Verilerinizin kalitesi konusunda endişeleriniz mi var? Eğer öyleyse, verilerinizin doğru ve güvenilir olduğundan emin olmak için veri kalitesi ölçümlerini kullanmayı düşünmelisiniz.
Veri kalitesi ölçümleri, verilerinizin kalitesini ölçmenize yardımcı olan araçlardır. Hataları ve tutarsızlıkları belirlemenize ve zaman içindeki değişiklikleri izlemenize yardımcı olabilirler. Veri kalitesi metriklerini kullanarak verilerinizin kalitesini artırabilir ve verileriniz hakkında daha iyi kararlar alabilirsiniz.
But what data quality metrics make the most difference in data collection and intelligence? This post reveals all, plus we show you the secret to getting these metrics via web scraping.
Takip edilmesi gereken en önemli veri kalitesi ölçütleri nelerdir?
Ne tür verilerle çalıştığınıza bağlı olarak birkaç farklı veri kalitesi metriğinin ölçülmesi önemlidir. Örneğin, müşteri verileriyle çalıştığınızı varsayalım. Bu durumda, doğruluk (müşteri kayıtları doğru mu?), tamlık (gerekli tüm alanlar doldurulmuş mu?) ve zamanlılık (veriler derhal güncelleniyor mu?) gibi şeyleri ölçmek önemlidir.
Diğer önemli veri kalitesi ölçütleri arasında tutarlılık (veriler farklı kaynaklar arasında tutarlı mı?), benzersizlik (yinelenen kayıtlar var mı?) ve geçerlilik (veriler doğru aralıkta mı?) gibi hususlar yer alır. Veri kalitesi sorunlarının ne sıklıkta ortaya çıktığını (soyağacı ve bütünlük) izlemek ve ortaya çıkan sorunları hızlı bir şekilde düzeltmek için bir sürece sahip olmak da önemlidir.
Onlara daha yakından bakalım.
Doğruluk.
Doğruluk, doğru sınıflandırılmış veya etiketlenmiş verilerin yüzdesini ifade eden bir veri kalitesi metriğidir. Örneğin, bir veri kümesi 100 kayıt içeriyorsa ve 90'ı doğru etiketlenmişse, doğruluk %90'dır.
Doğruluğu hesaplamanın birkaç yolu vardır, ancak en yaygın olanı formülü kullanmaktır:
Doğruluk = (Doğru Pozitifler + Doğru Negatifler) / Toplam Kayıt Sayısı
Doğru pozitifler doğru şekilde pozitif olarak etiketlenen kayıtlardır ve doğru negatifler doğru şekilde negatif olarak etiketlenen kayıtlardır.
Doğrulukla ilgili olarak, bunun her zaman en önemli ölçüt olmadığını unutmamak önemlidir. Örneğin, bir hastanın hastalığı olup olmadığını tahmin etmeye çalıştığınızı varsayalım. Bu durumda, doğruluktan ziyade yanlış pozitif oranıyla (yanlışlıkla hastalıklı olarak etiketlenen sağlıklı hastaların yüzdesi) daha fazla ilgilenebilirsiniz.
Bütünlük.
Diğer yandan tamlık, ilgili tüm verilerin veri setine dahil edilme derecesini ifade eder. Tamlık, mevcut olması gereken verilerin ne kadarının gerçekte mevcut olduğunu değerlendiren bir veri kalitesi ölçüsüdür. Veriler, eksik değerler, yanlış değerler ve güncel olmayan değerler gibi çeşitli nedenlerle eksik olabilir. Tamlık önemlidir çünkü verilerin doğruluğunu ve kullanışlılığını etkileyebilir.
Zamanlılık.
Veri kalitesinin önemli bir yönü, verilerin ne kadar yeni olduğunu ifade eden zamanlılıktır. Güncellik önemlidir çünkü çok eski veriler artık konuyla ilgili veya doğru olmayabilir. Örneğin, bir hastalıktan ölen kişi sayısına ilişkin veriler 10 yıl öncesine aitse doğru olmayabilir.
Zamanlılığı ölçmenin iki ana yolu vardır: gerçek zamanlı ve gerçek zamana yakın. Gerçek zamanlı veriler, üretildikleri anda toplanan ve işlenen verilerdir. Gerçek zamana yakın veriler, üretildikten kısa bir süre sonra toplanır ve işlenir.
Bu iki yöntemden hangisinin kullanılacağı spesifik uygulamaya bağlıdır. Örneğin, veriler bir hastalık salgınını izlemek için kullanılıyorsa, en güncel bilgilere dayalı kararlar almak için gerçek zamanlı veriler daha önemli olacaktır.
Tutarlılık.
Veri kalitesini ölçerken tutarlılık önemlidir çünkü verilerin farklı ölçümler arasında karşılaştırılabilir olmasını sağlar. Veriler tutarsızsa, karşılaştırmak ve anlamak zordur. Ölçüm yöntemi, zaman ve ölçümün yapıldığı ortam gibi birçok faktör veri tutarlılığını etkileyebilir. Tutarlılığı sağlamak için aynı ölçüm yöntemini kullanmak, ölçümleri eş zamanlı olarak yapmak ve verileri etkileyebilecek diğer değişkenleri kontrol etmek önemlidir.
Benzersizlik.
Another way to think about measuring data quality is in terms of uniqueness. That is, how unique is each piece of data? For example, if you have a dataset of customer names and addresses, you might want to know how many unique names and addresses there are. This can be a good way to measure data quality because if there are a lot of duplicates, it may mean that the data is not very accurate.
Geçerlilik.
Geçerlilik, bir ölçümün ölçmeyi amaçladığı yapıyı ne ölçüde doğru yansıttığıdır. Bir ölçümün geçerli olabilmesi için öncelikle güvenilir olması gerekir. Bu, ölçümün farklı durumlarda ve farklı ölçümlerde tutarlı sonuçlar üretmesi gerektiği anlamına gelir. Eğer bir ölçüm güvenilir değilse, geçerli olamaz.
İki tür geçerlilik vardır: içerik ve yapı.
- Kapsam geçerliliği, bir ölçümün ölçmeyi amaçladığı yapının tamamını ne ölçüde kapsadığıdır. Örneğin, sadece uçuş korkusunu değerlendiren bir kaygı ölçümü, kaygının tüm yönlerini kapsamayacağı için iyi bir kapsam geçerliliğine sahip olmayacaktır.
- Yapı geçerliliği, bir ölçümün ölçmeyi amaçladığı teorik yapıyı ne ölçüde doğru yansıttığıdır. Örneğin, uçuş korkusu, topluluk önünde konuşma ve yükseklik korkusu ile ilgili maddeler içeren bir kaygı ölçümü, kaygı yapısını ölçüyor olacağı için iyi bir yapı geçerliliğine sahip olacaktır.
Uzman mutabakatı, görünüş geçerliliği, yakınsak geçerlilik, ayırıcı geçerlilik ve tahminsel geçerlilik dahil olmak üzere geçerliliği belirlemenin çeşitli yolları vardır.
- Uzman mutabakatı, alandaki uzmanların bir ölçümün ölçmeyi amaçladığı yapının iyi bir ölçümü olduğu konusunda hemfikir olmasıdır.
- Görünüş geçerliliği, bir ölçümün ölçmesi gereken şeyi ölçüyor gibi görünmesidir.
- Yakınsak geçerlilik, bir ölçümün aynı yapıya ilişkin diğer ölçümlerle korelasyon göstermesidir.
- Ayırıcı geçerlilik, bir ölçümün diğer yapıların ölçümleriyle korelasyon göstermemesidir. Tahmine dayalı geçerlilik, bir ölçümün gelecekteki sonuçları öngörmesidir.
Soy.
Soyağacı, veri öğelerinin bir kuruluştan geçerken kökenlerini ve hareketlerini izleme sürecidir. Kuruluşların veri öğelerinin geçmişini izlemelerine ve işlenmeleri sırasında meydana gelmiş olabilecek hataları belirlemelerine olanak tanıdığı için veri kalitesi yönetiminin önemli bir bileşenidir. Soyağacı, veri öğelerinin kalitesini değerlendirmek, veri işlemedeki potansiyel sorunları belirlemek ve veri kalitesi sorunlarının temel nedenlerini tespit etmek için kullanılabilir.
Dürüstlük.
Veri kalitesinin ölçülmesiyle ilgili olarak bütünlük, verilerin doğruluğunu ve eksiksizliğini ifade eder. Başka bir deyişle, verilerin ölçmesi gereken gerçek dünya olgusunu ne kadar iyi temsil ettiğini ölçer. Yüksek bütünlüğe sahip veriler doğru ve eksiksizken, düşük bütünlüğe sahip veriler yanlış ve/veya eksiktir.
Veri bütünlüğünü ölçmenin çeşitli yolları vardır, ancak en yaygın olanlardan biri eksik değerlerin yüzdesidir. Eksik değerlerin yüzdesinin yüksek olması, verilerin büyük bir kısmı analiz için kullanılamadığından veri bütünlüğünün düşük olduğunu gösterir. Bir diğer yaygın ölçüt de geçersiz değerlerin yüzdesidir. Geçersiz değerler, veri setinin gerekliliklerini karşılamayan değerlerdir (örneğin, bir veri seti tüm değerlerin pozitif olmasını gerektiriyorsa, negatif bir değer geçersiz olarak kabul edilir). Geçersiz değerlerin yüzdesinin yüksek olması da veri bütünlüğünün düşük olduğunu gösterir.
Veri bütünlüğü önemlidir çünkü veriler üzerinde yapılan analizlerin doğruluğunu etkiler. Hatalı veya eksik veriler yanlış sonuçlara yol açabilir. Örneğin, bir veri seti çok sayıda eksik değer içeriyorsa, bu veri setinden çıkarılan tüm sonuçlar yanlış olabilir. Benzer şekilde, bir veri seti çok sayıda geçersiz değer içeriyorsa, bu veri setinden çıkarılan sonuçlar da yanlış olabilir.
Veri bütünlüğünün veri kalitesiyle aynı şey olmadığına dikkat etmek önemlidir. Veri kalitesi verilerin genel olarak kullanışlılığını ifade ederken, veri bütünlüğü özellikle verilerin doğruluğunu ve eksiksizliğini ifade eder. Veriler yüksek kalitede ancak düşük bütünlüğe sahip olabilir (örneğin, eski ve artık doğru değilse) veya veriler düşük kalitede ancak yüksek bütünlüğe sahip olabilir (örneğin, düşük kalitede ancak yine de eksiksiz ve doğruysa).
Web kazıma ve konut proxy'leri.
There are a lot of data quality metrics that businesses need to track to ensure that their data is clean and accurate. However, manually tracking these metrics can be time-consuming and expensive. To keep up, it’s crucial to use the right web scraping tools to help harvest and analyze the data.
For an in-depth look, check out Free Web Scraping Tools.
IPBurger'in konut proxy 'lerini kullanarak web kazıma, doğru veri kalitesi ölçümleri elde etmenin en iyi yoludur. Proxy'ler, birden fazla kaynaktan hızlı ve kolay bir şekilde veri kazımanıza olanak tanıyarak güvenebileceğiniz doğru ve güncel veriler sağlar.
