| Katalog İçeriği |
Veri madenciliği dersinde veri ön işleme, keşifsel veri analizi ve veri madenciliğine genel bakış konuları işlenir. Süreç, veri temizleme, kayıp ve aykırı değerlerin tespiti, veri dönüştürme ve görselleştirme teknikleriyle başlar. Korelasyon ve dağılım analizleriyle verinin yapısı anlaşılır. Sınıflandırmada karar ağaçları, lojistik regresyon ve Naive Bayes; kümelemede k-ortalamalar ve hiyerarşik yöntemler öğretilir. Pazar sepeti analizi, birliktelik kuralları, özellik seçimi ve PCA ile model performansı geliştirilir. |
Anadolu Üniversitesi 
Türkçe 
İngilizce