• Buradasın

    Getir'in verileri nasıl analiz edilir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Getir'in verileri, veri analizi süreci kapsamında aşağıdaki adımlarla incelenebilir:
    1. Hedef Belirleme: Analiz edilecek verilerin belirlenmesi ve hangi tekniklerin kullanılacağının planlanması 13.
    2. Veri Toplama: Anketler, müşteri geri bildirimleri, satış verileri gibi çeşitli kaynaklardan verilerin toplanması 23.
    3. Veri Temizleme: Hatalı, eksik veya tutarsız verilerin giderilmesi ve analiz için uygun hale getirilmesi 23.
    4. Veri Analizi: İstatistiksel yöntemler, makine öğrenimi ve veri madenciliği gibi teknikler kullanılarak verilerin yorumlanması 23.
    5. Sonuçların Sunumu: Analiz sonuçlarının grafikler, tablolar ve raporlar aracılığıyla görselleştirilmesi ve raporlanması 23.
    Bu süreçte Microsoft Excel, Tableau ve Python gibi araçlar ve programlama dilleri kullanılabilir 14.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. miesofficial.com
        1
      2. mediafy.com.tr
        2
      3. gtech.com.tr
        3
      4. iienstitu.com
        4
      5. natro.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    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

    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

    Analiz ne anlama gelir?

    Analiz, bir konuyu, veriyi veya durumu daha iyi anlamak amacıyla parçalara ayırarak inceleme ve bu parçalar arasında ilişkilerin keşfedilmesi sürecidir. Analiz kelimesi, farklı disiplinlerde çeşitli anlamlar taşır: Kimya: Bileşik maddeleri birbirinden ayırmak ve saf hallerinin özelliklerini tespit etmek için yapılan incelemeler. Edebiyat ve sosyoloji: Bir metin veya içeriği ayrıntılı olarak inceleme, kalıp ifadeler, terimler ve görsel unsurları değerlendirme. Finans: Şirketlerin mali durumunu değerlendirme ve gelecekteki performansı tahmin etme. İş dünyası: İş süreçlerini ve sorumlulukları inceleyerek daha verimli bir iş akışı oluşturma. Analiz, genellikle bir sorunu çözmek, bir durumu değerlendirmek veya gelecekteki kararları desteklemek için kullanılır.
    5 kaynak

    Derinlemesine araştırmada veri analizi nasıl yapılır?

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

    E Ticarette hangi veriler analiz edilir?

    E-ticarette analiz edilen bazı veriler: Müşteri bilgileri: İsim, e-posta adresi, telefon numarası. Satın alma geçmişi: Hangi ürünlerin ne zaman alındığı. Sitede gezinme davranışları: Hangi sayfaların ziyaret edildiği, ne kadar süre kalındığı. Sepete eklenen ürünler: Alışveriş sepetine eklenip satın alınmayan ürünler. Geri bildirim ve yorumlar: Müşterilerin ürünler hakkındaki görüşleri. Trafik kaynakları: Web sitesine gelen trafiğin kaynağı (organik arama, sosyal medya, yönlendirme siteleri vb.). Hemen çıkma oranı: Web sitesini tek bir sayfa görüntüleyerek terk eden ziyaretçilerin yüzdesi. Sayfada kalma süresi: Ziyaretçilerin belirli bir sayfada ne kadar süre geçirdiği. Dönüşüm oranı: Belirli bir hedefi tamamlayan ziyaretçilerin yüzdesi (satın alma, form doldurma vb.). Ortalama sipariş değeri: Bir siparişteki ortalama harcama tutarı.
    5 kaynak