Tüm olası kombinasyonların hesaba katılması gerekir ve tipik olarak formüllerin güven puanları içermesini istersiniz, bu da işleri oldukça karmaşık hale getirir. SPSS İstatistiklerinde çalışıyor olsaydım, toplulukları ekarte eder miydim? Her durum farklıdır, ancak topluluğun buna değdiğine ikna olmam gerekirdi ve SPSS sözdizimiyle rahat olan bir ekiple işbirliği yapmak isterdim.

SPSS Modeler bunu o kadar kolaylaştırıyor ki, toplulukları biraz fazla sık yapma eğilimi olabilir. İnanılmaz derecede baştan çıkarıcıdırlar ve karmaşık uygulama şeklinde bir engel olmadığında, cazibeye direnmek zor olabilir. Neden bu kadar çekici? Oldukça basit bir şekilde, Analiz düğümünü incelediğinizde topluluklar neredeyse her zaman iyi bir fikir gibi görünür.

Bunun neden böyle olduğunu zaten tartıştık, ancak modeller sıklıkla aynı fikirde olmasa bile, doğruluk, vakaların daha küçük ve daha küçük bir oranında yükselme eğilimindedir. Yani, pratikte olacağından daha iyi görünüyor. Topluluklar, daha etkili bir ekip oluşturmak için farklı güçlü ve zayıf yönleri olan modeller birleştirildiğinde en güçlüsüdür.

Örneğin, büyük bir projede, bir keresinde, en doğru modelim olan ancak eksik verilere duyarlı olan bir sinir ağını, biraz daha az doğru ancak eksik verilere karşı daha dirençli bir C&RT Ağacı ile eşleştirdim. Kombinasyon, tüm veri setinde, her ikisinin de tek başına olduğundan daha güçlüydü. Bir örneğe bakalım.

Modelleyici kolaylaştırır. İki modelin akış aşağısına bir düğümü yerleştiriyoruz. Topluluk düğümünün içinde, modeller arasındaki çatışmanın nasıl çözüleceğine dair etkileyici bir dizi seçenek görüyoruz. Ayrıca, varsayılan olarak önceki modelleri filtrelediğini unutmayın. Ancak bu kapatılabilir ve Analiz düğümünü tekrar inceleyebiliriz. Eşitlik bozucu olarak Güven ağırlıklı oylamayı seçtim.

Yeni Analiz düğümünün sadece üst yarısına bakacağız ve aslında $XF ön ekine sahip topluluğun üçünün en zayıfı olduğunu öğreneceğiz. Topluluklar güçlü bir tekniktir, ancak SPSS İstatistiklerinde yapmak IF ifadeleri ve sözdizimi nedeniyle değil, daha çok birden fazla varyasyon denemenin emek yoğun olacağı ve temadaki tüm bu varyasyonların değerlendirilmesi aynı zamanda olacağı için zordur. 

Mümkün olsa da, dikkatimi diğer görevlere odaklardım ve muhtemelen SPSS İstatistiklerini kullanırken topluluk stratejisi olmadan yaşamayı düşünürdüm. Milyon dolarlık ünlü Netflix ödülünün ilk 10’unda yer alan birkaç üyenin de aralarında bulunduğu birçok başarılı model, takım oldu. Bununla birlikte, bileşen modelleri olabileceklerinin en iyisi olmadıkça hiçbir topluluk başarılı olamaz, bu nedenle önce bireysel modellerinizi geliştirmeye odaklanın.

Yeni Rekorlar Skoru

SPSS Statistics, yeni verilerin puanlanmasını kolaylaştırmak için yıllar içinde bir dizi özellik ekledi. Çok değil yıllar önce, çıktıda bulunan katsayıları kullanarak SPSS sözdizimini yazmış olabilirim. Manuel bir işlem olurdu, ancak nasıl yapılacağını biliyorsanız, oldukça kolay bir şekilde yapılır. Bu artık gerekli değil. Şimdi bunu yapmamıza yardımcı olacak bir sihirbazımız var. Modeler’da yeni kayıtları puanlamak özellikle kolaydır, esasen sadece yeni verileri akışa bağlamayı içerir.

Veri kümemizle ilgili ilginç bir gerçek, bunun kaggle.com veri madenciliği kalabalık kaynak bulma yarışması web sitesindeki uygulama veri kümelerinden biri olmasıdır. Bu sitede veri madencileri rekabet eder ve bazen en iyi modeli oluşturmak için para kazanırlar. Titanik veri seti, sitede uygulama için sağlanmıştır.

IBM SPSS
SPSS
SPSS programı
Spss Nedir
SPSS indir üniversite
Spss Nasıl kullanılır
SPSS indir Gezginler
SPSS son sürüm

Verileri ikiye bölmüşler ve sadece Tren yarısı için “cevap” veriyorlar. Testin yarısını puanlamak isteseydik, yeni verileri bizim için CHAID modeli olan en iyi model üzerinden çalıştırırdık. CHAID külçesinin bir kopyasını yaptım (basit bir kopyala-yapıştır işlemiyle) ve test.csv verilerinin bunun içinden Tablo düğümüne akmasına izin verdim.

Verilerin en sağına iki yeni değişken eklendi. test.csv dosyasındaki ilk 10 yolcuya ilişkin veriler, yalnızca 2’sinin hayatta kalacağı tahmin edildiğini ortaya koyuyor. $RC ön ekine sahip değerler, bu tahminin güven puanlarıdır ve gösterilir.

Bölümün son tablosunda, düzinelerce algoritmadan oluşan önemli bir liste, bazı modüllere erişimle bir SPSS İstatistik kullanıcısının, bir SPSS Modeler kullanıcısının yapabileceklerinin çok büyük bir bölümünü yapabileceğini göstermektedir. Modelleme algoritmalarına erişimin savaşın sadece yarısı olduğunu unutmayın. Görevlerde bazı gerçek farklılıklar olduğunu ve büyük veri kümelerini veya otomatik dağıtımı düşündüğünüzde daha fazla farklılığın ortaya çıktığını gördük. Bununla birlikte, SPSS kullanıcısı, SPSS İstatistikleri’nde önemli kaynaklara erişim hakkına sahiptir.

IBM SPSS Verilerinin Hazırlanması

IBM SPSS Statistics, veri hazırlama, grafik oluşturma ve veri analizi için birçok seçeneğe sahip bir temel sistemden oluşur. Kullanıcılar ayrıca ek işlevsellik sağlayan modüller ekleyebilir. Şahsen, Özel Tablolar modülü gibi bu modüllerden bazılarını hemen hemen her kullanıcıya tavsiye ederim. Tahmin modülü gibi diğer modüller çok özeldir ve bunu yalnızca gerçekten bu tekniklere ihtiyaç duyan kullanıcılara tavsiye ederim. SPSS Statistics kullanıcılarının bilmediği ancak çok faydalı olabilecek bir modül de Veri Hazırlama modülüdür.

Veri Hazırlama modülü dört teknikten oluşur: ikisi (Doğrulama ve Olağandışı Durumları Tanımlama) Veri menüsü altında bulunur; ve iki (Optimal Gruplama ve Modelleme için Veri Hazırlama) Dönüştür menüsü altında konumlandırılmıştır. Bu dört teknik, veri analizi yapmadan önce verilerinizin kalitesini artırmak için kullanılabilir.

Ne yazık ki, tekniklerin her birine tam bir örnek vermek inanılmaz derecede uzun bir bölümle sonuçlanacaktır, bu nedenle bu tekniklerden sadece ikisini ele alacağım (Olağandışı Durumları Tanımla ve Optimal Gruplama). Bu iki prosedürü, her menüden (Veri ve Dönüştür) en az bir teknik göstermek istediğim için ve aynı zamanda Veri Hazırlama modülünün dört bileşeninden en yararlı olan Olağandışı Durumları Tanımla ve Optimal Gruplama’yı bulduğum için seçtim.

NOT:

■Bu bölümde, Veri Hazırlama modülünün bileşenlerinden ikisini kapsayacak yer olmadığından, bu iki bileşenin kısa bir açıklaması burada verilmiştir. Bu bileşenler, genellikle bir projenin en çok zaman alan bölümünde veri analistinin verimliliğini artırmak için tasarlanmıştır.

■Doğrulama:Veri doğrulama işlevleritanımlanarak,tek bir değişkene dayalı veya değişkenler arası. Bu kurallar, verilerinizdeki yanlış etiketler, değerler veya eksik değer kodları, aralık dışı değerler, tek dağılımlar, aykırı değerler, hatalı izlenen talimatları atlama, mantıksal tutarsızlıklar ve rıza ön yargısı. Çıktı, analistin verilerin kalitesini değerlendirmesine yardımcı olabilecek raporları ve veri sağlayıcılar tarafından verilerde düzeltmeler yapmak için kullanılabilecek raporları içerir. Kural ihlalleri, verilerde değişkenler olarak kaydedilebilir ve hata kalıplarının daha fazla analizi için kullanılabilir.

■ Modelleme için veri hazırlama: Veri hazırlama, verileri analiz eder ve sorunlu veya yararlı olma olasılığı olmayan alanları eler, uygun olduğunda yeni nitelikler türetir ve çeşitli tarama teknikleri yoluyla performansı iyileştirir. Veri hazırlamanın bir parçası olarak eksik veriler için ikame yapabilir ve hatta değişkenlerin ölçüm seviyesini otomatik olarak ayarlayabilir. Ayrıca tarih ve saat alanlarından bilgi çıkarabilir. Bu tekniği kullanabilirsiniz, değişiklikleri seçmesine ve uygulamasına izin vererek tam otomatik bir şekilde veya değişiklikleri yapılmadan önce önizleme yaparak etkileşimli bir şekilde kullanabilirsiniz.

The post IBM SPSS Verilerinin Hazırlanması – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri first appeared on Akademi Delisi (Tez Yaptırma).