Veri analizinde kullanılan temel istatistiksel kavramlar nelerdir?
Veri Analizinde Temel İstatistiksel Kavramlar
Veri analizinde, temel istatistiksel kavramlar, verilerin anlaşılması ve yorumlanması için önemlidir. Aşağıda bu kavramları bulabilirsiniz:- Ortalama: Verilerin aritmetik ortalamasıdır. Tüm değerlerin toplamı, değerlerin sayısına bölünerek hesaplanır.
- Medyan: Verilerin sıralanmasının ardından ortada kalan değerdir. Veri seti çiftse, ortadaki iki değerin ortalaması alınır.
- Mod: En sık tekrar eden değerdir. Veri seti birden fazla mod içeriyorsa, bu durum çok modlu olarak adlandırılır.
- Varyans: Verilerin ortalamadan ne kadar uzaklaştığını ölçer. Daha fazla dağılım, daha yüksek varyans anlamına gelir.
- Standart Sapma: Varyansın kareköküdür. Veri setinin dağılımını anlamak için kullanılır.
- Çeyrekler Açıklığı: Verilerin ilk çeyreği (Q1) ile üçüncü çeyreği (Q3) arasındaki farktır. Verinin dağılımını gösterir.
- Korelasyon: İki değişken arasındaki ilişkiyi ölçer. Değeri -1 ile 1 arasında değişir.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Yeni başlayanlar için veri bilimi rehberi nedir?
- Yapay zekada önyargı (bias) nedir?
- Random forest nasıl çalışır?
- Zaman serisinde mevsimsellik ve trend bileşenleri nasıl ayrıştırılır?
- Python mu R mi? Veri bilimi için dil seçimi ve ekosistem karşılaştırması
- Eğitimde veri analizi için en iyi veri görselleştirme araçları hangileridir?
- Özellik önemini (feature importance) doğru yorumlamak için nelere dikkat etmeli?
- Sinir ağı (neural network) nedir?
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme adımlarının model başarısına etkisi nasıl açıklanabilir
- Veri artırma (augmentation) teknikleri: görüntü ve metin için örnekler
- Pandas ile veri çerçevesi (DataFrame) temel işlemleri
- Nasıl bir makine öğrenmesi modeli seçmeliyim?
- Yapay zeka etik sorunları nelerdir?
- Veri Nedir?
- Veri biliminde denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerinin avantajları ve sınırlamaları nelerdir?
- Veri sızıntısı (data leakage) nedir, nasıl önlenir?
- Aşırı öğrenme (overfitting) ve erken durdurma (early stopping) nasıl uygulanır?
- Hipotez testi nedir?
- İsim–adres gibi PII verilerini maskeleme ve sentetik veri üretimi
- Denetimli öğrenme nedir?
