İT Dış kaynaklı Verilerin Yükselişi Verilerin Yükselişi ve Temizlenmesi Verilerin Kurasyonu Teknikleri

Veri Kurasyonu Teknikleri ile Verilerin Kırpılmasını ve Temizlenmesini Optimize etmek

Veri kazma ve temizleme platformu

Verilerin kazınması ve temizlenmesi, veri bilimi ve analizinde kritik bir işlemdir.İşte sürecin kısa bir genel hatı:

Veri kazımı: Bu, web siteleri, veritabanları veya API'ler gibi çeşitli kaynaklardan verilerin toplandığı ilk adımdır.

Verilerin Temizlenmesi: Çıkarıldıktan sonra, veriler genellikle hatalar, çifte veya alakasız bilgiler içerir.

Temizlik şunları içerir:

• Çifteliklerin kaldırılması
• Hataların ve tutarsızlıkların düzeltilmesi
• Eksik değerlerin işlenmesi
• Veri biçimlerinin normalleştirilmesi

Veri Dönüşümü: Bu adım, temizlenen verilerin analiz için uygun bir biçime dönüştürülmesini içerir.

Bunlar şunları içerir:

• Toplam veriler
• Yeni değişkenler oluşturmak
• Kategorik değişkenleri kodlamak

Veri yükleme: Veriler temizlendi ve dönüştürüldükten sonra, daha fazla analiz veya raporlama için bir veritabanına, veri depolamasına veya diğer depolama sistemlerine yüklenir.

Veri Analizi: Veriler artık temiz ve yapılandırılmış bir formatta olduğundan, anlayış elde etmek, karar vermek veya modeller oluşturmak için analiz edilebilir.

Otomasyon ve İzleme: Verilerin kalitesini zaman içinde korumak için, kazım ve temizleme süreçleri otomatikleştirilebilir ve herhangi bir sorun için izlenebilir.

Faydaları

Artırılmış Verimlilik: Tekrarlanan görevleri otomatikleştirmek, veri hazırlaması için gereken zamanı ve çabayı azaltmak.

Verilerin Kalitesinin Geliştirilmesi: Verilerinizin doğru, eksiksiz ve güvenilir olduğundan emin olun.

Ölçeklenebilirlik: Büyük miktarda veriyi işleme koyun ve artan ihtiyaçlara sorunsuz bir şekilde adapte olun.

Maliyet etkinliği: El verileri toplama ve temizleme ile ilişkili maliyetleri azaltmak.