Günümüzün dijital çağında, işletmeler çevrimiçi ortamda çok büyük hacimlerde veri elde etmektedir. Ham veriler verimli ve dikkatli bir şekilde işlenmelidir. Burada veri düzenleme devreye girer ve ham verilerin bilgilendirici sonuçlar sağlayabilecek değerli verilere dönüştürülmesine yardımcı olmak için kullanılır.
Doğru şekilde yaparsanız, veri düzenleme yardımıyla daha iyi iş kararları verebilirsiniz. Burada veri düzenleme, ilgili adımlar ve bununla birlikte gelen en iyi uygulamalar hakkında bilgi edinebilirsiniz. Hadi başlayalım!
Veri düzenleme nedir?
Veri düzenleme, ham veriyi yeniden düzenleyerek, temizleyerek ve zenginleştirerek daha işlenmiş bir şekle dönüştürme sürecidir. Veri düzenleme, verilerin çeşitli formatlarda ve analizlerde işlenmesini ve anlamlı içgörüler üretmek için başka bir veri setiyle birleştirilmesini gerektirir. Belirli stratejiler, kullandığınız verilere ve ulaşmaya çalıştığınız hedefe göre değişir.
Aşağıda veri düzenleme örnekleri verilmiştir:
- Analiz için veri kaynaklarının birleştirilmesi.
- Veri boşluklarının doldurulması veya kaldırılması.
- Gereksiz veya ilgisiz proje verilerini silme.
- Veri aykırı değerlerinin belirlenmesi ve analize izin vermek için bunların açıklanması veya silinmesi.
Veri düzenleme manuel veya otomatik olarak yapılabilir. Veri kümeleri çok büyük olduğunda, bunları otomatik olarak temizlemek çok önemlidir. Kapsamlı bir veri ekibine sahip işletmelerde verilerin düzenlenmesinden genellikle bir veri bilimci veya diğer özel ekip üyeleri sorumludur. Daha küçük şirketler, kullanmadan önce verilerini temizlemek için genellikle veri uzmanı olmayan kişilere güvenmektedir.
Veri düzenlemenin faydaları?
Verilerin düzenlenmesi faydalıdır. Ne kadar faydalı olacağını düşündüğünüzde, bunu anlamak için çaba sarf etmeye zaman ayırmaya değeceği açıktır. Aşağıda, veri düzenlemenin işletmeniz için sağlayabileceği bazı faydalar yer almaktadır:
- Basit analiz: İş analistleri ve paydaşlar, ham veriler ehlileştirilip dönüştürüldükten sonra en karmaşık verileri bile hızlı, verimli ve etkili bir şekilde inceleyebilir.
- Veri işleme: Prosedür ham, yapılandırılmamış verileri satırlara ve sütunlara dönüştürür. Bu teknik, daha derin bir anlayış elde etmek için verileri zenginleştirir.
- Geliştirilmiş hedefleme: Çeşitli kaynaklardan gelen verileri birleştirmek, hedef kitlenizi daha iyi anlamanıza yardımcı olarak reklam kampanyalarınızın ve içerik stratejinizin hedeflemesini iyileştirir.
- Zaman kullanımı: Bu teknik, analistlerin düzensiz verileri yönetmek için daha az zaman harcamasına ve anlaşılması kolay verilere dayalı doğru kararlar almak için içgörü elde etmeye daha fazla zaman ayırmasına olanak tanır.
- Veri görselleştirme: Veriler, düzenlendikten sonra sıralamak, analiz etmek ve özetlemek için herhangi bir görsel analitik platformuna aktarılabilir.
Veri düzenleme gerçekleştirmek için gerekli adımlar
Her veri projesi, nihai veri setinin güvenilir ve kullanılabilir olmasını garanti altına almak için farklı bir stratejiye ihtiyaç duyar. Bunlar sıklıkla gerekli veri düzenleme aşamaları veya faaliyetleri olarak adlandırılır.
Adım 1: Keşif
Keşif süreci, veri düzenleme sürecinin ilk adımıdır. Bu, verilerin daha iyi anlaşılmasına yönelik bir adımdır. Verilerinizin kullanımını ve analizini kolaylaştırmak için, verilere bakmalı ve verilerin nasıl düzenlenmesini istediğinizi düşünmelisiniz.
Veriler, keşif süreci sırasında eğilimler veya modeller gösterebilir. Bu çok önemli bir adımdır çünkü sonraki tüm eylemleri etkileyecektir. Ayrıca, eksik veya tamamlanmamış değerler gibi bariz sorunları da tanımlar.
Adım 2: Yapılandırma
Çoğu zaman, eksik veya yanlış biçimlendirilmiş ham veriler amaçlanan hedef için uygun değildir. İşlenmemiş verilerin alınması ve daha kolay kullanılabilecek şekilde dönüştürülmesi işlemi veri yapılandırma olarak bilinir.
Bu, yeni verilerden ilgili bilgileri çıkarma yöntemidir. Veriler, sütunlar, sınıflar, başlıklar vb. eklenerek bir elektronik tabloda yapılandırılabilir. Bu, analistin analizinde kolayca kullanabilmesi için kullanılabilirliği artıracaktır.
Adım 3: Temizlik
Verilerin temizlenmesi, analizinizi çarpıtabilecek veya kullanışlılığını azaltabilecek kökleşmiş kusurların ortadan kaldırılmasını içerir. Veri temizleme veya düzeltme, analiz için nihai verilerin etkilenmemesini sağlamayı amaçlar.
Ham veriler genellikle kullanılmadan önce temizlenmesi gereken hatalar içerir. Veri temizleme, aykırı değerlerin düzeltilmesini, kötü verilerin silinmesini vb. içerir. Verileri temizlerken aşağıdaki sonuçları elde edersiniz:
- Veri analizi sonuçlarını saptırabilecek aykırı değerleri ortadan kaldırır.
- Kaliteyi ve tutarlılığı artırmak için veri türünü değiştirir ve verileri basitleştirir.
- Yinelenen değerleri bulur, yapısal sorunları ortadan kaldırır ve kullanımı kolaylaştırmak için verileri doğrular.
Adım 4: Zenginleştirme
Verilere bağlam eklemek, zenginleştirme ile kastedilen şeydir. Bu işlem, önceden temizlenmiş ve biçimlendirilmiş verileri yeni türlere dönüştürür. Bu noktada, halihazırda sahip olduğunuz bilgilerden en iyi şekilde yararlanmak için stratejik bir planlama yapmanız gerekir.
Aşağı örnekleme, yukarı örnekleme ve ardından veriyi artırma, veriyi en rafine haliyle elde etmenin en iyi yoludur. Zenginleştirmenin gerekli olduğunu düşünüyorsanız, elde ettiğiniz ek veriler için yöntemleri tekrarlamanız gerekecektir. Verilerin zenginleştirilmesi adımı isteğe bağlıdır. Halihazırda sahip olduğunuz veriler ihtiyaçlarınızı karşılamıyorsa, bu adımı uygulayabilirsiniz.
Adım 5: Doğrulama
Verilerin doğru, tutarlı, güvenli ve gerçek olmasını sağlamak 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 analiz için hazır olduğu sonucuna varabilir.
Adım 6: Yayınlama
Yayınlama, veri düzenlemenin son adımıdır ve tüm sürecin neyle ilgili olduğunu gösterir. Bu, yeni düzenlenmiş verileri sizin ve diğer paydaşların kolayca bulabileceği ve kullanabileceği bir yere koymakla ilgilidir. Bilgiler yeni bir veri tabanına eklenebilir. Önceki adımları izlediğiniz sürece, içgörüler, iş raporları ve daha fazlası için yüksek kaliteli verilere sahip olacaksınız.
En iyi veri düzenleme uygulamaları
Veri düzenleme işlemini çeşitli yöntemlerle gerçekleştirmek mümkündür. Yöntemler, verilerin sunulduğu hedef kitleye bağlı olarak farklılık gösterebilir. Aşağıda, her koşulda geçerli olan bazı tavsiye edilen uygulamaların bir listesi yer almaktadır:
Hedef kitlenizi daha iyi anlayın
Veri düzenlemenin benzersiz ihtiyaçları şirkete özgüdür. Verilere kimin erişeceğini ve analiz edeceğini ve ne elde etmeyi amaçladıklarını belirlemek çok önemlidir. Bu şekilde, hedef kitleniz hakkında daha fazla bilgi edinmek için onlar hakkında faydalı bilgiler edinebilirsiniz.
Örneğin, mevcut müşterilerinizle ilgili tüm demografik bilgileri alabilirsiniz, böylece pazarlama ekibi reklamlarıyla kimi hedefleyeceğini bilir.
Uygun verileri seçin
Mesele çok fazla veriye sahip olmak değil; mesele doğru verilere sahip olmak. Bu nedenle veri seçimi çok önemlidir. Uygun verileri seçmek için bazı ipuçları aşağıda verilmiştir:
- Çok sayıda boş veya aynı ya da tekrarlanan sayılar içeren verileri kullanmaktan kaçının.
- Hesaplanmış değerlerden uzak durun ve kaynağa daha yakın olan verileri seçin.
- Bir dizi farklı platformdan 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 gerçekleri gözlemleyin:
- Veri, veritabanı ve dosya türleri hakkında bilgi edinin.
- Görselleştirme araçlarının sağladığı özellikleri kullanarak verilerin mevcut durumunu keşfedin.
- Karakterizasyonu kullanarak veri kalitesi metrikleri oluşturun.
- Verilerin sınırları konusunda dikkatli olun.
Yeni geliştirilen araç ve teknikleri benimsemek
Her geçen gün yeni teknolojiler mevcut teknolojilerle birleştiriliyor ve kitleler genişlemeye devam ediyor. Veri uzmanları, verimli veri düzenleme hizmetleri sunmak için yeni araçlara ve analitik teknolojisine uyum sağlamalıdır.
Sonuç
Veri düzenleme, kullanıcı deneyimlerini iyileştirmek için her gün işlenen büyük miktarda veri nedeniyle son yıllarda giderek daha önemli hale geldi. Güçlü bir veri depolama sistemi ve veri düzenleme tekniklerine yapılan yatırımlar olmadan işletme zarar görecektir. Bu makale sayesinde artık veri düzenleme ve ilgili süreçler hakkında daha iyi bir anlayışa sahip olmalısınız.
QuestionPro’da, araştırmacıların görevlerini başarıyla tamamlamaları için gereken tüm araçları sağlıyoruz. Verilerinizden en yüksek değeri elde etmek için süreç boyunca size yol gösterecektir.
