Veri biliminin temel araçları, süreç de kullanılan ve veri bilimcinin veri setini anlamasına ve verilerden bilgi edinmesine yardımcı olur. Bu araçlar, çeşitli veri bilim projelerinde kullanılabilir ve veri bilimcinin veri setini iyi anlaması ve doğru yöntemleri kullanması için önemlidir.
1. Veri toplama: Veri toplama, veri bilimcinin çalıştığı veri kaynaklarını keşfetme ve toplama sürecidir. Veri toplama, veri biliminin en önemli aşamalarından biridir, çünkü veri setlerinin kalitesi ve doğruluğu, veri toplama sürecinde belirlenir. Veri kaynakları, çeşitli formlarda olabilir, örneğin:
Web siteleri: Web sitelerinde bulunan veriler, veri bilimcinin çalışmalarında kullanılabilir.
Veritabanları: Veri bilimcinin çalıştığı veri setleri, çeşitli veritabanlarından toplanabilir.
Dosyalar: Veri setleri, çeşitli dosya formatlarında (örneğin CSV, Excel, JSON) da saklanabilir.
2. Veri temizleme: Veri temizleme, veri setlerindeki hataları, eksik verileri ve anlamsız verileri düzeltme işlemidir. Bu aşamada, veri bilimcinin veri setlerini inceleyip, verileri düzenlemesi gerekir. Veri temizleme, veri biliminin önemli aşamalarından biridir, çünkü veri setlerinin kalitesi ve doğruluğu, veri temizleme sürecinde belirlenir. Veri temizleme sürecinde, veri bilimcinin yapması gerekenler şunlardır:
Veri setlerini inceleme: Veri setlerini inceleme, veri setlerinde bulunan hataları ve eksik verileri bulma işlemini içerir. Bu aşamada, veri bilimcinin veri setlerinde bulunan anormal değerleri, veri setlerinde bulunan eksik verileri ve anlamsız verileri tespit etmesi gerekir.
Veri setlerini düzenleme: Veri setlerindeki hataları ve eksik verileri bulmaktan sonra, veri bilimcinin veri setlerini düzenlemesi gerekir. Bu aşamada, veri bilimcinin veri setlerindeki hataları düzeltmesi ve eksik verileri tamamlaması gerekir.
Veri setlerini yeniden yapılandırma: Veri setlerindeki hataları düzeltmek ve eksik verileri tamamlamaktan sonra, veri bilimcinin veri setlerini yeniden yapılandırması gerekir. Bu aşamada, veri bilimcinin veri setlerini, daha anlamlı ve anlaşılır hale getirme işlemini yapması gerekir.
Veri temizleme işlemi, çeşitli yöntemler ve araçlar kullanılarak yapılabilir. Örneğin, Python gibi bir programlama dilini kullanarak, veri setlerindeki hataları ve eksik verileri bulma ve düzeltme işlemleri yapılabilir. Ayrıca, çeşitli veri temizleme araçları da mevcuttur, örneğin OpenRefine gibi.
3. Veri analizi: Veri analizi, veri setlerinin anlamlı ve önemli bilgilerini ortaya çıkarma işlemidir. Bu aşamada, veri bilimcinin veri setlerini kullanarak, verileri incelemesi ve istatistiksel modeller oluşturması gerekir.
Veri analizi, verileri toplama, ölçme, inceleme, anlama ve sonuçları rapor etme sürecidir. Veri analizi, çeşitli yöntemler ve teknikler kullanarak yapılabilir. Örneğin, verileri grafiklerle göstermek, istatistiksel testler uygulamak veya veri madenciliği yöntemlerini kullanmak gibi. Veri analizi, çeşitli alanlarda kullanılabilir, örneğin finans, sağlık, üretim ve hizmetler gibi.
Veri analizi sürecinde, öncelikle verilerin toplandığı ve saklandığı bir veritabanı oluşturulur. Daha sonra veriler ön işleme aşamasında temizlenir ve düzenlenir. Bu işlemlerden sonra, verilerin anlamlı sonuçlar çıkarılması için istatistiksel yöntemler ve teknikler kullanılır. Son olarak, çıkarılan sonuçlar rapor halinde sunulur ve gerektiğinde, bu sonuçlar doğrultusunda karar verilir.
4. Veri görselleştirme: Veri görselleştirme, verilerin daha kolay bir şekilde değerlendirilmesine yardımcı olur ve veri bilimcinin veri setini anlamasına yardımcı olur. Bu aşamada, veri bilimcinin veri setlerini kullanarak, verileri grafikler, diyagramlar ve haritalar gibi görselleştirme araçları kullanarak göstermesi gerekir.
Veri görselleştirme, çeşitli amaçlar için kullanılabilir. Örneğin, bir şirketin satış verilerini göstermek ve bu verilere göre satış trendlerini anlamaya çalışmak için veri görselleştirme yöntemleri kullanılabilir. Aynı şekilde, bir ülkenin nüfus dağılımını göstermek ve bu verilere göre yerleşim yapısı hakkında bilgi edinmek için de veri görselleştirme yöntemleri kullanılabilir.
Veri görselleştirme yöntemleri, verilerin özelliklerine göre seçilebilir. Örneğin, eğer veriler zaman serisi verileriyse, bir zaman serisi grafiği kullanılabilir. Eğer veriler kategorik veriler ise, bir histogram veya pastel grafik gibi bir görselleştirme yöntemi kullanılabilir. Veri görselleştirme yöntemleri, verilerin anlamlı sonuçlar çıkarılması için önemlidir ve veri analizi sürecinde kullanılır.
5. Model oluşturma: Model oluşturma, veri setlerinin kullanılarak, gelecekteki olayları tahmin etmeye yarayan matematiksel modeller oluşturma işlemidir. Bu aşamada, veri bilimcinin veri setlerini kullanarak, çeşitli modelleme yöntemlerini uygulaması gerekir.
Bu süreçte, veri bilimci, veri setini inceleyerek bir model oluşturur ve bu model ile veriler üzerinde çeşitli tahminler yapar. Model oluşturma süreci, veri bilimci tarafından yapılır ve veri bilimcinin veri setini iyi anlaması ve doğru yöntemleri kullanması önemlidir.
Model oluşturma süreci, genellikle aşağıdaki adımları içerir:
Model seçimi: Hangi modelin kullanılacağını seçeriz. Bu seçim, veri setinin özelliklerine ve hedefimizin ne olduğuna göre yapılır.
Model eğitimi: Seçtiğimiz modeli eğitiriz. Bu aşamada, modelin parametrelerini ayarlar ve veri setini kullanarak modeli optimize ederiz.
Model test etme: Eğitilen modeli test eder ve performansını ölçeriz. Bu aşamada, modelin doğruluğunu ve güvenilirliğini değerlendiririz.
Model kullanma: Eğitilen ve test edilen modeli kullanarak veri setinde tahminler yapar veya veri setini sınıflar halinde sınıflandırırız.
Model oluşturma süreci, veri setinin büyüklüğüne, veri setinin özelliklerine ve hedefimizin ne olduğuna göre değişebilir. Ancak, genellikle bu adımların bir şekilde takip edildiği bir süreçtir.
6. Model doğrulama: Model doğrulama, veri bilimcinin oluşturduğu modellerin doğruluğunu test etme işlemidir. Bu aşamada, veri bilimcinin veri setlerini kullanarak, modellerin doğruluğunu test etmesi ve modellerin geliştirilmesine yönelik önerilerde bulunması gerekir. Veri biliminde model doğrulama, veri biliminde model oluşturma sürecinin bir parçasıdır ve modelin performansını değerlendirme sürecidir. Bu süreçte, oluşturulan modelin doğruluğu ve güvenilirliği ölçülür ve modelin tahminlerinin ne kadar doğru olduğu değerlendirilir.
Model doğrulama, genellikle aşağıdaki yöntemler kullanılarak yapılır:
Eğitim ve test veri setleri ayrımı: Veri seti, eğitim veri seti ve test veri seti olarak ikiye ayrılır. Eğitim veri seti, modelin eğitilmesi için kullanılır ve test veri seti ise, modelin performansını değerlendirme için kullanılır. Bu yöntem, modelin genelleştirme yeteneğini değerlendirmeyi sağlar.
K- katlamalı çapraz doğrulama: Veri seti, K adet eşit parçaya ayrılır ve her bir parça bir defa test verisi olarak kullanılır. Böylece, her bir parça bir defa test verisi olarak kullanılır ve K adet doğrulama işlemi yapılır. Bu yöntem, veri setinin yeterince büyük olması durumunda daha doğru sonuçlar verir.
Holdout doğrulama: Veri seti, eğitim veri seti ve test veri seti olarak ikiye ayrılır. Eğitim veri seti kullanılarak model eğitilir ve test veri seti kullanılarak modelin performansı değerlendirilir. Bu yöntem, veri seti yeterince büyük olmayan durumlarda kullanılır.
Comments