Recent Lessons

Show all results for ""

Feature Overview

Ace your exams with our all-in-one platform for creating and sharing quizzes and tests.

Quizzes

Create quizzes and tests automatically from your content using AI.

Flashcards

Automatically turn your notes into digital flashcards.

Share, Export & Embed

Share with classmates or export to Excel and your learning management system.

Stats & Reporting

Auto-grading quizzes and tests with detailed stats and reports.

Mobile Apps

The smarter way to study – wherever you are.

Pricing

Search...

Data Mining Concepts and Techniques Chapter 1 Quiz

10 Questions

3 Views

Data Mining Concepts and Techniques Chapter 1 Quiz

Choose a study mode

Play Quiz

Study Flashcards

Spaced Repetition

Chat to lesson

Podcast

Play an AI-generated podcast conversation about this lesson

Questions and Answers

Veri madenciliği nedir?

Yalnızca bilimsel simülasyonlar için kullanılan veri analiz sürecidir.

Yalnızca terabaytlardan petabaytlara veri toplama sürecidir.

Web, e-ticaret, işlemler gibi alanlarda bulunan büyük miktarda veri içerisinden anlamlı bilgi çıkarmak için yapılan analiz sürecidir. (correct)

Veritabanı sistemleri kullanarak otomatik veri toplama sürecidir.

Veri madenciliğinin başlıca sorunları nelerdir?

Bol miktarda veri içeren kaynakların sınırlılığı ve haberlerin yetersizliği.

Veritabanı sistemlerinin yetersizliği ve otomatik veri toplama araçlarının eksikliği. (correct)

Bilimsel simülasyonların karmaşıklığı ve uzaktan algılama verisinin yetersizliği.

Web, e-ticaret gibi alanlarda bulunan büyük miktarda veri içerisinden anlamlı bilgi çıkarmak için yapılan analiz sürecinin zorluğu.

Veri madenciliğinin temel amacı nedir?

Bilgisayarlı toplumda bulunan verinin kaynaklarını belirlemek.

Büyük miktarda veriden anlamlı bilgi çıkarmak. (correct)

Veri içinde boğulmamak için bilgiyi sınırlamak.

Bilimsel simülasyonlar için gerekli veriyi toplamak.

Hangi alanlarda bol miktarda veri bulunmaktadır?

Web, e-ticaret, işlemler, hisse senetleri gibi alanlarda. Signup and view all the answers

Neden insanlar veri içinde boğulurken bilgiye aç kalıyorlar?

Çünkü bol miktarda veri içinde anlamlı bilgiyi çıkarmak zor olabilir. Signup and view all the answers

Veri madenciliği nedir?

Bilinmeyen ve potansiyel olarak yararlı kalıpları veya bilgileri büyük miktarda veriden çıkarma süreci Signup and view all the answers

Veri madenciliği için alternatif isimlerden biri hangisidir?

Bilgi keşfi Signup and view all the answers

Veritabanı teknolojisinin evriminde hangi dönemde veri madenciliği ve veri ambarı gelişmiştir?

1990'lar Signup and view all the answers

Veri madenciliği sürecinde hangi tür verilerden bilgi çıkarılır?

Büyük miktarda veriden bilinmeyen ve potansiyel olarak yararlı kalıpları veya bilgiler Signup and view all the answers

Veri madenciliğinin temel amacı nedir?

Bilinmeyen ve potansiyel olarak yararlı kalıpları veya bilgileri büyük miktarda veriden çıkarmak Signup and view all the answers

Study Notes

Veri Madenciliği Nedir?

Veri madenciliği, büyük miktarlardaki verileri analiz etmeye ve onlardan anlamlı bilgiler çıkarmaya çalışır.

Veri Madenciliği Sorunları

Veri madenciliği sürecinde karşılaşılan başlıca sorunlar bulunur.

Temel Amaç

Veri madenciliğinin temel amacı, büyük miktarlardaki verileri analiz ederek onlardan anlamlı bilgiler çıkarmaktır.

Veri Zenginliği

Bazı alanlarda bol miktarda veri bulunur. (Örnek: Sosyal medya, e-ticaret, sağlık)
İnsanlar veri içinde boğulurken bilgiye aç kalmaları, verilerin çokluğuna rağmen anlamlı bilgilere ulaşamamalarından kaynaklanır.

Alternatif İsim

Veri madenciliği için alternatif isimlerden biri "Knowledge Discovery in Databases" (KDD) dir.

Veritabanı Teknolojisi

Veritabanı teknolojisinin evriminde, veri madenciliği ve veri ambarı gelişmiştir. (Bu dönemde, veri depolama ve işleme olanakları gelişmiştir.)

Veri Çeşitleri

Veri madenciliği sürecinde, çeşitli türdeki verilerden bilgi çıkarılır. (Örnek: Sayısal veriler, metin veriler, resim veriler)

Studying That Suits You

Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.

Description

Test your knowledge on the concepts and techniques covered in Chapter 1 of 'Data Mining: Concepts and Techniques' by Jiawei Han, Micheline Kamber, and Jian Pei. This quiz covers the introduction to data mining, types of data that can be extracted, patterns that can be identified, and the technologies and applications involved.