EDA İçin En İyi Uygulamalar
Yeni veri kümelerini incelemek ve bulguları paylaşmak için sistematik bir yaklaşım öğrenin.
EDA İçin En İyi Uygulamalar, CoddyKit'te ücretsiz bir R Academy dersidir. Bu, 3 dersinin 3. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, R Academy öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. R Academy kursu toplamda 3 dersten oluşur.
Keşifsel Veri Analizi (EDA) İçin En İyi Uygulamalar
Keşifsel Veri Analizi (EDA) İçin En İyi Uygulamalar
EDA, analizden önce veri kalitesini, dağılımları ve olası sorunları anlamak açısından çok önemlidir.
Verilerinizi Anlayın
Verilerinizi Anlayın
head() ve str() kullanarak veri kümesini yükleyip inceleyerek başlayın.
head(mtcars)
str(mtcars)Eksik Değerleri Kontrol Etme
Eksik Değerleri Kontrol Etme
is.na() ve sum() kullanarak eksik verileri tespit edin ve ele alın.
sum(is.na(mtcars))Dağılımları Görselleştirme
Dağılımları Görselleştirme
Veri dağılımlarını kontrol etmek için histogramları ve yoğunluk grafiklerini kullanın.
hist(mtcars$mpg, col='blue', main='Histogram of MPG')Aykırı Değerleri Belirleme
Aykırı Değerleri Belirleme
Kutu grafikleri ve IQR, sayısal verilerdeki aykırı değerleri belirlemeye yardımcı olabilir.
boxplot(mtcars$mpg, main='Boxplot of MPG', col='red')İlişkileri İnceleme
İlişkileri İnceleme
Saçılım grafikleri, değişkenler arasındaki olası ilişkileri ortaya çıkarır.
plot(mtcars$mpg, mtcars$hp, main='MPG vs Horsepower', xlab='MPG', ylab='Horsepower', col='green')Korelasyonları Hesaplama
Korelasyonları Hesaplama
Sayısal değişkenler arasındaki ilişkileri ölçmek için cor() kullanın.
cor(mtcars$mpg, mtcars$hp)Verileri Standartlaştırma ve Normalleştirme
Verileri Standartlaştırma ve Normalleştirme
Veri ölçeklendirme, değişkenler arasında adil karşılaştırmalar yapılmasını sağlar.
scaled_data <- scale(mtcars[, c('mpg', 'hp')])Özet
Özet
Bu derste şunları öğrendiniz:
- Veri yapısının ve eksik değerlerin nasıl kontrol edileceğini.
- Dağılımların nasıl görselleştirileceğini ve aykırı değerlerin nasıl tespit edileceğini.
- İlişkilerin ve korelasyonların nasıl analiz edileceğini.
Sıkça Sorulan Sorular
“EDA İçin En İyi Uygulamalar” dersi ücretsiz mi?
Evet — “EDA İçin En İyi Uygulamalar” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve R Academy kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. R Academy kursu toplamda 3 dersten oluşur.
“EDA İçin En İyi Uygulamalar” dersinde ne öğreneceğim?
Yeni veri kümelerini incelemek ve bulguları paylaşmak için sistematik bir yaklaşım öğrenin. R Academy ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.
R Academy öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?
Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te R Academy, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 3 dersinin 3. dersidir.
“EDA İçin En İyi Uygulamalar” dersi ne kadar sürer?
Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.
Bu R Academy dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?
Evet. Her R Academy dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.
Bu kursun tüm dersleri
- Veri Özetleri ve Görselleştirme
- Örüntüleri ve Aykırı Değerleri Belirleme
- EDA İçin En İyi Uygulamalar