılabilir.

Veri tartışmasını gerçekleştirmek için gerekli adımlar

Her veri projesinin, nihai veri kümesinin güvenilir ve kullanılabilir olmasını garantilemek için farklı bir stratejiye ihtiyacı vardır. Bunlara sıklıkla gerekli veri tartışma aşamaları veya faaliyetleri denir.

Adım 1: Keşif

Keşif süreci, veri tartışma sürecindeki ilk adımdır. Verilerin daha iyi anlaşılmasına yönelik bir adımdır. Verilerinizin kullanımını ve analiz edilmesini kolaylaştırmak için, ona bakmalı ve verilerin nasıl düzenlenmesini istediğinizi düşünmelisiniz.

Veriler, keşif işlemi sırasında eğilimler veya kalıplar gösterebilir. Bu çok önemli bir adımdır çünkü sonraki tüm eylemleri etkileyecektir. Ayrıca, eksik veya eksik değerler gibi bariz sorunları da tanımlar.

2. Adım: Yapılandırma

Çoğu zaman, eksik veya yanlış biçimlendirilmiş ham veriler, amaçlanan amaç için uygun değildir. İşlenmemiş verilerin alınması ve daha kolay kullanılabilecek şekilde dönüştürülmesi işlemine veri yapılandırması denir.

Bu, yeni verilerden ilgili bilgileri çıkarma yöntemidir. Veriler, sütunlar, sınıflar, başlıklar vb. ekleyerek bir elektronik tabloda yapılandırılabilir. Bu, analistin analizinde kolayca kullanabilmesi için kullanılabilirliği artıracaktır.

3. Adım: Temizleme

Verileri temizlemek, analizinizi çarpıtabilecek veya kullanışlılığını azaltabilecek yerleşik kusurları ortadan kaldırmayı içerir. Veri temizleme veya iyileştirme, analiz için nihai verilerin etkilenmemesini sağlamayı amaçlar.

Ham veriler genellikle kullanılmadan önce temizlenmesi gereken hatalar içerir. Veri temizleme, aykırı değerlerin düzeltilmesini, hatalı verilerin silinmesini vb. içerir. Verileri temizlerken aşağıdaki sonuçları alırsınız:

• Veri analizi sonuçlarını saptırabilecek aykırı değerleri ortadan kaldırır.
• Veri türünü değiştirir ve kaliteyi ve tutarlılığı artırmak için verileri basitleştirir.
• Yinelenen değerleri bulur, yapısal sorunları ortadan kaldırır ve kullanımı kolaylaştırmak için verileri doğrular.

4. Adım: Zenginleştirme

Zenginleştirmeden kastedilen, verilere bağlam eklemektir. Bu işlem, önceden temizlenmiş ve biçimlendirilmiş verileri yeni türlere dönüştürür. Bu noktada, zaten sahip olduğunuz bilgilerden en iyi şekilde yararlanmak için stratejik olarak planlamanız gerekir.

Aşağı örnekleme, üst örnekleme ve ardından verileri büyütmek, onu en rafine biçiminde elde etmenin en iyi yoludur. Zenginleştirmenin gerekli olduğunu düşünüyorsanız, elde ettiğiniz ek veriler için yöntemleri tekrarlamanız gerekecektir. Verileri zenginleştirme adımı isteğe bağlıdır. Halihazırda sahip olduğunuz veriler ihtiyaçlarınızı karşılamıyorsa bu adımı geçebilirsiniz.

Adım 5: Doğrulama

Verilerin doğru, tutarlı, güvenli ve özgün olduğundan emin olmak için tekrarlanan programlama adımları gereklidir. Verilerinizin doğru ve tutarlı olmasını sağlama süreci, veri doğrulama olarak bilinir. Bu adım, düzeltilmesi gereken sorunları ortaya çıkarabilir veya verilerin analize hazır olduğu sonucuna varabilir.

6. Adım: Yayınlama

Yayınlama, tüm sürecin neyle ilgili olduğunu gösteren, veri tartışmasındaki son adımdır. Bu, yeni karışık verileri sizin ve diğer paydaşların kolayca bulup kullanabileceği bir yere koymakla ilgilidir. Bilgiler yeni bir veritabanına eklenebilir. Önceki adımları uyguladığınız sürece, öngörüler, iş raporları ve daha fazlası için yüksek kaliteli verilere sahip olacaksınız.

Verilerle ilgili en iyi uygulamalar

Veri tartışmasını çeşitli yöntemlerle yürütmek mümkündür. Yöntemler, verilerin sunulduğu hedef kitleye bağlı olarak farklılık gösterebilir. Aşağıda, her durumda geçerli olan bazı önerilen uygulamaların bir listesi bulunmaktadır:

Kitlenizi daha iyi anlayın

Veri tartışmasının benzersiz ihtiyaçları şirkete özeldir. Verilere kimin erişeceğini ve analiz edeceğini ve neyi başarmayı amaçladıklarını belirlemek çok önemlidir. Bu şekilde, kitleniz hakkında daha fazla bilgi edinmek için yararlı bilgiler edinebilirsiniz.

Örneğin, pazarlama ekibinin reklamlarıyla kimi hedefleyeceğini bilmesi için mevcut müşterilerinizle ilgili tüm demografik bilgileri alabilirsiniz.

Uygun verileri seçin

Bu çok fazla veriye sahip olmakla ilgili değil; doğru verilere sahip olmakla ilgilidir. Bu nedenle veri seçimi çok kritiktir. Uygun verileri seçmek için bazı işaretçiler şunlardır:

• Aynı veya tekrarlanan çok sayıda boş veya sayı içeren verileri kullanmaktan kaçının.
• Hesaplanmış değerlerden uzak durun ve kaynağa daha yakın olan verileri seçin.
• Bir dizi farklı platform türünden bilgi toplayın.
• Verilere belirli filtreler uygulayın ve ardından gereksinimleri ve yönergeleri karşılayan bir konu seçin.

Verileri anlayın

Verilerin, kuruluşunuzun yönetişim ilkeleri ve yönergeleriyle nasıl uyumlu olduğunu anlamanız gerekir. Aşağıdaki önemli gerçeklere dikkat edin:

• Veri, veritabanı ve dosya türleri hakkında bilgi edinin.
• Görselleştirme araçlarının sağladığı özellikleri kullanarak verilerin mevcut durumunu keşfedin.
• Karakterizasyonu kullanarak veri kalitesi metrikleri oluşturun.
• Verilerin sınırlarına dikkat edin.

Yeni geliştirilmiş araç ve teknikleri benimseyin

Her gün yeni teknolojiler mevcut teknolojilerle birleştiriliyor ve izleyiciler genişlemeye devam ediyor. Veri uzmanları, verimli veri tartışma hizmetleri sağlamak için yeni araçlara ve analitik teknolojisine uyum sağlamalıdır.

Çözüm

Kullanıcı deneyimlerini iyileştirmek için günlük olarak işlenen çok büyük miktarda veri nedeniyle, veri tartışması son yıllarda giderek daha önemli hale geldi. Güçlü bir veri depolama sistemi ve veri tartışma tekniklerine yapılan yatırımlar olmadan işletme zarar görecektir. Artık bu makale sayesinde veri tartışmasını ve ilgili süreçleri daha iyi anlamış olmalısınız.

QuestionPro'da, araştırmacıların görevlerini başarıyla tamamlamaları için gereken tüm araçları sağlıyoruz. Verilerinizden en yüksek değeri elde etmek için süreç boyunca size yol gösterecektir.

DAHA FAZLA ÜCRETSİZ DENEME ÖĞRENİN