• Buradasın

    Derin analiz ne işe yarar?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Derin analiz, büyük veri kümelerinden anlamlı sonuçlar çıkarma yeteneği ile çeşitli alanlarda fayda sağlar:
    1. Finans: Derin öğrenme algoritmaları, finansal tahminleri iyileştirir ve risk yönetimini optimize eder 23. Hisse senedi fiyat tahmini ve dolandırıcılık tespiti gibi konularda kullanılır 13.
    2. Sağlık Hizmetleri: Hastaların hastalık eğilimlerini analiz ederek sağlık çalışanlarının doğru teşhis ve tedavi kararları almasına yardımcı olur 1.
    3. Siber Güvenlik: Bilinen tehditlerden oluşan bir veritabanına yanıt vermek yerine, yeni ve şüpheli etkinlikleri tanıyarak gelişmiş tehditleri tespit eder 1.
    4. Görüntü ve Ses İşleme: Nesne tanıma, yüz tanıma ve konuşma tanıma gibi görevlerde kullanılır 3.
    5. Pazarlama: Veri madenciliği ve öneri sistemleri ile müşteri içgörüleri sağlar 3.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. oracle.com
        1
      2. teknolojiakademisi.com
        2
      3. strasam.org
        3
      4. piapiri.com
        4
      5. getmidas.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Derinlemesine araştırmada veri analizi nasıl yapılır?

    Derinlemesine araştırmada veri analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Toplama: Araştırmanın amacına yönelik verilerin toplanması ve kaydedilmesi. 2. Veri Temizleme ve Düzenleme: Toplanan veriler genellikle eksik, hatalı veya tutarsızdır. 3. Veri Keşfi ve Görselleştirme: Veri setindeki desenleri ve ilişkileri keşfetmek için istatistiksel ve görselleştirme teknikleri kullanılır. 4. Veri Analizi: Keşfedilen desenleri ve ilişkileri daha derinlemesine incelemek için istatistiksel analiz ve veri madenciliği teknikleri kullanılır. 5. Sonuçların Yorumlanması: Veri analizi sonuçları, işletmenin veya araştırmanın amacına yönelik belirli bir soruyu cevaplamak için yorumlanır. 6. Sonuçların Sunumu: Son olarak, veri analizi sonuçları raporlar, sunumlar veya görseller aracılığıyla sunulur.
    5 kaynak

    Analiz ve tahlil aynı şey mi?

    Analiz ve tahlil kavramları genellikle aynı şeyi ifade eder. Tahlil, bir maddeyi incelemek amacıyla, bileşimindeki yalın cisimlerin niteliğini veya niceliğini anlamak için yapılan işlem, çözümleme veya analiz anlamına gelir. Analiz ise bir konuyu temel parçalarına ayırarak, daha sonra bu parçaları ve aralarındaki ilişkileri tanımlayarak sonuca gitme yoludur.
    5 kaynak

    İrdeleme ve analiz aynı şey mi?

    İrdeleme ve analiz kavramları benzer anlamlara sahip olsa da tam olarak aynı şey değildir. İrdeleme, bir konuyu, sorunu veya durumu derinlemesine inceleme, eleştirel bakma ve konuyla ilgili her bağıntıyı ayrıntılı olarak düşünme sürecidir. Analiz ise bir bütünü parçalara ayırıp detaylı bir şekilde inceleme, onun yapısını ve ögelerini açıklama sürecidir.
    5 kaynak

    Analiz araçları nelerdir?

    Analiz araçları, veri analizi ve iş süreçlerinde kullanılan çeşitli yazılım ve teknolojilerdir. İşte bazı popüler analiz araçları: 1. Veri Analizi ve Raporlama Araçları: - Microsoft Excel: Veri analizi, grafik oluşturma ve işlevlerle hesaplamalar için kullanılır. - SQL: Veri tabanlarında depolanan verilere erişmek ve sorgulamak için kullanılır. - Tableau: Veri analizi ve görselleştirme için ideal bir araçtır. - Power BI: Veri analizi, görselleştirme ve paydaşlarla veri odaklı iletişim için kullanılır. - Google Analytics: Web sitesi ve dijital platformlardaki veri analizi ve performans ölçümü için kullanılır. 2. Programlama Dilleri: - Python ve R: Veri analizi, modelleme ve raporlama için güçlü araçlar sunar. 3. Süreç Haritalama Araçları: - Microsoft Visio: İş süreçlerini modellemek ve akış diyagramları oluşturmak için kullanılır. - Lucidchart: İş akışları ve organizasyon şemaları oluşturmak için çevrimiçi diyagram aracı. 4. İş Akışı ve Proje Yönetimi Araçları: - Jira: Projeleri izlemek ve görevleri atamak için kullanılır. - Trello: Proje yönetimi ve iş akışlarını organize etmek için görev yönetim aracı. 5. Yapay Zeka Destekli Araçlar: - SAS Analytics: İstatistiksel analiz ve veri madenciliği için kullanılır. - KNIME ve RapidMiner: Makine öğrenimi ve öngörücü analizler yapar.
    5 kaynak

    Derin öğrenme nedir?

    Derin öğrenme, makine öğrenmesinin bir alt dalı olup, yapay zekâ teknolojisidir ve insan beyni hücrelerinden esinlenerek modellenen algoritmalar kullanır. Çalışma prensibi şu şekildedir: 1. Veri Toplama: Bilgisayarın öğrenmesi için büyük miktarda veri toplanır. 2. Veri Hazırlama: Veriler temizlenir ve işlenir. 3. Model Kurma: Yapay sinir ağları adı verilen yapı taşlarından oluşan bir model kurulur. 4. Eğitim (Öğrenme): Model, veriyi analiz eder ve tahminler yapar, bu tahminler kontrol edilir ve hatalar hesaplanır. 5. Test Etme: Model, daha önce karşılaşmadığı verilerle test edilir. 6. Kullanma: Eğitilen ve test edilen model, gerçek dünyada kullanılmaya hazırdır. Kullanım alanları arasında: - Sanal asistanlar (Siri, Alexa). - Yüz tanıma. - Otonom araçlar. - Sağlık sektörü (hastalık teşhisi). - Finans (algoritmik ticaret, dolandırıcılık tespiti).
    5 kaynak

    En çok kullanılan teknik analiz yöntemleri nelerdir?

    En çok kullanılan teknik analiz yöntemleri şunlardır: 1. Grafik Formasyonları: Trend çizgileri, destek ve direnç seviyeleri, çanak oluşumları, omuz-baş-omuz formasyonları gibi grafiklerin yorumlanması. 2. Teknik Göstergeler ve İndikatörler: Hareketli ortalamalar, RSI (Göreceli Güç Endeksi), MACD (Hareketli Ortalama Yakınsama/Uzaksama), Stokastik Osilatör, Bollinger Bantları gibi matematiksel formüllerle hesaplanan araçlar. 3. Hacim Analizi: Fiyat hareketlerine eşlik eden işlem hacminin incelenmesi, fiyat değişimlerinin gücünü ve tutarlılığını belirlemeye yardımcı olur. 4. Trend Analizi: Fiyat hareketlerinin genel eğilimini belirlemede kullanılır, farklı zaman dilimlerinde (kısa, orta, uzun vadeli) uygulanabilir. 5. Fibonacci Seviyeleri: Fiyat hareketlerini analiz etmek ve gelecekteki fiyat seviyelerini tahmin etmek için kullanılan, belirli oranlara dayanan seviyeler. 6. Elliott Dalga Teorisi: Finansal piyasalardaki döngüsel dalgalanmaları analiz etmeye yönelik bir teori.
    5 kaynak

    Hangi analiz yöntemi seçilmeli?

    Analiz yöntemi seçimi, verilerin türüne, analizin amacına ve beklenen sonuçlara bağlı olarak değişir. İşte bazı yaygın analiz yöntemleri ve kullanım alanları: 1. Tanımlayıcı İstatistikler: Verilerin genel özelliklerini anlamak için kullanılır. 2. Korelasyon Analizi: İki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi ölçmek için kullanılır. 3. Regresyon Analizi: Bir bağımlı değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi inceler. 4. Hipotez Testi: Araştırma sorularının doğruluğunu test etmek için kullanılır. 5. Zaman Serisi Analizi: Verilerin zaman içinde nasıl değiştiğini inceler. 6. Veri Madenciliği: Büyük veri setlerinde gizli kalmış örüntüleri ve ilişkileri keşfetmeye yönelik bir yöntemdir. Ayrıca, metin analizi ve tahmine dayalı analiz gibi diğer yöntemler de veri analizinde etkili olabilir.
    5 kaynak