• Buradasın

    Sayısal ve kategorik veri nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Sayısal veri (numerical data), rakamlar veya sayılarla ifade edilen verilerdir 5. Boy, kilo, yaş ve hava sıcaklığı gibi ölçülebilen ve üzerinde aritmetik işlemler yapılabilen veriler bu kategoriye girer 34.
    Kategorik veri (categorical data) ise belirli bir kategoriye ait olan verilerdir 5. Cinsiyet, saç rengi ve pozitif-negatif sınıflandırmaları gibi sayısal ölçek üzerinde ölçülemeyen ve üzerinde sayısal işlem yapılamayan veriler kategorik veri olarak adlandırılır 34.
    Kategorik veriler iki ana türe ayrılır:
    1. Nominal veriler: Sıralanamayan veya derecelendirilemeyen kategorilerden oluşur 24. Semboller, kelimeler, harfler ve bir kişinin cinsiyeti nominal verilere örnek olarak verilebilir 2.
    2. Sıralı veriler: Doğal bir düzene sahip olan veri kategorisidir 24. Giysi bedenleri, bu tür verilere örnektir 2.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. miuul.com
        1
      2. academy.patika.dev
        2
      3. linkedin.com
        3
      4. umutcindiloglu.com
        4
      5. spss-yardimi.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Nümerik ve sayısal aynı mı?

    Nümerik ve sayısal terimler genellikle eşanlamlı olarak kullanılır, ancak teknik olarak farklı kavramlardır. Nümerik, sayıların hesaplanabilirliği, ölçülmesi ve sayısal analiz ile ilgili tüm süreçleri kapsar. Bu bağlamda, nümerik veriler sayısal verilerdir ve ölçümler, sayılar veya sayılara dayalı parametreler olarak toplanır. Dolayısıyla, nümerik ve sayısal aynı anlama gelir denilebilir.
    5 kaynak

    Veri örnekleri nelerdir?

    Veri örnekleri çeşitli türlerde olabilir: Karakter veri tipi: 'A', '9', '@' gibi tek harf, rakam veya semboller. Sayısal veri tipi: 10, -3, 3.14, 7.5 gibi tam ve ondalıklı sayılar. Özel veri tipi: Doğum tarihi (01.01.2025), kimlik numarası, fatura ödeme tarihi gibi bilgiler. Karakter dizisi (string) veri tipi: Öğrenci adı ("Ahmet Yılmaz"), ders adı ("Bilişim Teknolojileri"), adres ("İstanbul, Türkiye"). Kişisel veri: Tam ad, TC kimlik numarası, e-posta adresi, telefon numarası, IP adresi. Ayrıca, SQL veri tiplerine örnek olarak TEXT, BLOB, ENUM, DATETIME, TIME, YEAR gibi türler de verilebilir.
    5 kaynak

    Sayısal verilerden yararlanma nedir?

    Sayısal verilerden yararlanma, bir düşünceyi, herhangi bir şekilde tartışma yaratmayacak şekilde belgelerle ya da sayısal verilerle destekleyerek açıklamaya denir. Bu yöntem, genellikle bilimsel verilere dayanarak bir düşüncenin daha inandırıcı hale getirilmesi için tercih edilir. Sayısal verilerden yararlanmanın bazı özellikleri: Sayılar, istatistikler ve yüzdelik değerler anlatımda kullanılarak konunun daha inandırıcı hale getirilmesi hedeflenir. Bu yöntem aynı zamanda bilimsel verilerden yararlanma olarak da adlandırılır, çünkü bilimsel çalışmalar genellikle sayısal ya da istatistiksel veriler içerir. Okuyucunun güvenini kazanmak amacıyla anket sonuçları, araştırmalar, istatistiki bilgiler gibi kanıtlar kullanılır. Sayısal verilerden yararlanmaya örnek cümleler: "Boy oranına bakıldığında kilonun en çok 60 olması gerekir." "Yıllık üretimi yaklaşık 200 bin ton civarındadır." "Yapılan satışlarda elma diğer ürünlere göre çok daha önemli bir yer tutmaktadır." "Ülkemizde sigara kullanımı ise, her geçen seneye göre %50’ye kadar düşmüştür." "Geçen yıl, toplamda 480 milyon 257 bin 824 kitap üretilirken, e-kitap satışları da %100 artış göstermiştir."
    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 yapıları nelerdir?

    Veri yapıları, verilerin bilgisayar belleğinde verimli bir şekilde saklanması ve işlenmesi için kullanılan özel formatlardır. Bazı veri yapıları: Dizi (Array). Bağlantılı liste (Linked List). Yığın (Stack). Kuyruk (Queue). Ağaç (Tree). Grafik (Graph). Karma tablosu (Hash Table).
    5 kaynak

    Veri analizi ve veri işleme arasındaki fark nedir?

    Veri analizi ve veri işleme arasındaki temel farklar şunlardır: Amaç: Veri analizi, verilerin anlamını çıkarma sürecidir ve verileri grafikler, tablolar veya diğer görsel öğeler aracılığıyla görselleştirme, veriler arasında ilişkileri bulma ve trendleri izleme gibi işlemleri içerir. Veri işleme, verilerin anlaşılır ve erişilebilir bir şekilde çerçevelenmesini sağlayarak organizasyon, yapılandırma ve sunum yönlerini vurgular. Kapsam: Veri analizi, veri işlemenin bir alt kümesidir ve daha derinlemesine bir inceleme gerektirir. Veri işleme, verilerin dönüştürülmesi ve yapılandırılması sürecini kapsar. Kullanım: Veri analizi, doğru yorumlamayla gelecekteki stratejiler ve kararlar için değerli bilgiler sağlar. Veri işleme, verilerin sadece anlaşılır hale getirilmesini hedefler. Özetle, veri analizi daha kapsamlı ve derinlemesine bir süreç iken, veri işleme verilerin daha erişilebilir hale getirilmesi için yapılan daha temel bir işlemdir.
    5 kaynak

    Veri işleme nedir?

    Veri işleme, ham verilerin toplanması, düzenlenmesi, analiz edilmesi ve sonuçların yorumlanması sürecidir. Veri işleme süreci altı temel aşamadan oluşur: 1. Veri toplama. 2. Veri hazırlama. 3. Veri girişi. 4. İşleme. 5. Veri çıktısı ve yorumlama. 6. Veri depolama. Veri işleme, ayrıca verilerin kaydedilmesi, depolanması ve düzenlenmesi gibi işlemleri de kapsar.
    5 kaynak