• Buradasın

    Sayısal verilerden yararlanma nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Sayısal verilerden yararlanma, verilerin toplanması, işlenmesi, analiz edilmesi ve bu süreçlerin sonucunda elde edilen bilgilerin karar verme süreçlerinde kullanılması anlamına gelir 1.
    Bu kavramın bazı bileşenleri şunlardır:
    • Veri toplama: Anketler, deneyler, gözlemler, sensörler, sosyal medya, satış kayıtları gibi çeşitli kaynaklardan verilerin elde edilmesi 1.
    • Veri temizleme ve hazırlama: Hatalı veya eksik verilerin düzeltilmesi, aykırı değerlerin belirlenmesi ve verilerin uygun formatlara dönüştürülmesi 1.
    • Veri analizi: Basit istatistiksel analizlerden makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmalarına kadar geniş bir yelpazeyi kapsayan analizler 1.
    • Veri görselleştirme: Analiz sonuçlarının grafikler, tablolar, haritalar ve diğer görsel araçlar kullanılarak sunulması 1.
    • Modelleme ve tahmin: İstatistiksel ve matematiksel modeller kurularak gelecekteki olaylar veya eğilimler hakkında tahminlerde bulunma 1.
    • Karar verme: Elde edilen bilgilere dayanarak stratejik planlama, pazarlama stratejileri ve operasyonel iyileştirmeler gibi alanlarda bilinçli kararlar alma 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

    Konuyla ilgili materyaller

    Sayısal işaret işleme örnekleme nedir?

    Sayısal işaret işlemede örnekleme, analog bir sinyali belirli aralıklarla örneklere ayırma, yani belirli aralıklarla ölçme işlemidir.

    Sayısal yöntemler dersi nedir?

    Sayısal yöntemler dersi, matematiksel ve istatistiksel yöntemlerin kullanılarak işletme kararlarının alınması ve uygulanması konularını ele alan bir dersdir. Bu derste öğrenciler, temel matematik ve işletme uygulamaları, uygulamalı istatistik, ekonometri, yöneylem araştırması ve sayısal karar verme teknikleri gibi başlıklar altında dersler alırlar. Ayrıca, sayısal yöntemler dersi, karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde bilgisayar programlama ve sayısal analiz yöntemlerini öğrenmeyi de içerir.

    Sayısal ve kategorik veri nedir?

    Sayısal ve kategorik veri, istatistik ve veri biliminde iki temel veri türüdür. Sayısal veri, ölçülebilen, üzerinde aritmetik işlemler yapılabilen ve nümerik olarak ifade edilebilen veri tipidir. Kategorik veri ise sayısal ölçek üzerinde ölçülemeyen, üzerinde sayısal işlem yapılamayan, bir grup içine sınıflandırılan verilerdir.

    Sayısal ve mantıksal verilerden yararlanma arasındaki fark nedir?

    Sayısal ve mantıksal verilerden yararlanma arasındaki fark şu şekildedir: 1. Sayısal Veriler: Rakamlarla ifade edilen verileri içerir ve matematiksel işlemler için kullanılır. 2. Mantıksal (Boolean) Veriler: Yalnızca iki farklı değere sahip olabilir: DOĞRU (TRUE) veya YANLIŞ (FALSE).

    Sayısal yöntemler nelerdir?

    Sayısal yöntemler, matematik problemlerini sayısal yaklaşımla çözmek için tasarlanmış algoritmalar ve hesaplama teknikleridir. Başlıca sayısal yöntemler şunlardır: 1. Doğrusal Programlama: Kıt kaynakların en iyi şekilde kullanılmasını sağlayarak karmaşık sorunların çözümüne ulaşır. 2. Karar Analizleri: Kararların alınmasında objektifliği sağlar, olası belirsizlikleri ve riskleri değerlendirerek çözüm bulur. 3. Benzetim (Simülasyon) Modelleri: Gerçek bir sistemi veya süreci modelleme ve sonuçlarını analiz etme teknikleridir. 4. Sıra Bekleme (Kuyruk) Analizleri: Hizmete veya işleme girecek birimlerin bekleme sürelerinin optimize edilmesini sağlar. 5. Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler: Birden fazla değişkenin aynı anda incelenmesini ve birbirleriyle olan ilişkilerinin değerlendirilmesini sağlar. 6. Sonlu Elemanlar Yöntemi (FEM): Yapısal analiz, ısı transferi, akışkanlar dinamiği gibi alanlarda kullanılır. 7. Sonlu Farklar Yöntemi (FDM): Zamana bağlı kısmi diferansiyel denklemlerin çözümü için yaygın olarak kullanılır.

    Sayısal veri tipi programları nelerdir?

    Sayısal veri tipi programları şunları içerir: 1. MATLAB: Sayısal hesaplamalar ve görselleştirme için yaygın olarak kullanılan bir programdır. 2. Octave: MATLAB ile uyumlu, yüksek seviyeli bir dil sunan açık kaynaklı bir programdır. 3. FreeMat: MATLAB benzeri bir ortam sağlayan, GPL lisanslı bir programdır. 4. Scilab: MATLAB veya Octave'a benzer gelişmiş sayısal analiz paketi. 5. Pandas: Python programlama dili için veri yapıları ve analiz araçları sağlayan bir kütüphanedir. 6. NumPy: Bilimsel hesaplamalar için kullanılan bir Python kütüphanesi. 7. Perl Data Language: Perl programlama dili için büyük çok boyutlu diziler ve görüntü işleme araçları sunar. 8. ScaLAPACK: Paralel dağıtılmış bellek makineleri için yüksek performanslı doğrusal cebir rutinleri kütüphanesi.