• Buradasın

    Kendi veri setimi nasıl kullanabilirim?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Kendi veri setinizi kullanmak için aşağıdaki adımları izleyebilirsiniz:
    1. Mevcut Verinin Analizi: İşletmenizin veya sektörünüzün elindeki verileri inceleyin ve kullanılabilir ve eksik veri noktalarını belirleyin 1.
    2. Yeni Veri Üretme Teknikleri:
      • Veri Birleştirme: Farklı veri setlerini bir araya getirerek yeni bilgiler elde edin 1.
      • Türev Veriler Oluşturma: Mevcut verilerden yeni değişkenler üretin (örneğin, "müşteri başına ortalama alışveriş miktarı" gibi) 1.
      • Korelasyon Analizi: İki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi belirleyerek yeni içgörüler türetin 1.
      • Tahmin Modelleri Kullanma: Geçmiş verilere dayanarak gelecek tahminleri yapın 1.
    3. Verileri Görselleştirme: Grafikler, tablolar ve görseller kullanarak yeni oluşturulan verileri daha kolay yorumlanabilir hale getirin 1.
    4. Yeni Verinin Doğrulaması ve Kullanımı: Üretilen verilerin doğruluğunu test edin ve stratejik karar alma süreçlerinde nasıl kullanabileceğinizi belirleyin 1.
    Veri seti oluşturma ayrıca aşağıdaki yöntemlerle de yapılabilir:
    • Belgelerden Veri Oluşturma: Ajanslardan ve devlet dairelerinden elde edilen belgelerden veri oluşturulabilir 4.
    • İnsan Kaynakları: Anketler, kamuoyu yoklamaları, kitle kaynak kullanımı, örnekleme ve test etme gibi yöntemlerle veri toplanabilir 4.
    • Araştırma veya Gözlem: Metodolojiler geliştirerek araştırma ve gözlem yoluyla veri oluşturulabilir 4.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. alpinternational.com.tr
        1
      2. karsem.karatay.edu.tr
        2
      3. aws.amazon.com
        3
      4. gijn.org
        4
      5. akademikservis.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Ücretsiz veri setleri nereden bulunur?

    Ücretsiz veri setleri bulabileceğiniz bazı platformlar şunlardır: 1. Kaggle: Çeşitli konularda halka açık binlerce veri seti sunar. 2. Data.gov: ABD hükümetinin açık veri platformudur ve 300 bine yakın veri setine erişim sağlar. 3. UCI Machine Learning Repository: University of California, Irvine tarafından sunulan, eski ve popüler veri setlerine sahip bir platformdur. 4. FiveThirtyEight: Spor, seçim ve kamuoyu yoklamaları gibi alanlarda ücretsiz veri setleri sunar. 5. Google Data Set Search: Kamuya açık veri setlerini kaynak, dosya türü ve lisans gibi kriterlere göre tarayan bir arama motorudur.
    5 kaynak

    R'da nasıl veri analizi yapılır?

    R'da veri analizi yapmak için aşağıdaki adımlar takip edilebilir: 1. Veri Setini R Programlama Ortamına Aktarma: Analiz yapılacak veri seti R'ye aktarılır. 2. Veri Kontrolü ve Temizleme: Veri setindeki değerler kontrol edilir ve eksik veya yanlış veriler temizlenir. 3. İstatistiksel Analizlerin Belirlenmesi: Uygulanacak istatistiksel analiz işlemleri belirlenir. 4. Görselleştirme: Gerekirse veri görselleştirme paketi aktif hale getirilir ve veriler görselleştirilir. 5. Yorumlama: Elde edilen veriler doğrultusunda sonuçlar yorumlanır. R'da yaygın olarak kullanılan analiz yöntemleri arasında istatistiksel testler, temel istatistiksel analizler (ortalama, medyan, mod, standart sapma, varyans, korelasyon ve kovaryans), regresyon analizi, ANOVA ve zaman serisi analizi bulunur. R'nin veri analizi için sunduğu bazı avantajlar ise geniş kütüphane desteği, veri işleme ve manipülasyon yetenekleri, güçlü istatistiksel ve grafiksel yetenekler ile açık kaynak ve topluluk destekli gelişimdir.
    5 kaynak

    Veri toplama nedir?

    Veri toplama, istatistiksel çalışmalarda ve analizlerde kullanılmak üzere farklı kaynaklardan bilgi toplanması sürecidir. Bu süreç, aşağıdaki adımları içerir: 1. Problem Tanımı: Çözülecek problemin ve araştırma hedeflerinin belirlenmesi. 2. Çalışma Tasarımı: Popülasyonun veya örneklemin, örnekleme yönteminin, toplanacak veri türünün ve veri toplama yönteminin belirlenmesi. 3. Veri Toplama Araçlarının Hazırlanması: Anket, gözlem protokolü veya görüşme gibi araçların açık, kesin ve anlaşılır şekilde hazırlanması. 4. Örnek Seçimi: Temsiliyet sağlamak için rastgele veya uygun bir örnekleme yöntemiyle örnek seçilmesi. 5. Veri Toplama: Hazırlanan araçlar ve seçilen örneklem kullanılarak veri toplama işleminin gerçekleştirilmesi. 6. Veri Doğrulaması: Verilerin doğru ve güvenilir olduğundan emin olmak için doğrulanması. 7. Veri Analizi: Toplanan verilerin istatistiksel teknikler ve analitik araçlar kullanılarak kalıpları, ilişkileri ve eğilimleri belirlemek için analiz edilmesi.
    5 kaynak

    Veri işleme nedir?

    Veri işleme, ham verilerin toplanması, düzenlenmesi, analiz edilmesi ve sonuçların yorumlanması sürecidir. Veri işleme aşamaları: 1. Veri toplama: Veriler, mevcut kaynaklardan alınır. 2. Veri hazırlama: Ham veriler temizlenir ve sonraki işlemler için düzenlenir. 3. Veri girişi: Temiz veriler, hedef sisteme girilir ve anlaşılabilir bir dile çevrilir. 4. İşleme: Veriler, makine öğrenme algoritmaları kullanılarak yorumlanır. 5. Veri çıktısı: Veriler, grafikler, videolar, resimler veya düz metin gibi formatlarda sunulur. 6. Veri depolama: Tüm veriler, ileride kullanılmak üzere saklanır.
    5 kaynak

    Derin öğrenmede kullanılan veri setleri nelerdir?

    Derin öğrenmede kullanılan bazı önemli veri setleri şunlardır: 1. CIFAR-10 ve CIFAR-100: 32x32 boyutunda renkli görüntülerden oluşan, nesne tanıma görevleri için kullanılan veri setleri. 2. ImageNet: 14 milyondan fazla etiketli görüntü içeren, büyük ve çeşitli bir veri seti, nesne tanıma ve sınıflandırma için kullanılır. 3. COCO (Common Objects in Context): 330.000'den fazla görüntü içeren, nesne tespiti ve segmentasyonunda kullanılan veri seti. 4. MNIST (Modified National Institute of Standards and Technology): El yazısı rakamlarının tanınması için kullanılan, 60.000 eğitim örneği ve 10.000 test örneği içeren veri seti. 5. PASCAL VOC: Nesne tespiti ve sınıflandırma görevleri için kullanılan, çeşitli nesne sınıflarını içeren veri seti. Bu veri setleri, derin öğrenme modellerinin eğitilmesi ve test edilmesi için kritik öneme sahiptir.
    5 kaynak

    Veri seti nedir?

    Veri seti, bir amaç için toplanmış veri topluluğudur. Veri setleri, sayısal veriler, metin verileri, görüntü verileri veya işitsel veriler gibi her türlü veri türü için oluşturulabilir. Bazı veri seti kaynakları: - Kaggle: Kolay kullanımı ve kod yazılabilen bir platform. - UCI Machine Learning Repository: Makine öğrenimi problemlerine yönelik çeşitli veri setleri içerir. - AWS (Amazon Web Services): Açık veri setleri ve örnekler sunar. - Microsoft Datasets: Doğal dil işleme ve bilgisayarlı görü gibi alanlarda ücretsiz veri setleri. - World Bank Open Data: Dünya Bankası'nın açık veri platformu.
    5 kaynak