Veri bilimi alanında kullanılan temel istatistiksel kavramlar nelerdir?
Veri Biliminde Temel İstatistiksel Kavramlar
Veri bilimi alanında, verilerin analiz edilmesi ve yorumlanması için çeşitli temel istatistiksel kavramlar kullanılır. Bu kavramlar, verilerin daha iyi anlaşılmasına yardımcı olur.Temel Kavramlar
- Ortalama: Bir veri setindeki değerlerin toplamının, veri sayısına bölünmesiyle elde edilir.
- Medyan: Veri setini küçükten büyüğe sıraladıktan sonra ortada kalan değerdir.
- Mod: Veri setinde en sık tekrar eden değerdir.
- Varyans: Veri değerlerinin ortalamadan ne kadar uzaklaştığını ölçer.
- Standart Sapma: Varyansın karekökü alınarak elde edilen değerdir; veri setinin ne kadar yayılma gösterdiğini belirtir.
- Korelasyon: İki değişken arasındaki ilişkiyi ölçer. Değişkenler arasındaki bağın yönü ve gücü hakkında bilgi verir.
- Hipotez Testi: Önerilen bir hipotezin (varsayımın) geçerliliğini test etmek için kullanılır.
- P-Değeri: Gözlemlerinizin hipotez testinde elde edilen sonuçların rastgele olma olasılığıdır.
- Dağılım: Verilerin belirli bir aralıkta nasıl dağıldığını gösterir; normal dağılım sıkça karşılaşılan bir örnektir.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- ETL süreci nedir?
- Metrik gardırobu: iş hedefi değiştiğinde metrikleri nasıl güncellersiniz?
- Python ile grafik nasıl çizilir?
- Veri bilimi projelerinde özellik mühendisliği sürecinin model performansına etkisi nasıl analiz edilir?
- R programlama dili nedir?
- Train-test split nasıl yapılır?
- Veri sürümleme: DVC ve Git-LFS ile veri–model takibi
- Boyut indirgeme: PCA, t-SNE ve UMAP ne zaman tercih edilir?
- Optimizasyon tekniklerini kullanarak veri tabaninda büyük veri setleri üzerinde performansı artırmak için hangi matematiksel hesaplamalar ve algoritmalar kullanılabilir?
- Doğrusal regresyonda varsayımlar ve ihlal edildiğinde çözümler
- Veri bilimi projelerinde model doğruluğunu artırmak için hangi veri ön işleme teknikleri en etkili sonuçları sağlar
- Yapay Zeka Nedir? Nasıl Çalışır?
- Veri biliminde denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerinin kullanım alanları ve avantajları nasıl farklılık gösterir?
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme tekniklerinin model başarısı üzerindeki etkileri nasıl analiz edilir
- CRISP-DM nedir?
- Histogram nasıl oluşturulur?
- Veri ürünlerinin OKR ve KPI’larını nasıl belirlersiniz?
- Üretimde A/B yerine geri dönüş analizi (causal uplift) ne zaman kullanılır?
- Veri bilimi projelerinde dokümantasyon ve raporlama şablonu
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme tekniklerinin model doğruluğu üzerindeki etkileri nasıl analiz edilir
