• Buradasın

    Birincil veri nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Birincil veri, araştırılan konuya doğrudan araştırmacı tarafından toplanan özgün verilerdir 23.
    Birincil veri toplama yöntemleri:
    • Anket: Soru-cevap tekniğiyle uygulanan sistematik bir veri toplama yöntemidir 14.
    • Mülakat: İşletme sahipleriyle, profesyonel yöneticilerle, müşterilerle ve çalışanlarla yapılan görüşmelerdir 1.
    • Gözlem: Personelin, yöneticilerin, müşterilerin veya bir çalışma grubunun davranışlarının doğrudan veya dolaylı olarak gözlemlenmesidir 14.
    • Deney: Bağımlı ve bağımsız değişkenlerin sebep-sonuç ilişkilerini ortaya koymak amacıyla yapılan yapay düzenlemelerdir 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. studylibtr.com
        1
      2. epdturkiye.com
        2
      3. nedir.org
        3
      4. ebs.duzce.edu.tr
        4
      5. tahliz.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Birincil veriler nasıl elde edilir?

    Birincil veriler, araştırma amacı doğrultusunda bizzat araştırmacı tarafından elde edilen verilerdir. Bu veriler şu yöntemlerle elde edilebilir: 1. Anket: Geniş bir gruptan kısa zamanda çok miktarda veri toplamak için kullanılır. 2. Gözlem: Araştırılacak konu ile ilgili veri kaynakları, doğal ortamlarında izlenir ve incelenir. 3. Deney: Şartlar araştırmacı tarafından belirlenerek bir materyal işleme tabi tutulur ve sonuçlar izlenir. 4. Mülakat (Görüşme): Bilgi alınacak kişi/kişilerle karşılıklı konuşma yoluyla veri toplanır. Ayrıca, birincil veriler alan çalışması, belge tarama ve diğer bilimsel araştırma teknikleri ile de elde edilebilir.
    5 kaynak

    Hangileri veri olarak kullanılabilir?

    Veri olarak kullanılabilecek unsurlar şunlardır: 1. Karakter Verileri: Tek harf, rakam veya semboller (örneğin, "A", "9", "#"). 2. Mantıksal (Boolean) Veriler: Doğru (TRUE) veya Yanlış (FALSE) değerlerini alır (örneğin, "Öğrenci sınavı geçti mi?" → TRUE veya FALSE). 3. Sayısal Veriler: Tam sayılar (5, -3) ve ondalıklı sayılar (3.14, -7.5). 4. Özel Veriler: Tarih, saat veya kimlik numarası gibi özel anlam taşıyan veriler. 5. Karakter Dizisi (String) Verileri: Birden fazla karakterden oluşan metinler (örneğin, "Öğrenci Adı: Ali Yılmaz"). Ayrıca, büyük veri kapsamında sosyal medya paylaşımları, bloglar, fotoğraflar, videolar ve log dosyaları gibi çeşitli veri türleri de kullanılabilir.
    5 kaynak

    Veri çeşitleri kaça ayrılır?

    Veri çeşitleri genel olarak dört ana kategoriye ayrılır: 1. Nümerik Veriler: Sayısal verilerdir, örneğin boy, yaş, sıcaklık gibi. 2. Nominal Veriler: Var-yok durumu, evet-hayır gibi sayısal olarak ifade edilemeyen verilerdir. 3. Sıralı Veriler: Refah düzeyi, eğitim seviyesi gibi kategorik ve sıralı olarak ifade edilen verilerdir. 4. Oran Verileri: Aynı özniteliği farklı birimlerle ifade eden verilerdir, örneğin sıcaklık derece veya Kelvin cinsinden ifade edildiğinde. Ayrıca, yapılarına göre veriler yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış olarak da sınıflandırılabilir.
    5 kaynak

    Veri seti nedir?

    Veri seti, bir amaç için toplanmış veri topluluğudur. Veri setleri, sayısal veriler, metin verileri, görüntü verileri veya işitsel veriler gibi her türlü veri türü için oluşturulabilir. Bazı veri seti kaynakları: - Kaggle: Kolay kullanımı ve kod yazılabilen bir platform. - UCI Machine Learning Repository: Makine öğrenimi problemlerine yönelik çeşitli veri setleri içerir. - AWS (Amazon Web Services): Açık veri setleri ve örnekler sunar. - Microsoft Datasets: Doğal dil işleme ve bilgisayarlı görü gibi alanlarda ücretsiz veri setleri. - World Bank Open Data: Dünya Bankası'nın açık veri platformu.
    5 kaynak

    Veri işlemenin aşamaları nelerdir?

    Veri işlemenin aşamaları genellikle şu şekilde sıralanır: 1. Veri Toplama: Ham verilerin mevcut kaynaklardan alınması. 2. Veri Hazırlama: Verilerin temizlenmesi, düzenlenmesi ve sonraki işlemler için hazırlanması. 3. Veri Girişi: Temiz verilerin hedef sisteme girilmesi ve anlaşılabilir bir dile çevrilmesi. 4. İşleme: Makine öğrenme algoritmaları kullanılarak verilerin yorumlanması. 5. Veri Çıktısı: Verilerin analiz edilmesi, çevrilmesi ve okunabilir hale getirilmesi. 6. Veri Depolama: İşlenen verilerin saklanması, gerektiğinde hızlı ve kolay erişilebilir olması.
    5 kaynak

    Veri tipleri neden önemlidir?

    Veri tipleri önemlidir çünkü: 1. Veri Bütünlüğü: Doğru veri tipi, veritabanına yanlış veri girilmesini engeller. 2. Performans: Uygun veri tipi seçimi, depolama alanının verimli kullanılmasını ve sorguların daha hızlı çalışmasını sağlar. 3. Veri İşleme: Veri tipleri, veriler üzerinde gerçekleştirilecek işlemleri belirler ve verilerin doğru şekilde işlenmesini sağlar. 4. Hata Önleme: Veri tiplerinin anlaşılması, programlama sırasında oluşabilecek hatalardan kaçınmayı sağlar.
    5 kaynak

    Veri analizi nedir?

    Veri analizi, ham verilerin toplanması, işlenmesi ve sonuçların yorumlanması sürecidir. Veri analizinin temel aşamaları: 1. Veri Toplama: Anketler, müşteri geri bildirimleri, sosyal medya etkileşimleri, satış verileri gibi çeşitli kaynaklardan verilerin elde edilmesi. 2. Veri Temizleme: Hatalar, eksiklikler veya tutarsızlıkların giderilmesi. 3. Veri Analizi: İstatistiksel yöntemler, makine öğrenimi ve veri madenciliği gibi teknikler kullanılarak verilerin yorumlanması. 4. Sonuçların Sunumu: Grafik, tablo ve raporlar aracılığıyla verilerin görselleştirilmesi. Veri analizinin önemi, işletmelere müşteri davranışlarını anlama, pazar trendlerini belirleme ve stratejik kararlar alma imkanı tanımasıdır.
    5 kaynak