Teknoloji Otomasyon
GiriÅŸ
Teknoloji, insanların hayatlarını kolaylaştıran, işleri hızlandıran ve iletişimi güçlendiren araçların ve sistemlerin bilimsel ve mühendislik prensipleriyle geliştirilmiş kullanımıdır. Bilgi işleme, iletişim, veri saklama, analiz ve daha pek çok alanda teknoloji, insanlığın yaşamını büyük ölçüde etkilemiştir. Bilgisayarlar, internet, yapay zeka, robotlar gibi pek çok teknolojik gelişme günlük yaşamımızın bir parçası haline gelmiştir ve sürekli olarak yeni inovasyonlarla evrim geçirmektedir.
Formu Yazma
\[\pi= \frac{P_t-P_{t-1}}{P_{t-1}}\]
Standart sapma formu
\[ \sigma = \sqrt \frac {\Sigma^N_i (X_i-\bar{X})^2}{N} \]
Açıklama
Standart sapma, bir veri setinin ne kadar dağılım gösterdiğini ölçen bir istatistiksel ölçüdür. Bir veri setindeki her bir değerin ortalama değerden ne kadar uzak olduğunu belirler.
Standart sapma, her bir veri noktasının ortalama değerden olan farkının karelerinin toplamının, bu farkların sayıya (n) bölünmesinin ardından karekökünün alınmasıyla hesaplanır. Formülü şu şekildedir:
Burada:
.s-standart sapmayı temsil eder.
.n-veri setindeki toplam örnek sayısını ifade eder.
.xi-her bir örneği temsil eder.
.x-veri setinin ortalamasını ifade eder.
Standart sapma, veri setinin ne kadar homojen veya heterojen olduğunu gösterir. Küçük bir standart sapma, veri setinin ortalama değer etrafında yoğunlaştığını, büyük bir standart sapma ise veri setinin dağılımının daha yaygın olduğunu gösterir.
Örnek
Veri kümesi:
\[x_1, x_2, \ldots, x_n\]
Ortalama:
\[\bar{x} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} x_i\]
Varyans:
\[s^2 = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2\]
Standart sapma:
\[s = \sqrt{s^2}\]
Çözüm
Veri grubu:
\[1, 7, 8, 9, 10, 13, 50\]
Ortalama:
\[\bar{x} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} x_i = \frac{1}{7} (1 + 7 + 8 + 9 + 10 + 13 + 50) = \frac{98}{7} = 14\]
Varyans:
\[s^2 = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2 = \frac{1}{7} ((1-14)^2 + (7-14)^2 + (8-14)^2 + (9-14)^2 + (10-14)^2 + (13-14)^2 + (50-14)^2)\]
\[= \frac{1}{7} ((-13)^2 + (-7)^2 + (-6)^2 + (-5)^2 + (-4)^2 + (-1)^2 + (36)^2)\]
\[= \frac{1}{7} (169 + 49 + 36 + 25 + 16 + 1 + 1296) = \frac{2592}{7} \approx 370.2857\]
Standart sapma:
\[s = \sqrt{s^2} = \sqrt{\frac{2592}{7}} \approx \sqrt{370.2857} \approx 19.2383\]
warning: package ’WDI’was built under R version 4.3.2
## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.3.3warning: package “ggplot2’was built under R version 4.3.2
turkey_inflation_df <- data.frame(year = as.numeric(row.names(turkey_inflation)), inflation = turkey_inflation$FP.CPI.TOTL.ZG)
japan_inflation_df <- data.frame(year = as.numeric(row.names(japan_inflation)), inflation = japan_inflation$FP.CPI.TOTL.ZG)ggplot() +
geom_line(data = turkey_inflation_df, aes(x = year, y = inflation, color = "Turkey")) +
geom_line(data = japan_inflation_df, aes(x = year, y = inflation, color = "Japan"))## Warning: Removed 1 row containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_line()`).
Train ve Test set ne denektir arastiran ve açiklayin?
Trani ve test araştırma ve açıklaması
vers setins R’a yüklenek
## Warning: package 'readr' was built under R version 4.3.3## Rows: 8693 Columns: 14
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ","
## chr (5): PassengerId, HomePlanet, Cabin, Destination, Name
## dbl (6): Age, RoomService, FoodCourt, ShoppingMall, Spa, VRDeck
## lgl (3): CryoSleep, VIP, Transported
##
## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.## Rows: 4277 Columns: 13
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ","
## chr (5): PassengerId, HomePlanet, Cabin, Destination, Name
## dbl (6): Age, RoomService, FoodCourt, ShoppingMall, Spa, VRDeck
## lgl (2): CryoSleep, VIP
##
## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.## Warning: package 'tidyr' was built under R version 4.3.3## Warning: package 'stringr' was built under R version 4.3.3## Warning: package 'tidyverse' was built under R version 4.3.3## Warning: package 'tibble' was built under R version 4.3.3## Warning: package 'purrr' was built under R version 4.3.3## Warning: package 'dplyr' was built under R version 4.3.3## Warning: package 'forcats' was built under R version 4.3.3## Warning: package 'lubridate' was built under R version 4.3.3## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr 1.1.4 ✔ purrr 1.0.2
## ✔ forcats 1.0.0 ✔ tibble 3.2.1
## ✔ lubridate 1.9.3
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors## Warning: package 'explore' was built under R version 4.3.3train <- separate(train, PassengerId, into = c("group_id", "sequence_number"), sep = "_", remove = FALSE)## # A tibble: 19 × 8
## variable type na na_pct unique min mean max
## <chr> <chr> <int> <dbl> <int> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 PassengerId chr 0 0 8693 NA NA NA
## 2 group_id chr 0 0 6217 NA NA NA
## 3 sequence_number chr 0 0 8 NA NA NA
## 4 HomePlanet chr 201 2.3 4 NA NA NA
## 5 CryoSleep lgl 217 2.5 3 0 0.36 1
## 6 Cabin chr 199 2.3 6561 NA NA NA
## 7 sutun1 chr 199 2.3 9 NA NA NA
## 8 sutun2 chr 199 2.3 1818 NA NA NA
## 9 sutun3 chr 199 2.3 3 NA NA NA
## 10 Destination chr 182 2.1 4 NA NA NA
## 11 Age dbl 179 2.1 81 0 28.8 79
## 12 VIP lgl 203 2.3 3 0 0.02 1
## 13 RoomService dbl 181 2.1 1274 0 225. 14327
## 14 FoodCourt dbl 183 2.1 1508 0 458. 29813
## 15 ShoppingMall dbl 208 2.4 1116 0 174. 23492
## 16 Spa dbl 183 2.1 1328 0 311. 22408
## 17 VRDeck dbl 188 2.2 1307 0 305. 24133
## 18 Name chr 200 2.3 8474 NA NA NA
## 19 Transported lgl 0 0 2 0 0.5 1datayı incelemek için str kullanıyorum
## tibble [8,693 × 19] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## $ PassengerId : chr [1:8693] "0001_01" "0002_01" "0003_01" "0003_02" ...
## $ group_id : chr [1:8693] "0001" "0002" "0003" "0003" ...
## $ sequence_number: chr [1:8693] "01" "01" "01" "02" ...
## $ HomePlanet : chr [1:8693] "Europa" "Earth" "Europa" "Europa" ...
## $ CryoSleep : logi [1:8693] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE ...
## $ Cabin : chr [1:8693] "B/0/P" "F/0/S" "A/0/S" "A/0/S" ...
## $ sutun1 : chr [1:8693] "B" "F" "A" "A" ...
## $ sutun2 : chr [1:8693] "0" "0" "0" "0" ...
## $ sutun3 : chr [1:8693] "P" "S" "S" "S" ...
## $ Destination : chr [1:8693] "TRAPPIST-1e" "TRAPPIST-1e" "TRAPPIST-1e" "TRAPPIST-1e" ...
## $ Age : num [1:8693] 39 24 58 33 16 44 26 28 35 14 ...
## $ VIP : logi [1:8693] FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE ...
## $ RoomService : num [1:8693] 0 109 43 0 303 0 42 0 0 0 ...
## $ FoodCourt : num [1:8693] 0 9 3576 1283 70 ...
## $ ShoppingMall : num [1:8693] 0 25 0 371 151 0 3 0 17 0 ...
## $ Spa : num [1:8693] 0 549 6715 3329 565 ...
## $ VRDeck : num [1:8693] 0 44 49 193 2 0 0 NA 0 0 ...
## $ Name : chr [1:8693] "Maham Ofracculy" "Juanna Vines" "Altark Susent" "Solam Susent" ...
## $ Transported : logi [1:8693] FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE ...Açıklama
Bu Projede, Uzay Gemisi Titanic’in uzay-zaman anormalliği ile çarpışması sırasında bir yolcunun alternatif bir boyuta taşınıp taşınmadığını tahmin etmektir. Bu tahminleri yapmanıza yardımcı olmak için, geminin hasar görmüş bilgisayar sisteminden kurtarılan bir dizi kişisel kayıt verilmiştir
Dosya ve Veri Alanı Açıklamaları - train.csv - Eğitim verisi olarak kullanılacak yaklaşık üçte ikisi (~8700) yolcunun kişisel kayıtları.
- PassengerId - Her yolcu için benzersiz bir kimlik. Her kimlik, yolcunun seyahat ettiği bir grubu gösteren gggg ile başlar ve pp grup içindeki sırasını temsil eder. Bir gruptaki insanlar genellikle aile üyeleridir, ancak her zaman değil.
- HomePlanet - Yolcunun hareket ettiği gezegen, genellikle kalıcı ikamet gezegenleri. CryoSleep - Yolcunun yolculuğun süresi boyunca dondurulmuş animasyona alınıp alınmayacağını gösterir. CryoSleep’te olan yolcular kabinlerine kapatılmıştır.
- Cabin - Yolcunun konakladığı kabin numarası. deck/num/side şeklinde alınır, burada side, Port için P veya Starboard için S olabilir.
- Destination - Yolcunun ineceÄŸi gezegen.
- Age - Yolcunun yaşı.
- VIP - Yolcunun yolculuk sırasında özel VIP hizmeti için ödeme yapılıp yapılmadığını belirtir. RoomService, FoodCourt, ShoppingMall, Spa, VRDeck - Yolcunun Spaceship Titanic’in birçok lüks olanaklarında ne kadar fatura ödediği.
- Name - Yolcunun adı ve soyadı.
- Transported - Yolcunun başka bir boyuta taşınıp taşınmadığı. Bu, hedef, tahmin etmeye çalıştığınız sütun.
- test.csv - Geri kalan üçte biri (~4300) yolcunun kişisel kayıtları, test verisi olarak kullanılacaktır. Göreviniz, bu setteki yolcular için Transported değerini tahmin etmektir.
- sample_submission.csv - Doğru formatta bir sunum dosyası.
- PassengerId - Test setindeki her yolcu için kimlik.
- Transported - Hedef. Her yolcu için, True veya False değerlerinden birini tahmin edin.
## # A tibble: 19 × 8
## variable type na na_pct unique min mean max
## <chr> <chr> <int> <dbl> <int> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 PassengerId chr 0 0 8693 NA NA NA
## 2 group_id chr 0 0 6217 NA NA NA
## 3 sequence_number chr 0 0 8 NA NA NA
## 4 HomePlanet chr 201 2.3 4 NA NA NA
## 5 CryoSleep lgl 217 2.5 3 0 0.36 1
## 6 Cabin chr 199 2.3 6561 NA NA NA
## 7 sutun1 chr 199 2.3 9 NA NA NA
## 8 sutun2 chr 199 2.3 1818 NA NA NA
## 9 sutun3 chr 199 2.3 3 NA NA NA
## 10 Destination chr 182 2.1 4 NA NA NA
## 11 Age dbl 179 2.1 81 0 28.8 79
## 12 VIP lgl 203 2.3 3 0 0.02 1
## 13 RoomService dbl 181 2.1 1274 0 225. 14327
## 14 FoodCourt dbl 183 2.1 1508 0 458. 29813
## 15 ShoppingMall dbl 208 2.4 1116 0 174. 23492
## 16 Spa dbl 183 2.1 1328 0 311. 22408
## 17 VRDeck dbl 188 2.2 1307 0 305. 24133
## 18 Name chr 200 2.3 8474 NA NA NA
## 19 Transported lgl 0 0 2 0 0.5 1## [1] "Europa" "Earth" "Mars" NA## NULL## [1] "Earth" "Europa" "Mars" NA## Warning: package 'describer' was built under R version 4.3.3##
## Attaching package: 'describer'## The following object is masked from 'package:explore':
##
## describe## PassengerId group_id sequence_number HomePlanet
## Length:8693 Length:8693 Length:8693 Earth :4602
## Class :character Class :character Class :character Europa:2131
## Mode :character Mode :character Mode :character Mars :1759
## NA : 201
##
##
##
## CryoSleep Cabin sutun1 sutun2
## Mode :logical Length:8693 Length:8693 Length:8693
## FALSE:5439 Class :character Class :character Class :character
## TRUE :3037 Mode :character Mode :character Mode :character
## NA's :217
##
##
##
## sutun3 Destination Age VIP
## Length:8693 Length:8693 Min. : 0.00 Mode :logical
## Class :character Class :character 1st Qu.:19.00 FALSE:8291
## Mode :character Mode :character Median :27.00 TRUE :199
## Mean :28.83 NA's :203
## 3rd Qu.:38.00
## Max. :79.00
## NA's :179
## RoomService FoodCourt ShoppingMall Spa
## Min. : 0.0 Min. : 0.0 Min. : 0.0 Min. : 0.0
## 1st Qu.: 0.0 1st Qu.: 0.0 1st Qu.: 0.0 1st Qu.: 0.0
## Median : 0.0 Median : 0.0 Median : 0.0 Median : 0.0
## Mean : 224.7 Mean : 458.1 Mean : 173.7 Mean : 311.1
## 3rd Qu.: 47.0 3rd Qu.: 76.0 3rd Qu.: 27.0 3rd Qu.: 59.0
## Max. :14327.0 Max. :29813.0 Max. :23492.0 Max. :22408.0
## NA's :181 NA's :183 NA's :208 NA's :183
## VRDeck Name Transported
## Min. : 0.0 Length:8693 Mode :logical
## 1st Qu.: 0.0 Class :character FALSE:4315
## Median : 0.0 Mode :character TRUE :4378
## Mean : 304.9
## 3rd Qu.: 46.0
## Max. :24133.0
## NA's :188## PassengerId group_id sequence_number HomePlanet
## Length:8693 Length:8693 Length:8693 Earth :4602
## Class :character Class :character Class :character Europa:2131
## Mode :character Mode :character Mode :character Mars :1759
## NA : 201
##
##
##
## CryoSleep Cabin sutun1 sutun2
## Mode :logical Length:8693 Length:8693 Length:8693
## FALSE:5439 Class :character Class :character Class :character
## TRUE :3037 Mode :character Mode :character Mode :character
## NA's :217
##
##
##
## sutun3 Destination Age VIP
## Length:8693 Length:8693 Min. : 0.00 Mode :logical
## Class :character Class :character 1st Qu.:19.00 FALSE:8291
## Mode :character Mode :character Median :27.00 TRUE :199
## Mean :28.83 NA's :203
## 3rd Qu.:38.00
## Max. :79.00
## NA's :179
## RoomService FoodCourt ShoppingMall Spa
## Min. : 0.0 Min. : 0.0 Min. : 0.0 Min. : 0.0
## 1st Qu.: 0.0 1st Qu.: 0.0 1st Qu.: 0.0 1st Qu.: 0.0
## Median : 0.0 Median : 0.0 Median : 0.0 Median : 0.0
## Mean : 224.7 Mean : 458.1 Mean : 173.7 Mean : 311.1
## 3rd Qu.: 47.0 3rd Qu.: 76.0 3rd Qu.: 27.0 3rd Qu.: 59.0
## Max. :14327.0 Max. :29813.0 Max. :23492.0 Max. :22408.0
## NA's :181 NA's :183 NA's :208 NA's :183
## VRDeck Name Transported
## Min. : 0.0 Length:8693 Mode :logical
## 1st Qu.: 0.0 Class :character FALSE:4315
## Median : 0.0 Mode :character TRUE :4378
## Mean : 304.9
## 3rd Qu.: 46.0
## Max. :24133.0
## NA's :188## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.## Warning: Removed 181 rows containing non-finite outside the scale range
## (`stat_bin()`).
## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.## Warning: Removed 179 rows containing non-finite outside the scale range
## (`stat_bin()`).
## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.## Warning: Removed 183 rows containing non-finite outside the scale range
## (`stat_bin()`).
## PassengerId group_id sequence_number HomePlanet CryoSleep
## 0001_01: 1 0984 : 8 01 :6217 Earth :4602 Mode :logical
## 0002_01: 1 4005 : 8 02 :1412 Europa:2131 FALSE:5439
## 0003_01: 1 4256 : 8 03 : 571 Mars :1759 TRUE :3037
## 0003_02: 1 4498 : 8 04 : 231 NA : 201 NA's :217
## 0004_01: 1 5133 : 8 05 : 128
## 0005_01: 1 5756 : 8 06 : 75
## (Other):8687 (Other):8645 (Other): 59
## Cabin sutun1 sutun2 sutun3 Destination
## G/734/S: 8 F :2794 82 : 28 P :4206 55 Cancri e :1800
## B/11/S : 7 G :2559 19 : 22 S :4288 PSO J318.5-22: 796
## B/201/P: 7 E : 876 86 : 22 NA's: 199 TRAPPIST-1e :5915
## B/82/S : 7 B : 779 176 : 21 NA's : 182
## C/137/S: 7 C : 747 56 : 21
## (Other):8458 (Other): 739 (Other):8380
## NA's : 199 NA's : 199 NA's : 199
## Age VIP RoomService FoodCourt
## Min. : 0.00 Mode :logical Min. : 0.0 Min. : 0.0
## 1st Qu.:19.00 FALSE:8291 1st Qu.: 0.0 1st Qu.: 0.0
## Median :27.00 TRUE :199 Median : 0.0 Median : 0.0
## Mean :28.83 NA's :203 Mean : 224.7 Mean : 458.1
## 3rd Qu.:38.00 3rd Qu.: 47.0 3rd Qu.: 76.0
## Max. :79.00 Max. :14327.0 Max. :29813.0
## NA's :179 NA's :181 NA's :183
## ShoppingMall Spa VRDeck
## Min. : 0.0 Min. : 0.0 Min. : 0.0
## 1st Qu.: 0.0 1st Qu.: 0.0 1st Qu.: 0.0
## Median : 0.0 Median : 0.0 Median : 0.0
## Mean : 173.7 Mean : 311.1 Mean : 304.9
## 3rd Qu.: 27.0 3rd Qu.: 59.0 3rd Qu.: 46.0
## Max. :23492.0 Max. :22408.0 Max. :24133.0
## NA's :208 NA's :183 NA's :188
## Name Transported
## Alraium Disivering: 2 Mode :logical
## Ankalik Nateansive: 2 FALSE:4315
## Anton Woody : 2 TRUE :4378
## Apix Wala : 2
## Asch Stradick : 2
## (Other) :8483
## NA's : 200