• Buradasın

    Knime için hangi veri seti?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    KNIME için kullanılabilecek bazı veri setleri şunlardır:
    1. "Unemployment and Mental Illness Survey" veri seti 34. Bu set, ruhsal hastalık ve işsizlik arasındaki bağlantıyı incelemek için kullanılmıştır 3.
    2. "Mall Customer Segmentation" veri seti 1. Bu set, bir alışveriş merkezindeki müşteri davranışlarını ve satın alma alışkanlıklarını anlamak için kullanılmıştır 1.
    3. "Kaggle" üzerinden erişilebilen çeşitli veri setleri 2. KNIME, geniş bir veri entegrasyonu ve dönüşüm yetenekleri sunduğu için farklı kaynaklardan gelen verileri de analiz edebilir 2.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. github.com
        1
      2. geeksforgeeks.org
        2
      3. sciencecon.org
        3
      4. researchgate.net
        4
      5. knime.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Hangileri veri olarak kullanılabilir?

    Veri olarak kullanılabilecek unsurlar şunlardır: 1. Karakter Verileri: Tek harf, rakam veya semboller (örneğin, "A", "9", "#"). 2. Mantıksal (Boolean) Veriler: Doğru (TRUE) veya Yanlış (FALSE) değerlerini alır (örneğin, "Öğrenci sınavı geçti mi?" → TRUE veya FALSE). 3. Sayısal Veriler: Tam sayılar (5, -3) ve ondalıklı sayılar (3.14, -7.5). 4. Özel Veriler: Tarih, saat veya kimlik numarası gibi özel anlam taşıyan veriler. 5. Karakter Dizisi (String) Verileri: Birden fazla karakterden oluşan metinler (örneğin, "Öğrenci Adı: Ali Yılmaz"). Ayrıca, büyük veri kapsamında sosyal medya paylaşımları, bloglar, fotoğraflar, videolar ve log dosyaları gibi çeşitli veri türleri de kullanılabilir.
    5 kaynak

    Knime'da veri temizleme nasıl yapılır?

    KNIME'da veri temizleme için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Veri Toplama: KNIME Analytics Platform'u indirip veri kaynaklarını (veritabanları, spreadsheets, API'ler, bulut depolama) entegre edin. 2. Veri Temizleme: Eksik Değer Yönetimi: Eksik değerleri "Missing Value" düğümü ile doldurun. Yinelenen Verileri Yönetme: "Duplicate Row Filter" düğümü ile yinelenen verileri tespit edin ve silin. Filtreleme: "Row Filter" ve "Column Filter" düğümleri ile gereksiz verileri kaldırın. 3. Veri Dönüştürme: Veri Tiplerini Dönüştürme: "Convert Data Types" düğümü ile veri tiplerini değiştirin. 4. Otomasyon: Veri temizleme iş akışınızı oluşturup "Automation" özelliği ile otomatikleştirin. KNIME, sürükle-bırak yöntemiyle görsel iş akışları oluşturmayı sağlayan bir arayüz sunar.
    5 kaynak

    Knime veri analizi nasıl yapılır?

    KNIME ile veri analizi yapmak için aşağıdaki adımlar takip edilebilir: 1. KNIME'i indirip kurmak: KNIME'in resmi web sitesinden en son sürümü indirip kurulum adımlarını izlemek gerekmektedir. 2. Yeni bir iş akışı projesi oluşturmak: KNIME'i başlattıktan sonra "Dosya" menüsünden "Yeni" seçeneğini seçip yeni bir iş akışı oluşturmak gerekir. 3. Veriyi içe aktarmak: "Dosya Okuyucu" (File Reader) düğümünü kullanarak CSV veya Excel gibi bir formatta olan verileri yüklemek gerekir. 4. Veriyi temizlemek ve dönüştürmek: Gereksiz sütunları çıkarmak ve verileri filtrelemek için "Sütun Filtresi" (Column Filter) ve "Eksik Değer" (Missing Value) düğümlerini kullanmak gerekmektedir. 5. Veriyi görselleştirmek: Trendleri ve kalıpları incelemek için "Çizgi Grafiği" (Line Plot), "Histogram" ve "Dağılım Grafiği" (Scatter Plot) gibi düğümleri kullanmak faydalıdır. 6. Makine öğrenimi modeli oluşturmak: Verileri eğitim ve test setlerine ayırmak için "Bölümlendirme" (Partitioning) düğümünü kullanmak ve ardından uygun bir makine öğrenimi modelini (örneğin, Karar Ağacı veya Rastgele Orman) uygulamak gerekmektedir. 7. Model performansını değerlendirmek: Modelin başarısını ölçmek için "Skorer" (Scorer) düğümünü kullanarak doğruluk, hassasiyet ve geri çağırma gibi metrikleri hesaplamak gerekir. KNIME, Python ve R gibi diğer programlama dilleriyle de entegre olabilir ve bu sayede daha gelişmiş analizler yapmak mümkündür.
    5 kaynak

    Veri seti nedir?

    Veri seti, bir amaç için toplanmış, birbiriyle ilişkili verilerin bir koleksiyonudur. Veri setleri, sayısal veriler, metin verileri, görüntü verileri veya işitsel veriler gibi her türlü veri türü için oluşturulabilir. Veri setleri genellikle büyük miktarda veri içerir ve veri analizi, makine öğrenimi veya yapay zeka gibi alanlarda kullanılırlar. Bazı veri seti kaynakları şunlardır: Kaggle; UCI Machine Learning Repository; AWS (Amazon Web Services); Microsoft Datasets; Academic Torrents.
    5 kaynak