• Buradasın

    Veri yumuşatma nasıl yapılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Veri yumuşatma için birkaç yöntem kullanılabilir:
    • Çift üstel yumuşatma (DES) 1. Bu yöntem, verilerin eğilimini hesaba katar ve biri seviye, diğeri eğilim için olmak üzere iki yumuşatma sabiti kullanır 1.
    • Hareketli ortalama (MA) 2. Basit hareketli ortalama (SMA) hem son fiyatlara hem de geçmiş fiyatlara eşit ağırlık verirken, üstel hareketli ortalama (EMA) son fiyat verilerine daha fazla ağırlık verir 2.
    • Rastgele yürüyüş 2. Bu yöntem, gelecekteki veri noktalarının son kullanılabilir veri noktasına ve bir rastgele değişkene eşit olacağını varsayar 2.
    • Lowess yumuşatma 3. R programlama dilinde 
      lowess()
      fonksiyonu kullanılarak gerçekleştirilir 3. Fonksiyonun sözdizimi 
      lowess(x, y, f = 2/3)
      şeklindedir 3. 
      f
      değeri, grafikteki her değerde yumuşatmayı etkileyen noktaların oranını verir ve daha yüksek değerler daha fazla düzgünlük sağlar 3.
    Veri yumuşatma, bir veri kümesindeki gürültüyü çıkarmak için bir algoritma kullanmayı içerir ve bu sayede önemli kalıpların daha net bir şekilde öne çıkması sağlanır 25. Ancak, bu yöntem belirli veri noktalarının göz ardı edilmesine yol açabilir ve eğilimler hakkında açıklama sağlamaz 2.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. investors.wiki
        1
      2. bakimlikadinlar.com
        2
      3. nvidia.com
        3
      4. bogazicisu.com
        4
      5. terim.rehberim.gen.tr
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Veri temizleme yöntemleri nelerdir?

    Veri temizleme yöntemleri şunlardır: 1. Bölme (Split): Verinin yer aldığı dosyada tekrarlayan özelliklere göre bölme işlemi. 2. Kesme (Cut): Bir örüntü oluşturan ve tekrarlayan verinin veri setinden çıkarılması. 3. Çıkarma (Extract): Belirtilen bir örüntüye dayanarak hücre bölümlerinin çıkarılması ve yeni bir sütuna yerleştirilmesi. 4. Düzenleme (Edit): Belirli bir hücredeki değerlerin düzenlenmesi. 5. Doldurma (Fill): Bitişik verilerin belirli bir kural çerçevesinde kopyalanarak çoğaltılması. 6. Silme (Delete): Gereksiz verinin silinmesi ve veri setinden çıkarılması. 7. Birleştirme (Merge): Farklı hücrelerde tutulan bilgilerin belirli bir amaç çerçevesinde birleştirilmesi. 8. Taşıma (Move): İhtiyaç doğrultusunda satırların sütun adlarına taşınması işlemi. 9. Dönüştürme (Convert): Sütunların satırlara veya satırların sütunlara dönüştürülmesi. 10. Kaydırma (Shift): İhtiyaç halinde hücrelerin gerek duyulan yöne kaydırılması. Bazı yaygın veri temizleme araçları: - OpenRefine: Boş hücrelerin temizlenmesi ve benzerliklere dayanan kümeler yaratılması. - R dataMaid Package: Temizlenmemiş verileri değişken bazında değerlendirmek için kullanılan bir R paketi. - TIBCO Clarity: Web üzerinden hizmet sağlayan bir veri temizleme aracı.
    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 işleme nedir?

    Veri işleme, ham verilerin toplanması, düzenlenmesi, analiz edilmesi ve sonuçların yorumlanması sürecidir. Veri işleme süreci altı temel aşamadan oluşur: 1. Veri toplama. 2. Veri hazırlama. 3. Veri girişi. 4. İşleme. 5. Veri çıktısı ve yorumlama. 6. Veri depolama. Veri işleme, ayrıca verilerin kaydedilmesi, depolanması ve düzenlenmesi gibi işlemleri de kapsar.
    5 kaynak

    Veri düzleştirmesi nedir?

    Veri düzleştirmesi (data smoothing), bir veri kümesindeki gürültüyü azaltmak ve önemli kalıpların daha net görünmesini sağlamak için yapılan bir işlemdir. Bu işlem, eğilimleri tahmin etmeye yardımcı olmak amacıyla, menkul kıymet fiyatları ve ekonomik analizlerde kullanılabilir. Veri düzleştirmesi için kullanılan bazı yöntemler: - Rastgeleleştirme. - Otomatik düzenleme.
    5 kaynak

    Veri düzeltme yöntemleri nelerdir?

    Veri düzeltme yöntemleri şunlardır: Keşif: Verilerin daha iyi anlaşılması için ilk adım. Yapılandırma: Ham verilerin daha kullanılabilir hale getirilmesi. Temizlik: Aykırı değerlerin düzeltilmesi, kötü verilerin silinmesi, veri türünün değiştirilmesi ve basitleştirilmesi, yinelenen değerlerin bulunması ve yapısal sorunların giderilmesi. Zenginleştirme: Verilere bağlam eklenmesi. Doğrulama: Verilerin doğru, tutarlı, güvenli ve gerçek olduğunun sağlanması. Yayınlama: Düzenlenmiş verilerin erişilebilir hale getirilmesi. Ayrıca, veri düzeltme yöntemleri arasında bölme, kesme, çıkarma, düzenleme, doldurma, silme, birleştirme, taşıma, dönüştürme, kaydırma, kümeleme ve sütun oluşturma gibi işlemler de bulunmaktadır. Veri düzeltme yöntemleri, verilerin özelliklerine ve analizin gereksinimlerine göre değişiklik gösterebilir.
    5 kaynak

    Knime'da veri temizleme nasıl yapılır?

    KNIME'da veri temizleme için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Veri Toplama: KNIME Analytics Platform'u indirip veri kaynaklarını (veritabanları, spreadsheets, API'ler, bulut depolama) entegre edin. 2. Veri Temizleme: Eksik Değer Yönetimi: Eksik değerleri "Missing Value" düğümü ile doldurun. Yinelenen Verileri Yönetme: "Duplicate Row Filter" düğümü ile yinelenen verileri tespit edin ve silin. Filtreleme: "Row Filter" ve "Column Filter" düğümleri ile gereksiz verileri kaldırın. 3. Veri Dönüştürme: Veri Tiplerini Dönüştürme: "Convert Data Types" düğümü ile veri tiplerini değiştirin. 4. Otomasyon: Veri temizleme iş akışınızı oluşturup "Automation" özelliği ile otomatikleştirin. KNIME, sürükle-bırak yöntemiyle görsel iş akışları oluşturmayı sağlayan bir arayüz sunar.
    5 kaynak

    Veri diziliminde hangi yöntem kullanılır?

    Veri diziliminde kullanılan yöntemler şunlardır: 1. Veri Toplama: Anketler, sensörler, web scraping gibi yöntemlerle veriler toplanır. 2. Veri Temizleme: Toplanan verilerdeki hatalar, eksiklikler ve tutarsızlıklar giderilir. 3. Veri Dönüştürme: Veriler, farklı formatlara veya yapıya dönüştürülür. 4. Veri Analizi: İstatistiksel analiz, veri madenciliği ve makine öğrenimi gibi teknikler kullanılarak veriler incelenir ve yorumlanır. 5. Veri Raporlama: Analiz sonuçları, grafikler, tablolar ve raporlar aracılığıyla görselleştirilir ve sunulur.
    5 kaynak