• Buradasın

    Veri toplamada dikkat edilmesi gereken ilkeler nelerdir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Veri toplamada dikkat edilmesi gereken bazı temel ilkeler şunlardır:
    1. Veri Toplama Yöntemi: Araştırmanın planlama aşamasında uygun veri toplama yöntemi belirlenmelidir 12. Yöntem, araştırmanın kapsamı, süresi, kaynakları ve ekip büyüklüğüne göre seçilmelidir 1.
    2. Tarafsızlık: Veri toplama sürecinde tarafsızlık son derece önemlidir 12. Yanlı davranmak, sonuçların güvenilirliğini zedeler 1.
    3. İzin Alma: Çalışmanın yürütüleceği alanda yasal izinler gerekiyorsa, bunlar veri toplama sürecine başlamadan önce alınmalıdır 1.
    4. Veri Toplama Aracı: Belirlenen yönteme uygun bir veri toplama aracı (anket, görüşme soruları, gözlem çizelgesi) hazırlanmalıdır 12.
    5. Pilot Çalışma: Geliştirilen veri toplama aracı, küçük bir grup üzerinde denenmelidir 1. Bu aşamada olası problemler tespit edilip düzeltilmelidir 1.
    6. Yeterli Veri Toplama: Gereğinden az ya da fazla veri toplanması çalışmanın kalitesini düşürebilir 12.
    7. Kaynak Çeşitliliği: Farklı bakış açılarını ve senaryoları yakalamak için birçok kaynaktan veri toplanmalıdır 4.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. tezyardimplatformu.com
        1
      2. 2
      3. stgm.org.tr
        3
      4. docs.ultralytics.com
        4
      5. spssanaliz.com.tr
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Veri analizinde hangi sorular sorulur?

    Veri analizinde sorulan sorular, analizin amacına ve türüne göre değişiklik gösterebilir. İşte bazı temel sorular: 1. Hedef Belirleme: Analizden ne tür bir sonuç veya çözüm bekleniyor? Örneğin, "Bu ay hangi ürünler en çok satıldı?". 2. Veri Toplama: Hangi kaynaklardan veri toplanacak? Veriler nasıl elde edilecek?. 3. Veri Temizleme: Toplanan veriler eksik, tutarsız veya hatalı olabilir mi? Bu veriler nasıl düzeltilmeli veya ayıklanmalı?. 4. Veri Analizi: Verilerdeki kalıplar, eğilimler ve ilişkiler nasıl ortaya çıkarılacak? İstatistiksel analizler veya diğer yöntemler kullanılacak mı?. 5. Sonuçların Yorumlanması: Analiz sonuçları ne anlama geliyor? Bu sonuçlar başlangıçta sorulan soruyu nasıl yanıtlıyor?. Bu sorular, veri analiz sürecinin verimli ve doğru bir şekilde ilerlemesi için önemlidir.
    5 kaynak

    Veri analizi ve veri işleme arasındaki fark nedir?

    Veri analizi ve veri işleme kavramları birbiriyle ilişkili olsa da farklı anlamlar taşır: 1. Veri İşleme: Ham verilerin toplanması, düzenlenmesi, analiz edilmesi ve sonuçların yorumlanması sürecidir. 2. Veri Analizi: Veri işleme sürecinin bir aşaması olup, temizlenmiş ve dönüştürülmüş verilerin incelenmesi ve yorumlanmasıdır.
    5 kaynak

    Veri sorumlusu ve veri işleyen arasındaki fark nedir?

    Veri sorumlusu ve veri işleyen arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Veri Sorumlusu: Kişisel verilerin işleme amaçlarını ve vasıtalarını belirleyen, veri kayıt sisteminin kurulmasından ve yönetilmesinden sorumlu olan gerçek veya tüzel kişidir. 2. Veri İşleyen: Veri sorumlusunun verdiği yetkiye dayanarak onun adına kişisel verileri işleyen, veri sorumlusunun organizasyon yapısı dışında yer alan gerçek veya tüzel kişidir. Özetle, veri sorumlusu verilerin genel yönetimini yaparken, veri işleyen bu verilerin belirli işlemler için teknik olarak işlenmesinden sorumludur.
    5 kaynak

    Veri odaklı yönetim nasıl yapılır?

    Veri odaklı yönetim yapmak için aşağıdaki adımlar izlenmelidir: 1. Doğru Verileri Toplamak: İşletmenin hedefleriyle uyumlu, kaliteli ve anlamlı verilerin toplanması önemlidir. 2. Veri Analizi İçin Doğru Araçları Kullanmak: Yapay zeka destekli analiz araçları gibi uygun araçların seçilmesi, verilerden anlamlı içgörüler çıkarılmasını kolaylaştırır. 3. Veriyi Yorumlamak ve Anlamlandırmak: Toplanan verilerin ne anlama geldiği ve hangi sonuçların çıkarılabileceği belirlenmelidir. 4. Veriye Dayalı Kararlar Almak: Analiz sonuçlarına dayanarak objektif ve ölçülebilir kararlar alınmalıdır. 5. Sonuçları Ölçmek ve Sürekli İyileştirmek: Alınan kararların etkileri düzenli olarak izlenmeli ve değerlendirilmelidir. Ayrıca, veri odaklı bir kültür oluşturmak, çalışanların veri okuryazarlığını artırmak ve veri paylaşımını teşvik eden şeffaf bir ortam yaratmak da önemlidir.
    5 kaynak

    Veri işleyenin sorumlulukları nelerdir?

    Veri işleyenin sorumlulukları, 6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu (KVKK) kapsamında şunlardır: 1. Veri Sorumlusunun Talimatlarına Uyma: Veri işleyen, veri sorumlusunun verdiği yetkiyle onun adına kişisel verileri işler ve sadece veri sorumlusunun talimatları doğrultusunda hareket eder. 2. Gizlilik ve Güvenlik Tedbirleri: Kişisel verilerin güvenliğini sağlamak için uygun teknik ve idari tedbirleri almak zorundadır. 3. Veri İhlali Bildirimi: Kişisel verilerin hukuka aykırı olarak ele geçirilmesi durumunda bunu ivedilikle veri sorumlusuna ve ilgili kişiye bildirmek zorundadır. 4. Alt İşleyen Kullanımı: Veri işleyen, veri sorumlusu adına kişisel verileri işlerken başka bir veri işleyen kullandığında, bu kişinin de gerekli güvenlik önlemlerini almasını sağlamakla yükümlüdür.
    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

    Veri işlem türleri nelerdir?

    Veri işleme türleri şunlardır: 1. Tek Kullanıcılı Programlama: Kişisel kullanım için tek bir kişi tarafından yapılan veri işleme. 2. Çoklu Programlama: Merkezi İşlem Biriminde (CPU) aynı anda birden fazla programın depolanması ve yürütülmesi. 3. Gerçek Zamanlı İşleme: Kullanıcının bilgisayar sistemiyle doğrudan temas kurmasını sağlayan, çevrimiçi ve etkileşimli veri işleme. 4. Çevrimiçi İşleme: Verilerin doğrudan girilmesi ve yürütülmesi, verilerin önce depolanmaması veya biriktirilmemesi. 5. Zaman Paylaşımı İşleme: Birden fazla kullanıcının çevrimiçi bir bilgisayar sisteminin kaynaklarını paylaşması. 6. Dağıtılmış İşlem: Çeşitli bilgisayarların bir bilgisayar ağı üzerinden birbirine bağlı kalması ve veri işleme. Ayrıca, veri işleme fonksiyonları arasında doğrulama, sıralama, özetleme, toplama, analiz ve raporlama gibi aşamalar da yer alır.
    5 kaynak