TotalApp Dokümanlar

Veri İnceleyici

Bir CSV veya JSON veri kümesi yükleyin ve sütun istatistikleri, korelasyon ısı haritaları, dağılım grafikleri, veri kalitesi kontrolleri ve yapay zeka destekli bir temizleme reçetesiyle keşfedin.

Genel Bakış

Veri İnceleyici, tarayıcı tabanlı bir veri kümesi keşif ve yapay zeka destekli temizleme aracıdır. Bir CSV veya JSON dosyası yükleyin — veya yerleşik demo çalışan veri kümesiyle anında denemek için Örnek Yükle'ye tıklayın — ekran dosyayı ayrıştırır, her sütun için bir tür çıkarır (sayısal, metin, tarih veya boolean) ve sonucu keşfetmeniz için beş sekme ile yapay zeka tarafından üretilen bir temizleme reçetesi sunar.

Her Şey İstemci Tarafında Çalışır

Ayrıştırma, istatistikler, korelasyon, dağılım grafikleri ve kalite kontrolleri tarayıcınızda gerçekleşir. Siz açıkça Dışa Aktar veya Graph'a Gönder'e tıklamadıkça hiçbir şey herhangi bir yere yüklenmez.

Veri Yükleme

Veri İnceleyici'ye veri almanın üç yolu vardır:

Sürükle & Bırak

Bir .csv veya .json dosyasını doğrudan yükleme alanına bırakın. Bir dosya üzerine sürüklenirken bırakma alanı vurgulanır.

Dosya Seçici

Bir .csv veya .json dosyasına göz atmak için Dosya Seç'e (veya bir veri kümesi zaten yüklendiyse başlıktaki Dosya Yükle düğmesine) tıklayın.

Örnek Yükle

Yerleşik demo çalışan veri kümesini (ad, departman, maaş, işe başlama tarihi, performans puanı) anında yüklemek için Örnek Yükle'ye tıklayın — kendi dosyanızı hazırlamadan tüm sekmeleri denemek için kullanışlıdır.

Ayrıştırma sırasında her sütun sayısal, metin, tarih veya boolean olarak sınıflandırılır. Boolean sütunlar, true/false, yes/no veya 1/0 gibi değerlerden otomatik olarak algılanır. Boş hücreler, null metni ve N/A değerlerinin tümü eksik değer olarak kabul edilir.

Beş Sekme

1. Veri Tablosu

Ham satırların sayfalanmış bir tablosu (sayfa başına 15 satır), bir satır numarası sütunu ve algılanan her alan için bir sütun içerir. Eksik değerler italik null olarak görüntülenir. Veri kümesinde gezinmek için alttaki sayfalama kontrollerini kullanın.

2. Sütun İstatistikleri

Her sütun için algılanan türünü, eksik değer sayısını ve benzersiz değer sayısını gösteren bir kart. Sayısal sütunlar ayrıca ortalama, min ve max değerlerini gösterir. Her kartın altındaki kırmızı ilerleme çubuğu, o sütun için eksik değer oranını görselleştirir.

3. Korelasyon

Sayısal sütunlar arasındaki ilişkileri keşfetmek için iki panelli (split-view) bir düzen:

  • Sol panel — ısı haritası. Tüm sayısal sütunlar arasında N×N Pearson korelasyon matrisi; hücre boyutu sütun sayısına göre ölçeklenir (az sütunlu veri kümelerinde daha büyük hücreler, geniş veri kümelerinde daha küçük), böylece etiketler asla sıkışmaz. Her hücre, kırmızı → gri → yeşil renk skalasıyla (güçlü negatif → korelasyon yok → güçlü pozitif) korelasyon katsayısını (−1 ile +1 arası) gösterir. Sütun başlıkları, isimler uzun olsa bile okunabilir kalması için açılı yazılır. En az iki sayısal sütun gerektirir — daha azıysa sekme boş bir ızgara yerine bir mesaj gösterir.
  • Sağ panel — detay. Herhangi bir hücreye (veya alttaki sıralı listeden bir satıra) tıklayarak bir sütun çifti seçin. Panel; iki değişkenin bir trend çizgisiyle birlikte dağılım grafiğini (scatter plot), ilişkiyi sade dille özetleyen bir cümleyi (örn. "orta düzey pozitif korelasyon (r = 0.62) — X arttıkça Y de artma eğiliminde") ve en anlamlı ilişkilere hızlıca atlayabilmeniz için tüm sayısal çiftleri güce göre sıralayan bir En Yüksek Korelasyonlu Çiftler listesini gösterir.

4. Dağılımlar

Her sütun, duyarlı bir grid içinde bir kart olarak aynı anda gösterilir — böylece sütunlar arasında tek tek geçiş yapmak yerine tek ekranda veri kümesinin tam bir profilini görürsünüz:

  • Sayısal sütunlar — bir istatistik kutucukları satırı (ortalama, medyan, min, max), bir histogram (8 kova) ve çeyrekler arası aralığı ile medyan çizgisini gösteren bir kutu grafiği.
  • Boolean sütunlar — algılanan değerler arasındaki dağılımı gösteren bir halka/pasta grafiği.
  • Metin/tarih sütunları — uzun kategori isimlerinin okunabilir kalması için açılı etiketli, en sık görülen değerlerin frekans çubuk grafiği.
  • Dağılım İçgörüleri kartı — veri kümesindeki her tür (sayısal/metin/tarih/boolean) sütun sayısını sayan ve yüksek varyanslı veya ortalama-medyan farkı çarpık olan sütunları işaretleyen birkaç otomatik üretilmiş notu içeren, son sırada gelen bir özet kart.

5. Veri Kalitesi

Sadece bir kontrol listesi değil, dashboard tarzı bir kalite raporu:

Yapay Zeka Temizleme Reçetesi

Sağdaki panel, yüklü veri kümesini inceleyen ve bir temizleme adımları listesi öneren bir yapay zeka analizi çalıştırır (Yapay Zeka Analizi Çalıştır düğmesiyle tetiklenir). Önerilen her adımın şunları içerir:

AlanAçıklama
TürEksikleri Doldur, Biçimi Düzelt, Aykırı Değeri Kaldır veya (yinelenen satır kaldırma için kullanılan) Standartlaştır türlerinden biri.
Önem DerecesiSorunun veri kümesinin ne kadarını etkilediğine bağlı olarak Yüksek, Orta veya Düşük.
Kod ÖnizlemesiHer adımdaki "Kodu Göster" bağlantısıyla açılıp kapanan, düzeltmenin nasıl uygulanacağını gösteren pandas tarzı bir kod parçacığı.
EylemlerTek tek adımı onaylayın veya reddedin.

Etkin (reddedilmemiş) her adımı bir kerede onaylamak için Tümünü Onayla'yı kullanın veya adımları tek tek onaylayın, ardından yalnızca onaylanan adımları çalışan veri kümesine uygulamak için panel altındaki Seçilenleri Uygula'ya tıklayın. Adımları uygulamak, Veri Tablosu'nu ve diğer tüm sekmeleri anında günceller ve başlıkta bir "Önizleme Uygulandı" rozeti görünür.

Neler Algılanır

Reçete üreticisi; yinelenen satırları, sütun başına eksik değerleri (sayısal sütunlar için sütun ortalamasıyla, metin sütunları için en sık görülen değerle doldurulur), tutarsız tarih biçimlerini (ISO 8601'e standartlaştırılır) ve sayısal sütunlardaki IQR tabanlı aykırı değerleri kontrol eder.

Başlık Eylemleri

Başlık çubuğundaki eylemler soldan sağa görsel bir hiyerarşi izler: önce veri girişi aksiyonları, ardından çıktı/araç aksiyonları, sonra ikincil bir aksiyon, en sonda ise vurgulu dolgu rengiyle stillendirilip en sağa yerleştirilen birincil Yapay Zeka Analizi Çalıştır butonu.

Dosya Yükle / Örnek Yükle

Kendi CSV veya JSON dosyanızı yükleyin, ya da kendi verinizle uğraşmadan ekranı keşfetmek için yerleşik örnek çalışan veri kümesini yükleyin.

Dışa Aktar ▾

Üç dışa aktarma biçimini birleştiren bir açılır menü: Temizlenmiş Veriyi Dışa Aktar (mevcut çalışan veri kümesi CSV olarak), JSON Dışa Aktar (sütunlar, korelasyon matrisi, kalite özetini içeren tam analiz raporu) ve PDF Dışa Aktar (aynı analiz verilerini içeren, okuma veya paylaşım için biçimlendirilmiş bir vektör PDF, jsPDF ile).

Sıfırla

Çalışan veri kümesini, uygulanan tüm temizleme adımlarını atarak orijinal yüklenen/içe aktarılan veriye geri döndürür.

Graph'a Gönder

Mevcut veri kümesini TotalApp'in paylaşılan veri deposuna aktarır ve Graph View'a yönlendirir; böylece verilerle görsel olarak çalışmaya devam edebilirsiniz. Bu, bir yer tutucu değil, gerçek zamanlı çalışan bir entegrasyondur.

Yapay Zeka Analizi Çalıştır

Birincil aksiyon — sağdaki panelde gösterilen yapay zeka temizleme reçetesini oluşturur (veya yeniden oluşturur).

Terminal Komutları

Alttaki terminal çubuğu, düğmelere tıklamaya alternatif olarak kısa komutları kabul eder:

KomutEtki
:analyzeYapay zeka analizini çalıştır ve temizleme reçetesini oluştur
:approve allEtkin tüm reçete adımlarını onayla
:approve <terim>Sütunu, türü veya başlığı verilen metinle eşleşen adımları onayla
:applyŞu anda onaylanmış tüm adımları uygula
:resetOrijinal yüklenen veriye geri dön
:exportTemizlenmiş veri kümesini CSV olarak indir
:statsSatır/sütun sayılarını ve sütun başına tek satırlık bir özeti yazdır
:sampleYerleşik örnek çalışan veri kümesini yükle
:helpMevcut tüm komutları listele

Yapay Zeka Asistanı Paneli

Veri İnceleyici, TotalApp'in standart Yapay Zeka Asistanı arayüzünü içerir; ekranın sağ kenarındaki sekmeden erişilebilir. Tam ekran modunu, konuşma geçmişini ve daha sonra tekrar incelemek üzere bir özeti rapor olarak kalıcı hale getiren Rapor Olarak Kaydet'i destekler.

Asistan, bir veri temizleme danışmanı olarak kapsamlandırılmıştır. Yüklü dosyanın adına ve satır/sütun sayılarına, sütun başına istatistiklere (tür, eksik değer sayısı, benzersiz değer sayısı ve sayısal sütunlar için ortalama/min/max) ve her adımın onay durumuyla birlikte mevcut yapay zeka temizleme reçetesine erişimi vardır. Tek tıkla öneri çipleri en sık sorulan soruları kapsar:

  • Bu veri kümesini özetle — verinin ne içerdiği ve genel kalitesi hakkında sade bir okuma.
  • Temizleme reçetesini açıkla — önerilen her adımın ne yaptığına ve nedenine dair bir anlatım.
  • Hangi sorunlar en kritik? — eksik değerler, biçim tutarsızlıkları ve aykırı değerler arasında önceliklendirme rehberliği.
  • Bir temizlik stratejisi öner — yerleşik reçete üreticisinin kapsamamış olabileceği kontroller dahil, önerilen bir işlem sırası.

Kapsam notu

Asistanın bağlamı şu an sütun istatistiklerini ve yapay zeka temizleme reçetesini kapsıyor — Korelasyon matrisini, Dağılım grafiklerini veya Veri Kalitesi sağlık skorunu (henüz) yapılandırılmış bağlam olarak almıyor; bu yüzden özellikle o sekmelerle ilgili sorularda, doğrudan görebildiği canlı sayılardan değil, sohbette anlattıklarınızdan yola çıkarak akıl yürütür.

Sıkça Sorulan Sorular

Hangi dosya biçimleri destekleniyor?
CSV ve JSON. JSON dosyaları, üst düzey bir nesne dizisi veya bir data dizi özelliğine sahip bir nesne olabilir.
Bir sütun boolean mı yoksa metin mi olarak algılanır, nasıl belirlenir?
Bir sütun, iki veya daha az benzersiz boş olmayan değere sahip olduğunda ve bu değerlerin tümü true/false, yes/no veya 1/0 kümesinden (büyük/küçük harf duyarsız) geldiğinde boolean olarak sınıflandırılır. Aksi takdirde önce tarih algılamasına, ardından sayısal algılamaya ve son olarak varsayılan olarak metne düşer.
Korelasyon sekmesi neden ısı haritası yerine bir mesaj gösteriyor?
Korelasyon matrisinin anlamlı bir şey hesaplayabilmesi için en az iki sayısal sütun gerekir. Veri kümenizde ikiden az sayısal sütun varsa sekme, boş veya tek hücreli bir ızgara yerine bir ipucu gösterir.
Aykırı değer algılama nasıl çalışır?
Aykırı değerler, her sayısal sütun için IQR (çeyrekler arası aralık) yöntemi kullanılarak algılanır: Q1 − 1.5×IQR'nin altındaki veya Q3 + 1.5×IQR'nin üzerindeki herhangi bir değer işaretlenir. Bu yöntem hem Veri Kalitesi sekmesindeki ilerleme çubuklarında hem de yapay zeka temizleme reçetesinin "Aykırı Değeri Kaldır" önerilerinde kullanılır.
Bir temizleme adımını uygulamak kaynak dosyamı kalıcı olarak değiştirir mi?
Hayır. Temizleme adımları yalnızca tarayıcıda gösterilen bellek içi çalışan veri kümesini değiştirir. Orijinal yüklediğiniz dosyanıza dokunulmaz — uygulanan adımları atıp orijinal veriye dönmek için istediğiniz zaman Sıfırla'yı kullanabilir veya temizlenmiş sürümü yeni bir dosya olarak kaydetmek için Dışa Aktar'ı kullanabilirsiniz.
JSON Dışa Aktar ile PDF Dışa Aktar arasındaki fark nedir?
İkisi de aynı alttaki analiz verilerini (sütunlar, korelasyon matrisi, kalite özeti) dışa aktarır, ancak JSON Dışa Aktar daha ileri işleme için makine tarafından okunabilir bir dosya üretirken, PDF Dışa Aktar yazdırma veya paylaşım için uygun, biçimlendirilmiş, insan tarafından okunabilir bir vektör belgesi üretir.
"Graph'a Gönder" gerçekte ne yapar?
Mevcut veri kümesinin sütunlarını ve satırlarını TotalApp'in paylaşılan veri kümesi biçimine dönüştürür, paylaşılan veri deposuna kaydeder ve dosyayı yeniden yüklemeden aynı verilerden görselleştirmeler oluşturabilmeniz için sizi Graph View'a yönlendirir.
Veri Kalitesi'ndeki Hızlı Düzeltme Aksiyonları, yapay zeka reçetesiyle aynı düzeltmeleri mi çalıştırıyor?
Evet. Her Hızlı Düzeltme Aksiyonu (yinelenen satırları kaldır, bir sütundaki eksik değerleri doldur, bir sütundaki aykırı değerleri kaldır) Yapay Zeka Temizleme Reçetesi üreticisiyle tamamen aynı tespit mantığını kullanır — yalnızca önce Yapay Zeka Analizi Çalıştır'a tıklamaya gerek kalmadan, tek bir soruna anında uygulanır.
Veri Sağlık Skoru nasıl hesaplanıyor?
100'den, veri kümesinin toplam hücre sayısına oranla eksik hücrelerin, aykırı değer hücrelerinin ve yinelenen satırların birleşik payına dayalı bir ceza düşülerek hesaplanır, ardından İyi (≥%85), Orta (≥%60) veya Zayıf (%60 altı) olarak etiketlenir. Bu, hızlı bir genel bakış sinyalidir — altındaki detay listelerini incelemenin yerini tutmaz.