RapidMiner No-code ML: Tahmin ve Sepet

Eğitim Hakkında

RapidMiner süreçleri, zaman serisi tahmini ve birliktelik kuralları

Bu orta seviye eğitim, RapidMiner ile kod yazmadan iki güçlü analitik senaryoyu uygular: zaman serisi tahmini ve pazar sepeti analizi. RapidMiner Studio arayüzü, operatör ve süreç (process) tasarımı, veri alma ve hazırlık (ExampleSet, öznitelik rolleri); zaman serisi: windowing, trend/mevsimsellik, tahmin modelleri (ARIMA, Holt-Winters, regresyon) ve performans (RMSE, MAE); pazar sepeti: FP-Growth/Apriori ile sık öğe kümeleri ve birliktelik kuralları (support, confidence, lift); sonuçların yorumu ve iş kararına dönüştürülmesi ele alınır. Katılımcılar görsel süreçlerle uçtan uca ML akışları kurar.

Süre ve Format

2 Gün. Her gün dört modül; RapidMiner temelinden zaman serisi tahmini ve pazar sepeti analizine ilerlenir.

Seviye

Orta Seviye — RapidMiner ile kod yazmadan makine öğrenmesi: zaman serisi tahmini ve pazar sepeti (birliktelik kuralı) analizi.

Öğrenme Metodu

Katılımcılar RapidMiner'da operatörleri sürükle-bırak ile birleştirerek gerçek veri üzerinde süreçler kurar.

Neden Bu Eğitim?

🧩Kodsuz ML

Görsel süreçlerle kod yazmadan güçlü makine öğrenmesi akışları kurarsınız.

📈Tahmin

Zaman serisi modelleriyle talep ve satışları öngörürsünüz.

🛒Sepet Analizi

Birliktelik kurallarıyla birlikte satılan ürünleri keşfedersiniz.

Anahtar Konular

RapidMinerno-code MLzaman serisi tahminipazar sepeti analizibirliktelik kurallarıFP-GrowthARIMAapriori

“Doğru araçla, güçlü analiz için koda değil doğru soruya ihtiyaç vardır.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

Veri Kavramı

Tablo, öznitelik ve kayıt kavramlarına aşinalık faydalıdır.

2

RapidMiner

Kurulu bir RapidMiner Studio (deneme) pratik için gereklidir.

3

Analitik İlgi

Temel istatistik/analitik kavramlara ilgi önerilir.

4

Örnek Veri

Satış/işlem verisi pratik için faydalıdır.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı, RapidMiner süreçleri kurup zaman serisi verisiyle tahmin modelleri geliştirebilir.

Modül 1

RapidMiner Temelleri

Studio arayüzü ve operatör paneli
Process (süreç) tasarımı ve bağlama
Veri alma (Read CSV/Database)
ExampleSet ve öznitelik rolleri
Operatör parametreleri
Süreç çalıştırma ve sonuç görünümü

Modül 2

Veri Hazırlığı

Eksik değer işleme
Tip ve rol belirleme (label, id)
Filtreleme ve örnekleme
Normalleştirme
Tarih/zaman özniteliği
Veri kalitesi kontrolü

Modül 3

Zaman Serisi Hazırlığı

Zaman serisi yapısı
Windowing ile denetimli probleme çevirme
Trend ve mevsimsellik tespiti
Durağanlık kavramı
Train/test ayrımı (zaman sıralı)
Horizon (tahmin ufku)

Modül 4

Tahmin Modelleri

ARIMA modeli
Holt-Winters üstel düzeltme
Regresyon tabanlı tahmin
Performans (RMSE, MAE, MAPE)
Tahmin görselleştirme
Model karşılaştırma

Günün hedefiKatılımcı, pazar sepeti analiziyle birliktelik kurallarını çıkarıp iş kararına dönüştürebilir.

Modül 1

Sepet Verisi Hazırlığı

İşlem (transaction) verisi yapısı
Uzun/geniş format dönüşümü
Aggregate ile sepet oluşturma
İkili (binominal) öznitelikler
Veri temizliği
FP-Growth için hazırlık

Modül 2

Sık Öğe Kümeleri

Sık öğe kümesi (frequent itemset) kavramı
FP-Growth operatörü
Apriori yaklaşımı
Minimum support ayarı
Küme boyutu
Sonuç inceleme

Modül 3

Birliktelik Kuralları

Create Association Rules operatörü
Support, confidence, lift
Conviction ve diğer ölçütler
Kural filtreleme ve sıralama
Anlamlı kuralları seçme
Kural görselleştirme

Modül 4

İş Değeri

Çapraz satış ve ürün yerleşimi
Kampanya ve öneri senaryoları
Raf/katalog düzenleme
Kuralların iş yorumu
Yanıltıcı korelasyon riski
Sonucu paydaşa sunma

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Süreç Tasarımı

RapidMiner'da operatörlerle uçtan uca süreçler kurarsınız

✅

Veri Hazırlığı

Veriyi temizleyip ML'e uygun hale getirirsiniz

✅

Zaman Serisi

Windowing ile tahmin problemini kurgularsınız

✅

Tahmin Modelleri

ARIMA ve Holt-Winters ile tahmin üretir ve değerlendirirsiniz

✅

Sepet Hazırlığı

İşlem verisini sepet analizine hazırlarsınız

✅

Birliktelik Kuralları

FP-Growth ile support/confidence/lift kuralları çıkarırsınız

✅

Kural Yorumu

Kuralları anlamlılık ve iş değerine göre yorumlarsınız

✅

Kodsuz ML

Kod yazmadan gerçek analitik senaryoları çözersiniz

Kimler İçin Uygundur?

Veri analistleri
iş analistleri
pazarlama/perakende profesyonelleri
kod yazmadan ML yapmak isteyenler için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Veri/iş analistleri, perakende ve pazarlama profesyonelleri ve kod yazmadan ML yapmak isteyenler için uygundur.

Programlama gerekir mi?

Hayır; tüm akışlar RapidMiner'da sürükle-bırak operatörlerle görsel olarak kurulur.

Hangi senaryolar işleniyor?

İki ana senaryo: zaman serisi tahmini (forecasting) ve pazar sepeti (birliktelik kuralı) analizi.

İstatistik bilmek şart mı?

Temel kavramlara ilgi faydalıdır; model çıktıları ve metrikler eğitimde açıklanır.

Sertifika veriliyor mu?

Katılım koşullarını sağlayanlara Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika

NO-CODE ML WITH RAPIDMINER: TIME-SERIES FORECASTING & MARKET BASKET ANALYSIS EĞİTİMİ