Örüntüleri ve Aykırı Değerleri Belirleme
Verilerinizdeki eğilimleri, anormallikleri ve olası yanlılıkları erkenden fark etmenin yollarını keşfedin.
Örüntüleri ve Aykırı Değerleri Belirleme, CoddyKit'te ücretsiz bir R Academy dersidir. Bu, 3 dersinin 2. 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.
Verilerdeki Örüntüleri ve Aykırı Değerleri Belirleme
Verilerdeki Örüntüleri ve Aykırı Değerleri Belirleme
Örüntüleri ve aykırı değerleri bulmak, veri dağılımını anlamak, eğilimleri fark etmek ve anormallikleri tespit etmek açısından çok önemlidir.
Çizgi Grafikleriyle Eğilimleri Görselleştirme
Çizgi Grafikleriyle Eğilimleri Görselleştirme
Çizgi grafikleri oluşturmak ve zaman içindeki örüntüleri tespit etmek için plot() kullanın.
x <- 1:10
y <- c(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 18, 22, 28)
plot(x, y, type='l', col='blue', main='Line Chart of Trends')Kutu Grafikleriyle Aykırı Değerleri Belirleme
Kutu Grafikleriyle Aykırı Değerleri Belirleme
Sayısal veri kümelerindeki uç değerleri bulmak için boxplot() kullanın.
boxplot(mtcars$mpg, main='Boxplot of MPG', col='red')Dağılımı Belirlemek İçin Histogram Kullanma
Dağılımı Belirlemek İçin Histogram Kullanma
Histogramlar, veri dağılımının şeklini görselleştirmeye ve olağandışı değerleri tespit etmeye yardımcı olur.
hist(mtcars$hp, col='green', main='Histogram of Horsepower')İlişkileri Bulmak İçin Saçılım Grafikleri Kullanma
İlişkileri Bulmak İçin Saçılım Grafikleri Kullanma
Saçılım grafikleri, iki değişken arasındaki ilişkilerdeki örüntüleri veya beklenmeyen aykırı değerleri gösterebilir.
plot(mtcars$mpg, mtcars$hp, main='MPG vs Horsepower', xlab='MPG', ylab='Horsepower', col='blue')Aykırı Değerleri Belirlemek İçin Z Puanlarını Hesaplama
Aykırı Değerleri Belirlemek İçin Z Puanlarını Hesaplama
Z puanları, bir veri noktasının ortalamadan ne kadar uzakta olduğunu ölçer. ±3'ün dışındaki değerler aykırı değer kabul edilir.
z_scores <- scale(mtcars$mpg)
outliers <- mtcars$mpg[abs(z_scores) > 3]Aykırı Değerleri Bulmak İçin IQR Yöntemini Kullanma
Aykırı Değerleri Bulmak İçin IQR Yöntemini Kullanma
Çeyrekler arası açıklık (IQR) yöntemi, IQR aralığının 1,5 katını aşan aykırı değerleri işaretler.
Q1 <- quantile(mtcars$mpg, 0.25)
Q3 <- quantile(mtcars$mpg, 0.75)
IQR_value <- Q3 - Q1
outliers <- mtcars$mpg[mtcars$mpg < (Q1 - 1.5 * IQR_value) | mtcars$mpg > (Q3 + 1.5 * IQR_value)]Aykırı Değerleri Ele Alma
Aykırı Değerleri Ele Alma
Aykırı değerler, verilerin bağlamına göre kaldırılabilir, dönüştürülebilir veya değiştirilebilir.
filtered_data <- mtcars[!(mtcars$mpg %in% outliers),]Özet
Özet
Bu derste şunları öğrendiniz:
- Görselleştirmeleri kullanarak örüntülerin nasıl belirleneceğini.
- İstatistiksel yöntemlerle aykırı değerlerin nasıl tespit edileceğini.
- Bağlama göre aykırı değerlerin nasıl ele alınacağını.
Sıkça Sorulan Sorular
“Örüntüleri ve Aykırı Değerleri Belirleme” dersi ücretsiz mi?
Evet — “Örüntüleri ve Aykırı Değerleri Belirleme” 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.
“Örüntüleri ve Aykırı Değerleri Belirleme” dersinde ne öğreneceğim?
Verilerinizdeki eğilimleri, anormallikleri ve olası yanlılıkları erkenden fark etmenin yollarını keşfedin. 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 2. dersidir.
“Örüntüleri ve Aykırı Değerleri Belirleme” 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