• Buradasın

    İstabot yapay zeka destekli istatistiksel veri analizi nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    İstabot, Ondokuz Mayıs Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü Öğretim Üyesi Doç. Dr. Naci Murat tarafından geliştirilen, yapay zeka destekli istatistiksel veri analizi platformudur 125.
    Özellikleri:
    • Erişilebilirlik: Kullanıcıların istatistiksel altyapı gerektirmeden verilerini yükleyerek analiz yapmalarını sağlar 23.
    • Hız: Geleneksel analizlerin günler sürebileceği işlemleri saniyeler içinde tamamlar 23.
    • Çok Dilli Destek: Analiz sonuçlarını hem Türkçe hem de İngilizce olarak sunar 23.
    • Bulut Teknolojisi: Analiz sonuçlarına her an, her yerden erişim imkanı tanır 2.
    • Veri Güvenliği: Kullanıcı verilerini güçlü protokollerle korur 2.
    • Maliyet Etkinliği: Lisans bedellerini ortadan kaldırarak düşük maliyetle yüksek verimlilik sunar 23.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. istabot.com
        1
      2. haberaktuel.com
        2
      3. samsunteknopark.com
        3
      4. komtas.com
        4
      5. simovate.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Hangi yapay zeka verileri analiz eder?

    Çeşitli yapay zeka araçları, farklı türdeki verileri analiz edebilir: Julius AI. TensorFlow. IBM Watson. Microsoft Azure Machine Learning. Google AI Platform. RapidMiner. Tableau AI. ChartGPT. Polymer. Code Interpreter.
    5 kaynak

    Bilgisayar destekli istatistiksel analiz nedir?

    Bilgisayar destekli istatistiksel analiz, verilerin bilgisayar programları ve yazılımları kullanılarak sistematik bir şekilde toplanması, sınıflandırılması, incelenmesi ve yorumlanabilir bilgilere dönüştürülmesi sürecidir. Bu analiz türü, aşağıdaki yöntemlerle gerçekleştirilir: Tanımlayıcı analiz: Geçmiş verilerin özetlenmesi ve açıklanmasına odaklanır. Keşifsel analiz: Veri setinde gizli kalmış kalıpları, ilişkileri ve eğilimleri keşfetmeye yönelik bir yaklaşımdır. İstatistiksel analiz: Hipotez testleri, varyans analizi (ANOVA), t-testleri, ki-kare testleri gibi teknikler kullanılarak veriler arasındaki ilişkilerin istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığının değerlendirilmesidir. Tahmine dayalı analiz: Geçmiş ve mevcut verilere dayanarak gelecekteki olayları veya eğilimleri tahmin etmeye çalışır. Bilgisayar destekli istatistiksel analiz için yaygın olarak kullanılan programlar arasında SPSS, R, Python, SAS, Stata ve Tableau bulunur.
    5 kaynak

    Yapay zeka ve veri mühendisliği ne iş yapar?

    Yapay zeka ve veri mühendisliği, çeşitli sektörlerde yenilikçi ve etkili çözümler geliştirmek için yapay zeka teknolojileri ve büyük veri yönetimi konularında uzmanlaşmayı amaçlar. Yapay zeka ve veri mühendisliği mezunları, aşağıdaki gibi çeşitli rollerde çalışabilirler: Teknoloji ve yazılım şirketleri: Yapay zeka mühendisi, veri mühendisi, makine öğrenimi uzmanı, yazılım geliştirici. Sağlık ve biyoteknoloji: Biyoinformatik uzmanı, sağlık veri bilimcisi, tıbbi görüntüleme uzmanı. Finans ve bankacılık: Finansal analist, kredi riski analisti. E-ticaret ve perakende: Enerji analisti, çevre veri bilimcisi, akıllı şebeke uzmanı. Kamu ve devlet kurumları: Veri bilimcisi, güvenlik ve savunma analisti. Eğitim ve akademik alan: Araştırma görevlisi, üniversite öğretim üyesi. Medya ve eğlence: Medya veri bilimcisi, oyun geliştirici. Hukuk ve adli bilimler: Adli veri analisti, hukuk teknolojileri uzmanı. Yapay zeka ve veri mühendislerinin bazı görevleri: veri toplama ve işleme; algoritma geliştirme; model eğitimi ve değerlendirme; yazılım geliştirme ve entegrasyon; araştırma ve geliştirme.
    5 kaynak

    Yapay zekanın anketlerde kullanımı nasıl yapılır?

    Yapay zeka kullanarak anket oluşturmak için aşağıdaki platformlar kullanılabilir: SurveyMonkey. Jotform. forms.app. Replio. Anket oluştururken dikkat edilmesi gerekenler: Hedefin belirtilmesi. Soru tiplerinin belirlenmesi. İstemin net olması. Yapay zeka ile oluşturulan anketler, veri analizi, raporlama ve akıllı içgörüler gibi gelişmiş özellikler sunabilir.
    5 kaynak

    Yapay zeka hangi tablo analizi yapar?

    Yapay zeka, çeşitli tablo analizi görevleri için kullanılabilir, bunlar arasında: 1. Veri Görselleştirme: Yapay zeka, verileri çizelgeler ve grafikler halinde görselleştirerek trendlerin ve korelasyonların daha kolay anlaşılmasını sağlar. 2. Tahmin ve Analiz: Yapay zeka modelleri, geçmiş verilere dayanarak gelecekteki eğilimleri tahmin edebilir ve aykırı değerleri belirleyebilir. 3. Makine Öğrenimi: Basit makine öğrenimi eklentileri, elektronik tablolarda makine öğrenimini entegre ederek eyleme geçirilebilir öneriler sunar. 4. Veri Temizleme: Yapay zeka, veri temizleme süreçlerini otomatikleştirerek hataları minimize eder ve verimliliği artırır. 5. Doğal Dil İşleme: Yapay zeka sohbet robotları, veri setlerini özetleyebilir, raporlar oluşturabilir ve kirli verileri temizleyebilir.
    5 kaynak

    Yapay zeka grafik analizi nasıl yapılır?

    Yapay zeka ile grafik analizi yapmak için kullanılabilecek bazı araçlar: ChartGPT: Kullanıcıların doğal dil açıklamalarından veya veri yükleyerek grafik oluşturmasına olanak tanır. Beautiful.ai: Tasarım kurallarını gerçek zamanlı olarak uygulayarak kullanıcıların profesyonel görünümlü grafikler oluşturmasına yardımcı olur. Infogram: Kullanıcıların veri yapıştırarak veya bir konu girerek grafik oluşturmasını sağlar ve yapay zeka ile özelleştirilmiş görseller üretir. Google Sheets: Metin sorguları aracılığıyla verileri görselleştirmek ve analiz etmek için makine öğrenimi destekli özellikler sunar. Genel süreç: 1. Veri seçimi. 2. Model oluşturma. 3. Tahmin ve analiz. Bu araçlar, karmaşık veri kümelerini basit görsel temsillere dönüştürerek kalıpları ve eğilimleri hızlı bir şekilde analiz etmeyi sağlar.
    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