• Buradasın

    Tüik verileri nasıl analiz edilir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    TÜİK verileri, aşağıdaki süreçlerden geçerek analiz edilir:
    1. Örneklem Çalışması: TÜİK, Türkiye'nin farklı bölgelerinden temsili bir örneklem alarak veri toplar 12.
    2. Veri Toplama: Yüz yüze anketler, telefon görüşmeleri, online anketler ve idari kayıtlar gibi çeşitli yöntemlerle veriler toplanır 14.
    3. Veri Temizliği: Toplanan veriler, doğruluk ve güvenilirlik açısından temizlenir ve doğrulanır 1.
    4. İstatistiksel Analiz: İleri düzey istatistiksel yöntemler kullanılarak veriler analiz edilir, tutarsızlıklar ve eksiklikler ortadan kaldırılır 12.
    5. Raporlama: Analiz sonuçları, bültenler, raporlar ve online veri setleri aracılığıyla kamuoyuna sunulur 12.
    Bu veriler, ekonomik büyüme oranları, işsizlik, eğitim düzeyi ve sağlık hizmetlerine erişim gibi konularda bilgi sağlamak için kullanılır 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. beetekno.com
        1
      2. blog.remitly.com
        2
      3. omrantrk.com
        3
      4. cdn.istanbul.edu.tr
        4
      5. encazip.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Veri Analizi için hangi formüller kullanılır?

    Veri analizi için Excel'de kullanılan bazı önemli formüller şunlardır: 1. Temel Hesaplama Formülleri: - TOPLA: Hücre aralığındaki tüm sayıları toplar. - ORTALAMA: Bir hücre aralığındaki sayıların ortalamasını alır. - MAKS/MİN: Hücre aralığındaki en yüksek ve en düşük değeri bulur. - SAY: Sayısal değer içeren hücrelerin sayısını verir. 2. Mantıksal Formüller: - EĞER: Belirli bir koşul doğruysa bir değer, yanlışsa başka bir değer döndürür. - VE/YADA: Birden fazla koşulu kontrol etmenizi sağlar. - EĞERHATA: Bir formülde hata oluşursa, belirli bir değeri döndürmenizi sağlar. 3. Veriye Erişim ve Arama Formülleri: - DÜŞEYARA: Belirli bir değeri arar ve aynı satırdaki başka bir hücreden değeri döndürür. - İNDİS ve KAÇINCI: Daha karmaşık arama işlemleri için kullanılır. 4. Tarih ve Saat Formülleri: - BUGÜN: Günün tarihini verir ve güncellenir. - ŞİMDİ: Günün tarihini ve saatini verir. 5. Gelişmiş Veri Analiz Formülleri: - ÇOKEĞER: Birden fazla koşul altında belirli değerleri toplar. - ÇARPIM: Hücrelerdeki sayıları çarpar, özellikle finansal hesaplamalar için kullanışlıdır.
    5 kaynak

    Tekrarlanan ölçümlü veri analizi nedir?

    Tekrarlanan ölçümlü veri analizi, aynı bireylerin veya nesnelerin farklı zamanlarda ya da farklı koşullarda elde edilen ölçümlerinin karşılaştırılması sürecidir. Bu tür analizlerde, gözlemlerin bağımsızlığı ön şartı sağlanamadığı için bilinen varyans analizi tekniklerinin uygulanması mümkün değildir. Bu analiz, zaman içindeki değişimlerin istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını belirlemeye olanak tanır ve psikoloji, tıp, eğitim gibi çeşitli alanlarda yaygın olarak kullanılır.
    5 kaynak

    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 analizi için hangi istatistik yöntemleri kullanılır?

    Veri analizi için kullanılan bazı istatistik yöntemleri: Betimsel analiz (descriptive analysis). Çıkarımsal analiz (inferential analysis). Teşhis analizi (diagnostic analysis). Öngörücü analiz (predictive analysis). Regresyon analizi. Karar ağaçları. Kümeleme. Zaman serisi analizi. Ayrıca, metin analizi (text analysis) ve istatistiksel analiz gibi yöntemler de veri analizinde sıkça kullanılır.
    5 kaynak

    Kategorik veri analizi nasıl yapılır?

    Kategorik veri analizi yapmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: İki yönlü frekans tabloları: Kategorik verilerdeki örüntüleri ve bağlantıları görmek için kullanılır. Ki-kare testleri: Uyum iyiliği, bağımsızlık ve dağılıma uygunluk testlerinde kullanılır. Lojistik regresyon analizleri: Kategorik bağımlı değişkenli regresyon modelleri oluşturmak için kullanılır. Log-lineer modeller: Birden çok kategorik değişken arasındaki kompleks ilişkileri analiz etmek için kullanılır. Kategorik veri analizi için R-Project, SPSS, Minitab gibi istatistiksel analiz programları kullanılabilir. Kategorik veri analizi yaparken dikkat edilmesi gereken bazı noktalar: Beklenen frekanslar: Testlerin güvenilir olması için beklenen frekansların en az 5 olması istenir. Çapraz tablolar: Gözlemler, çapraz tablolar ile özetlenir. Test seçimi: Farklı veri türleri için farklı testler seçilmelidir. Kategorik veri analizi konusunda daha fazla bilgi edinmek için istmer.com ve acikders.ankara.edu.tr gibi kaynaklar kullanılabilir.
    5 kaynak

    Veri toplama ve analiz arasındaki fark nedir?

    Veri toplama ve veri analizi arasındaki temel fark, verilerin işleniş ve kullanım biçimidir: Veri toplama, belirli bir amaç doğrultusunda ham verilerin toplanması, sınıflandırılması ve depolanması sürecidir. Veri analizi, toplanan verilerin işlenerek anlamlı ve kullanışlı bilgilere dönüştürülmesi sürecidir. Veri analizi, veri toplamayı da içeren daha geniş bir kavramdır.
    5 kaynak

    Veri Analizi konusu zor mu?

    Veri analizi konusu, özellikle verilerin düzensiz ve kontrolsüz olduğu durumlarda zor olabilir. Veri analizi sürecinin bazı zorlukları: Veri temizliği. Araştırmacı önyargısı. Veri güvenliği. Veri analizi sürecini kolaylaştıran unsurlar: Teknoloji entegrasyonu. Yapay zeka kullanımı.
    5 kaynak