1. Data Mining and Statistics in Data Science
- Author
-
Güner Gözde Kılıç, Münevver Turanli, Ünal Halit Özden, and Bölüm Yok
- Subjects
Computer science ,Data Science ,Statistics ,Veri Önişleme ,Feature selection ,Veri Bilimi ,computer.software_genre ,Veri Madenciliği ,Öznitelik Seçimi ,İstatistik ,Data Preprocessing ,Data Mining ,Data pre-processing ,Data mining ,Feature Selection ,computer - Abstract
In parallel with the developing technology of modern age, there has been a corresponding increase in computer domains that possess data storage function. Therefore, methods which allow storing large data gained an equally grave attention. In this study some of the most popular data analysis methods, namely data mining and statistical methods, have been investigated. The aim of this study is to exhibit the correlation between data mining and statistics. To achieve this aim, firstly data mining process has been explored. Next the need to implement statistical methods during this process has been accentuated. Günümüz teknolojisinin ilerlemesine bağlı olarak, bilgisayarların bilgi saklama kaydı yapılan alanlarında da artışlar meydana gelmektedir. Bu nedenle, büyük verilerin analiz edilmesini sağlayan yöntemler de büyük önem kazanmaktadır. Bu çalışmada, veri analizinde yaygın olarak kullanılan veri madenciliği ve istatistiksel yöntemler incelenmiştir. Bu çalışmanın amacı, veri madenciliği ile istatistik arasındaki ilişkinin ortaya konmasıdır. Bu nedenle, öncelikle veri madenciliği süreci açıklanmış daha sonra bu süreçte istatistiksel yöntemlerin gerekliliği vurgulanmıştır.
- Published
- 2019
- Full Text
- View/download PDF