• 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 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 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

    Dizide veri aramak için hangi fonksiyon kullanılır?

    Dizide veri aramak için `array_search()` fonksiyonu kullanılır.
    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 düzeltme yöntemleri nelerdir?

    Veri düzeltme yöntemleri şunlardır: 1. Imputasyon: Eksik verilerin mevcut verilere dayalı hesaplanan değerlerle değiştirilmesi. 2. Silme: Eksik kayıtların veri setinden çıkarılması. 3. Veri Doğrulama: Veri setindeki yanlışlıkların, tutarsızlıkların ve aykırı değerlerin belirlenmesi. 4. Veri Formatlarının Standartlaştırılması ve Normalleştirilmesi: Verilerin tutarlı bir yapıya sahip olması için formatların dönüştürülmesi. 5. Boyut Azaltma: Temel Bileşen Analizi (PCA) ve Özellik Seçimi gibi yöntemlerle değişken sayısının azaltılması. 6. Kümeleme ve Sınıflandırma: Benzer veri noktalarını bir araya getirerek desenlerin ve aykırı değerlerin belirlenmesi. 7. Veri Maskeleme, Genelleştirme ve Takma Ad Kullanma: Veri faydası ile gizlilik gereksinimlerinin dengelenmesi. Bu yöntemler, verilerin kalitesini artırarak doğru analiz ve karar verme süreçlerini destekler.
    5 kaynak

    Veri işlem türleri nelerdir?

    Veri işleme türleri şunlardır: 1. Tek Kullanıcılı Programlama: Kişisel kullanım için tek bir kişi tarafından yapılan veri işleme. 2. Çoklu Programlama: Merkezi İşlem Biriminde (CPU) aynı anda birden fazla programın depolanması ve yürütülmesi. 3. Gerçek Zamanlı İşleme: Kullanıcının bilgisayar sistemiyle doğrudan temas kurmasını sağlayan, çevrimiçi ve etkileşimli veri işleme. 4. Çevrimiçi İşleme: Verilerin doğrudan girilmesi ve yürütülmesi, verilerin önce depolanmaması veya biriktirilmemesi. 5. Zaman Paylaşımı İşleme: Birden fazla kullanıcının çevrimiçi bir bilgisayar sisteminin kaynaklarını paylaşması. 6. Dağıtılmış İşlem: Çeşitli bilgisayarların bir bilgisayar ağı üzerinden birbirine bağlı kalması ve veri işleme. Ayrıca, veri işleme fonksiyonları arasında doğrulama, sıralama, özetleme, toplama, analiz ve raporlama gibi aşamalar da yer alır.
    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