Data Mining Exam Notes İndir

data mining

Download Veri Madenciliği Notları son 2019, Tamamen Ücretsiz !!!

Bu uygulama aşağıdaki özelliklere sahip: -
1. Kolay Dil Veri Madenciliği Ders Notları
2. Hassas ve nokta açıklaması
3. Temel ve basit kullanıcı arayüzü
4. Giriş yapmanıza gerek yok
5. Mühendislik Öğrencileri için En İyisi.

Bu uygulama size lise sınavlarında yüksek puanlar vermede yardımcı olacaktır, çünkü biz mühendislik öğrencilerine ve diğer mezun öğrencilere bilgisayar ağının ders notlarını öğrenmeyi kolaylaştırıyoruz.
App Veri Madenciliği, Gate sorusu, Gate önceki yıl sorusu, Üniversite Sınavları, Üniversite Sınavları, Veri Madenciliği ile ilgili Ders notları hakkında röportaj soruları var. Veri Madenciliği Teknikleri

Veri madenciliği, büyük veri kümelerinden bilgi elde etmek için en yaygın kullanılan yöntemlerden biridir. Çeşitli veri madenciliği teknikleri var. Hangi veri madenciliği tekniğini kullanacağınız, hangi sorunu çözmeye çalıştığınıza bağlıdır. Tonlarca veri mevcut ancak çok az bilgi var. En büyük zorluk, bir sorunu çözmek veya işletmenin büyümesi için kullanılabilecek anlamlı bilgileri çıkarmak için verileri analiz etmektir. Verileri benimsemek ve bu konuda içgörü bulmak için kullanılabilecek güçlü araçlar ve teknikler var.

Aşağıda en yaygın veri madenciliği teknikleri listesi

Sınıflandırma Analizi

Sınıflandırma Analizi, verileri farklı sınıflara sınıflandırmak için kullanılır. Gelişmiş algoritma yardımıyla, veriler önceden tanımlanmış sınıflara sınıflandırılabilir ve daha sonra daha iyi sonuçlar elde etmek için ayrılmış veriler daha sonra analiz edilebilir. Makine öğrenmesi, sınıflandırma analizinden en iyi şekilde yararlanır ve makineleri beslediğiniz koşullara (algoritmalara) göre verileri ayırmak için bir makineyi eğitebilirsiniz.

Regresyon analizi

İstatistiklerde, regresyon analizi, çoklu değişkenler arasındaki ilişkiyi belirleme sürecidir. Bağımsız değişkenlerin değeri değişirse bağımlı değişkenin karakteristiğini anlamanıza yardımcı olabilir. Ayrıca, değişkenlerin birbirine bağlı olup olmadığını ve evet ise ne dereceye kadar olduğunu belirlemenize yardımcı olur.

Dernek Kuralı

İlişkilendirme kuralı, çok büyük veri kümelerindeki değişkenler arasında ilginç bir ilişki bulmada size yardımcı olabilecek bir tekniktir. İlişkilendirme kuralı, verilerde başka türlü görünmeyen gizli desenleri çıkarmanıza yardımcı olabilir. Perakende sektörü en çok dernek kuralı kullanır. Katalog tasarımında, gönderi sepetinde veri analizi ve ürün kümelemesinde yardımcı olur. BT uzmanları, kendi kendine öğrenme yeteneğine sahip yazılımı (makine öğrenmesi) oluştururken ilişkilendirme kuralını kullanır.

Bugün, veri analistleri ve veri bilimcilerine olan talep o kadar yüksektir ki, şirketler açık pozisyonlarını doldurmakta zorlanıyorlar. ABD'de 2020'ye kadar yaklaşık 200.000 veri bilimcisi yetersizliği yaşanacak. Bir veri bilimcisi, piyasadaki en çok talep gören iş unvanı ve trend başına önümüzdeki birkaç on yıl boyunca böyle devam edecek.
Bu kaynakta, büyük verilerin gerçekliği ve faydaları, pazarlama açısından incelenmiştir. Aynı zamanda, bu tür veri ve algoritmaların nasıl işleneceğini de açıklar. Veri madenciliği ve makine öğrenmesine dayanıyordu.
Kitap, büyük verilerin ve özelliklerinin açıklamasını, analitik için yüksek performanslı bilgi işlem mimarileri, büyük paralel işleme (MPP) ve bellek içi veritabanları, veri madenciliğinin kısa kapsamı, makine öğrenmesi algoritmaları ve metin analitiği hakkında bilgi sağlar.

teşekkür ederim
Tedwa Stüdyosu