Veri analizine yeni başlıyorsanız ve bazı temel terminolojilere aşina değilseniz endişelenmeyin. Cangler'da, alandaki herkesin bilmesi gereken on temel veri analitiği terimini size sunuyoruz. Farklı veri analitiği türlerinden, veri analitiği ve makine öğrenimi arasındaki geçişe kadar, bu makale bugün sahada kullanılan basit ancak temel kavram ve süreçlerin bazılarına gerekli bir giriş görevi görecektir.
Bu makale aşağıdaki veri analizi terimlerini kapsayacaktır:
Veri analitiği, kararları bilgilendirmeye yardımcı olacak verilerin toplanması, sunulması ve değerlendirilmesidir. Bu analiz, hava durumu modellerini analiz etmekten borsa dalgalanmalarını tahmin etmek için Twitter gönderilerini değerlendirmeye kadar karmaşık bir yelpazede olabilir.
Veri analitiği, analiz görevinin nihai amacına göre farklı türlere veya süreçlere ayrılır.
Basitçe ifade etmek gerekirse, tanımlayıcı analitik, verilerin hedef kitleniz için net ve kolay anlaşılır bir şekilde sunulmasıdır. Açıklayıcı analitik ile verileriniz normalde grafikler, çizelgeler ve diğer infografikler biçiminde görsellere dönüştürülür.
Veri analitiğinin diğer sektörleri, verilerin nasıl analiz edileceği ve bunlardan nasıl sonuç çıkarılacağıyla ilgilenirken, tanımlayıcı analitiğin amacı, verilerinizi en verimli ortamda sunmaktır.
Bu, özellikle zaman içinde satış rakamlarının yükselmesi ve düşmesi gibi geçmiş iş verileriyle uğraşırken önemlidir.
Ayrıca verileri doğru ve bağlam içinde sunmak tanımlayıcı analitiğin görevidir. Geçen yıla kıyasla satışlarınız önemli ölçüde düştüyse, şirketinizin bu yılki satışlarındaki artışı göstermek yeterli olmayabilir.
Böyle bir durumda, bir önceki yıla göre nasıl performans gösterdiğinizi göstermek için hem geçen yılın hem de bu yılın satışlarını aynı grafik üzerine çizmek daha iyi olabilir.
Tanımlayıcı analitik verileri basitçe sunmaya çalışırken, teşhis analitiği bir şeyin neden olduğuna dair cevabı bulmak için verilerinizi derinlemesine incelemeye çalışır. Örneğin, Nisan ayında satış rakamlarınız neden yükseliyor? Neden bu yılki Nisan satışları geçen yıllardan daha düşük?
Teşhis analitiği, veri noktalarının neden sabit kaldığına veya belirli bir yönde hareket ettiğine dair içgörü sağlar. Teşhis analitiği ile, bazen verinin dışına bakmanız ve olası korelasyonları önermek için hem dahili hem de harici olarak diğer veri kaynaklarından yararlanmanız gerekir.
Adından da anlaşılacağı gibi tahmine dayalı analitik, kalıpları bulmak ve verilerin hareketini tahmin etmek için istatistiksel verileri kullanmaya odaklanır. Uygulamada tahmine dayalı analitik, sorunları ortaya çıkmadan önce tahmin etmeye çalışmak veya satış artışı ve diğer iş ölçümleri gibi şeyleri tahmin etmek için kullanılabilir.
Bakım programlarını düzene sokmaktan analitik pazarlama kampanyalarına kadar, tahmine dayalı analitik çeşitli sektörlere fayda sağlayabilir.
Muhtemelen aşina olduğunuz tahmine dayalı analitiğe iyi bir örnek, Netflix ve diğer akış web sitelerindeki öneri sistemidir.
Netflix sistemi, izleme geçmişiniz, arama geçmişiniz ve derecelendirmeleriniz gibi verileri kullanarak, kataloglarındaki hangi şovları ve filmleri beğeneceğinizi tahmin etmek için bir algoritma kullanır. Benzer sistemler Amazon tarafından öğeler önermek için ve Google size hangi reklamları göstereceğini seçmek için kullanılır.
Tahmine dayalı analitiği bir adım öteye götüren normatif analitik, veriler tarafından verilen eyleme dönüştürülebilir içgörüleri kullanmayı amaçlar.
Tahmine dayalı analitik size ham veri projeksiyonları sağlarken, normatif analitik size verilere dayalı çeşitli eylem planları sunmaya çalışır.
Her bir planla ilişkili tahmin edilen sonuçlar ve riskler de, karşılaştırılabilmeleri ve uygulanabilmeleri için dahil edilecektir.
Adından da anlaşılacağı gibi, veri madenciliği, çeşitli yapılandırılmamış veri biçimlerinden yararlı bilgilerin çıkarılması sürecidir. Bu veriler metin, resim, ses ve daha fazlası biçiminde olabilir.
Yapılandırılmamış verilerin temel farkı, veri analitiğinde veya makine öğrenimi algoritmalarında kullanılmak üzere henüz işlenmemiş, etiketlenmemiş veya biçimlendirilmemiş olmasıdır.
Modern bir veri madenciliği örneği, marka tanınırlığını belirlemek için sosyal medya gönderilerinin duyarlılık analizidir . Bu, Twitter gibi bir sosyal medya platformunu kazıyarak ve çok sayıda gönderi toplayarak yapılır. Bu gönderiler daha sonra şirketinizin veya markanızın kamuoyu hakkında bilgi edinmek için incelenir.
Makine öğrenimine özel olmayan bir terim olan "bulut", çevrimiçi var olan dijital bir alanı ifade eder.
Bu nedenle, bulut tabanlı veri depolama gibi bir terimi duyduğunuzda, bu, verilerinizin uzak sunucularda barındırıldığı ve şirket içinde depolanmadığı bir depolama sistemini ifade eder.
Bu, verilerin doğrudan bilgisayarınızın sabit sürücüsünde değil, bunun yerine internet üzerinden eriştiğiniz sunucularda tutulduğu anlamına gelir.
Makine öğrenimi , insanların yaptığı gibi verileri işlemek ve bunlardan öğrenmek için algoritmaları kullanan bir çalışma alanıdır.
Makine öğrenimi sayesinde bugün kullanabileceğimiz sürücüsüz arabalar ve sesli asistanlar gibi harika teknolojilere sahibiz. Makine öğrenimi endüstrisi büyüdükçe, giderek daha fazla insan veri analizi için ML tabanlı algoritmalar kullanıyor.
Bir veri kümesi, genellikle satırlar ve sütunlar halinde düzenlenmiş bir veri kümesidir. Bir makine öğrenimi veya veri analizi algoritması eğitilirken , veri kümeleri eğitim ve test bölümlerine ayrılır.
Eğitim veri kümesi modeli geliştirmek için kullanılır ve test veri kümesi modeli doğruluk açısından değerlendirmek için kullanılır.
İnternet trafiğinden kullanıcı davranışına kadar, hem büyük hem de küçük çok sayıda şirketin inanılmaz derecede büyük, genellikle yapılandırılmamış veri kümelerine erişimi vardır. Büyük veri, genellikle milyonlarca olmasa da yüz binlerce veri satırı içeren büyük veri kümelerini işlemek için kullanılan veri analizi yöntemlerini ifade eder.
Bunlar, bugün veri analizinde duyacağınız en yaygın terimlerden sadece birkaçıdır. Umarım bu terimler, yolculuğunuz boyunca veri analitiği hakkında daha karmaşık makaleleri anlamanıza yardımcı olur. Daha fazla veri analizi kılavuzu ve kaynağı için lütfen şu makalelerden bazılarına göz atın:
İlk olarak https://blog.getcangler.com adresinde yayınlanmıştır .
Önümüzdeki 24 saat içinde, Ethereum ağında 100 milyon token serbest bırakılacak. Bu, kripto para birimi sektöründe şimdiye kadar görülen en büyük kripto odaklı veri bilimi deneyinin başlangıcı olacak.
MIT Seçim Laboratuvarı'nda yüksek lisans araştırmacısı ve doktora derecesi olan Jesse Clark tarafından yazılmıştır.
Oakland, CA'da halka açık verileri kullanarak hava kalitesini tahmin etmek Google ve EDF, Oakland'daki hava kirliliğini haritalama çalışmalarını yayınladığında, bu çalışmanın sonuçları büyük ilgi gördü. Yayınladıkları veriler, hava kalitesinin Doğu ve Batı Oakland'daki şehir bloklarına göre nasıl değiştiğini gösteren ilk veri kümelerinden biriydi.
Daniel Fleck ve David Lubert ile yazılmıştır Dizimizin ilk blogu, bir veri bilimi projesini uygun şekilde değerlendirmek için Net Şimdiki Değer (NPV), İç Getiri Oranı (IRR) ve Karlılık Endeksi'ni (PI) kullanmaya odaklanacaktır. Ayrıca, bir veri bilimi metodolojisinin kullanılmasının, bu aynı ekonomik ölçütlerin girdilerini daha yüksek kaliteli değerlendirmeler geliştirmek için nasıl daha da iyileştirebileceğini tartışacağız.
Öz bileşimi ve SVD için yararlı olan doğrusal cebir temel kavramını anlayın Bu makalede, öz ayrıştırma veya tekil değer ayrıştırma (SVD) gibi matris çarpanlara ayırma yöntemlerini anlamanın ilginç bir yolu olan temel kavramını öğreneceksiniz. Tanımlar Temel, vektör uzaylarını (vektör setleri) tanımlamak için kullanılan bir koordinat sistemidir.