Veri Ön İşleme, verileri bilgisayar algoritmaları ve programlarında kullanılmak üzere hazırlamak için kullanılan bir dizi tekniktir. Veri madenciliği sürecinde temel bir adımdır ve daha sonraki işlemler için verilerin seçilmesini, temizlenmesini, entegrasyonunu, dönüştürülmesini ve çıkarılmasını içerir.
Veri ön işleme, çeşitli faaliyetleri gerektiren bir prosedürdür. Bu faaliyetler arasında veri temizleme, normalleştirme, dönüştürme ve veri miktarının azaltılması yer alır. Amaç, bilgisayar algoritmalarına kolayca beslenebilecek biçimde tutarlı, yüksek kaliteli verilere sahip olmaktır.
Veri temizleme, eksik değerleri kaldırır veya doldurur, verilerin orijinal formatıyla tutarsız olan verileri ortadan kaldırır ve aykırı değerleri ortadan kaldırır. Normalleştirme, çeşitli değişkenlerin değerlerinin 0'dan 1'e veya -1'den +1'e kadar ortak bir ölçeğe dönüştürülmesi işlemidir. Normalleştirilmiş verilerin analiz edilmesi, yorumlanması ve karşılaştırılması daha kolay hale gelir.
Veri dönüşümü ölçeklendirmeyi, toplamayı, ayrıklaştırmayı ve kodlamayı içerir. Ölçeklendirme, verileri tekdüze büyüklüklere ayarlar ve farklı değişkenler farklı ölçüm birimlerine veya farklı ölçeklere sahip olduğunda kritik öneme sahiptir. Toplama, birden fazla gözlemi tek bir gözlemde birleştirir ve verilere genel bir bakış sağlar. Ayrıklaştırma, gözlemlere etiketler ve kategoriler atar ve kodlama, bir veri kümesini daha küçük boyutlara yansıtmak için kullanılır.
Karmaşıklığı azaltmak ve bilgisayar algoritmalarının performansını optimize etmek için veri miktarının azaltılması yapılır. Verilerden gereksiz ve gürültülü bileşenleri kaldırmak için boyut azaltma teknikleri kullanılarak veri görselleştirmesi ve daha iyi performans gösteren modeller sağlanır.
Genel olarak veri ön işleme, makine öğrenimi, yapay zeka ve derin öğrenme gibi gelişmiş algoritmaların uygulanmasından önce önemli bir adımdır. Sürece yalnızca yüksek kaliteli verilerin girmesini sağlayarak algoritmaların daha iyi tahminler ve kararlar almasını sağlar.
