Modoratör
Yeni Üye
Veri madenciliği yapmanın temel nedeni nedir?
Temel olarak veri madenciliği, veri setleri arasındaki desenlerin ya da düzenin, verinin analizi ve yazılım tekniklerinin kullanılmasıyla ilgilidir. Veriler arasındaki ilişkiyi, kuralları ve özellikleri belirlemekten bilgisayar sorumludur. Amaç, daha önceden fark edilmemiş veri desenlerini tespit edebilmektir.
Veri madenciliği aşamaları nelerdir?
Veri madenciliği aşamaları nelerdir?
Veri Filtreleme: Madencilikte kullanılacak verilerin belirlenme aşamasıdır. Veri Temizliği: Toplanmış olan verinin içerisinden gereksiz, tutarsız ya da gürültülü olanların ayıklanması adımıdır. Veri Birleştirme: Farklı kaynaklardan elde edilen ve benzer niteliklere sahip ya da ilişkili veriler bu adımda birleştirilir.
Veri önişleme nedir?
Veri önişleme nedir?
Veri Ön İşleme (Data preprocessing) Veri ön işleme; veri madenciliği modelleri kurulmadan önce veri seti üzerinde yapılan bir takım düzeltme, eksik veriyi tamamlama, tekrarlanan verileri kaldırma, dönüştürme, bütünleştirme, temizleme, normalleştirme, boyut indirgeme vb. işlemlerdir.
Veri gürültü nedir?
Gürültülü Veri (Noisy Data): Veri girişi veya veri toplanması esnasında oluşan sistem dışı hatalara gürültülü denir. Gürültülü veri değişken varyans veya rassak hata olarakta adlandırılabilir.
Veri tespit yöntemleri nelerdir?
Veri tespit yöntemleri nelerdir?
Veri analizi, farklı yöntemlerle kullanılsa da, en yakın istatistik bilimi ile tanınır. Verileri anlayarak, doğru şekilde analiz etmek gerekir….Veri Analiz Yöntemleri Nelerdir?
- Ki kare (Pearson Chi square Test)
- ANOVA, Kappa Testi. Odds Ratio.
- Korelasyon Analizi.
- ANCOVA.
- MANOVA.
- MANCOVA.
- %95 Güven Aralığı
- McNemar Testi.
Yapay zekada veri önişleme nedir?
Yapay zekada veri önişleme nedir?
Veri hazırlamak ya da veri ön analizleri, ham halde ve dağınık şekilde bulunan verileri analize hazır hale getirmek için yürütülen çalışmalardır. Burada bahsettiğim hamlık kuşkusuz ki, eldeki verilerin bir makine öğrenmesi ya da diğer bir istatistiki çözüm modeline uygun olmaması durumudur.
Veri indirgeme nedir?
Veri indirgeme: Veri madenciliği uygulamalarında çözümlemeden elde edilecek sonucun değişmeyeceğine inanılıyorsa veri sayısı ya da değişkenlerin sayısı azaltılabilir. Veri indirgeme yöntemleri; veri sıkıştırma, örnekleme, genelleme, birleştirme veya veri küpü, boyut indirgeme.
