Kategorik Veri Analizi ve Shiny Web Uygulamaları – 1
Canlılar milyonlarca yıldır belirli durumlarda hayatta kalabilmek için geçmiş tecrübelerden, günümüz diliyle geçmiş Data’lardan faydalanarak bazı hayatta kalma yöntemleri geliştirmiştir. Bu yöntemler bazen avlanma stratejileri...


Kategorik Veri Analizi ve Shiny Web Uygulamaları – 1
Canlılar milyonlarca yıldır belirli durumlarda hayatta kalabilmek için geçmiş tecrübelerden, günümüz diliyle geçmiş Data’lardan faydalanarak bazı hayatta kalma yöntemleri geliştirmiştir. Bu yöntemler bazen avlanma stratejileri...


IBM SPSS Modeler ile Birliktelik Kuralları Analizi (Association Rules Analysis with IBM SPSS Modeler)
IBM SPSS Modeler, SPSS ailesinin veri madenciliği süreçlerinde (bu sürecin multidisipliner olduğunu hatırlatmak gerek) içerisinde Supervised, Association ve Segmentation algoritmaları ile bazı Python {XGBoost (Linear ve...


R ile Birliktelik Kuralları Analizi (Association Rules Analysis with R Project)
Merhaba, Bir önceki yazımda Birliktelik Kuralları Analizi (Association Rules Analysis) ilgili R kodlarını paylaşacağımı belirtmiştim. Dilerseniz hızlıca başlayalım. R üzerinde Birliktelik Kuralları Analizi için kullanacağım...


Kod Yazmadan R Programında Neler Yapılabilir ?
İleri düzey kod yazamayanlar için R programı… Utku Kubilay ÇINAR R programında, verilerinizi analiz etmek ve veri bilimi yolunda işlemlerinizi(profesyonel ya da amatör) gerçekleştirebilmek...


Python ile Tidy Data
Veri bilimci olarak, veri setlerini standartlaştırılmış bir yapı halinde kullanmaya alışmamız lazım. Veri temizleme, veri bilimideki en sık yapılan iştir. İstediğiniz veri ile uğraşın yada...


Birliktelik Kuralları Analizi (Association Rules Analysis)
Merhaba, Uzun bir aradan sonra Veri Madenciliğinin esas konularından biri olan Birliktelik Kuralları yazısı ile karşınızdayım. Birliktelik Kuralları veri madenciliğinde kullanılan ilk tekniklerden biri olduğunu...


Eksik Veri – Kayıp Veride Kullanılabilecek Algoritmalar
Missing Value Imputation, Handling of the Missing Data in R Utku Kubilay ÇINAR Ne güzeldir hazır verilerle çalışmak. Eksik gözlem derdin yok, ilişkisel...


R ile Veri Manipülasyonu | Bölüm 3/3
En önemli bölümümüz birinci bölümdü. Temel prensipleri anladığımız taktirde işlemleri bir şekilde yapabiliriz, geri kalan kısım ise bu prensipleri uygulayacağımız kısımlardır. Burada çok detaya girmeden...


R ile Veri Manipülasyonu | Bölüm 2/3
Veri Bilimi maceramızda bir önceki bölümde veri manipülasyonun öneminden ve prensiplerden bahsetmiştik. Bu bölümde ise dağınık veri setlerinden ve değişken dönüşümlerinden ve tarih formatından bahsedeceğiz....


R ile Veri Manipülasyonu | Bölüm 1/3
Elimizde her zaman iyi bir veri seti olmayacaktır. Özellikle bazı veriler için uzun ve yorucu veri manipülasyonları yapıldıktan sonra analiz, modelleme ve görselleştirme aşamasına geçilecektir....
