• 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 anonimleştirme yöntemleri nelerdir?

    Veri anonimleştirme yöntemleri şunlardır: 1. Veri Maskeleme: Hassas bilgilerin kurgusal verilerle değiştirilmesi. 2. Takma Ad Kullanma (Pseudonymization): Tanımlanabilir bilgilerin takma adlar veya kodlarla değiştirilmesi. 3. Veri Genelleştirme: Verilerin hassasiyetinin düşürülerek tanımlanabilirliğinin azaltılması. 4. Gürültü Ekleme: Hassas bilgilere rastgele veri veya "gürültü" eklenmesi. 5. Sentetik Veri Üretimi: Gerçek gibi görünen ancak herhangi bir bireyle ilişkilendirilemeyen sahte veri yaratma. 6. Veri Değiştirme: Veri setindeki bireylerin kişisel bilgilerinin, başka bir veri setinden gelen benzer bir örnek ile değiştirilmesi.
    5 kaynak

    Veri entegrasyonu ne demek?

    Veri entegrasyonu, farklı kaynaklardan gelen verilerin birleştirilerek tutarlı, birleşik ve anlamlı bir şekilde sunulması sürecidir. Bu süreç, verilerin farklı formatlarda ve konumlarda olması durumunda bile, veri analitiği ve kullanım için gerekli olan uyumun sağlanmasını içerir. Veri entegrasyonunun temel amaçları: - Daha iyi iş kararları alınmasını sağlamak; - Verimliliği artırmak; - Veri analitiğini kolaylaştırmak; - Farklı sistemlerin birbiriyle uyum içinde çalışmasını sağlamak.
    5 kaynak

    Veri nedir ve örnekleri?

    Veri, olaylar, durumlar veya gözlemlerden elde edilen ham bilgi olarak tanımlanır. Veri örnekleri: - Gündelik yaşam: Akıllı saatler tarafından toplanan kalp atış hızı ve uyku düzeni verileri. - İş dünyası: Müşteri alışkanlıklarını analiz eden şirket verileri, satış tahminleri ve stok yönetimi. - Kamu ve toplum: Hükümetler tarafından sağlık, eğitim ve ekonomi politikalarını şekillendirmek için kullanılan veriler. - Teknoloji: Sosyal medyada bir gönderiye yapılan beğeni sayısı, web sitesini ziyaret eden kişi sayısı, hava sıcaklıkları. - Bilgisayar bilimi: Bilgisayar programlarında kullanılan, manipülasyon veya hesaplama amacı ile toplanan veriler.
    5 kaynak

    Yapılandırılmamış veri örnekleri nelerdir?

    Yapılandırılmamış veri örnekleri şunlardır: 1. Metin belgeleri: Raporlar, e-postalar, mektuplar. 2. Resimler: Belirli bir formatta yapılandırılmamış görseller ve diğer grafikler. 3. Ses ve video dosyaları: Ses ve video kayıtları. 4. Sosyal medya gönderileri: Twitter, Facebook ve Instagram gibi platformlardaki içerikler. 5. Sensör verileri: Sıcaklık değerleri, GPS koordinatları ve hareket dedektörleri gibi veriler. 6. PDF dosyaları ve Word belgeleri: Konum bilgilerini içerebilen yapılandırılmamış metin kaynakları. 7. Web siteleri ve bloglar: XML ve HTML dosyaları, konuma göre özellik listeleri veya olay konumlarının dinamik güncellemeleri.
    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 analizi ve veri görselleştirme arasındaki fark nedir?

    Veri analizi ve veri görselleştirme arasındaki fark şu şekilde özetlenebilir: 1. Veri Analizi: Ham verilerin toplanması, temizlenmesi, dönüştürülmesi ve modellenmesi sürecidir. 2. Veri Görselleştirme: Analiz sonuçlarının grafikler, haritalar veya tablolar gibi görsel formlara dönüştürülmesi sürecidir.
    5 kaynak