Veri Analizi ve Meta-Analiz – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri
Veri Analizi ve Meta-Analiz
Son 2-3 yılda, o zamandan önce tüm dünya tarihinde toplanandan daha fazla verinin toplandığı bir dünyada yaşıyoruz. Son birkaç yılın trendlerine dayanarak, bunu bir süreliğine söyleyeceğiz. Bu neden böyle?
Neredeyse sınırsız depolama ve işlem gücünün birleşimi, oldukça basit bir şekilde, veri üretmeyi ve korumayı çok daha kolay hale getirdi. Belki de en alakalı soru, bunun devam edip etmeyeceği değil, verinin ne kadarının depolama alanını doldurmaktan başka bir şey için kullanılacağıdır.
Makine zekası topluluğu, elbette, bu verileri bilgiye dönüştürmekle ilgilenmektedir ve bir şekilde belirli ve/veya kısıtlı durumlarda da olsa bugüne kadar muazzam bir başarı elde etmiştir.
Ham işlem gücünden ve neredeyse sınırsız depolama kapasitesinden, grafik işlem birimlerinin (GPU’lar) getirdiği mimari devrime, paralel ve dağıtılmış hesaplamaya kadar donanımdaki son gelişmeler, yazılım geliştiricilerin ve algoritma geliştiricilerin donanımla düşünülemeyecek süreçleri kodlamasına izin verdi. hatta on yıl öncesine ait.
Derin öğrenme ve özellikle evrişimli sinir ağları, veri akışı programlama ile birlikte, tüm alanın kesinlikle parlak bir geleceğe sahip olmasıyla, eşi benzeri olmayan karmaşık makine öğrenimi algoritmalarını ve süreçlerini kullanıma sunma kolaylığı sağlar.
Hibrit mimarilerin gücünü bir başlangıç noktası olarak alarak, analitik yaklaşımlar, çok sayıda analitik kullanılırken tüm bileşenlerden faydalanacak şekilde yükseltilebilir.
Bu çalışma, doğruluk, sağlamlık, maliyet, ölçeklenebilirlik, modülerlik, yeniden kullanılabilirlik ve diğer tasarım kaygıları için kolayca optimize edilmiş sistemler sağlamak için analitiklerin basit yapı taşlarının toplu olarak nasıl kullanılabileceği ile ilgilidir.
Bu çalışma, analitiğin temellerini kapsar; bir dizi meta-analitik yaklaşım oluşturmak için bunları temel alır; ve bir analitik otoritesinin cephaneliğini arttırırken bir acemi hızlandıracak basit analitik algoritmaları, süreçleri ve tasarımları sağlar. Yazının amacı, kesinlikle bir veri bilimi çağında, analitiği eğlenceli, verimli ve tüm veri bilimcileri için anlaşılır kılmaktır.
Analitik İçin İstatistikler
Bu bölümde, veri bilimi ile ilgili istatistiklerin hızlı bir özeti (ve birçok okuyucu için üst düzey bir özet) verilmektedir. Kapsanan ana konular, değer (ortalama ve tahmin), değişkenlik, serbestlik dereceleri, varyans analizi ve bu istatistiklerin verilerle ilişkisi ve verilerden çıkarılabilecek çıkarımlar olacaktır.
Değer ve Varyans
Değer, veri türü tanımına bağlı olarak, tipik olarak ikili, sayısal, alfasayısal veya bir sözcük olan ayrı bir veridir. Çok sayıda değerin birinci mertebeden tanımlayıcısı, “ortalamadan” belirgin bir şekilde farklı olan ortalama μ’dir.
Örneğin, “ortalama” gelir, ev fiyatı veya mal maliyeti genellikle ortalama olarak değil, medyan olarak verilir. Çöp toplayıcının geldiği “ortalama” gün genellikle ortalama değil moddur. Ancak çoğu analitikte, yani parametrik analitikte ortalama, bizim “seçim ortalamamız”dır. Parametrik olmayan istatistiklerde, değerlerin sıralı sırası önemli olduğundan medyan genellikle endişe vericidir.
Veri Analizi Nedir Matematik
Veri analizi örnekleri
veri analizi nedir
Veri analizi Nedir nasıl Yapılır
Veri YORUMLAMA Nedir
Açıklayıcı veri analizi
Veri analizi Nasıl Yapılır
Makalede veri analizi nasıl yapılır
Yine başka durumlarda, ortalamanın hesaplanması gerekmez, bunun yerine bir sistemin, örneğin galon başına mil, arıza öncesi devir sayısı veya yorulmadan önceki virajları karşılaması gereken bir spesifikasyondur. Bu durumlarda, tek bir olay türü izlenir ve ortalaması hesaplanır ve bu ortalama, bu “ortalama olarak belirtim” ile karşılaştırılır.
Tabii ki, iki popülasyon aynı ortalamayı paylaşabilir ve yine de oldukça farklı olabilir. Bunun nedeni, çoğu popülasyonun (ve tüm teorik olmayan popülasyonların) ortalama etrafında değişkenliğe sahip olmasıdır. Dağılımın ikinci momenti, karekökü standart sapma σ olan ve Eşitlik 2’de tanımlanan, genellikle σ2 ile gösterilen varyanstır. (1.2), bir dağılımın önemli bir tanımlayıcı verisidir.
Bir Gauss veya normal dağılım için, örneklerin kabaca %68’i {μ σ, μ+σ} aralığına girer. Denklemdeki not (1.2) serbestlik derecelerinin veya kısaca df’nin (örnek sayısı)-1’e eşit olduğunu. Bu sezgiseldir, çünkü yalnızca ilk (örnek sayısı)-1 örneği seçebilirsiniz ve ardından sonuncusu zaten belirlenir.
Sonuca olan güven, bir sonucun tekrarlanma sayısıyla doğrudan ilişkili olduğundan, istatistiksel analizlerde serbestlik derecesi her zaman önemlidir. “Güven” nicel bir istatistiksel ölçü olmasa da (güven aralıkları öyle olsa da!), genel olarak güven, serbestlik derecesi ile ve değişkenlikle ters orantılı olarak artar. O halde mümkün olan en yüksek güven, aynı sonucu defalarca tekrarladığınızda gelir.
Ortalamaları karşılaştırmak ile varyansları karşılaştırmak arasında ayrım yapmak genellikle oldukça önemlidir. Örneğin, bu, hava durumu ve iklim arasında ayrım yapar: bir yerel ayarda ortalama sıcaklık aynıysa ancak zaman içinde varyans önemli ölçüde artarsa, o zaman ortalama “hava durumu” değişmez, ancak iklim değişir. Benzer şekilde, bir genomdaki daha yüksek değişkenlik, daha düşük değişkenlikten daha büyük olasılıkla yeni türleşmeye yol açar.
Başka bir örnek, nakliye veya malzeme taşımak için kullanılan bir motor için olabilir. Örneğin, modal ve medyan dakika başına motor devri (RPM), bir gün boyunca veya hatta bir sürüş/çevrim seansı üzerinden ölçüldüğünde, güvenlik aralığı içinde olabilir.
Ancak bu değişkenliği hesaba katmaz. Bazı kısa sürüş seanslarında, standart sapma ortalama kadar yüksek olabilir ve bu nedenle daha önemli bir ölçü, belirli bir değerin üzerinde harcanan zamanın yüzdesi olabilir; bu, örneğin ortalamanın 1,2 standart sapma üzerinde olabilir. Burada, dağılımın doğası (varyansın “şekli”) ortalamadan çok daha önemlidir. Genel bir kural olarak, negatif olmayan veri kümeleri için, μ σ olduğunda, ölçtüğünüz şeyin analitik bir bakış açısından faydalı olması için daha fazla ayrıntılandırmayı gerektirir.
Örnek ve popülasyon testleri
Bu tür bir güven, bir örneğin belirli bir popülasyona ait olup olmadığını belirlemek için ilk nicel ölçümü düşündüğümüzde doğrudan etkilidir. Bu ölçü, z-skoru, Denklem’de verilmiştir. (1.3), burada payın, örnek değeri x ile popülasyonun ortalaması, μ arasındaki fark olduğunu görüyoruz.
Payda, popülasyonla karşılaştırılan örnek sayısının kareköküne bölünen standart sapmadır, σ (bu, x örneğini n örneği olan popülasyonla karşılaştırmak için etkin bir şekilde serbestlik derecesidir).
Açıklayıcı veri analizi Makalede veri analizi nasıl yapılır Veri analizi Nasıl Yapılır Veri analizi Nedir Veri Analizi Nedir Matematik Veri analizi Nedir nasıl Yapılır Veri analizi örnekleri Veri YORUMLAMA nedir