Zaman serisi analizi nedir?
Zaman Serisi Analizi Nedir?
Zaman serisi analizi, belirli bir zaman diliminde düzenli aralıklarla toplanan verilerin incelenmesidir. Bu yöntem, zaman içindeki değişimleri, trendleri ve döngüleri anlamak için kullanılır. Ekonomi, finans, çevresel bilimler ve sosyal bilimler gibi birçok alanda uygulama bulur.Önemli Unsurlar
- Veri Toplama: Belirli aralıklarla verilerin toplanması önemli bir adımdır.
- Trend Analizi: Uzun vadeli yönelimlerin ve kalıpların belirlenmesi.
- Dönemsellik: Mevsimsel veya döngüsel değişimlerin incelenmesi.
- Gürültü Analizi: Belirli bir serideki rastgele dalgalanmaların filtrelenmesi.
Hasan Yıldız • 2025-12-11 01:21:16
Valla biraz karışık geliyor ama zamanla anlarım herhalde.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Model kaydı ve yaşam döngüsü yönetimi nasıl yapılır?
- Model doğrulama (validation) nedir?
- Deney platformları: feature flag ve sequential testing riskleri
- Veri bilimi ile yapay zeka arasındaki fark nedir?
- Veri ön işleme tekniklerinin makine öğrenimi modellerinin doğruluk ve genelleme yeteneği üzerindeki etkileri nelerdir?
- Erken uyarı göstergeleri: üretimde drift ve veri eksilmesi (data debt)
- Veri çekme performansı: paralel okuma ve sütunlu formatlar (Parquet)
- Denetimli öğrenme nedir?
- Hiyerarşik kümelendirme nedir?
- Çok sınıflı sınıflandırmada macro–micro–weighted F1 farkları
- Veri mimarisi nasıl tasarlanır?
- Veri bilimi projelerinde model doğruluğu ile genelleme yeteneği arasındaki dengeyi sağlamak için hangi yöntemler tercih edilir
- Veri etik ve gizlilik: anonimleştirme, takma adlandırma ve KVKK
- Model değerlendirme nasıl yapılır?
- Veri ön işleme teknikleri, makine öğrenmesi modellerinin doğruluğunu nasıl etkiler ve hangi yöntemler en etkili sonuçları sağlar?
- Nasıl bir makine öğrenmesi modeli seçmeliyim?
- Overfitting nedir?
- Zaman serisinde mevsimsellik ve trend bileşenleri nasıl ayrıştırılır?
- Derin öğrenmede epoch nedir?
- API üzerinden veri çekme nasıl yapılır?