Kohort Analizi Rehberi ve Örnek Vaka Analizleri
Kohort analizi, kullanıcı davranışlarını zaman içinde izlemek ve değerlendirmek için mükemmel bir yöntemdir. Bu blogda, kohortun nasıl belirleneceğini, nasıl analiz yapılacağını ve sonuçların nasıl yorumlanacağını örnek bir vaka ile açıklayacağım.…
Ollama Kurulum ve Model Dosya Yollarını Değiştirme Rehberi
Ollama, doğal dil modellerini çalıştırmak için kullanılan popüler bir uygulamadır. Ancak, bazı kullanıcılar kurulum ve model dosyalarını varsayılan C sürücüsü yerine farklı bir sürücüye taşımak isteyebilir. C sürücüsünü uygulama kurulumları…
Veri Analizi Aşamaları 09 – Özellik Mühendisliği
Özellik Mühendisliği Nedir? (Feature Engineering) Özellik mühendisliği, mevcut veri setindeki bilgileri kullanarak yeni ve daha bilgilendirici özellikler oluşturma sürecidir. Bu yeni özellikler, model performansını artırmak ve daha iyi sonuçlar elde…
Veri Analizi Aşamaları 08 – Dengesiz Veri Kümeleri
Dengesiz Veri Kümesi Nedir? Bir veri kümesinde, bir sınıfın örneklerinin diğer sınıflara göre çok daha az sayıda olması durumuna dengesiz veri kümesi denir. Bu durum, birçok gerçek dünya probleminde sıklıkla…
Veri Analizi Aşamaları 07 – Anomali Tespiti
Bir veri setindeki anomali, genel veri dağılımından sapma gösteren bir veri noktasıdır. Anomaliler, hatalı veri girişi, veri toplama hataları veya veri setinde nadir bulunan bir durumu temsil edebilir. Anomalileri tespit…
Veri Analizi Aşamaları 06 – Tarih ve Saat Formatları
Giriş Tarih ve saat sütunları, birçok veri setinde yaygın olarak bulunan önemli bir veri türüdür. Zamanla ilgili bilgileri temsil eden bu sütunlar, veri analizinde ve makine öğrenmesinde kritik rol oynar.…
Veri Analizi Aşamaları 05 – Normalizasyon ve Standartlaştırma
Veri analizi ve makine öğrenmesi modellerinde, farklı değişkenlerin farklı ölçeklerde olması yaygın bir durumdur. Bu durum, modellerin performansını olumsuz etkileyebilir. Normalizasyon ve standartlaştırma, bu sorunu çözmek için kullanılan iki temel…
Veri Analizi Aşamaları 04 – Outlier Kontrolü
Veri analizinde, bilinmeyen ve beklenmedik değerler, analiz sonuçlarını büyük ölçüde etkileyebilen önemli bir sorundur. Bu değerler, outlier veya anomali olarak adlandırılır ve genellikle veri setinin genel dağılımından önemli ölçüde sapma…
Veri Analiz Aşamaları 03 – Eksik, Hatalı ve Tutarsız Verilerin İşlenmesi
Eksik değerler, veri setlerinde yaygın olarak karşılaşılan bir sorundur. Eksik değerlerin varlığı, analiz sonuçlarını önemli ölçüde etkileyebilir. Bu nedenle, veri temizliğinin önemli bir aşaması eksik değerlerle mücadeledir. Eksik Değerlerle Mücadele…
Veri Analizi Aşamaları 02 – Kategorik Değerlerin Keşfi
Kategorik değerler, veri setlerinde sıklıkla kullanılan bir veri tipidir. Renk, cinsiyet, ürün kategorisi gibi nominal veya sıralı kategorileri temsil etmek için kullanılırlar. Kategorik değerlerin keşfi ve optimize edilmesi, veri analizinin…