• Buradasın

    Veri toplamada dikkat edilmesi gereken ilkeler nelerdir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Veri toplamada dikkat edilmesi gereken bazı ilkeler:
    • Amaç saptanmalıdır 13.
    • Hangi verilerin toplanacağı belirlenmelidir 13.
    • Veri toplama yöntemi seçilmelidir 13.
    • Değerlendirmenin nasıl ve kim tarafından yapılacağı belirlenmelidir 13.
    • Verilerin nasıl saklanacağı ve kullanıcıların nasıl yararlanacağı belirlenmelidir 1.
    • Veri doğru, güvenilir, kullanılabilir, yararlı ve tam olmalıdır 1.
    • Yanlılık olmamasına dikkat edilmelidir 5.
    • Veri toplama elemanları eğitilmelidir 4.
    • Veri toplama planı özenle uygulanmalıdır 4.
    Ayrıca, kişisel verilerin toplanması durumunda, veri sorumlusunun aydınlatma yükümlülüğü gibi yasal düzenlemelere de dikkat edilmelidir 2.
    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 analizi ve veri işleme arasındaki fark nedir?

    Veri analizi ve veri işleme arasındaki temel farklar şunlardır: Amaç: Veri analizi, verilerin anlamını çıkarma sürecidir ve verileri grafikler, tablolar veya diğer görsel öğeler aracılığıyla görselleştirme, veriler arasında ilişkileri bulma ve trendleri izleme gibi işlemleri içerir. Veri işleme, verilerin anlaşılır ve erişilebilir bir şekilde çerçevelenmesini sağlayarak organizasyon, yapılandırma ve sunum yönlerini vurgular. Kapsam: Veri analizi, veri işlemenin bir alt kümesidir ve daha derinlemesine bir inceleme gerektirir. Veri işleme, verilerin dönüştürülmesi ve yapılandırılması sürecini kapsar. Kullanım: Veri analizi, doğru yorumlamayla gelecekteki stratejiler ve kararlar için değerli bilgiler sağlar. Veri işleme, verilerin sadece anlaşılır hale getirilmesini hedefler. Özetle, veri analizi daha kapsamlı ve derinlemesine bir süreç iken, veri işleme verilerin daha erişilebilir hale getirilmesi için yapılan daha temel bir işlemdir.
    5 kaynak

    Veri işleyenin sorumlulukları nelerdir?

    Veri işleyenin sorumlulukları şunlardır: Kişisel verilerin hukuka aykırı işlenmesini önleme. Kişisel verilere hukuka aykırı olarak erişilmesini önleme. Verilerin muhafazasını sağlama. Veri sorumlusunun talimatlarına uyma. Veri işleme süreçlerinde kullanılacak metotlar ve araçlar gibi işleme faaliyetinin nasıl yürütüleceğine ilişkin süreçleri yönetme. Veri işleyen, veri sorumlusu ile arasındaki sözleşme hükümlerine göre hareket eder. Avukatlar ve mali müşavirler gibi meslek mensupları, işledikleri verilerin hangi amaçla işleneceği, ne kadar saklanacağı gibi kanunen sorumlu oldukları hususlar nedeniyle veri işleyen değil, veri sorumlusu olarak kabul edilirler.
    5 kaynak

    Veri analizinde hangi sorular sorulur?

    Veri analizinde sorulan bazı sorular şunlardır: Hedef tanımı: Analizin amacı nedir? Hangi soruya yanıt aranıyor? Veri toplama: Hangi veriler toplanacak ve bu veriler hangi kaynaklardan elde edilecek? Veri temizleme: Hatalı, eksik ve yinelenen veriler nasıl ele alınacak? Analiz türü: Tanımlayıcı, tanısal, öngörücü veya kuralcı analiz yöntemleri hangileri olacak? Sonuç yorumu: Analiz sonuçları nasıl yorumlanacak ve başlangıçtaki hedeflerle nasıl ilişkilendirilecek? Karar alma: Elde edilen içgörüler, süreçleri iyileştirmek veya stratejileri optimize etmek için nasıl kullanılacak? Veri analizi sürecinde sorulan sorular, araştırmanın amacına, kullanılan tekniklere ve verinin doğasına bağlı olarak değişebilir.
    5 kaynak

    Veri odaklı yönetim nasıl yapılır?

    Veri odaklı yönetim yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Vizyonu belirlemek. 2. Veri kaynaklarını bulmak. 3. Verileri analiz etmek. 4. Strateji ve çözümleri belirlemek. 5. Kararı uygulamak ve etkilerini ölçmek. Ayrıca, veri odaklı yönetim için şu unsurlar da önemlidir: Veri kalitesi ve bütünlüğü. Analitik teknikler. Veri okuryazarlığı. Veri odaklı yönetim, iş verimliliğini artırma ve rekabet avantajı sağlama potansiyeline sahiptir.
    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 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 temel olarak üç ana kategoride incelenebilir: 1. Gerçek zamanlı işleme (Real-time Processing). 2. Toplu işleme (Batch Processing). 3. Hibrit yaklaşımlar. Ayrıca, veri işleme türleri şu şekilde de sınıflandırılabilir: Doğrulama (Validation). Sıralama (Sorting). Özetleme (Summarizaton). Toplama (Aggregation). Analiz (Analysis). Raporlama (Reporting). Sınıflandırma (Classification).
    5 kaynak