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
- Matplotlib ve Plotly ile etkileşimli grafikler nasıl hazırlanır?
- Python veri bilimi için neden popülerdir?
- Veri sürümleme: DVC ve Git-LFS ile veri–model takibi
- Veri bilimi hangi meslekleri dönüştürecek?
- Eğitimde veri analizi için en iyi veri görselleştirme araçları hangileridir?
- Veri görselleştirme neden önemlidir?
- Boyut indirgeme nedir?
- Özellik etkileşimleri ve polinom özellikler model performansını nasıl etkiler?
- CRISP-DM nedir?
- Etkin veri sunumu nasıl yapılır?
- Veri görselleştirme tasarımı: doğru grafik seçimi ve algı hataları
- Pandas ile veri çerçevesi (DataFrame) temel işlemleri
- TensorFlow nedir?
- Varyans ne işe yarar?
- Yapay zekada veri nasıl etiketlenir?
- Model dağıtımı: REST API, gRPC ve batch scoring seçenekleri
- Machine learning için en iyi eğitim kaynakları hangileridir?
- Streaming veri nedir?
- Veri analizinde kullanılan en yaygın matematiksel işlemler nelerdir?
- Zaman serisi analizi nedir?