• 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 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

    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

    Eğitim veri madenciliği nedir?

    Eğitim veri madenciliği, eğitim sisteminde büyük veri kümelerini analiz ederek faydalı bilgiler çıkarma sürecidir. Eğitim veri madenciliğinin bazı kullanım alanları: Öğrenme stillerinin keşfi. Öğrenci performansının tahmini. Öğrencinin okulu bırakma öngörülerinin yapılması. Öğrenme davranışlarının anlaşılması. Eğitim teknolojilerinin geliştirilmesi. Eğitim veri madenciliği, daha iyi ve daha akıllı öğrenme teknolojileri tasarlamak ve eğitimcileri daha iyi bilgilendirmek için kullanılabilir.
    5 kaynak

    Veri toplamada dikkat edilmesi gereken ilkeler nelerdir?

    Veri toplamada dikkat edilmesi gereken bazı ilkeler: Amaç saptanmalıdır. Hangi verilerin toplanacağı belirlenmelidir. Veri toplama yöntemi seçilmelidir. Değerlendirmenin nasıl ve kim tarafından yapılacağı belirlenmelidir. Verilerin nasıl saklanacağı ve kullanıcıların nasıl yararlanacağı belirlenmelidir. Veri doğru, güvenilir, kullanılabilir, yararlı ve tam olmalıdır. Yanlılık olmamasına dikkat edilmelidir. Veri toplama elemanları eğitilmelidir. Veri toplama planı özenle uygulanmalıdır. Ayrıca, kişisel verilerin toplanması durumunda, veri sorumlusunun aydınlatma yükümlülüğü gibi yasal düzenlemelere de dikkat edilmelidir.
    5 kaynak

    Veri madenciliğinde hangi teknikler kullanılır?

    Veri madenciliğinde kullanılan bazı teknikler: Sınıflandırma. Kümeleme. Regresyon. Birliktelik kuralı madenciliği. Anomali tespiti. Karar ağaçları. Sinir ağları. Kullanılan teknik, analiz edilecek verinin türüne ve elde edilmek istenen sonuçlara göre değişiklik gösterebilir.
    5 kaynak

    Birincil veri nedir?

    Birincil veri, bir araştırmacının anket, ölçek, deney ve gözlem gibi yöntemlerle doğrudan elde ettiği orijinal verilerdir. Birincil veri toplama yöntemleri: Anket ve soru formları. Gözlem. Görüşmeler. Deney. Birincil veri toplamanın avantajları: Bağlama en uygun verilerdir. Araştırmacı, verinin kaynağını, doğruluğunu ve sıkıntılarını bilir. Bilim camiasının beklentisi, birincil veri üretilmesidir. Dezavantajları: Pahalı ve toplaması zordur. Çok zaman gerektirir. Yanıt alamama, yanlı anketörler gibi sorunlar içerebilir.
    5 kaynak

    Veri madenciliği için hangi dosyalar kullanılır?

    Veri madenciliği için kullanılan bazı dosya türleri: Veri Gölleri (Data Lakes). Veri Ambarları (Data Warehouses). SQL Veritabanları. Veri madenciliği için kullanılan bazı popüler araçlar: RapidMiner. Weka. Orange. Knime. Rattle.
    5 kaynak