Exploratory Data Analysis (EDA): Veri Analizinin Temel Adımları
Giriş
Exploratory Data Analysis (EDA), veri analizi sürecinin kritik bir aşamasıdır. Bu aşama, veri setindeki temel özellikleri anlamak, desenleri, ilişkileri ve anomalileri keşfetmek için görsel ve istatistiksel yöntemlerin kullanılması sürecini ifade eder. EDA, veri bilimcilerinin veri seti hakkında bilgi edinmelerine yardımcı olur, modelleme süreci için önemli bilgiler sunar ve karar alma aşamasında yönlendirici olabilir. Bu makalede, EDA’nın tanımını, amaçlarını, yöntemlerini ve adımlarını kapsamlı bir şekilde inceleyeceğiz.
EDA Nedir?
Exploratory Data Analysis (EDA), veri setinin temel özelliklerini anlamak ve veriyle ilgili hipotezler geliştirmek için yapılan analizler bütünüdür. EDA, genellikle bir veri setine dair ilk keşif aşaması olarak kabul edilir ve analizlerin derinlemesine yapılmasından önce, veri setinin yapısının ve ilişkilerinin anlaşılmasını sağlar. Bu süreç, verinin doğru bir şekilde modellenebilmesi için kritik öneme sahiptir.
EDA, temelde şu amaçlarla yapılır:
- Veri Setini Anlamak: Verinin yapısını, boyutlarını, eksik değerlerini, dağılımlarını ve potansiyel hataları incelemek.
- Veri Temizleme: Verideki eksik değerleri, aykırı noktaları (outliers) ve tutarsızlıkları tespit etmek.
- Desenleri Keşfetmek: Verinin temel özelliklerini keşfetmek, verinin genel davranışını anlamak.
- Model Seçimi İçin Bilgi Sağlamak: Veri setinin özelliklerine dayalı olarak uygun modelleme tekniklerini belirlemek.
EDA’nın Amaçları
EDA’nın amacı, veri hakkında daha fazla bilgi edinmek, veri setinin yapısını anlamak ve veri ile ilgili çıkarımlar yapmaktır. EDA süreci, şunları hedefler:
- Veri Tiplerini İncelemek: Veri setindeki her sütunun tipini (sayısal, kategorik vb.) ve dağılımını analiz etmek.
- Eksik Verileri Belirlemek: Verinin tamamlanmamış kısımlarını veya eksik değerleri tespit etmek.
- Aykırı Değerleri (Outliers) Keşfetmek: Verinin içinde bulunan sıra dışı değerlerin analiz edilmesi.
- Veri Dağılımını Görselleştirmek: Verinin nasıl dağıldığını, hangi dağılımları takip ettiğini görsel araçlarla incelemek.
- Veri Arasındaki İlişkileri Keşfetmek: Farklı veri sütunları arasındaki ilişkileri analiz etmek ve olası korelasyonları belirlemek.
EDA Adımları
EDA süreci genellikle birkaç temel adımdan oluşur. Her adımda farklı yöntemler ve araçlar kullanılarak veri setinin genel bir değerlendirmesi yapılır.
1. Veri Setini Anlama
EDA’ya başlarken ilk adım, veri setini anlamak ve veriye genel bir bakış atmak olacaktır. Bu aşamada veri hakkında temel bilgiler edinilir:
- Veri Setinin Boyutu: Veri setinin satır ve sütun sayısını gözden geçirmek.
- Sütun Adları: Verinin hangi sütunlardan oluştuğu, her bir sütunun içeriği.
- Özellik Türlerini Belirleme: Sayısal, kategorik, sıralı, tarihsel vb. veri türlerini tanımlamak.
2. Eksik Değerlerin Tespiti
Veri setinin eksik değerler içerip içermediği önemli bir faktördür. Eksik veriler, model performansını etkileyebilir. Bu nedenle, veri setinde eksik değerlerin olup olmadığı incelenmeli ve nasıl işleneceği belirlenmelidir. Eksik verilerle ilgili çeşitli teknikler uygulanabilir:
- Eksik verileri ortalama, medyan veya mod ile doldurmak.
- Eksik verileri kaldırmak veya tahmin etmek.
- Eksik verilerin olumsuz etkisini göz önünde bulundurmak.
3. Aykırı Değerlerin (Outliers) İncelenmesi
Aykırı değerler, veri setindeki “normal” dağılımdan sapmış değerlerdir. Bu tür değerler, modelin öğrenmesini olumsuz etkileyebilir. Aykırı değerler, görsel analizler veya istatistiksel testler kullanılarak tespit edilebilir. Aykırı değerlere karşı yapılabilecekler:
- Aykırı değerleri çıkarmak.
- Aykırı değerleri normal veri ile değiştirerek dengelemek.
- Aykırı değerlerin özel bir sınıf olarak işlenmesi.
4. Veri Dağılımlarının İncelenmesi
Veri setinin genel dağılımını görmek, verinin genel özelliklerini anlamak için önemlidir. Sayısal veriler için genellikle histogramlar, kutu grafikler (boxplot) ve yoğunluk grafiklerinden yararlanılır. Bu tür görselleştirmeler:
- Verinin merkezi eğilimleri (ortalama, medyan) ve yayılma (varyans, standart sapma) hakkında bilgi verir.
- Veri setindeki simetrik dağılımı, çarpıklığı ve normaliteyi anlamak için yardımcı olur.
5. Korelasyon ve İlişkilerin İncelenmesi
Veri setindeki değişkenler arasındaki ilişkileri keşfetmek, özellikle çoklu değişkenlere dayalı modelleme yaparken önemlidir. Korelasyon analizleri, farklı özellikler arasındaki doğrusal ilişkileri keşfetmek için kullanılır. Korelasyon matrisleri, scatter plot’lar ve regresyon analizleri ile ilişkiler incelenebilir.
Örneğin, Pearson Korelasyonu veya Spearman Sıralama Korelasyonu kullanılarak iki değişken arasındaki doğrusal ilişki tespit edilebilir.
6. Görselleştirme Teknikleri Kullanmak
Veri analizi için görselleştirme, elde edilen sonuçların daha kolay anlaşılmasını sağlar. Grafikler, verinin daha iyi anlaşılmasına ve daha hızlı analiz yapılmasına yardımcı olur. Yaygın kullanılan görselleştirme teknikleri:
- Histogramlar: Veri dağılımlarını görselleştirir.
- Kutu Grafikleri (Boxplots): Veri setindeki aykırı değerleri ve veri yayılımını gösterir.
- Çizgi Grafikler: Zaman serisi verilerini gösterir.
- Scatter Plot’lar: İki değişken arasındaki ilişkileri görselleştirir.
- PCA (Principal Component Analysis): Verinin boyutunu azaltarak ana bileşenleri gösteren bir yöntemdir.
7. Özellik Mühendisliği ve Seçimi
EDA sürecinin sonunda, modelin eğitimi için kullanılacak en uygun özelliklerin seçilmesi gerekebilir. Bu aşama, gereksiz veya fazla korelasyona sahip özelliklerin dışarıda bırakılmasını içerir. Özellik mühendisliği, yeni ve anlamlı özelliklerin yaratılması için kullanılır.
EDA Yöntemleri
EDA’nın çeşitli yöntemleri, analistin veri setini anlamasına yardımcı olur. Bazı yaygın EDA yöntemleri şunlardır:
- Descriptive Statistics (Açıklayıcı İstatistikler): Verinin merkezi eğilimini ve yayılımını ölçen temel istatistiksel metrikler (ortalama, medyan, varyans, standart sapma, çeyrekler).
- Data Visualization (Veri Görselleştirme): Veriyi görselleştirme araçları (grafikler, çizelgeler, heatmap’ler) ile ilişki ve dağılımı keşfetmek.
- Correlation Analysis (Korelasyon Analizi): Değişkenler arasındaki ilişkiyi incelemek için korelasyon katsayıları kullanmak.
- Hypothesis Testing (Hipotez Testi): Veri setindeki varsayımları test etmek için istatistiksel testler (t-test, ANOVA, vb.) uygulamak.
Sonuç
Exploratory Data Analysis (EDA), veri biliminde önemli bir adımdır ve veriyi anlamanın, temizlemenin, görselleştirmenin ve analiz etmenin temel yollarını sunar. EDA, doğru modelleme tekniklerinin seçilmesinde ve modelin başarısını artırmada önemli bir rol oynar. Verinin doğru bir şekilde keşfedilmesi, modelleme sürecinin verimli ve etkili olmasını sağlar. EDA, aynı zamanda makine öğrenmesi sürecinin temel yapı taşlarından biridir ve her veri bilimi projesinin başlangıç aşamasında gerçekleştirilmesi gereken kritik bir adımdır.