• Buradasın

    Veri örnekleri nelerdir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Veri örnekleri çeşitli kategorilere ayrılır:
    1. Nicel Veri: Sayısal verilerle ifade edilen verilerdir 12. Örnekler:
      • Sıcaklık değerleri 1.
      • Haftada çalışılan saat sayısı 1.
      • Sınav puanları 1.
    2. Nitel Veri: Karakteristik ve nitelik belirten verilerdir 12. Örnekler:
      • Bir restoranda sunulan yemeklerin kalitesi hakkındaki anket verileri 1.
      • İnsanların saç renklerinin kategorik olarak verilmesi (kahverengi, siyah, sarı, kızıl) 1.
      • Cinsiyet (kadın-erkek) 1.
    3. Yapılandırılmış Veri: Belirli bir formata göre veri tabanlarında tutulan verilerdir 13. Örnek: İlişkisel veritabanı 3.
    4. Yarı Yapılandırılmış Veri: Format olarak belirli yapılarda tutulan verilerdir 13. Örnek: XML dosyası 1.
    5. Yapılandırılmamış Veri: Önceden belirlenmiş bir yapıda olmayan ve ilişkisel veri tabanlarına uymayan verilerdir 13. Örnekler: Text dosyaları, resimler, ses kayıtları 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. erdingulec.com
        1
      2. iienstitu.com
        2
      3. ticimax.com
        3
      4. argenova.com.tr
        4
      5. phdernegi.org
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Hangi veriler kişisel veri sayılmaz?

    Kişisel veri sayılmayan veriler şunlardır: 1. Anonimleştirilmiş veriler: İsim ve kimlik bilgileri gizlenmiş veriler. 2. Toplumsal istatistik verileri: Örneğin, bir şehirdeki ortalama yaş. 3. Şirket verileri: Bir şirketin ticari unvanı gibi tüzel kişiliğe ait bilgiler. 4. Cihaz özellikleri: Telefonun şarj seviyesi, donanım bilgileri (RAM, işlemci, ekran kartı). 5. Yanlış bilgiler: Doğru olmasa bile, açıklandığında veri sahibini işaret eden bilgiler. Bu veriler, bireyleri doğrudan veya dolaylı olarak tanımlamaya yardımcı olmadıkları için kişisel veri kategorisine girmezler.
    5 kaynak

    Veri modelleri nelerdir?

    Veri modelleri, veri öğelerini düzenleyen ve tanımlayan, birbirleriyle nasıl etkileşime girdiklerini gösteren kavramsal çerçevelerin görsel temsilleridir. Üç ana veri modeli türü şunlardır: 1. Kavramsal Veri Modeli: Verilerin genel yapısını ve iş kavramlarını tanımlar. 2. Mantıksal Veri Modeli: Kavramsal veri modelindeki veri kavramları ve ilişkiler hakkında daha fazla ayrıntı ekler. 3. Fiziksel Veri Modeli: Mantıksal veri modelinin belirli bir veritabanı aracı ve veri depolama teknolojisi için uyarlanmış uygulamasıdır.
    5 kaynak

    Veri olarak hangi özellikler kullanılmıştır?

    Veri olarak kullanılan özellikler şunlardır: 1. Hacim (Volume): Verilerin büyük miktarda olması, petabayt, eksabayt veya zettabayt gibi ölçeklerde ölçülmesi. 2. Hız (Velocity): Verilerin hızlı bir şekilde toplanması, işlenmesi ve analiz edilmesi. 3. Çeşitlilik (Variety): Yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri türlerinin bir arada bulunması. 4. Doğruluk (Veracity): Verilerin doğru ve güvenilir olması, hatalı kayıtların temizlenmesi gerekliliği. 5. Değer (Value): Verilerden anlamlı bilgiler elde edilebilmesi ve bu bilgilerin değerli olması.
    5 kaynak

    Nitel veri örnekleri nelerdir?

    Nitel veri örnekleri şunlardır: 1. Cinsiyet: "Erkek" veya "kadın" gibi kategorik değerler. 2. Meslek: "Ekonomist", "bilgisayar bilimcisi", "kuaför" gibi. 3. Deney sonucu: "Başarılı" veya "başarısız". 4. Pantolonun rengi: "Kırmızı", "mavi", "yeşil" gibi sınırlı sayıda renk. 5. Ekonomik düzey: "Fakir", "orta sınıf", "zengin" olarak sınıflandırma. 6. Hangi el baskın: "Sağ", "solak", "iki elini de kullanabilen". 7. Ev tipi: "Apartman", "dubleks", "ev", "malikane". 8. Beraberliğin sonucu: Yalnızca "tura" veya "yazı". Diğer nitel veri örnekleri arasında görüşme transkriptleri, gözlem notları ve anket yanıtları da yer alır.
    5 kaynak

    Veri tipleri neden önemlidir?

    Veri tipleri önemlidir çünkü: 1. Veri Bütünlüğü: Doğru veri tipi, veritabanına yanlış veri girilmesini engeller. 2. Performans: Uygun veri tipi seçimi, depolama alanının verimli kullanılmasını ve sorguların daha hızlı çalışmasını sağlar. 3. Veri İşleme: Veri tipleri, veriler üzerinde gerçekleştirilecek işlemleri belirler ve verilerin doğru şekilde işlenmesini sağlar. 4. Hata Önleme: Veri tiplerinin anlaşılması, programlama sırasında oluşabilecek hatalardan kaçınmayı sağlar.
    5 kaynak

    Veri işleme nedir?

    Veri işleme, ham verilerin toplanması, düzenlenmesi, analiz edilmesi ve sonuçların yorumlanması sürecidir. Veri işleme aşamaları: 1. Veri toplama: Veriler, mevcut kaynaklardan alınır. 2. Veri hazırlama: Ham veriler temizlenir ve sonraki işlemler için düzenlenir. 3. Veri girişi: Temiz veriler, hedef sisteme girilir ve anlaşılabilir bir dile çevrilir. 4. İşleme: Veriler, makine öğrenme algoritmaları kullanılarak yorumlanır. 5. Veri çıktısı: Veriler, grafikler, videolar, resimler veya düz metin gibi formatlarda sunulur. 6. Veri depolama: Tüm veriler, ileride kullanılmak üzere saklanır.
    5 kaynak

    Veri ve bilgi neden önemlidir?

    Veri ve bilgi önemlidir çünkü: 1. Karar Alma Sürecini İyileştirir: Veri analizi, işletmelerin daha bilinçli ve etkili kararlar almasına yardımcı olur. 2. Ürün ve Hizmet Geliştirmede Etkili Olur: Kişiselleştirilmiş öneriler ve stratejiler geliştirerek ürün ve hizmetlerin kalitesini artırır. 3. İş Öngörülebilirliğini Artırır: Makine öğrenimi ve istatistiksel modeller sayesinde gelecekteki eğilimleri tahmin etmeyi sağlar. 4. Sağlık Sektöründe Önemli Rol Oynar: Hastalıkların yayılmasını takip etmek, hastaların sağlık durumlarını izlemek ve teşhis geliştirmek gibi alanlarda kullanılır. 5. Verimliliği Artırır: Operasyonel süreçlerin verimliliğini artırmak için veri temelli stratejiler kullanılır.
    5 kaynak