• Buradasın

    Veri madenciliğinde hangi teknikler kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Veri madenciliğinde kullanılan bazı temel teknikler şunlardır:
    1. Sınıflandırma: Veri örneklerini önceden tanımlanmış sınıflara ayırma işlemidir 14. Örneğin, e-posta spam tespiti, kredi risk analizi gibi alanlarda kullanılır 1.
    2. Kümeleme: Benzer veri örneklerini gruplara ayırma işlemidir 14. Müşteri segmentasyonu ve pazar araştırması gibi alanlarda kullanılır 1.
    3. Regresyon: Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkileri modellemek için kullanılır 14. Satış tahminleri ve fiyat modellemesi gibi alanlarda uygulanır 1.
    4. Birliktelik Kuralları: Veri öğeleri arasındaki ilişkileri belirlemek için kullanılır 14. Market sepeti analizi ve öneri sistemleri gibi alanlarda tercih edilir 1.
    5. Anomali Tespiti: Normalden sapma gösteren veri örneklerini belirlemek için kullanılır 14. Sahtekarlık tespiti ve hata tespiti gibi alanlarda önemlidir 1.
    Ayrıca, metin madenciliği, süreç madenciliği, tahmine dayalı madencilik gibi daha karmaşık teknikler de veri madenciliğinde yer almaktadır 35.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. blog.seopec.com
        1
      2. purtukal.com
        2
      3. aws.amazon.com
        3
      4. turhost.com
        4
      5. kaspersky.com.tr
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Veri madenciliği ve makine öğrenmesi aynı şey mi?

    Veri madenciliği ve makine öğrenmesi aynı şey değildir, ancak birbirleriyle yakından ilişkilidirler. Veri madenciliği, büyük veri kümelerinden anlamlı modeller ve kalıplar çıkarma sürecidir. Makine öğrenmesi ise, bilgisayarların veri analizi yaparak öğrenmesini sağlayan algoritmaların tasarımı ve geliştirilmesiyle ilgilenen bir bilim dalıdır.
    5 kaynak

    İş zekâsı ve veri madenciliği arasındaki fark nedir?

    İş zekâsı ve veri madenciliği arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Veri Madenciliği: Büyük veri kümelerinden anlamlı bilgiler çıkarmak için istatistiksel ve matematiksel yöntemlerin kullanıldığı bir süreçtir. 2. İş Zekâsı: İşletmelerin verilerini toplama, depolama, analiz etme ve raporlama süreçlerini içeren bir yaklaşımdır. Özetle, veri madenciliği verileri analiz ederken, iş zekâsı bu analiz sonuçlarını kullanarak işletmeye değer katar.
    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

    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

    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

    Veri tekilleştirme nasıl yapılır?

    Veri tekilleştirme yapmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: 1. Excel'de Yinelenenleri Kaldır Özelliği: Excel'in Veri menüsünde yer alan bu özellik, bir veri tablosundaki tekrarlanan değerleri kaldırmak için kullanılır. Tekrar eden değerleri içeren verileri ayrı bir alana kopyalayıp, alan seçili iken Veri menüsünden "Yinelenenleri Kaldır" özelliğine basmak ve açılan menüde Tamam'a tıklamak yeterlidir. 2. Pivot Tablo Kullanımı: Pivot tablo oluşturarak verileri filtrelemek ve tekrarlanan değerleri belirlemek mümkündür. 3. Gelişmiş Filtre: Excel'in karmaşık filtreleme işlemleri için güçlü bir aracı olan "Gelişmiş Filtre" özelliği de veri tekilleştirme için kullanılabilir. Diğer veri tekilleştirme yöntemleri arasında ise: - Dosya Düzeyinde Tekilleştirme: Yinelenen dosyaları tanımlar ve her benzersiz dosyanın yalnızca bir kopyasını saklar. - Blok Düzeyinde Tekilleştirme: Verileri sabit boyutlu bloklara böler ve bu blokları kopyalar açısından karşılaştırır. - Makine Öğrenimi Tabanlı Tekilleştirme: Benzerliklerine göre yinelenenleri tanımlamak ve kaldırmak için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır.
    5 kaynak