• 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 dizimi nasıl yapılır?

    Veri dizimi, ham verilerin işlenerek daha anlamlı ve kullanılabilir hale getirilmesi sürecidir. İşte bu süreçte izlenen temel adımlar: 1. Veri Keşfi: Veri setinin genel yapısını anlamak için boyut, sütunlar, özellikler ve değerler incelenir. 2. Eksik Veri İşleme: Veri setindeki eksik değerler belirlenir ve bu değerlerin nedenleri analiz edilir. 3. Aykırı Değer İşleme: Veri setindeki aykırı değerler tespit edilir ve filtreleme, değiştirme veya makul bir aralıkta sınırlandırma gibi yöntemlerle ele alınır. 4. Özellik Mühendisliği: Var olan özelliklerden yeni özellikler oluşturulur veya mevcut özellikler dönüştürülür. 5. Veri Normalizasyonu ve Standartlaştırma: Sayısal özelliklerin ölçekleri normalleştirilir veya standartlaştırılır. 6. Veri Kümesini Bölme: Veri seti, eğitim, doğrulama ve test kümeleri olmak üzere ayrı kümelere ayrılır. 7. Veri Kodlama ve Dönüştürme: Kategorik özellikler sayısal değerlere dönüştürülür veya kodlanır. Veri dizimi, genellikle veri bilimcileri veya özel ekip üyeleri tarafından yapılır.
    5 kaynak

    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.
    5 kaynak

    Veri çeşitleri kaça ayrılır?

    Veri çeşitleri genel olarak dört ana kategoriye ayrılır: 1. Nümerik Veriler: Sayısal verilerdir, örneğin boy, yaş, sıcaklık gibi. 2. Nominal Veriler: Var-yok durumu, evet-hayır gibi sayısal olarak ifade edilemeyen verilerdir. 3. Sıralı Veriler: Refah düzeyi, eğitim seviyesi gibi kategorik ve sıralı olarak ifade edilen verilerdir. 4. Oran Verileri: Aynı özniteliği farklı birimlerle ifade eden verilerdir, örneğin sıcaklık derece veya Kelvin cinsinden ifade edildiğinde. Ayrıca, yapılarına göre veriler yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış olarak da sınıflandırılabilir.
    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 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 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 Analizi için hangi formüller kullanılır?

    Veri analizi için Excel'de kullanılan bazı önemli formüller şunlardır: 1. Temel Hesaplama Formülleri: - TOPLA: Hücre aralığındaki tüm sayıları toplar. - ORTALAMA: Bir hücre aralığındaki sayıların ortalamasını alır. - MAKS/MİN: Hücre aralığındaki en yüksek ve en düşük değeri bulur. - SAY: Sayısal değer içeren hücrelerin sayısını verir. 2. Mantıksal Formüller: - EĞER: Belirli bir koşul doğruysa bir değer, yanlışsa başka bir değer döndürür. - VE/YADA: Birden fazla koşulu kontrol etmenizi sağlar. - EĞERHATA: Bir formülde hata oluşursa, belirli bir değeri döndürmenizi sağlar. 3. Veriye Erişim ve Arama Formülleri: - DÜŞEYARA: Belirli bir değeri arar ve aynı satırdaki başka bir hücreden değeri döndürür. - İNDİS ve KAÇINCI: Daha karmaşık arama işlemleri için kullanılır. 4. Tarih ve Saat Formülleri: - BUGÜN: Günün tarihini verir ve güncellenir. - ŞİMDİ: Günün tarihini ve saatini verir. 5. Gelişmiş Veri Analiz Formülleri: - ÇOKEĞER: Birden fazla koşul altında belirli değerleri toplar. - ÇARPIM: Hücrelerdeki sayıları çarpar, özellikle finansal hesaplamalar için kullanışlıdır.
    5 kaynak