Veri toplama yöntemleri nelerdir?
Veri Toplama Yöntemleri
Veri toplama, araştırma ve analiz süreçlerinde kritik bir adımdır. Çeşitli yöntemler kullanılarak veri toplanabilir. İşte başlıca veri toplama yöntemleri:- Anketler: Katılımcılara belirli soruların sorulduğu, genellikle yazılı bir formdur.
- Görüşmeler: Bire bir ya da grup halinde, derinlemesine bilgi toplamak için yapılan mülakatlardır.
- Gözlem: Araştırmacının nesneleri ya da olayları doğal ortamlarında izlemesi ile veri toplama yöntemidir.
- Deneysel Yöntemler: Kontrol grupları kullanılarak yapılan deneylerle veri elde etme şeklidir.
- Arşiv Analizi: Mevcut belgeler, kayıtlar ve veri setlerinin incelenmesidir.
- Online Veri Toplama: İnternet üzerinden anket, form veya diğer araçlarla veri elde etme yöntemidir.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Optimizasyon tekniklerini kullanarak veri tabaninda büyük veri setleri üzerinde performansı artırmak için hangi matematiksel hesaplamalar ve algoritmalar kullanılabilir?
- Model izleme: veri ve konsept kayması (drift) nasıl tespit edilir?
- Veri bilimi projelerinde öznitelik mühendisliği, model başarısını nasıl etkiler ve hangi yöntemler daha etkilidir?
- Pandas ile veri çerçevesi (DataFrame) temel işlemleri
- ETL süreci nedir?
- Karmaşık veri setleri üzerinde yapay öğrenmenin performansını artırmak için en yeni optimizasyon teknikleri nelerdir?
- Big Data Nedir
- Veri temizliği sürecinde eksik verilerin farklı yöntemlerle işlenmesinin model performansına etkileri nasıl karşılaştırılır
- Veri bilimi projelerinde model overfitting sorununu önlemek için hangi yöntemler ve teknikler en etkili şekilde uygulanabilir
- Veri biliminin aşamaları nelerdir?
- Veri bilimi için istatistik neden önemlidir?
- Veri biliminde denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerinin kullanım alanları ve avantajları nasıl farklılık gösterir?
- Kredi skorlama gibi düzenlemeli alanlarda model dokümantasyonu
- Veri yönetişimi: veri sözlüğü, katalog ve erişim yetkileri
- Doğrusal regresyon nasıl çalışır?
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme aşamasının model doğruluğu üzerindeki etkileri nelerdir
- Sinir ağı (neural network) nedir?
- Machine learning için en iyi eğitim kaynakları hangileridir?
- Veri sürümleme: DVC ve Git-LFS ile veri–model takibi
- Model dağıtımı: REST API, gRPC ve batch scoring seçenekleri
