• Buradasın

    Tabular veri nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Tabular veri, satırlar ve sütunlardan oluşan, her satırın bir gözlemi ve her sütunun bir özelliği temsil ettiği veri setidir 3.
    Tabular veri örnekleri:
    • Elektronik tablo verileri 5.
    • Veritabanı kayıtları 1.
    Tabular veri ile çalışırken karşılaşılan zorluklar:
    • eksik değerler 3;
    • dengesiz sınıflar 3;
    • kategorik ve sayısal veri karışımı 3.
    Tabular veri için kullanılan bazı modeller:
    • Karar ağaçları tabanlı algoritmalar 3. Özellikle XGBoost, LightGBM ve CatBoost gibi gradient boosting yöntemleri 3.
    • TabPFN (Tabular Prior-Data Fine-Tuned Network) 3. Transformer mimarisi kullanılarak oluşturulmuş ve tabular veriler üzerinde kullanılmak üzere önceden eğitilmiş bir yapay zeka modelidir 3.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. tensorway.com
        1
      2. support.esri.com
        2
      3. aionlinecourse.com
        3
      4. apxml.com
        4
      5. linkedin.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Veri tipleri neden önemlidir?

    Veri tipleri, bilgilerin düzenli ve doğru şekilde saklanmasını ve işlenmesini sağlar. Veri tiplerinin önemli olmasının bazı nedenleri: Veri bütünlüğü: Doğru veri tipi, veritabanına yanlış veri girilmesini engeller. Performans: Uygun veri tipi seçimi, depolama alanının verimli kullanılmasını ve sorguların daha hızlı çalışmasını sağlar. Veri işleme: Veri tipleri, veriler üzerinde gerçekleştirilecek işlemleri belirler. Kod bakımı: Düzenli veri yapılarına sahip bir uygulamanın bakımı, değiştirilmesi ve genişletilmesi daha kolaydır. Yazılım performansı ve işlevselliği: Doğru veri yapısı, arama, ekleme ve silme gibi yaygın işlemlerin zaman karmaşıklığını azaltabilir.
    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

    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

    Veri işlem türleri nelerdir?

    Veri işleme türleri temel olarak üç ana kategoride incelenebilir: 1. Gerçek zamanlı işleme (Real-time Processing). 2. Toplu işleme (Batch Processing). 3. Hibrit yaklaşımlar. Ayrıca, veri işleme türleri şu şekilde de sınıflandırılabilir: Doğrulama (Validation). Sıralama (Sorting). Özetleme (Summarizaton). Toplama (Aggregation). Analiz (Analysis). Raporlama (Reporting). Sınıflandırma (Classification).
    5 kaynak

    Tablo oluştururken hangi veri türleri kullanılır?

    Tablo oluştururken kullanılan veri türleri, kullanılan veritabanı yönetim sistemine göre değişiklik gösterebilir. MySQL ve PostgreSQL gibi sistemlerde kullanılan bazı veri türleri: Dize (String) Veri Türleri: CHAR(boyut); VARCHAR(boyut); BINARY(boyut); VARBINARY(boyut); TINYBLOB; TEXT(boyut); BLOB(boyut); ENUM(val_1, val_2, val_3, ...); SET(val_1, val_2, val_3, ...). Sayısal Veri Türleri: BIT(boyut); SMALLINT; TINYINT; MEDIUMINT; BIGINT; DECIMAL; NUMERIC; FLOAT; DOUBLE. Tarih ve Zaman Veri Türleri: DATE; DATETIME; TIME; YEAR. Microsoft Access'te kullanılan bazı veri türleri: Text; Memo; Byte; Integer; Long. Tablo oluştururken veri türü, her sütunda ne tür verilerin bulunacağını belirlemek için kullanılır.
    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