# Veri temizleme kuralları — şu model için istem: Gemma

Küçük metin veri kümesindeki tutarsızlıkları bulup kaynak değerleri kaybetmeden dönüşümleri anlatmak.

Kanonik adres: https://boswidget.ru/tr/veri-temizleme-kurallari-su-model-icin-istem-gemma/

Model: Gemma

Kategori: Analiz

Etiketler: veriler, temizleme, normalleştirme

![Veri temizleme kuralları](https://boswidget.ru/assets/images/text-preview-gemma-data-normalization-1200.3b882c3971c6.webp)

Veri temizleme kuralları

## İstem

Metin biçimindeki veri örneğini inceleyin: {sample}. Alanların amacı: {meaning}. Şu sorun tablosunu oluşturun: alan | örnek | sorun | önerilen kural | anlam kaybı riski. Güvenli dönüşümleri veri sahibinin kararını gerektirenlerden ayırın. Benzer kayıtları otomatik olarak birleştirmeyin ve eksik değerlerin yerine ortalama değer koymayın. Temizleme sonrasında yapılacak beş kontrol verin. Kaynak değerleri sessizce değiştirmeyin; bunları normalleştirilmiş değerlerin yanında saklamayı önerin.

## Şablon alanları

- `{sample}` — Veri örneği. Giriş örneği: Kişisel veri içermeyen birkaç CSV veya tablo satırı ekleyin
- `{meaning}` — Alanların anlamı. Giriş örneği: Her sütunun anlamı ve izin verilen değerler

## Çalıştırma

[Aç Gemma YesAI'de](https://yesai.su/tr/gemma)