Google Fusion Tables ile Veri Saklama ve Temizleme İpuçları

Veri analizi süreçlerinin başarısı, verinin sadece toplanmasıyla değil, aynı zamanda doğru biçimde saklanması ve güvenilir hâle getirilmesiyle mümkündür. Saklama süreçleri, veri güvenliği ve düzenliliği sağlar. Temizleme ise; hatalı, eksik, yinelenen ya da tutarsız verilerin ayıklanması sürecidir. Google Fusion Tables, hem veri saklama hem de temizleme işlerinde kullanıcı dostu bir arayüz sunar.

Bu yazıda, Fusion Tables platformunda veri saklamanın stratejik yollarını ve temizleme sürecinde uygulanabilecek en etkili ipuçlarını ayrıntılı şekilde ele alacağız.

Fusion Tables ile Veri Saklama Yöntemleri

1. Tablo Bazlı Yapılandırma

Fusion Tables, verileri tablo mantığıyla işler. Bu nedenle saklama yapısı:

• Tematik başlıklara göre ayrılmalı (örneğin; “müşteri bilgileri”, “satış verileri”, “geribildirimler”),

• Gereksiz tekrarlar önlenmeli,

• Her tablo kendi anlamlı kümesini temsil etmeli.

2. Veri Sürümleri ile Arşivleme

Belirli aralıklarla tablo yedeklenip sürümleme yapılmalıdır. Bu işlem:

• Önceki veri durumuna dönmeyi kolaylaştırır,

• Veri kaybı riskine karşı koruma sağlar.

Google Drive entegrasyonu sayesinde CSV dışa aktarılarak manuel ya da otomatik sürüm arşivlemesi yapılabilir.

3. Meta Veriler ile Etiketleme

Saklanan tabloların anlamlandırılabilmesi için:

• Oluşturulma tarihi,

• Kaynak açıklaması,

• Sorumlu kişi gibi bilgiler meta veri olarak saklanmalıdır.

Bunlar, bir sütun olarak tabloya eklenebilir veya açıklama alanına not düşülebilir.

4. Veri Formatlama Standartları

Veri tiplerinin net belirlenmesi, sağlıklı saklama için şarttır:

• Sayısal alanlar: Ondalık hassasiyet belirlenmeli.

• Tarihler: YYYY-MM-DD formatı kullanılmalı.

• Metin alanları: Gereksiz boşluklar temizlenmeli.

Veri Temizleme Sürecinde Fusion Tables Kullanımı

1. Yinelenen Verileri Tespit Etme ve Kaldırma

Birçok veri kaynağı, aynı bilgiyi birden fazla kez içerebilir. Fusion Tables ile:

• Aynı “email” ya da “kimlik numarası” gibi sütunlara göre gruplama yapılabilir.

• Gruplama sonrası “unique” kayıtlar filtrelenerek asıl veri elde edilir.

2. Eksik Verilerin Belirlenmesi

Eksik ya da boş hücreler, analizleri etkiler. Temizleme sürecinde:

• “Blank” hücreler filtrelenir,

• Gerekirse bu hücrelere ortalama değer, medyan, mod gibi istatistiksel tahminler uygulanabilir,

• Veya kayıt tamamen dışlanır.

3. Tutarsız Formatların Düzenlenmesi

Veriler farklı kaynaklardan geldiği için:

• Para birimi formatı (₺, TL, TRY),

• Telefon numarası formatı (parantezli, boşluklu vs),

• Büyük/küçük harf uyumsuzlukları oluşabilir.

Fusion Tables’ta filtreleme ve metin işleme ile bu tutarsızlıklar giderilebilir.

4. Hatalı Girişlerin Tespiti

Hatalı veri girişleri (örneğin yaş=300) mantık kurallarıyla tespit edilir. Aykırı değerler belirlenerek;

• Gözden geçirilir,

• Gerekirse kayıt dışı bırakılır.

Temizleme Sürecinde Kullanılabilecek Teknikler

• IF koşulları ile düzeltme: Belirli değerler için alternatif değer atama yapılabilir.

• Kategorik gruplama: Benzer metinleri aynı sınıfa dâhil etme (“İstanbul” – “İst.” – “İstnbul”).

• Script tabanlı filtreleme: Gelişmiş kullanıcılar Apps Script ile temizleme işlevlerini otomatikleştirebilir.

Fusion Tables Temelli Temizleme Senaryosu

Örnek: Müşteri Anket Verileri

• 1.000 kişilik bir veri setinde e-posta adresleri, yaş, şehir, değerlendirme puanı gibi alanlar yer almakta.

• Yinelenen e-postalar tespit edilip silinir.

• Yaşı 10’un altında veya 100’ün üstünde olanlar filtrelenerek dışlanır.

• Eksik şehir bilgisi olanlara “Belirtilmedi” değeri atanır.

• “İst.” ve “İstanbul” gibi şehir isimleri tekleştirilir.

Bu adımlarla veri daha analiz edilebilir hâle gelir.

Otomatik Temizleme ve Saklama Akışları

Google Apps Script ya da Zapier kullanarak:

• Her gece otomatik temizleme akışı tanımlanabilir,

• Yeni gelen veriler filtrelenerek Fusion Tables’a eklenebilir,

• Eski sürüm CSV dosyası Google Drive’da saklanabilir.

Bu sayede verinin temiz ve güncel kalması garanti altına alınır.

Sonuç: Veriye Güvenmek İçin Temiz ve Düzenli Tablolar

Google Fusion Tables ile veri saklama ve temizleme işlemleri, veri analizi süreçlerinin kalbini oluşturur. Güvenilir veriye sahip olmayan kurumların, stratejik karar alma şansı neredeyse yoktur. İyi saklanan ve düzenli şekilde temizlenen veriler, sadece bugünkü kararlar için değil; aynı zamanda gelecekteki modellemeler ve yapay zekâ sistemleri için de sağlam bir temel sağlar. Fusion Tables bu sürecin merkezine yerleşerek organizasyonların dijital omurgasını güçlendirir.

Veri, modern dünyanın en değerli varlıklarından biri haline gelmiştir ve iş dünyasında, araştırmada ve karar verme süreçlerinde kritik bir rol oynamaktadır. Biz, veri analizi konusundaki tutkulu bir topluluk olarak, veri biliminin ve analizinin gücünü vurguluyoruz. Web sitemiz, işletmelerden akademisyenlere ve veri meraklılarına kadar herkesin veri analizi becerilerini geliştirmesine yardımcı olmayı amaçlayan bir kaynaktır. Misyonumuz, veri analizi sürecini anlaşılır ve erişilebilir hale getirmek, verilerin içinde gizlenen değeri açığa çıkarmak ve daha bilinçli kararlar almalarını desteklemektir.

Web sitemiz, geniş bir veri analizi yelpazesi sunmaktadır. Hangi sektörde olursanız olun veya hangi veri analizi aracını kullanıyorsanız kullanın, ihtiyaçlarınıza uygun hizmetler sunuyoruz. SPSS, R, Python, Excel veya diğer analiz araçlarını kullanarak veri madenciliği, hipotez testleri, regresyon analizi, zaman serisi tahmini, segmentasyon ve daha fazlasını içeren çeşitli analiz türlerini kapsarız. Ayrıca, öğrenmeyi kolaylaştırmak için zengin kaynaklar, öğreticiler ve interaktif araçlar sunuyoruz.