Veri Kümeleri ve Nerede Bulunur: Bilgi Manzarasında Yolculuk

İster portföyünüze bir veri projesi ekliyor olun ister ücretli bir veri bilimci olarak ilk projenize başlıyor olun, ilk göreviniz uygun bir veri kümesi bulmak olacaktır. Peki, veri kümesi nedir ve onları nerede bulabilirsiniz?

Veri her yerde, ancak aradığınız belirli soruları yanıtlayacak güvenilir ve erişilebilir bir bilgi kaynağı bulmak göründüğünden çok daha zor olabilir. Ancak her iyi veri projesinin başlangıcı, iyi bir veri kümesi bulmaktan geçer. Bu eğitimde, hangi tür veri kümelerinin mevcut olduğuna, bunları nasıl bulacağınıza ve bulduktan sonra onlarla ne yapacağınıza kısaca değineceğiz.

Veri Kümeleri Nedir?

Bir veri kümesi basitçe bir bilgi topluluğudur. Genellikle bu bilgiler belli bir düzende organize edilir; ancak bu düzen, bağlamınız için hemen kullanışlı olmayabilir ve kullanılabilir hâle getirmek için biraz çalışmanız gerekebilir.

Farklı şekillerde organize edilebilen çeşitli veri türleri vardır. Yaygın veri kümesi türleri şunlardır:

• Hesap tablolarına benzer şekilde tablolarda düzenlenen tablosal veriler
• İlişkiler aracılığıyla birbirine bağlı tablo gruplarından oluşan ilişkisel veriler
• Verilerin kronolojik olarak sıralandığı zaman serisi verileri.

Diğer veri kümeleri, görseller, metin belgeleri veya ses ya da video kayıtlarından oluşan koleksiyonlar içerebilir.

Veri Kümelerini Nerede Bulabilirim?

Üzerinde çalışabileceğiniz güvenilir veri kümeleri aramak zaman alıcı olabilir. Birçok ücretsiz veri kümesi mevcut olsa da, bir kısmı ücretli veya hatta mülkiyet hakkına tabi olabilir.

Projenize başlamak için ihtiyaç duyduğunuz veriyi bulmak; ödeme duvarları, yasal konular, fikri mülkiyet hakları veya bazı durumlarda aradığınız verinin hiç var olmaması nedeniyle karmaşıklaşabilir.

Bu son durumlardaysa, erişebildiğiniz verilerle neler yapabileceğiniz konusunda yaratıcı olmanız ya da hatta kendi verinizi toplamanız gerekebilir (bu başlı başına bir proje olabilir). Veri toplama fikirleri için şu Python ile web kazıma kursuna, şu veri bilimi anlama kursuna veya şu iş için veri bilimi kursuna göz atın.

DataCamp, çeşitli konularda kolayca erişilebilen özenle seçilmiş veri kümeleri koleksiyonuna sahiptir. Nereden başlayacağınızdan emin değilseniz, burası harika bir başlangıç noktası olabilir.

Diğer iyi kaynaklar arasında devlet siteleri, sivil toplum kuruluşlarının web siteleri, üniversiteler ve kütüphaneler bulunur. Aşağıda, ilginç veri kümeleri bulmak için birkaç harika kaynağın yer aldığı bir tablo bulunmaktadır.

Veri kaynağı seçerken kritik bir adım, kalitesini ve güvenilirliğini değerlendirmektir. En önemlisi, veri kaynağınızın itibarlı olduğunu doğrulamak istersiniz. DataCamp’in veri kümelerinin her birinde kaynak materyale bağlantı bulunur; bu sayede özgünlüğünü kolayca doğrulayabilirsiniz.

Diğer veri kaynaklarında, güvenilir veri kullandığınızdan emin olmak için biraz daha araştırma yapmanız gerekebilir. Dikkate almanız gereken güvenilirlik faktörleri arasında verinin nasıl toplandığı, verinin hangi popülasyonları temsil ettiği ve toplama sürecinde herhangi bir önyargı olup olmadığı yer alır.

Bir veri kümesi seçerken göz önünde bulundurmanız gereken bir diğer unsur da veriyi kullanılabilir bir formata getirmek için ne kadar temizlik ve düzenleme gerektiğidir. Daha özenle hazırlanmış bir veri kümesi seçmek zaman kazandırabilir. Ancak, alanların aynı biçimde olmasını sağlamak, eksik değerlerle ilgilenmek ve yinelenen verileri silmek için ciddi çaba gerektiren daha dağınık verileri kullanmak çoğu zaman kaçınılmazdır.

Bu veri temizleme öğreticisi bu sorunların bir kısmını ele almanıza yardımcı olacaktır.

Veri Kümesi Yapılarını Keşfetme

Bir veri kümesinin bölümlerini tanımlamak için kullanılan bazı standart terimler vardır; bunları bilmek faydalıdır.

Tablosal veri kümeleri satır ve sütunlardan oluşur. Genellikle her satır tek bir kaydı, her sütun ise o kaydın bir özniteliğini veya değişkenini ifade eder.

Bir satır ve sütunun kesişimindeki her veri hücresi tek bir değer içerir. Bir indeks her kayda ayrı bir numara verir. Başlık, yani her sütunun ilk satırı, genellikle öznitelik veya sütun adıdır. İlişkisel bir veritabanında, tek tek tablolar ilişkilerle birbirine bağlanabilir.

Bir veri kümesini ilk edindiğinizde, onu incelemek ve bu temel özelliklerden bazılarını belirlemek önemlidir. Veri kümenizi görüntülemek için Python’a yüklemek, SQL, R veya Matlab gibi birçok seçenek vardır ve belirli satırları görüntüleyebilirsiniz.

Dosya türüne ve boyutuna bağlı olarak, veriyi doğrudan Microsoft Excel veya Google E-Tablolar’da açıp orada da görüntüleyebilirsiniz. Veri kümeniz çok büyükse, tüm veri kümesini bir kerede yüklemenin çok fazla bellek gerektireceğini unutmayın; bu nedenle veriyi parça parça görüntülemeniz gerekebilir.

Veri Kümelerini Temizleme ve Hazırlama

Çoğu zaman, projeniz için bir veri kümesini sağlama aldıktan sonra sıradaki adım, veriyi kullanılabilir bir formata getirmek için kapsamlı bir temizlik ve hazırlık olacaktır. DataCamp’te bulabileceğiniz gibi özenle seçilmiş bir veri kümesi tercih etmek, gerekli temizlik miktarını azaltacaktır.

Yine de veri kümesini ihtiyaçlarınıza uyarlamanız muhtemeldir. Bu özellikle, projeniz için birden fazla kaynaktan veri çekiyorsanız geçerlidir.

Veri kümelerinizi temizler ve hazırlarken gerçekleştirmeniz gerekebilecek yaygın görevler şunlardır:

• Analizinizle ilgisi olmayan verileri kaldırma
• Yinelenen veri girişlerini belirleme ve silme
• Yazım hataları, büyük/küçük harf hataları veya tutarsız adlandırma kurallarını düzeltme
• Eksik verileri kaldırma veya değer atama
• Kategorik verileri sayısal formata kodlama
• Verileri tutarlı bir biçime dönüştürme
• Veri kümeniz içinde tutarlılık ve doğruluğu sağlama

Python ile veri temizleme veya SQL Server veritabanlarında veri temizleme hakkında daha fazla bilgi için bu kurslara göz atın.

Keşifsel Veri Analizi

Keşifsel veri analizi, daha karmaşık bir analize dalmadan önce veri kümenizi gerçekten anlamanıza yardımcı olur; bu çok kritik bir adımdır. Birçok yeni veri profesyoneli, kendi zararlarına olacak şekilde bu adımı atlar.

Modellemeye, makine öğrenimine veya diğer daha karmaşık analizlere girişmeden önce veri kümeniz üzerinde birkaç keşifsel analiz yapmanızı önemle tavsiye ederim.

Bu adım, veri kümenizle ilgili tuhaflıkları, tutarsızlıkları veya sorunları yakalamanıza yardımcı olur. Daha sonra uygun bir analize yönelmenizi sağlar ve anormal sonuçları tespit edip düzeltmenize yardımcı olur.

Bu keşif adımı, betimleyici istatistiklerden basit görselleştirmelere kadar çeşitli biçimler almalıdır. Çoğu tablosal veri kümesi için ortalama, medyan ve standart sapma gibi özet istatistikler ile basit saçılım grafikleri veya çubuk grafikleri, verinizin desenleri ve davranışları hakkında anlamlı bir bakış sunabilir.

Veri kümenizdeki mümkün olduğunca çok değişkeni görselleştirmek için zaman ayırmanızı öneririm. Bu adım projenizin sonunda hedeflediğiniz pano, rapor veya uygulamaya girmese bile, sürecinizde yol gösterici olacaktır. Python’da keşifsel veri analizi veya R’da keşifsel veri analizi hakkında daha fazla bilgi edinin.

Veri Hikâyenizi Sergilemek

Her veri projesinin nihai hedefi, bulgularınızı ilgili paydaşlara sunmaktır. İster hedef kitleniz bir iş paydaşı, ister potansiyel bir işveren ya da bir veri meslektaşı olsun, içgörülerinizin açık ve kolay yorumlanabilir olması önemlidir.

Bazen açıklayıcı başlığa sahip basit bir grafik yeterlidir. Diğer zamanlarda daha kapsamlı bir pano gerekebilir. Ne seçerseniz seçin, yorumunuzun veri kümenize sadık olduğundan emin olmak istersiniz.

Veri görselleştirme ipucu sayfamız, veri kümelerinizi sergilemenin en iyi yolunu seçmenize yardımcı olabilir.

Hedef, veri kümesinin neyi temsil ettiğini ve sorularınızı nasıl yanıtladığını kitlenize dürüstçe aktarmak olmalıdır. Bu temel veri becerisini ustalıkla kullanmak için veriyle hikâye anlatımı yetkinlik yoluna göz atın.

DataCamp, veri portföyünüzü sergilemek için harika bir mekândır. Bir veri portföyü barındırmak için diğer popüler seçenekler arasında bir GitHub deposu veya profesyonel bir web sayfası yer alır. Projenizi nerede barındırırsanız barındırın, hedef kitlenizin kolayca erişebildiğinden emin olmak istersiniz.

Sonuç

Bilgi, veri biliminin özüdür. Veri kümeleri bilgiyi tek bir yerde toplayarak eğilimleri belirlemeyi, tahminler yapmayı ve insanlığı ileri taşımayı mümkün kılar. Analiz edecek veri kümeleri bulmak ilk başta göz korkutucu görünebilir. Ancak nereden aramaya başlayacağınızı bilmek tüm farkı yaratır. DataCamp’in ilginç veri kümeleri seçkisine göz atın ve size ilham verenleri keşfedin!