• Buradasın

    Knime veri analizi nasıl yapılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    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 24.
    2. Yeni bir iş akışı projesi oluşturmak: KNIME'i başlattıktan sonra "Dosya" menüsünden "Yeni" seçeneğini seçip yeni bir iş akışı oluşturmak gerekir 12.
    3. Veriyi içe aktarmak: "Dosya Okuyucu" (File Reader) düğümünü kullanarak CSV veya Excel gibi bir formatta olan verileri yüklemek gerekir 14.
    4. Veriyi temizlemek ve dönüştürmek: Gereksiz sütunları çıkarmak ve verileri filtrelemek için "Sütun Filtresi" (Column Filter) ve "Eksik Değer" (Missing Value) düğümlerini kullanmak gerekmektedir 13.
    5. Veriyi görselleştirmek: Trendleri ve kalıpları incelemek için "Çizgi Grafiği" (Line Plot), "Histogram" ve "Dağılım Grafiği" (Scatter Plot) gibi düğümleri kullanmak faydalıdır 12.
    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 23.
    7. Model performansını değerlendirmek: Modelin başarısını ölçmek için "Skorer" (Scorer) düğümünü kullanarak doğruluk, hassasiyet ve geri çağırma gibi metrikleri hesaplamak gerekir 13.
    KNIME, Python ve R gibi diğer programlama dilleriyle de entegre olabilir ve bu sayede daha gelişmiş analizler yapmak mümkündür 14.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. toxigon.com
        1
      2. theiotacademy.co
        2
      3. researchgate.net
        3
      4. statanalytica.com
        4
      5. phdata.io
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    ETL veri analizi nedir?

    ETL veri analizi, birden çok kaynaktan gelen verilerin harmanlanarak büyük ve merkezi bir depoda birleştirme işlemidir. ETL süreci üç ana aşamadan oluşur: 1. Çıkartma (Extract). 2. Dönüştürme (Transform). 3. Yükleme (Load). ETL, ham verileri analiz için uygun bir formata dönüştürerek iş zekası, makine öğrenimi ve veri analizi süreçlerini destekler.
    5 kaynak

    Veri analizi için hangi istatistik yöntemleri kullanılır?

    Veri analizi için kullanılan bazı istatistik yöntemleri: Betimsel analiz (descriptive analysis). Çıkarımsal analiz (inferential analysis). Teşhis analizi (diagnostic analysis). Öngörücü analiz (predictive analysis). Regresyon analizi. Karar ağaçları. Kümeleme. Zaman serisi analizi. Ayrıca, metin analizi (text analysis) ve istatistiksel analiz gibi yöntemler de veri analizinde sıkça kullanılır.
    5 kaynak

    Nominal veri analizi nasıl yapılır?

    Nominal veri analizi hakkında bilgi bulunamadı. Ancak, genel veri analizi süreci şu adımlardan oluşur: 1. Amaçların Belirlenmesi. 2. Soruların Belirlenmesi. 3. Veri Toplama. 4. Veri İşleme ve Temizleme. 5. Veri Modelleme. 6. KPI Belirleme. 7. Veri Görselleştirme ve Dağıtım. Veri analizi için metin analizi, istatistiksel analiz, tanımsal analiz, kuralcı analiz gibi çeşitli yöntemler kullanılır.
    5 kaynak

    Derinlemesine araştırmada veri analizi nasıl yapılır?

    Derinlemesine araştırmada veri analizi, aşağıdaki adımları içerir: 1. Amaçların Belirlenmesi: Analizin kapsamı, nedeni, ölçme tekniği ve hedeflenen sonuç belirlenir. 2. Soruların Belirlenmesi: Analizin amacına yönelik sorular sorulur. 3. Veri Toplama: Doğrulanmış kaynaklardan, verilerin toplanma tarihi ve kaynağına dikkat edilerek veri toplanır. 4. Veri İşleme ve Temizleme: Veriler işlenip organize edilir, hatalı bilgiler arındırılır. 5. Veri Modelleme: Veriler modellenir, fazlalık bilgiler elimine edilir. 6. Analiz ve Yorumlama: Veriler, istatistiksel analiz, tematik analiz, içerik analizi gibi yöntemlerle analiz edilir ve sonuçlar yorumlanır. 7. Görselleştirme: Veriler, grafiksel olarak görselleştirilir. Derinlemesine araştırmalarda genellikle tematik analiz, içerik analizi, söylem analizi ve anlatı analizi gibi nitel veri analizi yöntemleri kullanılır.
    5 kaynak

    Kategorik veri analizi nasıl yapılır?

    Kategorik veri analizi yapmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: İki yönlü frekans tabloları: Kategorik verilerdeki örüntüleri ve bağlantıları görmek için kullanılır. Ki-kare testleri: Uyum iyiliği, bağımsızlık ve dağılıma uygunluk testlerinde kullanılır. Lojistik regresyon analizleri: Kategorik bağımlı değişkenli regresyon modelleri oluşturmak için kullanılır. Log-lineer modeller: Birden çok kategorik değişken arasındaki kompleks ilişkileri analiz etmek için kullanılır. Kategorik veri analizi için R-Project, SPSS, Minitab gibi istatistiksel analiz programları kullanılabilir. Kategorik veri analizi yaparken dikkat edilmesi gereken bazı noktalar: Beklenen frekanslar: Testlerin güvenilir olması için beklenen frekansların en az 5 olması istenir. Çapraz tablolar: Gözlemler, çapraz tablolar ile özetlenir. Test seçimi: Farklı veri türleri için farklı testler seçilmelidir. Kategorik veri analizi konusunda daha fazla bilgi edinmek için istmer.com ve acikders.ankara.edu.tr gibi kaynaklar kullanılabilir.
    5 kaynak

    Veri Analizi konusu zor mu?

    Veri analizi konusu, özellikle verilerin düzensiz ve kontrolsüz olduğu durumlarda zor olabilir. Veri analizi sürecinin bazı zorlukları: Veri temizliği. Araştırmacı önyargısı. Veri güvenliği. Veri analizi sürecini kolaylaştıran unsurlar: Teknoloji entegrasyonu. Yapay zeka kullanımı.
    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