Analiz Tanımlamaları – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri
Analiz Tanımlamaları
Tanımın her bir unsuru detaylandırmaya değer:
■ Geçmiş veriler: Veri madenciliği, ilgilenilen sonucun elde edildiği verilere ihtiyaç duyar. Ortaya çıkan model daha sonra sonucun henüz bilinmediği ancak tahmin edilebildiği daha yeni verilere uygulanır.
■ Normal iş akışı: İstatistikte, kişinin genellikle bir hipotezi vardır ve ardından hipotezi test edebilecek verileri yakalamak için deneysel bir tasarım oluşturur. Veri madenciliği verileri, deney yapmak için değil, işi yürütmek için yakalandı.
■ Seçme ve hazırlama: Veri madenciliğinin, sahip olduğunuz tüm veriler üzerinde yürütüldüğüne ve algoritmaların otomatik olarak kalıpları aradığına inanılır. Bu doğru değil. Veri madenciliği neredeyse her zaman verilerin çok daha küçük bir kısmı üzerinde yürütülür. Siyasi bir ankette olduğu gibi rastgele örnekleme değildir, ancak verinin iş sorunuyla ilgili olan kısmını seçmektedir.
■ Önceden bilinmeyen kalıplar: Veri madenciliği, bir önseziye sahip olmak ve bu önseziyi doğrulamak için verileri keşfetmekle ilgili değildir. Ayrıca hipotez testinden oldukça farklıdır ve ikisi arasındaki karşıtlık bu bölümde tam bir bölüm alır. İşletmeye değer sağlayabilecek örüntüler için sistematik bir araştırmadır. Bazı değerli sürprizlerin olmadığı bir arama hayal kırıklığı olabilir, ancak aslında çok nadirdir.
■ Modeller: Genellikle regresyon formülü gibi bir formül veya Karar Ağacı gibi bir dizi kural biçimindeki bir model, yeni verilere uygulanabilmeleri için kalıpları yeniden kodlamanın sistematik bir yoludur. Yeni verilere uygulama yeteneği, her bir değişkenin önemi hakkında yukarı veya aşağı sonuçlar değil, hedeftir. Çoğu veri madenciliği tekniği size genel model önemi veya her bir tahmin edicinin önemi hakkında sınırlı bilgi verir veya belki de hiç bilgi vermez.
■ Dağıtım: Dağıtılmayan bir projenin eksik olduğuna inanıyoruz. Model, yalnızca iş sürecine dahil edildiğinde değer sağlar, daha iyi kararlar alınmasını sağlar ve işletmeye ölçülebilir bir fayda sağladığı gösterilir.
IBM SPSS Modelleyici Nedir?
Eskiden Clementine olarak adlandırılan SPSS Modeler, açıkça bir “veri madenciliği” tezgahı olarak tanımlanmaktadır. Nedir ve SPSS İstatistiklerinden farkı nedir? Modelleyici, “görsel programlama” adı verilen bir yaklaşım kullanır. Esasen bir akış şeması çizersiniz ve akış şeması, yeni veriler üzerinde kolayca tekrarlanan bir süreci temsil eder. Modeler’da akış şemasına “akış” denir.
Bu anlamda Modeler, SPSS Statistics’teki menüleri kullanmaktan çok SPSS sözdiziminde çalışmaya benzer. Modeler’daki sembollere “düğümler” denir ve aşağıdaki basit örnekte Modeler’daki birçok mevcut düğümden sadece üçünü keşfediyoruz. Bölüm ilerledikçe Modelleyici hakkında daha fazla bilgi edineceksiniz.
Bu basit Modeler akışında, bir sürecin nasıl kurulacağı hakkında fikir edinirsiniz. Dosyalar kendiliğinden açılmaz. Bunun yerine, akış verilerin konumuna işaret eder. Veriler olduğu yerde kalır ve dosya çok büyükse, onun bölümlerini seçebilir ve büyük dosyanın sunucuda veya dosyanın bulunduğu yerde kalmasını sağlayabiliriz. Kısacası, SPSS Modeler, SPSS Statistics’ten potansiyel olarak daha ölçeklenebilirdir, ancak SPSS Statistics, pek çok şeyi kendi başına halledebilir.
Strateji gov
Kamu idareleri için Stratejik plan hazırlama Kılavuzu
Stratejik Planda Yer Alması Gereken Temel Unsurlar
Bir işletme planı hangi unsur nedeniyle stratejik plana dönüşür
Stratejik plan eylem sürecinde yer alan ilk aşama
Sayısal stratejik PLANLAMA Matrisi
Belediyeler İçin Stratejik PLANLAMA Rehberi
Stratejik planlama sürecinde dikkate alınan unsurlar
Büyük ne kadar büyük? Çoğu, 10’ları veya 100’leri milyonları büyük olarak kabul ederken, 10.000 veya 100.000 veya hatta bir milyon her iki pakette de sorun teşkil etmemelidir. Bu karmaşık bir konudur ve büyük ölçekli, donanımın her yıl iyileştirildiği hareketli bir hedeftir. Bir dosyaya işaret eden bir “kaynak düğüme” sahip olmanın bir başka avantajı da, bir veri dosyasının birden çok sürümünü yaratma eğiliminin neredeyse hiç olmamasıdır.
Çoğumuz SPSS İstatistiklerinde Survey_original, Survey_clean, Survey_Final, Survey_with_new_vars vb. dosya adlarına sahip olmaktan suçluyuz. Hepimizin en azından bir dereceye kadar bunu yapmaya meyilli olmasının nedeni, SPSS Statistics’te veri dosyamızı kaydederek çalışmalarımızı kaydetmemizdir. Modeler’da akışı kaydediyoruz. Bir akışı kaydetmek, bir sözdizimi dosyasını kaydetmeye benzer, ancak bir veri dosyasını kaydetmeye benzemez.
Type düğümü, değişken görünümüne çok benzer. Type düğümünde, örneğin, ölçüm düzeyini ve eksik değerleri bildiririz. Bir rol bildirmek, SPSS İstatistiklerinde biraz belirsiz bir özelliktir, ancak Modeler’da çok önemlidir.
Titanic veri seti “hayatta kaldı”, bağımlı değişkenimiz ve tüm bağımsız değişkenlerimiz tüm uygun modelleme yöntemleri için ayarlandı. Train.csv ve Test.csv kitabın web sitesinde mevcuttur ve kaggle.com web sitesindeki veri madenciliği yarışmasından alınmıştır. Farklı bir tasarımın yanı sıra, SPSS Statistics’te bu şekilde yaklaşmamamızın başka nedenleri de var.
Hipotezleri test etmek ve birden fazla algoritma kullanmak garip olurdu. Hipotez ve veriler verilen doğru algoritmayı kullanır. Veri madenciliğinde birçok algoritma kullanmak ve birden fazla ayarı denemek ve hatta modelleri bir arada kullanmayı düşünmek doğaldır. Genellikle “topluluklar” olarak adlandırılan model kombinasyonlarını bu bölümün ilerleyen kısımlarında “Topluluklar Oluşturma” bölümünde göreceğiz.
Lojistik düğümde, Hayatta Kaldı yazısı vardır çünkü bu, hedefimiz olarak ilan ettiğimiz değişkendir. Düğümü genellikle başka bir bildirimde bulunmadan çalıştırabiliriz. Bunu yaptığımızda, elmas şeklinde bir düğüm belirir. Bu bizim modelimizdir, yani elde edilen formül, yeni verileri çok verimli bir şekilde puanlayabilmemiz için bu düğümde depolanır. Hem elmas şeklinde bir altın “külçe” hem de ikinci bir kaynak düğümü gösterir.
SPSS İstatistiklerinde Veri Madenciliği Yapılabilir Mi?
Uygun modüllere erişiminiz varsa, SPSS Modeler’da bulunan çok sayıda aynı veri madenciliği algoritmasını gerçekleştirmek için SPSS İstatistiklerini kullanabilirsiniz. Hepsi mümkün değil, ancak aşağıdakiler dahil en önemlilerinden bazıları mevcut:
■ Karar Ağaçları
■ Sinir ağları
■ En Yakın Komşu
Karar Ağaçları, sinir ağları ve En Yakın Komşunun her biri bu çalışmanın III. Kısmında özel bir bölüm alır. Stepwise tekniklerine zaten aşina olabilirsiniz. Stepwise, Lineer Regresyon, Lojistik Regresyon ve Diskriminant Analizi için mevcuttur. Hiç şüphe yok ki bunlar veri madenciliği teknikleri. Bunların neden veri madenciliği teknikleri olduğuna ve bu tür modellerin nasıl doğrulanacağına bu bölümün ilerleyen bölümlerinde değineceğiz.
Belediyeler İçin Stratejik PLANLAMA Rehberi Bir işletme planı hangi unsur nedeniyle stratejik plana dönüşür Kamu idareleri için Stratejik plan hazırlama Kılavuzu Sayısal stratejik PLANLAMA Matrisi Strateji gov Stratejik plan eylem sürecinde yer alan ilk aşama Stratejik Planda Yer Alması Gereken Temel Unsurlar Stratejik planlama sürecinde dikkate alınan unsurlar