• Buradasın

    QL ile veri analizi nasıl yapılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Qlik Sense ile veri analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir:
    1. Qlik Sense'in Kurulumu:
      • Qlik Sense web sitesine gidilir 2.
      • Ücretsiz deneme sürümü indirilir 2.
      • Kurulum sihirbazı çalıştırılır ve gerekli adımlar takip edilir 2.
    2. Veri Kaynaklarının Eklenmesi ve Verilerin Yüklenmesi:
      • Qlik Sense'e veri kaynakları eklenir ve veriler yüklenir 2.
    3. Verilerin Görselleştirilmesi:
      • Grafikler, tablolar ve haritalar gibi farklı görselleştirme araçları kullanılarak veriler görselleştirilir 2.
    4. Verilerin İncelenmesi ve Raporların Oluşturulması:
      • Veriler farklı açılardan incelenir ve raporlar oluşturulur 2.
    5. Raporların Paylaşılması:
      • Oluşturulan raporlar paylaşılır ve iş arkadaşlarının da faydalanması sağlanır 2.
    Ayrıca, Qlik Cloud üzerinde İçgörü Danışmanı gibi araçlar da kullanılarak doğal dil işleme ile analizler yapılabilir 1.
    Veri analizi için Qlik dışında Excel, Python, R gibi çeşitli araçlar da kullanılabilir 5.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. webtures.com
        1
      2. miesofficial.com
        2
      3. gtech.com.tr
        3
      4. turhost.com
        4
      5. iienstitu.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    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

    Veri analizi ve veri görselleştirme arasındaki fark nedir?

    Veri analizi ve veri görselleştirme arasındaki temel farklar şunlardır: Veri Analizi: İşlenmiş ve temizlenmiş verilerin çeşitli yöntemler kullanılarak incelenmesi ve yorumlanması sürecidir. Bu süreçte veriler grafikler, istatistiksel testler ve diğer analiz araçları ile incelenir. Analizin sonunda elde edilen sonuçlar, karar verme süreçlerinde kullanılır. Veri Görselleştirme: Verilerin grafikler, haritalar veya tablolar gibi görsel formlara dönüştürülmesi sürecidir. Bu sayede karmaşık veriler daha kolay anlaşılır ve sunulur. Doğru bir veri görselleştirme, karar verme süreçlerini hızlandırır. Özetle, veri analizi verilerin derinlemesine incelenmesi, veri görselleştirme ise bu verilerin daha anlaşılır hale getirilmesi sürecidir.
    5 kaynak

    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

    Veri analizi öğrenmek için hangi program?

    Veri analizi öğrenmek için aşağıdaki programlar önerilmektedir: 1. Microsoft Excel: Temel veri analizi, finansal analiz ve grafik oluşturma için yaygın olarak kullanılır. 2. Python: Büyük veri analizi, makine öğrenimi ve veri görselleştirme için esnek ve popüler bir programlama dilidir. 3. Tableau: Veri görselleştirme ve iş zekası için kullanıcı dostu bir araçtır. 4. R: İstatistiksel analiz ve veri madenciliği için geniş kütüphane desteği sunan açık kaynaklı bir programlama dilidir. 5. SPSS (Statistical Package for the Social Sciences): Sosyal bilimler ve eğitim gibi alanlarda sıkça kullanılan bir istatistik programıdır. Bu programlar, veri analizi becerilerinizi geliştirmenize ve farklı veri türlerinde etkili analizler yapmanıza yardımcı olacaktır.
    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 analizinde hangi konular var?

    Veri analizinde ele alınan bazı konular şunlardır: Veri toplama. Veri temizleme. Veri analizi. Sonuçların sunumu. Veri analizinde kullanılan bazı yöntemler ise şunlardır: Tanımlayıcı analiz. Korelasyon analizi. Regresyon analizi. Zaman serisi analizi. Metin analizi. İstatistiksel analiz. Teşhis analizi.
    5 kaynak

    Veri analizi için hangi web sitesi?

    Veri analizi için kullanılabilecek bazı web siteleri: DataLab: Yapay zeka destekli bir veri not defteri olup, kullanıcıların verileriyle sohbet ederek analiz yapmalarını sağlar. Microsoft Power BI: Kullanıcıların verilerini görselleştirerek içgörü elde etmelerini sağlayan bir iş zekası platformudur. Polymer: Kodlama gerektirmeyen, verileri analiz eden ve kullanıcıların verileri anlamasını kolaylaştıran bir yapay zeka aracıdır. BlazeSQL: Doğal dil sorgularını SQL içgörülerine dönüştüren, birden fazla SQL veritabanını destekleyen bir yapay zeka aracıdır. Tableau: Veri analizi ve görselleştirme için kullanılan, kodlama bilgisi gerektirmeyen bir platformdur. Ayrıca, Akademik Servis, Akademik Freelancer, Bilimsel Analiz gibi veri analizi hizmeti sunan siteler de bulunmaktadır.
    5 kaynak