Tahmine dayalı analitik büyük bir konudur, ancak zamanında bir konudur. İstatistiksel olarak eğilimli olan hemen hemen hepimiz, tahmine dayalı analitik araç takımımızda Bilgisayar Bilimi, Bilgi Keşfi ve Makine Öğrenimi meslektaşlarımızdan ödünç alınan bazı tekniklere ihtiyaç duyarız. Ancak bu, tahmine dayalı analitik yapmak için özel bir araca ihtiyacımız olduğu anlamına gelmez. SPSS Modeler gibi özel veri madenciliği araçları son derece güçlüdür ve onların yeri ve avantajları vardır, ancak SPSS Statistics’te yapılabilecek de çok şey vardır.

Bu beş bölümlük kısım, tüm kitabın motive edici temalarından birini geliştiriyor: SPSS İstatistiklerinin hangi özellikleri, SPSS İstatistiklerini kullanma şeklimizi potansiyel olarak değiştirebilecek, kullanılmayan kaynakları oluşturur? Spesifik olarak, kitabın bu bölümünde, veri madenciliği yapmak için SPSS İstatistiklerinin nasıl kullanılabileceğini de öğreneceksiniz. Kısım III’teki tekniklere kesinlikle herkesin ihtiyacı olmasa da, giderek artan sayıda analistin ihtiyacı var. Makine öğrenimi, 10 yıl önce bile olmadığı bir şekilde ana akımdır. Günlük istatistik çalışması daha geleneksel olsa bile aşinalık da akıllıcadır.

Her zaman bir hipotezin avantajına sahip değiliz. Bir araştırma sorumuz olduğunda, ancak bir hipotezimiz olmadığında ne yapmalıyız? Örneğin, müşterilerimizden hangilerinin belirli bir pazarlama kampanyasına yanıt verme olasılığının daha yüksek olduğunu bilmek istersek ne olur?

Ne de olsa onlar bizim müşterilerimiz. Bu yüzden onlar hakkında herkesten daha fazla bilgiye sahibiz. Soruyu yanıtlamak için kesinlikle bazı temellerimiz var, ancak hipotezlerimiz de olmayabilir. Okunacak bir literatür yok. Muhtemelen hipotezler için kuruluşumuz dışında herhangi bir kaynağa da sahip değiliz. Daha da önemlisi, şaşırtıcı bir sonuç genellikle elde edebileceğimiz en güçlü sonuç olduğunda, önsezilere sahip olsak bile davranışlarımızı etkilemesine izin vermek sorumsuzluk da olur.

Neden bağımsız değişkenlerimizi tamamen bir önseziye, a priori’ye dayalı olanlara daraltalım? Hangisinin en iyi değişkenler olduğunu tahmin edemeyebiliriz? Bu durumda biraz çıkmazdayız gibi görünüyor. Bunu yapmak için hiçbir temel olmaksızın değişkenleri a priori olarak atmak uygunsuz olur, ancak mevcut tüm potansiyel değişkenlerimizi atmak da uygunsuz değil midir?

Görevi bu argümanı daha kapsamlı bir şekilde ortaya koymaktır. Bölümün diğer bir amacı, veri madenciliğini keşfetmek ve bunu iyi yapmak için gerekli olan temel becerileri açıklama sürecine de başlamaktır. Bu amaçla, veri madenciliği görevlerini gerçekleştirmek için kullanılan SPSS Modeler’ın bazı özelliklerini göstereceğiz. Bunları Modeler’da çalışırken görmek biraz eğlencelidir ve Modeler bu görevlerde uzmanlaşmak için özel olarak tasarlandığından kavramları keşfetmenin ilginç bir yoludur.

Modeler’daki yaklaşım ile SPSS Statistics’te kullanmamız gereken yaklaşım arasındaki karşıtlık, veri madenciliği ve istatistik arasındaki karşıtlığı keskinleştirecektir. Bu da, zorunlu olarak araçları değiştirmeden de olsa, analizimizi yapılandırmanın yeni bir yoluna sıçrama yapma arayışımızda da bize yardımcı olacaktır.

Veri madenciliği görevleri tartışmamızı izleyen bölümde, SPSS İstatistik Veri Hazırlama modülünün dört temel özelliğinden ikisini göreceğiz. Diğer veri madenciliği becerileri, üç Modelleme bölümü arasında dağıtılacaktır. Bu nedenle, halihazırda veri madenciliğine oldukça aşina değilseniz, başlamak önemli olacaktır.

Yönergeli analitik
Analitik model nedir
Normatif analitik nedir
Predictive Analytics nedir
Tahmine dayalı analitik
Yapay Zeka Çağında Hayatta Kalmak ve yeteneklerine bağlıdır

En popüler veri madenciliği modelleme tekniklerinden üçünü keşfedecek ve göstereceğiz: sinir ağları, Karar Ağaçları ve K En Yakın Komşular. Bölüm III’ün geri kalan bölümleri SPSS İstatistiklerine ayrılmıştır. Yol boyunca, gerektiğinde, veri madenciliği becerileri tanıtılacaktır. Örneğin, bir tutma bölümünün nasıl oluşturulacağı sinir ağı bölümünde (13) gösterilmiştir, ancak aynı bölüm Karar Ağaçları ve K En Yakın Komşular bölümlerinde yeniden de kullanılmıştır.

Doğal olarak, üç tekniğin başarısını karşılaştırmak için ideal bölüm son bölümdür. Bu nedenle, tüm tekniklerin performansını karşılaştırdığımız K En Yakın Komşular bölümündedir. İstatistikte, teorik kritere dayalı olarak önceden bir teknik seçilir. Veri madenciliğinde, ampirik, a posteriori, her zaman doğru yoldur. Bu nedenle, gerekli değilse, birden fazla yaklaşım kullanmamız ve ardından görülmeyen bir veri kümesinde daha iyi performans gösterdiği deneysel olarak kanıtlanmış olanı seçmemiz doğaldır. Bu yaklaşımda da daha fazlası olacaktır.

Bölümlerin amacı, yazıların hedefleriyle tutarlıdır: ufkunuzu biraz genişletmek. İlerleyen bölümlerden ne SPSS Modeler’ın gereksiz olduğu ne de gerekli olduğu sonucu da çıkarılamaz.

Amaç:

■ Geleneksel istatistik ve veri madenciliği arasındaki kontrastı da keskinleştirin.
■ Veri madenciliğinde bazı temel kavramları da keşfedin.
■ SPSS Statistics’te en önemli veri madenciliği görevlerinden hangilerinin kolayca yapıldığını ve nasıl yapıldığını da öğrenin.

SPSS Statistics ve SPSS Modeler: SPSS İstatistiklerini Kullanan Bir Veri Madencisi Olabilir miyim?

Bu bölümde, üç soruyu yanıtlamaya çalışacağım:

■ “Veri madenciliği” nedir ve istatistikten farkı nedir?
■ SPSS Modeler veri madenciliği tezgahı nedir?
■ SPSS Statistics’te veri madenciliği görevlerini etkin bir şekilde gerçekleştirmek de mümkün müdür?

Tartışmamız, bu soruları ele almamıza yardımcı olacak iki vaka çalışmasına odaklanıyor. Bir vaka çalışmasının sürekli bir bağımlı değişkeni (Modelleyici kullanıcılarının dediği gibi “hedef”) ve diğerinin ikili bir bağımlı değişkeni vardır. Yol boyunca, bir dizi püf noktası ve ipucu öğreneceğiz. Tahmin edebileceğiniz gibi, SPSS Statistics’te veri madenciliği yapmak gerçekten de mümkün, ancak tüm görevlerin nasıl yapılacağı, hatta gerekli görevlerin neler olduğu da her zaman açık değildir.

Veri Madenciliği Nedir?

Kendi veri madenciliği tanımım yıllar içinde de biraz gelişti, ancak bu bana iyi hizmet etti:

Veri madenciliği, iş yapmanın normal seyri sırasında toplanan geçmiş verileri kullanır ve verilerin seçilmesini, hazırlanmasını ve analiz edilmesini, daha önce bilinmeyen kalıpların bulunmasını (ve onaylanmasını), tahmine dayalı modeller oluşturulmasını ve mevcut veriler üzerinde modellerin devreye alınmasını da içerir.

The post Tahmine Dayalı Analitik – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri first appeared on Akademi Delisi (Tez Yaptırma).