• Buradasın

    Tarih araştırmalarında veri toplama süreçleri nelerdir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Tarih araştırmalarında veri toplama süreçleri şu aşamalardan oluşur:
    1. Kaynakların Belirlenmesi: Araştırılacak konuya dair birincil ve ikincil kaynakların tespiti yapılır 14. Birincil kaynaklar, olayın yaşandığı dönemde yazılan belgeler (mektuplar, resmi kayıtlar, günlükler vb.) iken; ikincil kaynaklar, olay hakkında daha sonra yapılan yorumlar ve incelemeleri içerir (kitaplar, makaleler vb.) 4.
    2. Kaynakların Toplanması: Toplanan kaynaklar dijital not alma araçları kullanılarak kaydedilir ve diğer ekip üyeleriyle paylaşılır 3.
    3. Verilerin Düzenlenmesi: Kaynaklar, önem sırasına göre sınıflandırılır ve gruplandırılır 4. Zaman, mekân ve konuya göre ayrıştırma yapılır 4.
    4. Eleştirel Değerlendirme: Kaynakların doğruluğu ve güvenilirliği kontrol edilir 14. İç ve dış tenkit uygulanır; belgenin orijinalliği ve içeriği analiz edilir 4.
    5. Verilerin Sentezlenmesi: Tüm bilgiler bir araya getirilir ve tutarlı bir bütün oluşturulur 4. Çelişkili bilgiler değerlendirilerek en makul sonuç çıkarılır 4.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. derstarih.com
        1
      2. prezi.com
        2
      3. bikifi.com
        3
      4. nedir.org
        4
      5. academia.edu
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Eş zamanlı veri toplama yöntemi nedir?

    Eş zamanlı veri toplama yöntemi, verilerin aynı anda birden fazla kaynaktan toplanması anlamına gelir. Bu yöntemler arasında şunlar bulunur: Akış işleme: Sürekli veri girişi ve anında analiz sağlar. Olay kaydı: Veri durumlarındaki önemli olayları veya değişiklikleri yakalar. IoT veri toplama: Sensörler ve bağlı cihazlardan sürekli veri toplar, gerçek zamanlı izleme ve öngörücü bakım için fırsatlar yaratır. Scraping: Web siteleri ve sosyal medya gibi çeşitli kaynaklardan veri çekmek için kullanılır. API'lerden veri çekme: Belirli veri kaynaklarına programatik erişim sağlar. Bu yöntemler, iş operasyonlarının kapsamlı ve bütünsel bir görünümünü oluşturmak için gereklidir ve veri odaklı karar verme süreçlerini destekler.
    5 kaynak

    Veri işleme nedir?

    Veri işleme, ham verilerin toplanması, düzenlenmesi, analiz edilmesi ve sonuçların yorumlanması sürecidir. Veri işleme aşamaları: 1. Veri toplama: Veriler, mevcut kaynaklardan alınır. 2. Veri hazırlama: Ham veriler temizlenir ve sonraki işlemler için düzenlenir. 3. Veri girişi: Temiz veriler, hedef sisteme girilir ve anlaşılabilir bir dile çevrilir. 4. İşleme: Veriler, makine öğrenme algoritmaları kullanılarak yorumlanır. 5. Veri çıktısı: Veriler, grafikler, videolar, resimler veya düz metin gibi formatlarda sunulur. 6. Veri depolama: Tüm veriler, ileride kullanılmak üzere saklanır.
    5 kaynak

    Araştırma ve veri toplama nedir?

    Araştırma ve veri toplama, bilimsel süreçlerin temel adımlarıdır. Araştırma, belirli bir konu hakkında bilgi ve kanıt toplamak için sistematik bir şekilde yapılan çalışmadır. Veri toplama ise, araştırma için gerekli bilgilerin elde edilmesi sürecidir. Bu süreçte kullanılan bazı yöntemler şunlardır: Anketler: Çok sayıda kişiden hızlı veri toplamak için kullanılır. Gözlem: Durumu veya davranışı doğrudan izleyerek veri toplamayı içerir. Röportajlar: Derinlemesine bilgi toplamak için birebir veya grup halinde yapılan görüşmelerdir. İkincil veri kaynakları: Daha önce toplanmış verilerin kullanılmasıdır. Deney: Değişkenlerin manipüle edilerek kontrollü ortamda veri toplama yöntemidir.
    5 kaynak

    Veri toplama nedir?

    Veri toplama, istatistiksel çalışmalarda ve analizlerde kullanılmak üzere farklı kaynaklardan bilgi toplanması sürecidir. Bu süreç, aşağıdaki adımları içerir: 1. Problem Tanımı: Çözülecek problemin ve araştırma hedeflerinin belirlenmesi. 2. Çalışma Tasarımı: Popülasyonun veya örneklemin, örnekleme yönteminin, toplanacak veri türünün ve veri toplama yönteminin belirlenmesi. 3. Veri Toplama Araçlarının Hazırlanması: Anket, gözlem protokolü veya görüşme gibi araçların açık, kesin ve anlaşılır şekilde hazırlanması. 4. Örnek Seçimi: Temsiliyet sağlamak için rastgele veya uygun bir örnekleme yöntemiyle örnek seçilmesi. 5. Veri Toplama: Hazırlanan araçlar ve seçilen örneklem kullanılarak veri toplama işleminin gerçekleştirilmesi. 6. Veri Doğrulaması: Verilerin doğru ve güvenilir olduğundan emin olmak için doğrulanması. 7. Veri Analizi: Toplanan verilerin istatistiksel teknikler ve analitik araçlar kullanılarak kalıpları, ilişkileri ve eğilimleri belirlemek için analiz edilmesi.
    5 kaynak

    Nitel veri analizi yöntemleri nelerdir?

    Nitel veri analizi yöntemleri şunlardır: 1. Gözlem: Bir olgu, durum veya olay için detaylı gözlemleme yöntemi. 2. Etnometodoloji: Toplumsal düzenin üretimindeki rollerini tespit etmek için günlük hayattaki olayların incelenmesi. 3. Örnek olay çalışması: Gerçekliğin bir örnek üzerinden elde edilmeye çalışılması. 4. İçerik ve söylem analizi: Görsel, sesli, doküman gibi verilerin incelenmesi. 5. Fenomenoloji: Birey perspektifli olarak olay ve olguların betimleyici bir tutumla incelenmesi. 6. Weberyan yöntem: Bir olgunun birden fazla gerçekliğin sonucu olabileceği göz önünde bulundurularak değerlendirilmesi. Diğer yöntemler arasında tematik analiz, anlatı analizi ve üçgenleme de yer alır.
    5 kaynak

    Tarih aralığına göre veri çekme nasıl yapılır?

    Tarih aralığına göre veri çekme işlemleri, farklı programlar ve veri tabanlarında çeşitli yöntemlerle yapılabilir: 1. Microsoft SQL Server (MSSQL)'de, bugünün tarihine ve belirli bir tarih aralığına göre veri çekmek için GETDATE() ve DATEADD() fonksiyonları kullanılır: - Bugünün tarihine eşit kayıtları seçmek: `WHERE OrderDate = CONVERT(date, GETDATE())`. - Son üç gün içindeki kayıtları seçmek: `WHERE OrderDate BETWEEN DATEADD(day, -3, GETDATE()) AND GETDATE()`. 2. Excel'de, tarih aralığına göre veri toplamak için SUMIFS fonksiyonu ve Pivot Tablolar kullanılabilir: - SUMIFS fonksiyonu: Toplamak istediğiniz değerlerin sütunu, tarihlerin bulunduğu sütun ve istenen tarih aralığını kriter olarak belirlersiniz. - Pivot Tablolar: Tarih sütununu filtre olarak kullanarak verilerinizi gruplayabilir ve toplayabilirsiniz. 3. MySQL'de, son 15 günün verilerini çekmek için `WHERE tarih BETWEEN DATE_SUB( CURDATE() ,INTERVAL 15 DAY ) AND CURDATE()` ifadesi kullanılır.
    5 kaynak

    Bilimsel araştırmalarda veri analizi neden önemlidir?

    Bilimsel araştırmalarda veri analizi önemlidir çünkü bu süreç, araştırmaların bilimsel temellere dayanmasını sağlar. İşte veri analizinin bilimsel araştırmalardaki diğer bazı kritik rolleri: Verilerin yapılandırılması ve anlamlandırılması. Araştırma sorularının yanıtlanması. Sonuçların genellenebilirliği. Bilimsel tutarlılığın sağlanması. Kanıtlara dayalı kararlar.
    5 kaynak