Google Fusion Tables ile Veri Temizlemek

Veri analizinde başarı, büyük oranda kullanılan verinin kalitesine bağlıdır. Eksik, hatalı, tekrar eden ya da biçim olarak uyumsuz verilerle yapılan analizler, yanıltıcı sonuçlara yol açabilir. Bu nedenle, herhangi bir analizden önce verilerin temizlenmesi ve düzenlenmesi gerekir. Google Fusion Tables, bu süreci kullanıcı dostu arayüzüyle kolaylaştırmış ve veriyle çalışanlara büyük zaman kazandırmıştır.

Bu yazıda, veri temizleme ve düzenleme sürecine dair temel adımları ve Fusion Tables kullanılarak bu işlemlerin nasıl yapılabileceğini detaylarıyla ele alacağız.

Veri Temizleme Sürecinin Temel Aşamaları

1. Eksik Verilerin Belirlenmesi ve Düzenlenmesi

   • Boş hücrelerin tespiti

   • Varsayılan değer atama veya satırların filtrelenerek hariç tutulması

2. Yinelenen Kayıtların Silinmesi

   • Aynı ID’ye veya benzersiz bir sütuna sahip tekrar eden satırların ayıklanması

3. Yanlış Formatlı Verilerin Düzeltilmesi

   • Tarih, sayı, e-posta, konum gibi alanların doğru biçime çevrilmesi

4. Tutarsız Girişlerin Standartlaştırılması

   • Büyük/küçük harf uyumsuzluklarının giderilmesi

   • Aynı verilerin farklı şekilde yazılmasının engellenmesi (“istanbul”, “İstanbul”, “İSTANBUL” gibi)

5. Gereksiz Verilerin Silinmesi

   • Analize katkı sağlamayan boş, anlamsız ya da tekrar eden sütunların temizlenmesi

Fusion Tables Kullanarak Veri Temizleme Teknikleri

Otomatik Filtreleme ve Ayıklama

• Belirli koşulları sağlayan veriler kolayca filtrelenerek görüntülenebilir

• Örneğin, “E-posta içermeyen satırları göster” filtresiyle eksik bilgiler tespit edilebilir

Formül Kullanarak Alan Temizleme

• Upper([il]) komutuyla tüm şehir isimlerini büyük harfe çevirmek mümkün

• Trim() komutuyla baştaki ve sondaki boşluk karakterleri silinebilir

Yinelenen Verilerin Tespiti

• Birden fazla satırda aynı ID varsa filtreleme yapılarak tekrar eden veriler analiz dışı bırakılabilir

Tarih Formatının Düzenlenmesi

• Farklı kaynaklardan gelen tarih formatları (MM/DD/YYYY veya DD.MM.YYYY) tek bir biçime çevrilmelidir

Sütun Bölme ve Birleştirme

• İki sütundaki bilgiler birleştirilebilir (Ad + Soyad)

• Tek sütundaki bilgi ihtiyaca göre ayrıştırılabilir (Ad Soyad → Ad | Soyad)

Düzenleme Sürecinde Dikkat Edilmesi Gerekenler

• Orijinal verilerin bir yedeği mutlaka alınmalıdır

• Temizlenen veriler analiz öncesi test edilmeli, eksik ya da kayıp veri olup olmadığı kontrol edilmelidir

• Her sütunun veri tipi net şekilde tanımlanmalı (metin, sayı, tarih)

Google Fusion Tables’ın Sağladığı Avantajlar

• Karmaşık temizleme işlemleri için kod yazma zorunluluğu yoktur

• Formüller ve filtreler görsel olarak uygulanabilir

• Tablolardaki değişiklikler anında görselleştirme araçlarına yansıtılır

Fusion Tables Sonrası Alternatif Temizleme Araçları

Google Fusion Tables’ın kapatılması sonrası kullanılabilecek veri temizleme araçları şunlardır:

• OpenRefine: Özellikle büyük veri kümeleri için güçlü temizleme araçları sunar

• Excel Power Query: Görsel arayüzle veri dönüşüm ve temizlik işlemleri yapılabilir

• Google Sheets: Apps Script ile gelişmiş temizleme fonksiyonları uygulanabilir

• Python (pandas kütüphanesi): Gelişmiş programlama bilgisi olanlar için güçlü bir seçenektir

Sonuç

Veri temizliği, veri analizi sürecinin temelidir. Eksik, tutarsız veya hatalı verilerle yapılan analizler, karar alma süreçlerini doğrudan olumsuz etkiler. Google Fusion Tables, bu süreci kullanıcı dostu arayüzüyle sadeleştirmiş ve birçok kullanıcıya kod yazmadan veri hazırlama imkanı sunmuştur.

Veri temizliği sadece bir ön hazırlık aşaması değil, aynı zamanda güvenilir raporlama ve doğru stratejik kararlar için vazgeçilmez bir adımdır. Bugün farklı platformlar kullanılsa da, Fusion Tables’tan alınan verimlilik yaklaşımı birçok sistemde referans alınmaya devam etmektedir.

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.

Veri İçerik Analizi Editörü

Biyografinin Tamamını Gör