• Buradasın

    Veri madenciliğinde hangi sorular sorulur?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Veri madenciliğinde sorulan sorular, elde edilen verilerin analizine ve amacına bağlı olarak değişir. İşte bazı örnekler:
    1. Müşteri Davranışı: Müşteri davranışı hakkında daha fazla bilgi edinmek için sorular sorulabilir 3. Örneğin, "Müşteriler hangi yaş aralığında daha çok alışveriş yapıyor?" veya "Hangi lokasyonlardan sistemlere giriş yapıyorlar?" 1.
    2. Dolandırıcılık Tespiti: Veri madenciliği, dolandırıcılık gibi anormal durumları belirlemek için kullanılır 34. Sorular, "Bilinmeyen bir hesaba yinelenen ödemeler var mı?" veya "Prim ödemelerinde temerrüde düşme olasılığı yüksek olan müşteriler kimler?" şeklinde olabilir 4.
    3. Ürün Satışı ve Tahmini: Perakende sektöründe, satış tahminleri ve pazarlama kampanyaları için sorular sorulur 2. Örneğin, "Yılın hangi zamanlarında hangi ürün gruplarına ilgi gösteriliyor?" veya "Hangi ürünlerin birlikte satın alındığı sıklıkla görülüyor?" 24.
    4. İK ve Çalışan Analizi: İnsan kaynakları alanında, çalışan memnuniyeti ve personel devir hızı gibi konular için sorular sorulabilir 3. Örneğin, "Çalışanlar neden şirketten ayrılıyor?" veya "Terfi alan çalışanların ortak özellikleri neler?" 3.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. berqnet.com
        1
      2. aws.amazon.com
        2
      3. kaspersky.com.tr
        3
      4. turhost.com
        4
      5. web.itu.edu.tr
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Veri Madenciliği'nde en önemli konu nedir?

    Veri Madenciliği'nde en önemli konu, doğru ve anlamlı bilgileri ham veriden çıkarmaktır. Bu süreç, aşağıdaki adımlarla gerçekleştirilir: 1. Problem Tanımı: Analiz edilecek veri kaynağının belirlenmesi ve hedeflerin netleştirilmesi. 2. Veri Toplama ve Hazırlama: Eksik, yanlış ve tekrarlanan verilerin temizlenmesi ve verilerin analiz için uygun hale getirilmesi. 3. Model Oluşturma: Uygun veri madenciliği algoritmalarının seçilerek modellerin oluşturulması. 4. Değerlendirme ve Uygulama: Modellerin doğruluk ve hassasiyet açısından test edilmesi, başarılı modellerin iş süreçlerine entegre edilmesi. Veri Madenciliği'nde ayrıca yapay zeka, makine öğrenimi ve veri görselleştirme gibi teknolojiler de kritik öneme sahiptir.
    5 kaynak

    Hangileri veri olarak kullanılabilir?

    Veri olarak kullanılabilecek unsurlar şunlardır: 1. Karakter Verileri: Tek harf, rakam veya semboller (örneğin, "A", "9", "#"). 2. Mantıksal (Boolean) Veriler: Doğru (TRUE) veya Yanlış (FALSE) değerlerini alır (örneğin, "Öğrenci sınavı geçti mi?" → TRUE veya FALSE). 3. Sayısal Veriler: Tam sayılar (5, -3) ve ondalıklı sayılar (3.14, -7.5). 4. Özel Veriler: Tarih, saat veya kimlik numarası gibi özel anlam taşıyan veriler. 5. Karakter Dizisi (String) Verileri: Birden fazla karakterden oluşan metinler (örneğin, "Öğrenci Adı: Ali Yılmaz"). Ayrıca, büyük veri kapsamında sosyal medya paylaşımları, bloglar, fotoğraflar, videolar ve log dosyaları gibi çeşitli veri türleri de kullanılabilir.
    5 kaynak

    Birincil veri nedir?

    Birincil veri, araştırılan konuya doğrudan araştırmacı tarafından toplanan özgün verilerdir. Birincil veri toplama yöntemleri: - Anket: Soru-cevap tekniğiyle uygulanan sistematik bir veri toplama yöntemidir. - Mülakat: İşletme sahipleriyle, profesyonel yöneticilerle, müşterilerle ve çalışanlarla yapılan görüşmelerdir. - Gözlem: Personelin, yöneticilerin, müşterilerin veya bir çalışma grubunun davranışlarının doğrudan veya dolaylı olarak gözlemlenmesidir. - Deney: Bağımlı ve bağımsız değişkenlerin sebep-sonuç ilişkilerini ortaya koymak amacıyla yapılan yapay düzenlemelerdir.
    5 kaynak

    Veri madenciliğinde hangi teknikler kullanılır?

    Veri madenciliğinde kullanılan bazı temel teknikler şunlardır: 1. Sınıflandırma: Veri örneklerini önceden tanımlanmış sınıflara ayırma işlemidir. 2. Kümeleme: Benzer veri örneklerini gruplara ayırma işlemidir. 3. Regresyon: Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkileri modellemek için kullanılır. 4. Birliktelik Kuralları: Veri öğeleri arasındaki ilişkileri belirlemek için kullanılır. 5. Anomali Tespiti: Normalden sapma gösteren veri örneklerini belirlemek için kullanılır. Ayrıca, metin madenciliği, süreç madenciliği, tahmine dayalı madencilik gibi daha karmaşık teknikler de veri madenciliğinde yer almaktadır.
    5 kaynak

    Veri türleri nelerdir?

    Veri türleri genel olarak iki ana kategoriye ayrılır: nicel ve nitel. Nicel veri (quantitative data), sayısal olarak ifade edilebilen verilerdir. Bu tür verilere örnekler: - Ayrık veri (discrete data): Tam sayılarla ifade edilen, sınırlı verilerdir (örneğin, ayakkabı numarası). - Sürekli veri (continuous data): İki nokta arasında değişkenlik gösteren, sayılamayan verilerdir (örneğin, hava sıcaklığı). Nitel veri (qualitative data), kategorik veya tanımlayıcı verilerdir. Bu tür verilere örnekler: - Nominal veri: Sıralanamayan, sayısal olmayan verilerdir (örneğin, cinsiyet). - Ordinal veri: Sıralanabilen ancak aralıkları eşit olmayan verilerdir (örneğin, eğitim seviyesi). Diğer veri türleri arasında yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri de bulunur.
    5 kaynak

    Eğitim veri madenciliği nedir?

    Eğitim veri madenciliği, büyük veri yığınlarında öğrencilere, öğretmenlere ve eğitim kurumlarına faydalı olabilecek bilgileri keşfetmek için kullanılan bir tekniktir. Bu teknik, aşağıdaki alanlarda uygulanabilir: - öğrenci verilerinin analizi; - öğrenci başarı ve başarısızlık nedenlerinin tespiti; - öğrenci profillerinin ortaya çıkarılması ve buna göre öğrencilerin gruplandırılması; - akademik başarısı düşük olan risk altındaki öğrencilere nasıl yardım edilebileceğinin belirlenmesi; - öğrencilerin olası mezuniyet notlarının tahmin edilmesi. Eğitim veri madenciliği, geleneksel sınıf ortamında ve uzaktan eğitim sistemlerinde gerçekleştirilebilir.
    5 kaynak

    Veri madenciliği final konuları nelerdir?

    Veri madenciliği final konuları genellikle aşağıdaki başlıkları içerir: 1. Veri Madenciliği ve Bilgi Keşfi: Temel kavramlar, veri madenciliği süreci ve aşamaları. 2. Veri Kaynakları: İlişkisel veritabanları, veri ambarları ve diğer veri kaynakları. 3. Veri Ön İşleme: Veri temizleme, bütünleştirme, indirgeme ve dönüştürme işlemleri. 4. Veri Madenciliği Modelleri: Sınıflandırma, kümeleme, birliktelik kuralları ve diğer modeller. 5. Algoritmalar: K-ortalama, EM, DBSCAN gibi yaygın veri madenciliği algoritmaları. 6. Model Değerlendirme ve Yorumlama: Bulunan bilgilerin değerlendirilmesi ve yorumlanması. 7. Uygulama Alanları: Pazarlama, bankacılık, sigortacılık, sağlık gibi çeşitli sektörlerdeki uygulamalar. 8. Etik ve Yasal Konular: Veri madenciliği uygulamalarında gizlilik ve güvenlik sorunları.
    5 kaynak