• Buradasın

    Veri dizilimi oluşturma nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Veri dizilimi oluşturma, ham verilerin yeniden düzenlenerek, temizlenerek ve zenginleştirilerek daha işlenmiş bir şekle dönüştürülmesi sürecidir 1.
    Bu süreç, aşağıdaki adımları içerir:
    1. Keşif: Verilerin daha iyi anlaşılması için verilerin incelenmesi ve nasıl düzenlenmesi gerektiğinin düşünülmesi 1.
    2. Yapılandırma: Verilerin sütunlar, sınıflar, başlıklar eklenerek bir elektronik tabloda yapılandırılması 1.
    3. Temizlik: Verilerin, analiz sonuçlarını çarpıtabilecek veya kullanışlılığını azaltabilecek kusurlardan arındırılması 1.
    4. Zenginleştirme: Verilere bağlam eklenmesi ve temizlenmiş verilerin yeni türlere dönüştürülmesi 1.
    5. Doğrulama: Verilerin doğru, tutarlı, güvenli ve gerçek olmasını sağlamak için tekrarlanan programlama adımları 1.
    6. Yayınlama: Yeni düzenlenmiş verilerin, kolayca bulunabileceği ve kullanılabileceği bir yere konulması 1.
    Veri dizilimi, verilerin analiz edilmesini ve anlamlı içgörüler üretilmesini sağlar 3.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. questionpro.com
        1
      2. muhammetbaykara.com
        2
      3. komtas.com
        3
      4. aws.amazon.com
        4
      5. appmaster.io
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Veri seti nedir?

    Veri seti, bir amaç için toplanmış veri topluluğudur. Veri setleri, sayısal veriler, metin verileri, görüntü verileri veya işitsel veriler gibi her türlü veri türü için oluşturulabilir. Bazı veri seti kaynakları: - Kaggle: Kolay kullanımı ve kod yazılabilen bir platform. - UCI Machine Learning Repository: Makine öğrenimi problemlerine yönelik çeşitli veri setleri içerir. - AWS (Amazon Web Services): Açık veri setleri ve örnekler sunar. - Microsoft Datasets: Doğal dil işleme ve bilgisayarlı görü gibi alanlarda ücretsiz veri setleri. - World Bank Open Data: Dünya Bankası'nın açık veri platformu.
    5 kaynak

    Veri işlemenin aşamaları nelerdir?

    Veri işlemenin aşamaları genellikle şu şekilde sıralanır: 1. Veri Toplama: Ham verilerin mevcut kaynaklardan alınması. 2. Veri Hazırlama: Verilerin temizlenmesi, düzenlenmesi ve sonraki işlemler için hazırlanması. 3. Veri Girişi: Temiz verilerin hedef sisteme girilmesi ve anlaşılabilir bir dile çevrilmesi. 4. İşleme: Makine öğrenme algoritmaları kullanılarak verilerin yorumlanması. 5. Veri Çıktısı: Verilerin analiz edilmesi, çevrilmesi ve okunabilir hale getirilmesi. 6. Veri Depolama: İşlenen verilerin saklanması, gerektiğinde hızlı ve kolay erişilebilir olması.
    5 kaynak

    Veri nedir kısaca tanımı?

    Veri, bilgisayarların sonuca ulaşabilmek için algıladığı, işlediği, sonuç ürettiği veya daha sonra kullanmak üzere depoladığı her şeydir.
    5 kaynak

    Veri diziliminde hangi yöntem kullanılır?

    Veri diziliminde kullanılan yöntemler şunlardır: 1. Veri Toplama: Anketler, sensörler, web scraping gibi yöntemlerle veriler toplanır. 2. Veri Temizleme: Toplanan verilerdeki hatalar, eksiklikler ve tutarsızlıklar giderilir. 3. Veri Dönüştürme: Veriler, farklı formatlara veya yapıya dönüştürülür. 4. Veri Analizi: İstatistiksel analiz, veri madenciliği ve makine öğrenimi gibi teknikler kullanılarak veriler incelenir ve yorumlanır. 5. Veri Raporlama: Analiz sonuçları, grafikler, tablolar ve raporlar aracılığıyla görselleştirilir ve sunulur.
    5 kaynak

    Veri türleri nelerdir?

    Veri türleri genel olarak iki ana kategoriye ayrılır: nicel ve nitel. Nicel veri (quantitative data), sayısal olarak ifade edilebilen verilerdir. Bu tür verilere örnekler: - Ayrık veri (discrete data): Tam sayılarla ifade edilen, sınırlı verilerdir (örneğin, ayakkabı numarası). - Sürekli veri (continuous data): İki nokta arasında değişkenlik gösteren, sayılamayan verilerdir (örneğin, hava sıcaklığı). Nitel veri (qualitative data), kategorik veya tanımlayıcı verilerdir. Bu tür verilere örnekler: - Nominal veri: Sıralanamayan, sayısal olmayan verilerdir (örneğin, cinsiyet). - Ordinal veri: Sıralanabilen ancak aralıkları eşit olmayan verilerdir (örneğin, eğitim seviyesi). Diğer veri türleri arasında yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri de bulunur.
    5 kaynak

    Veri dizilişi nasıl olmalı?

    Veri dizilişi şu adımları içermelidir: 1. Hedef Belirleme: Hangi verilere ihtiyaç duyulduğunu ve hangi analiz tekniğinin kullanılacağını belirlemek. 2. Veri Toplama: İhtiyaç duyulan verilerin çeşitli kaynaklardan toplanması. 3. Verileri Düzenleme: Toplanan verilerin organize edilmesi, kayıtlar tutulması ve en önemlisi analiz edilmek üzere uygun şekilde sınıflandırılması. 4. Veri Temizleme: Ham verilerdeki tekrarlanan kayıtlar, hatalı kısımlar ve konuyla alakasız bilgilerin ayıklanması. 5. Veri Analizi: Toplanmış, organize edilmiş ve temizlenmiş verilerin, belirlenen analiz teknikleri ve yazılım programları kullanılarak incelenmesi. 6. Görselleştirme: Analiz sonuçlarının grafikler, haritalar veya tablolar gibi görsel formlara dönüştürülmesi.
    5 kaynak

    Veri yapılarında bağlı liste nedir?

    Bağlı liste, veri yapılarında doğrusal sırada birbirine bağlı düğümlerden oluşan bir yapıdır. Her düğüm, bir veri öğesini ve sonraki düğüme bir referansı (işaretçi) içerir. Bağlı listelerin bazı avantajları: - Ekleme ve silme işlemleri hızlıdır. - Belleği verimli bir şekilde kullanır. Dezavantajları ise işaretçiler nedeniyle fazladan bellek kullanımı ve arama işleminin yavaş olmasıdır.
    5 kaynak