Veri örneklemesi nasıl yapılır?
Veri Örneklemesi Nedir?
Veri örneklemesi, bir popülasyondan belirli bir alt küme seçerek analize dayalı sonuçlar elde etme sürecidir. Bu yöntem, zaman ve maliyet açısından tasarruf sağlayarak verilerin daha yönetilebilir bir biçimde incelenmesini sağlar.Örnekleme Yöntemleri
Veri örneklemesi çeşitli yöntemlerle gerçekleştirilebilir. Bu yöntemler arasında şunlar bulunur:- Rastgele Örnekleme: Her bireyin seçilme olasılığı eşittir.
- Sistematik Örnekleme: Belirli bir aralıkla seçimin yapıldığı yöntemdir.
- Katmanlı Örnekleme: Popülasyon farklı alt gruplara ayrılır ve her gruptan örnek alınır.
- Aynı Oranlı Örnekleme: Her alt grubun orantılı olarak temsil edildiği yöntemdir.
- Convenience Örnekleme: Kolay erişim sağlanan bireylerin seçildiği yöntemdir.
Örnekleme Süreci
Veri örneklemesi süreci şu adımları içerir:- Popülasyonu tanımlamak
- Örneklem boyutunu belirlemek
- Örnekleme yöntemini seçmek
- Örneklemi almak
- Verileri toplamak ve analiz yapmak
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Veri etik ve gizlilik: anonimleştirme, takma adlandırma ve KVKK
- Optimizasyon tekniklerini kullanarak veri tabaninda büyük veri setleri üzerinde performansı artırmak için hangi matematiksel hesaplamalar ve algoritmalar kullanılabilir?
- Üretimde A/B yerine geri dönüş analizi (causal uplift) ne zaman kullanılır?
- PCA nedir ve nasıl uygulanır?
- Veri çekme performansı: paralel okuma ve sütunlu formatlar (Parquet)
- Veri ön işleme tekniklerinin makine öğrenmesi modellerinin başarısı üzerindeki etkileri nasıl değerlendirilir
- Python veri bilimi için neden tercih edilir?
- Yeni başlayanlar için veri bilimi rehberi nedir?
- Veri ön işleme aşamasında eksik verilerin farklı yöntemlerle tamamlanmasının model performansı üzerindeki etkileri nasıl karşılaştırılır?
- İsim–adres gibi PII verilerini maskeleme ve sentetik veri üretimi
- Veri bilimi öğrenmek ne kadar sürer?
- Zaman serisi çapraz doğrulama: purged k-fold ve embargo
- Veri standardizasyonu nasıl yapılır?
- Eğitim ve öğretimde veri analitiği kullanımı
- Özellik ölçekleme: standardizasyon, normalizasyon ve robust scaler farkları
- Matplotlib ne işe yarar?
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme aşamasının model performansına olan etkileri nelerdir
- Model dağıtımı (deployment) nasıl yapılır?
- SQL’de pencere (window) fonksiyonları ile özellik üretimi
- Veri bilimi projelerinde model doğruluğunu artırmak için hangi veri ön işleme teknikleri en etkili sonuçları sağlar
