• Buradasın

    Veri kaynakları kaça ayrılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Veri kaynakları iki ana kategoriye ayrılır: birincil ve ikincil 12.
    1. Birincil Veri Kaynakları: Araştırmacının anket, ölçek, deney ve gözlem gibi doğrudan yöntemlerle elde ettiği verilerdir 12. Örnekler arasında mail, telefon, online araçlar ve doğrudan birebir görüşmeler bulunur 1.
    2. İkincil Veri Kaynakları: Başka bir kaynakta paylaşılmış, yayımlanmış veya derlenmiş olan verilerdir 12. Örnekler arasında TÜİK verileri, bakanlıklar, OECD, Dünya Sağlık Örgütü (WHO) ve Eurostat gibi kamu ve uluslararası kuruluşların verileri yer alır 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. tahliz.com
        1
      2. questionpro.com
        2
      3. 3
      4. liliapp.com.tr
        4
      5. avys.omu.edu.tr
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Veri nedir ve örnekleri?

    Veri, olaylar, durumlar veya gözlemlerden elde edilen ham bilgi olarak tanımlanır. Veri örnekleri: - Gündelik yaşam: Akıllı saatler tarafından toplanan kalp atış hızı ve uyku düzeni verileri. - İş dünyası: Müşteri alışkanlıklarını analiz eden şirket verileri, satış tahminleri ve stok yönetimi. - Kamu ve toplum: Hükümetler tarafından sağlık, eğitim ve ekonomi politikalarını şekillendirmek için kullanılan veriler. - Teknoloji: Sosyal medyada bir gönderiye yapılan beğeni sayısı, web sitesini ziyaret eden kişi sayısı, hava sıcaklıkları. - Bilgisayar bilimi: Bilgisayar programlarında kullanılan, manipülasyon veya hesaplama amacı ile toplanan veriler.
    5 kaynak

    Veri katmanı nedir?

    Veri katmanı, veri ambarının temel mimarisinde yer alan ve verilerin depolandığı katmandır. Ayrıca, yazılım mimarisinde veri katmanı şu anlamlara da gelebilir: Veritabanı katmanı: Yazılımın veri tabanı bağlantılarının yapıldığı ve veri işlemlerinin gerçekleştirildiği katman. Çok katmanlı mimaride veri katmanı: Uygulamaya verilerin çekildiği ve kullanıcı tarafından girilen verilerin veritabanına kaydedildiği katman.
    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

    Hazır veri kaynakları nelerdir?

    Hazır veri kaynakları çeşitli alanlarda ve konularda veri sunan birçok platformdan temin edilebilir. İşte bazı öne çıkan kaynaklar: 1. Kaggle: Makine öğrenimi yarışmalarına ev sahipliği yapan ve binlerce veri setini ücretsiz olarak sunan bir platform. 2. UCI Machine Learning Repository: University of California Irvine tarafından sunulan, 450'den fazla veri seti içeren ve modellemeye hazır veri setleri sunan bir depo. 3. Data.gov: ABD hükümetinin halka açık veri setlerini içeren, araştırmalar ve veri görselleştirmeleri için birçok kaynak sunan bir platform. 4. Google Cloud Public Datasets: Google Cloud üzerinden erişilebilen, çeşitli analizler için kullanılabilecek çok sayıda veri setini ücretsiz olarak sunan bir kaynak. 5. World Bank Open Data: Finanstan hizmet sunum göstergelerine kadar her konu hakkında eğitim istatistikleri sunan bir platform. 6. IMF Economic Data: Küresel finansal istikrar raporları ve döviz kurları gibi verileri içeren bir kaynak. 7. Reddit: Müzik satışları, akademik torrents gibi çeşitli veri setlerine erişim sağlayan bir sosyal haber sitesi.
    5 kaynak

    Veri depolamada hangi katmanlar vardır?

    Veri depolamada genellikle beş ana katman bulunur: 1. Depolama Katmanı: Verilerin fiziksel olarak saklandığı sunucu ağını temsil eder. 2. Ağ Katmanı: Verilerin kullanıcı cihazları ile veri merkezleri arasında taşınmasını sağlayan internet bağlantısını içerir. 3. Yönetim Katmanı: Kullanıcıların dosyalarını organize ettiği, erişim izinlerini düzenlediği ve depolama alanlarını yönettiği platformdur. 4. Meta Veri Katmanı: Veri ambarı hakkındaki bilgilerin depolandığı katmandır; verilerin anlamı, kökeni ve kullanımı hakkında bilgiler içerir. 5. Veri İşleme Katmanı: Toplanan verilerin analiz edildiği ve dönüştürüldüğü katmandır; makine öğrenimi ve yapay zeka modelleri kullanılır.
    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

    Birincil veri nedir?

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