• Buradasın

    Sayısal ve kategorik veri nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Sayısal ve kategorik veri, istatistik ve veri biliminde iki temel veri türüdür 13.
    Sayısal veri, ölçülebilen, üzerinde aritmetik işlemler yapılabilen ve nümerik olarak ifade edilebilen veri tipidir 13. Örnekler arasında boy, kilo, yaş ve hava sıcaklığı bulunur 1.
    Kategorik veri ise sayısal ölçek üzerinde ölçülemeyen, üzerinde sayısal işlem yapılamayan, bir grup içine sınıflandırılan verilerdir 13. Örnekler arasında cinsiyet, saç rengi ve pozitif-negatif sınıflandırmaları yer alır 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

    Konuyla ilgili materyaller

    İki kategorili veri nedir?

    İki kategorili veri, yalnızca iki farklı değere sahip olan ve bu değerlerin genellikle bir tür karşıtlık ya da iki ayrı grubu temsil ettiği veri türüdür. Bu tür verilere örnek olarak şunlar verilebilir: - Cinsiyet: Erkek veya kadın. - Medeni durum: Evli veya bekar. - Sınav sonucu: Geçti veya kaldı. - Kan grubu: Grup A, Grup B, Grup AB veya Grup 0. - Yazı tura sonucu: Tura veya yazı.

    Veri nedir ve örnekleri?

    Veri, olaylar, durumlar veya gözlemlerden elde edilen ham bilgi olarak tanımlanır. Veri örnekleri: - Gündelik yaşam: Akıllı saatler tarafından toplanan kalp atış hızı ve uyku düzeni verileri. - İş dünyası: Müşteri alışkanlıklarını analiz eden şirket verileri, satış tahminleri ve stok yönetimi. - Kamu ve toplum: Hükümetler tarafından sağlık, eğitim ve ekonomi politikalarını şekillendirmek için kullanılan veriler. - Teknoloji: Sosyal medyada bir gönderiye yapılan beğeni sayısı, web sitesini ziyaret eden kişi sayısı, hava sıcaklıkları. - Bilgisayar bilimi: Bilgisayar programlarında kullanılan, manipülasyon veya hesaplama amacı ile toplanan veriler.

    Veri analizi ne iş yapar?

    Veri analizi, ham verilerin doğru yöntemlerle elde edilmesi, sınıflandırılması, incelenmesi, sadeleştirilmesi ve modellenerek anlamlandırılması sürecidir. Veri analistinin başlıca görevleri: 1. Veri Toplama: İşletmenin hedeflerine uygun verileri toplamak. 2. Veri Temizleme: Toplanan verilerin eksik veya hatalı kısımlarını düzelterek analiz için uygun hale getirmek. 3. Veri Analizi: İstatistiksel ve matematiksel yöntemler kullanarak veriler arasındaki ilişkileri, eğilimleri ve anormallikleri tespit etmek. 4. Raporlama: Analiz sonuçlarını grafikler, tablolar ve özet bilgiler içeren raporlar halinde sunmak. 5. İşletme Kararlarına Destek: Elde edilen analiz sonuçlarını işletmenin stratejik kararlarında kullanmak. Veri analisti, analitik düşünme, problem çözme, iletişim ve teknik bilgi gibi becerilere sahip olmalıdır.

    Tablo oluştururken hangi veri türleri kullanılır?

    Tablo oluştururken kullanılabilecek bazı yaygın veri türleri şunlardır: 1. VARCHAR(n): Değişen uzunlukta metin için kullanılır, n maksimum karakter sayısını belirtir. 2. INT: Tam sayılar için kullanılır. 3. DECIMAL(p, s): Ondalıklı sayılar için kullanılır, p toplam basamak sayısını, s ondalık basamak sayısını ifade eder. 4. DATE: Tarih değerleri için kullanılır. 5. BOOLEAN: Mantıksal değerler (TRUE veya FALSE) için kullanılır. 6. TEXT: Uzun metin değerleri için kullanılır. Ayrıca, otomatik sayı, yabancı anahtar ve birincil anahtar gibi özel amaçlı veri türleri de mevcuttur.

    Veri analizi için hangi istatistik yöntemleri kullanılır?

    Veri analizi için kullanılan bazı istatistik yöntemleri şunlardır: 1. Tanımlayıcı İstatistikler (Descriptive Statistics): Verilerin temel özelliklerini anlamak için kullanılır, ortalama, medyan, mod ve standart sapma gibi ölçüleri içerir. 2. Korelasyon Analizi: İki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi ölçmek için kullanılır. 3. Regresyon Analizi: Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi inceleyerek gelecekteki olayları tahmin etmek için kullanılır. 4. Hipotez Testi (Hypothesis Testing): Araştırma sorularının doğruluğunu test etmek için kullanılır, t-testleri ve ANOVA gibi testler yaygın olarak kullanılır. 5. Zaman Serisi Analizi: Verilerin zaman içinde nasıl değiştiğini incelemek için kullanılır, trend analizleri ve sezonluk değişiklikler gibi faktörleri içerir. 6. Faktör Analizi: Verilerdeki temel yapıları veya faktörleri ortaya çıkarmak için kullanılır. 7. Cluster Analizi: Verileri benzer özelliklere sahip gruplara ayırma işlemidir.

    Sayısal verilerden yararlanma nedir?

    Sayısal verilerden yararlanma, verilerin toplanması, işlenmesi, analiz edilmesi ve bu süreçlerin sonucunda elde edilen bilgilerin karar verme süreçlerinde kullanılması anlamına gelir. Bu kavramın bazı bileşenleri şunlardır: Veri toplama: Anketler, deneyler, gözlemler, sensörler, sosyal medya, satış kayıtları gibi çeşitli kaynaklardan verilerin elde edilmesi. Veri temizleme ve hazırlama: Hatalı veya eksik verilerin düzeltilmesi, aykırı değerlerin belirlenmesi ve verilerin uygun formatlara dönüştürülmesi. Veri analizi: Basit istatistiksel analizlerden makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmalarına kadar geniş bir yelpazeyi kapsayan analizler. Veri görselleştirme: Analiz sonuçlarının grafikler, tablolar, haritalar ve diğer görsel araçlar kullanılarak sunulması. Modelleme ve tahmin: İstatistiksel ve matematiksel modeller kurularak gelecekteki olaylar veya eğilimler hakkında tahminlerde bulunma. Karar verme: Elde edilen bilgilere dayanarak stratejik planlama, pazarlama stratejileri ve operasyonel iyileştirmeler gibi alanlarda bilinçli kararlar alma.

    Veri yapıları nelerdir?

    Veri yapıları, bilgisayarın belleğindeki verileri düzenlemek, işlemek ve depolamak için kullanılan özel formatlardır. İşte bazı yaygın veri yapıları: 1. Diziler (Arrays): Aynı veri türündeki öğeleri saklayan, doğrudan erişim sağlayan doğrusal veri yapılarıdır. 2. Bağlantılı Listeler (Linked Lists): Düğüm adı verilen öğelerden oluşan, dinamik bellek tahsisine izin veren doğrusal veri yapılarıdır. 3. Yığınlar (Stacks): Son giren ilk çıkar (LIFO) ilkesine göre çalışan veri yapılarıdır, basit ekleme ve kaldırma işlemlerine olanak tanır. 4. Kuyruklar (Queues): İlk giren ilk çıkar (FIFO) ilkesine göre çalışan, verilerin sırayla işlendiği veri yapılarıdır. 5. Karma Tablolar (Hash Tables): Anahtarları değerlerle eşlemek için karma işlevi kullanan, verimli arama, ekleme ve silme işlemlerine olanak tanıyan veri yapılarıdır. 6. Ağaçlar (Trees): Hiyerarşik bir yapıya sahip, öğelerin verimli bir şekilde aranmasına, eklenmesine ve silinmesine olanak tanıyan veri yapılarıdır. 7. Grafikler (Graphs): Köşeler (düğümler) ve bunları birbirine bağlayan kenarlardan oluşan, doğrusal olmayan veri yapılarıdır.