Tanım
Dataset, Türkçede veri kümesi olarak kullanılır. Belirli bir analiz, modelleme, raporlama veya araştırma amacı için bir araya getirilmiş düzenli veri grubunu ifade eder. Dataset satırlar, sütunlar, etiketler, kayıtlar, metinler, görseller, ses dosyaları veya farklı veri formatlarından oluşabilir.
Bir dataset, örneğin müşteri kayıtlarını, satın alma geçmişini, web davranışlarını, ürün bilgilerini, arama sorgularını veya görsel örneklerini içerebilir. Yapay zekâ modelleri, makine öğrenimi algoritmaları ve veri analitiği çalışmaları datasetler üzerinden yürütülür.
Dataset kalitesi, analiz ve model sonuçlarını doğrudan etkiler. Eksik, hatalı, taraflı, dengesiz veya güncel olmayan bir veri kümesi yanlış içgörülere ve zayıf model performansına neden olabilir.
Kökeni
Dataset kavramı, istatistik ve veri işleme alanlarından gelir. Araştırmacılar belirli bir soruyu yanıtlamak için gözlemleri düzenli veri tabloları halinde toplar. Bilgisayar bilimi ve makine öğreniminin gelişmesiyle dataset kavramı daha teknik bir anlam kazanmıştır.
Makine öğrenimi modellerinin eğitilmesi için örnek veriler gerekir. Bu veriler eğitim, doğrulama ve test kümelerine ayrılarak modelin öğrenme ve genelleme kapasitesi değerlendirilir. Bu nedenle datasetler AI geliştirme süreçlerinde temel rol oynar.
Dijital pazarlama ve growth alanında datasetler, kullanıcı davranışlarını anlamak, kampanya performansını değerlendirmek ve müşteri segmentleri oluşturmak için kullanılır. Veri ambarları ve analitik platformları datasetlerin düzenlenmesini kolaylaştırır.
Nerelerde Kullanılır?
Dataset, Data Science ve Machine Learning projelerinde model eğitimi için kullanılır. Örneğin churn tahmini yapmak isteyen bir ekip, kullanıcı davranışı, abonelik geçmişi, destek talepleri ve ödeme bilgilerini içeren bir dataset hazırlayabilir.
SEO ekipleri, anahtar kelime listeleri, arama hacimleri, sıralama verileri, tıklama oranları, içerik URL’leri ve teknik hata raporlarını dataset olarak analiz edebilir. Growth ekipleri ise A/B test sonuçları, funnel adımları ve kullanıcı segmentleri üzerinden datasetler oluşturabilir.
Business Intelligence sistemlerinde datasetler dashboardların veri kaynağı olarak kullanılır. Bir dashboardda görülen metrikler, arka planda belirli veri kümelerinden hesaplanır.
Örnek Kullanım
Bir e-ticaret markası, son iki yıldaki siparişleri, müşteri segmentlerini, ürün kategorilerini ve tekrar satın alma davranışını içeren bir dataset hazırlayarak müşteri yaşam boyu değeri analizi yapabilir.
Bir veri bilimci, “Modeli eğitmeden önce dataset içindeki eksik değerleri ve dengesiz sınıfları kontrol etmeliyiz” diyebilir. Bu kullanım, veri kümesinin model kalitesi üzerindeki etkisini vurgular.
Karıştırılan Kavramlar
- Dataset ve Data: Data ham veri parçalarıdır. Dataset belirli amaç için düzenlenmiş veri kümesidir.
- Dataset ve Database: Database verinin saklandığı sistemdir. Dataset analiz veya modelleme için seçilmiş veri grubudur.
- Dataset ve Data Warehouse: Data Warehouse merkezi veri depolama mimarisidir. Dataset bu mimariden türetilmiş analiz kümesi olabilir.
- Dataset ve Sample: Sample, dataset içinden seçilmiş alt örneklemdir. Dataset daha geniş veri kümesini ifade eder.
İlgili Terimler
- Data
- Database
- Data Warehouse
- Machine Learning
- Training Data
- Test Data
- Data Quality
- Data Cleaning
- Model Evaluation
Büyüme Mimarisi Notu
Dataset, büyüme mimarisinde analiz ve modelleme çalışmalarının başlangıç noktasıdır. Yanlış hazırlanmış bir dataset, doğru araçlarla işlense bile hatalı sonuç üretir.
Bu nedenle büyüme ekipleri dataset oluştururken hedef soruyu, veri kapsamını, güncelliği, eksik değerleri ve temsil gücünü kontrol etmelidir. İyi veri kümesi, iyi kararın temelidir.