• Buradasın

    Veri diziliminde hangi yöntem kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Veri diziliminde kullanılan yöntemler şunlardır:
    1. Veri Toplama: Anketler, sensörler, web scraping gibi yöntemlerle veriler toplanır 12.
    2. Veri Temizleme: Toplanan verilerdeki hatalar, eksiklikler ve tutarsızlıklar giderilir 13.
    3. Veri Dönüştürme: Veriler, farklı formatlara veya yapıya dönüştürülür 1.
    4. Veri Analizi: İstatistiksel analiz, veri madenciliği ve makine öğrenimi gibi teknikler kullanılarak veriler incelenir ve yorumlanır 12.
    5. Veri Raporlama: Analiz sonuçları, grafikler, tablolar ve raporlar aracılığıyla görselleştirilir ve sunulur 12.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. bellabinary.com
        1
      2. mediafy.com.tr
        2
      3. miesofficial.com
        3
      4. iienstitu.com
        4
      5. gtech.com.tr
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Veri düzeltme yöntemleri nelerdir?

    Veri düzeltme yöntemleri şunlardır: Keşif: Verilerin daha iyi anlaşılması için ilk adım. Yapılandırma: Ham verilerin daha kullanılabilir hale getirilmesi. Temizlik: Aykırı değerlerin düzeltilmesi, kötü verilerin silinmesi, veri türünün değiştirilmesi ve basitleştirilmesi, yinelenen değerlerin bulunması ve yapısal sorunların giderilmesi. Zenginleştirme: Verilere bağlam eklenmesi. Doğrulama: Verilerin doğru, tutarlı, güvenli ve gerçek olduğunun sağlanması. Yayınlama: Düzenlenmiş verilerin erişilebilir hale getirilmesi. Ayrıca, veri düzeltme yöntemleri arasında bölme, kesme, çıkarma, düzenleme, doldurma, silme, birleştirme, taşıma, dönüştürme, kaydırma, kümeleme ve sütun oluşturma gibi işlemler de bulunmaktadır. Veri düzeltme yöntemleri, verilerin özelliklerine ve analizin gereksinimlerine göre değişiklik gösterebilir.
    5 kaynak

    Veri toplama nedir?

    Veri toplama, istatistiksel çalışmalarda ve analizlerde kullanılmak üzere farklı kaynaklardan bilgi toplanması sürecidir. Bu süreç, aşağıdaki adımları içerir: 1. Problem Tanımı: Çözülecek problemin ve araştırma hedeflerinin belirlenmesi. 2. Çalışma Tasarımı: Popülasyonun veya örneklemin, örnekleme yönteminin, toplanacak veri türünün ve veri toplama yönteminin belirlenmesi. 3. Veri Toplama Araçlarının Hazırlanması: Anket, gözlem protokolü veya görüşme gibi araçların açık, kesin ve anlaşılır şekilde hazırlanması. 4. Örnek Seçimi: Temsiliyet sağlamak için rastgele veya uygun bir örnekleme yöntemiyle örnek seçilmesi. 5. Veri Toplama: Hazırlanan araçlar ve seçilen örneklem kullanılarak veri toplama işleminin gerçekleştirilmesi. 6. Veri Doğrulaması: Verilerin doğru ve güvenilir olduğundan emin olmak için doğrulanması. 7. Veri Analizi: Toplanan verilerin istatistiksel teknikler ve analitik araçlar kullanılarak kalıpları, ilişkileri ve eğilimleri belirlemek için analiz edilmesi.
    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 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 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

    Dizide veri aramak için hangi fonksiyon kullanılır?

    Dizide veri aramak için kullanılabilecek bazı fonksiyonlar: indexOf ve lastIndexOf. includes. find ve findIndex. ArrayBsearch. array_search. in_array.
    5 kaynak

    Veri analizi ve değerlendirme örnekleri nelerdir?

    Veri analizi ve değerlendirme örnekleri, çeşitli alanlarda kullanılarak önemli içgörüler elde edilmesini sağlar. İşte bazı örnekler: 1. E-ticaret: Satış miktarını, ortalama sipariş değerini veya en çok satılan ürün kategorilerini belirlemek için tanımlayıcı veri analizi kullanılır. 2. Telekomünikasyon: Müşteri kaybını (churn) etkileyen faktörleri anlamak için keşifsel veri analizi yapılır ve belirli müşteri segmentleri ile churn arasında ilişkiler keşfedilir. 3. İlaç Sektörü: Yeni bir ilacın etkinliğini test etmek için çıkarımsal veri analizi kullanılır ve klinik deney sonuçlarının daha geniş bir hasta popülasyonuna genelleştirilebilirliği değerlendirilir. 4. Üretim: Üretim hattındaki potansiyel arızaları önceden tespit etmek ve önleyici bakım planlamak için tahmine dayalı veri analizi kullanılır. 5. Pazar Araştırmaları: Müşteri davranışlarını, tercihlerini ve ihtiyaçlarını anlamak için veri analizi yapılarak pazarlama stratejileri geliştirilir. 6. Finans Sektörü: Kredi riskini değerlendirmek, dolandırıcılık tespiti ve piyasa risklerini yönetmek için veri analizi kritik bir rol oynar.
    5 kaynak