• Buradasın

    Derinlemesine araştırmada veri analizi nasıl yapılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Derinlemesine araştırmada veri analizi, aşağıdaki adımları içerir:
    1. Amaçların Belirlenmesi: Analizin kapsamı, nedeni, ölçme tekniği ve hedeflenen sonuç belirlenir 45.
    2. Soruların Belirlenmesi: Analizin amacına yönelik sorular sorulur 45.
    3. Veri Toplama: Doğrulanmış kaynaklardan, verilerin toplanma tarihi ve kaynağına dikkat edilerek veri toplanır 4.
    4. Veri İşleme ve Temizleme: Veriler işlenip organize edilir, hatalı bilgiler arındırılır 45.
    5. Veri Modelleme: Veriler modellenir, fazlalık bilgiler elimine edilir 5.
    6. Analiz ve Yorumlama: Veriler, istatistiksel analiz, tematik analiz, içerik analizi gibi yöntemlerle analiz edilir ve sonuçlar yorumlanır 245.
    7. Görselleştirme: Veriler, grafiksel olarak görselleştirilir 4.
    Derinlemesine araştırmalarda genellikle tematik analiz, içerik analizi, söylem analizi ve anlatı analizi gibi nitel veri analizi yöntemleri kullanılır 2.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. alphatez.com
        1
      2. verianalizi.yaptirma.com.tr
        2
      3. miesofficial.com
        3
      4. natro.com
        4
      5. iienstitu.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Tekrarlanan veriler nasıl analiz edilir?

    Tekrarlanan veriler, veri analizi sürecinde veri temizleme aşamasında analiz edilir. Bu aşamada yapılan işlemler şunlardır: 1. Tekrarlanan Kayıtların Ayıklanması: Verilerdeki aynı veya benzer kayıtların tespit edilip çıkarılması. 2. Hatalı Kısımların Düzeltilmesi: Veri girişlerindeki hataların düzeltilmesi. 3. Konuyla Alakasız Bilgilerin Ayrılması: Analizle ilgili olmayan verilerin filtrelenmesi. Bu işlemler, verilerin standart bir formata dönüştürülmesini ve sadece analiz için gerekli olan bilgilerin kalmasını sağlar.
    5 kaynak

    Knime veri analizi nasıl yapılır?

    KNIME ile veri analizi yapmak için aşağıdaki adımlar takip edilebilir: 1. KNIME'i indirip kurmak: KNIME'in resmi web sitesinden en son sürümü indirip kurulum adımlarını izlemek gerekmektedir. 2. Yeni bir iş akışı projesi oluşturmak: KNIME'i başlattıktan sonra "Dosya" menüsünden "Yeni" seçeneğini seçip yeni bir iş akışı oluşturmak gerekir. 3. Veriyi içe aktarmak: "Dosya Okuyucu" (File Reader) düğümünü kullanarak CSV veya Excel gibi bir formatta olan verileri yüklemek gerekir. 4. Veriyi temizlemek ve dönüştürmek: Gereksiz sütunları çıkarmak ve verileri filtrelemek için "Sütun Filtresi" (Column Filter) ve "Eksik Değer" (Missing Value) düğümlerini kullanmak gerekmektedir. 5. Veriyi görselleştirmek: Trendleri ve kalıpları incelemek için "Çizgi Grafiği" (Line Plot), "Histogram" ve "Dağılım Grafiği" (Scatter Plot) gibi düğümleri kullanmak faydalıdır. 6. Makine öğrenimi modeli oluşturmak: Verileri eğitim ve test setlerine ayırmak için "Bölümlendirme" (Partitioning) düğümünü kullanmak ve ardından uygun bir makine öğrenimi modelini (örneğin, Karar Ağacı veya Rastgele Orman) uygulamak gerekmektedir. 7. Model performansını değerlendirmek: Modelin başarısını ölçmek için "Skorer" (Scorer) düğümünü kullanarak doğruluk, hassasiyet ve geri çağırma gibi metrikleri hesaplamak gerekir. KNIME, Python ve R gibi diğer programlama dilleriyle de entegre olabilir ve bu sayede daha gelişmiş analizler yapmak mümkündür.
    5 kaynak

    ETL veri analizi nedir?

    ETL veri analizi, birden çok kaynaktan gelen verilerin harmanlanarak büyük ve merkezi bir depoda birleştirme işlemidir. ETL süreci üç ana aşamadan oluşur: 1. Çıkartma (Extract). 2. Dönüştürme (Transform). 3. Yükleme (Load). ETL, ham verileri analiz için uygun bir formata dönüştürerek iş zekası, makine öğrenimi ve veri analizi süreçlerini destekler.
    5 kaynak

    Tezde veri analizi nasıl yapılır?

    Tezde veri analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Araştırma sorusu ve hipotez belirleme. 2. Veri toplama. 3. Verilerin düzenlenmesi ve temizlenmesi. 4. İstatistiksel analiz yönteminin seçilmesi. 5. Veri analizi yapma. 6. Sonuçların yorumlanması ve raporlama. Tezde veri analizi yapmak karmaşık ve zaman alıcı olabilir. Tezde veri analizi yapmak için kullanılabilecek bazı programlar şunlardır: SPSS; Excel; R; Python; SAS.
    5 kaynak

    Görüşme analizinde hangi yöntem kullanılır?

    Görüşme analizinde nitel araştırma yöntemleri kullanılır. Bu yöntemler arasında öne çıkanlar şunlardır: 1. Yarı Yapılandırılmış Görüşme: Görüşme sorularının bazılarının açık uçlu, bazılarının ise kapalı uçlu olduğu ve görüşmenin gidişatına göre soruların değiştirilebileceği yöntemdir. 2. Odak Grup Görüşmesi: Araştırma konusuyla ilgili özellikler taşıyan 6-12 kişilik bir gruba sorular sorularak farklı fikirlerin tespit edildiği yöntemdir. 3. İçerik Analizi: Görüşme verilerinin kodlama yöntemiyle sınıflandırılması ve analiz edilmesi yöntemidir. Ayrıca, görüşmenin yapıldığı ortamın ve katılımcıların beden dilinin gözlemlenmesi de analiz sürecinde önemli bir yer tutar.
    5 kaynak

    Araştırma verileri nasıl toplanır?

    Araştırma verileri çeşitli yöntemlerle toplanabilir: Anket: Katılımcıların cevaplaması için hazırlanan soru listesidir. Görüşme: Katılımcılara sorular sorularak veri toplanır. Gözlem: Olaylar, nesneler ve varlıkların davranışları ve özellikleri izlenir ve kaydedilir. Doküman/Kayıt İncelemesi: Yayınlanmış istatistikler, veri tabanları, log kayıtları veya gazete arşivleri gibi belgeler incelenir. Deney: Belirlenen değişkenler üzerinde deney yapılarak veri elde edilir. Veri toplama yöntemi, araştırmanın amacına ve kapsamına göre belirlenir.
    5 kaynak

    Eğitimde veri analizi yöntemleri nelerdir?

    Eğitimde veri analizi yöntemleri şunlardır: 1. Test ve sınav sonuçları değerlendirmesi: Öğrencilerin bilgi seviyesini analiz etmek için kullanılır. 2. Katılım takibi: Ders içi etkinliklere katılım düzeyi, öğrencinin motivasyonu ve öğrenme sürecine olan ilgisini gösterir. 3. Ödev ve proje incelemesi: Öğrencilerin yaratıcılıkları, problem çözme yetenekleri ve derinlemesine araştırma becerilerini değerlendirir. 4. Anket ve geribildirim analizleri: Öğrencilerin kendi öğrenme süreçlerine ilişkin görüşlerini objektif sonuçlarla ilişkilendirmeyi sağlar. Veri analitiği araçları: - Öğrenme Yönetim Sistemleri (LMS): Öğrenci etkinliklerini takip ederek analiz yapar. - Veri görselleştirme yazılımları: Tableau ve Power BI gibi araçlar, karmaşık verileri görselleştirir. - İstatistik ve tahmin analiz araçları: SPSS ve R, geçmiş performans üzerine tahmin analizi yapar. - Öğrenci analiz platformları: ExamSoft, öğrenci performansı ve öğrenme eksikliklerini değerlendirmek için detaylı raporlar üretir. Ayrıca, yapay zeka ve makine öğrenimi gibi teknolojiler de öğrenci verilerini analiz ederek kişiselleştirilmiş eğitim önerileri sunar.
    5 kaynak