• Buradasın

    Veri düzleştirmesi nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Veri düzleştirmesi (data smoothing), bir veri kümesindeki gürültüyü azaltmak ve önemli kalıpların daha net görünmesini sağlamak için yapılan bir işlemdir 4.
    Bu işlem, eğilimleri tahmin etmeye yardımcı olmak amacıyla, menkul kıymet fiyatları ve ekonomik analizlerde kullanılabilir 4.
    Veri düzleştirmesi için kullanılan bazı yöntemler:
    • Rastgeleleştirme 4. Hareketli ortalama hesaplanması veya üstel yumuşatma tekniklerinden birinin uygulanması gibi işlemleri içerir 4.
    • Otomatik düzenleme 3. İnsan müdahalesi olmadan, bilgisayar tarafından verilerin düzenlenmesi 3.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. feeddi.com
        1
      2. questionpro.com
        2
      3. wikijtr.icu
        3
      4. investors.wiki
        4
      5. acikveri.ulakbim.gov.tr
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    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 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 yöntemleri nelerdir?

    Veri toplama yöntemlerinden bazıları şunlardır: Gözlem. Görüşme. Anket. Ölçekler. Doküman/kayıt incelemesi. Örnek olay incelemesi. Deney. Ne tür verilerin ve veri toplama tekniklerinin kullanılacağı araştırma yöntemine bağlıdır.
    5 kaynak

    Veri anonimleştirme yöntemleri nelerdir?

    Veri anonimleştirme yöntemlerinden bazıları şunlardır: Maskeleme (data masking). Takma adlandırma (pseudonymization). Genelleme (generalization). Veri değiştirme (data swapping). Veri bozulması (data perturbation). Sentetik veriler (synthetic data). Veri anonimleştirme yöntemleri seçilirken verinin niteliği, büyüklüğü, fiziki ortamlarda bulunma yapısı, çeşitliliği, işleme amacı gibi faktörler dikkate alınmalıdır. Ayrıca, kişisel verilerin anonim halde olabilmesi için, başka verilerle eşleştirerek dahi kimliği belirli veya belirlenebilir gerçek kişiyle ilişkilendirilemeyecek hale getirilmiş olması gerekmektedir. Veri anonimleştirme yöntemleri hakkında daha fazla bilgi için aşağıdaki kaynaklara başvurulabilir: beyaz.net; acikveri.ulakbim.gov.tr; komtas.com; terabilisim.com.
    5 kaynak

    Veri bütünlüğünü sağlamanın amaçları nelerdir?

    Veri bütünlüğünü sağlamanın amaçları şunlardır: Güvenilirlik. Tutarlılık. Güvenlik. Uyumluluk. Ayrıca, veri bütünlüğünü sağlamak, veri kaybını önler ve hataları en aza indirir.
    5 kaynak

    Veri tabanı işlemleri nelerdir?

    Veri tabanı işlemleri şunlardır: Veri ekleme (insert). Veri güncelleme (update). Veri silme (delete). Tablo oluşturma (create table). Tablo değiştirme (alter table). İndeks oluşturma veya değiştirme (create/alter index). Veri tabanı veya tablo silme (drop). Ayrıca, veri tabanı işlemleri veritabanı yönetim sistemi (DBMS) tarafından yönetilir ve bu işlemler sırasında veritabanı işlemleri (transaction) kullanılır.
    5 kaynak

    Veri analizi ve veri görselleştirme arasındaki fark nedir?

    Veri analizi ve veri görselleştirme arasındaki temel farklar şunlardır: Veri Analizi: İşlenmiş ve temizlenmiş verilerin çeşitli yöntemler kullanılarak incelenmesi ve yorumlanması sürecidir. Bu süreçte veriler grafikler, istatistiksel testler ve diğer analiz araçları ile incelenir. Analizin sonunda elde edilen sonuçlar, karar verme süreçlerinde kullanılır. Veri Görselleştirme: Verilerin grafikler, haritalar veya tablolar gibi görsel formlara dönüştürülmesi sürecidir. Bu sayede karmaşık veriler daha kolay anlaşılır ve sunulur. Doğru bir veri görselleştirme, karar verme süreçlerini hızlandırır. Özetle, veri analizi verilerin derinlemesine incelenmesi, veri görselleştirme ise bu verilerin daha anlaşılır hale getirilmesi sürecidir.
    5 kaynak