Veri Temizlemenin Temelleri
Veri kalitesini güvence altına almak için eksik değerlerle çalışmayı ve veri türlerini düzeltmeyi öğrenin.
Veri Temizlemenin Temelleri, CoddyKit'te ücretsiz bir R Academy dersidir. Bu, 3 dersinin 2. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, R Academy öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. R Academy kursu toplamda 3 dersten oluşur.
R'de Veri Temizlemeye Giriş
R'de Veri Temizlemeye Giriş
Verileri temizlemek, analizden önceki temel adımlardan biridir. Bu derste eksik değerlerle çalışmayı, veri türlerini düzeltmeyi ve yinelenen kayıtları kaldırmayı öğreneceksiniz.
Eksik Değerlerle Çalışma
Eksik Değerlerle Çalışma
R'de eksik değerler NA ile gösterilir. Eksik değerleri is.na() kullanarak denetleyebilirsiniz.
sum(is.na(data))Eksik Değerleri Kaldırma
Eksik Değerleri Kaldırma
Bir veri kümesindeki eksik değerleri na.omit() kullanarak kaldırabilirsiniz.
clean_data <- na.omit(data)Eksik Değerleri Değiştirme
Eksik Değerleri Değiştirme
Bazen eksik değerleri varsayılan bir değerle veya bir sütunun ortalamasıyla değiştirmek yararlı olabilir.
data$column[is.na(data$column)] <- mean(data$column, na.rm = TRUE)Yinelenen Kayıtları Belirleme
Yinelenen Kayıtları Belirleme
Veri kümenizde yinelenen satırlar olup olmadığını duplicated() kullanarak denetleyebilirsiniz.
sum(duplicated(data))Yinelenen Kayıtları Kaldırma
Yinelenen Kayıtları Kaldırma
Yinelenen satırları kaldırmak için dplyr paketindeki distinct() işlevini kullanın.
install.packages('dplyr')
library(dplyr)
data <- distinct(data)Veri Türlerini Dönüştürme
Veri Türlerini Dönüştürme
Bazen veriler yanlış biçimde olabilir. Veri türlerini as.numeric() ve as.character() gibi işlevleri kullanarak dönüştürebilirsiniz.
data$column <- as.numeric(data$column)Sütunları Yeniden Adlandırma
Sütunları Yeniden Adlandırma
Bir veri çerçevesindeki sütunları dplyr paketindeki rename() işlevini kullanarak yeniden adlandırabilirsiniz.
data <- rename(data, NewName = OldName)Özet
Özet
Bu derste şunları öğrendiniz:
- Eksik değerlerin nasıl ele alınacağını.
- Yinelenen kayıtların nasıl kaldırılacağını.
- Veri türlerinin nasıl temizlenip dönüştürüleceğini.
Sıkça Sorulan Sorular
“Veri Temizlemenin Temelleri” dersi ücretsiz mi?
Evet — “Veri Temizlemenin Temelleri” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve R Academy kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. R Academy kursu toplamda 3 dersten oluşur.
“Veri Temizlemenin Temelleri” dersinde ne öğreneceğim?
Veri kalitesini güvence altına almak için eksik değerlerle çalışmayı ve veri türlerini düzeltmeyi öğrenin. R Academy ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.
R Academy öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?
Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te R Academy, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 3 dersinin 2. dersidir.
“Veri Temizlemenin Temelleri” dersi ne kadar sürer?
Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.
Bu R Academy dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?
Evet. Her R Academy dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.
Bu kursun tüm dersleri
- Veri İçeri Aktarma
- Veri Temizlemenin Temelleri
- Verileri Birleştirme ve Yeniden Şekillendirme