• Buradasın

    R'da nasıl veri analizi yapılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    R'da veri analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir:
    1. Veri Yükleme: 
      read.csv()
      veya 
      read.table()
      gibi fonksiyonlarla veriler yüklenir 45.
    2. Veri Manipülasyonu: 
      dplyr
      paketi kullanılarak veriler filtrelenir, gruplandırılır ve dönüştürülür 14.
    • Select(): Veri setini ve eklenecek değişkeni belirtir 1.
    • Mutate(): Toplama, çıkarma, çarpma ve bölme işlemleri yapar 1.
    • Filter(): Belirli koşullara göre veri setini filtreler 1.
    • Arrange(): Verileri belirli bir değişkene göre sıralar 1.
    • Group_by(): Verileri belirlenen sütundaki değerlere göre gruplandırır 1.
    • Summarize(): Bir sütundaki verileri tek bir değere indirger 1.
    1. Grafik Oluşturma: 
      ggplot2
      gibi paketlerle veriler görselleştirilir 4.
    2. İstatistiksel Analiz: 
      t.test()
      , 
      aov()
      gibi fonksiyonlarla hipotez testleri ve regresyon analizi gibi yöntemler uygulanır 35.
    R, büyük veri setlerini hızlı bir şekilde işleyebilir ve çeşitli istatistiksel analiz yöntemlerini sunar 4. Ayrıca, gerekli paketlerin indirilmesiyle daha spesifik analizler de yapılabilir 5.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. ekolsoft.com
        1
      2. akademikservis.com
        2
      3. bluemarkacademy.com
        3
      4. scripttema.com
        4
      5. weasocial.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Veri Analizi için hangi seviye?

    Veri analizi için üç ana seviye bulunmaktadır: 1. Giriş Düzeyi (Yeni Başlayan). 2. Junior (Kıdemsiz). 3. Senior (Kıdemli). Ayrıca, veri analizi için DataCamp, IBM ve Google gibi platformlar tarafından sunulan sertifikalar da farklı bilgi seviyelerini ve yeterlilikleri tanımaktadır.
    5 kaynak

    Veri analizi ve değerlendirme örnekleri nelerdir?

    Veri analizi ve değerlendirme örneklerinden bazıları şunlardır: Bir şirket için çevrim içi varlığını geliştirme. Yerel bir kahve dükkanında müşterilere daha iyi hizmet sunma. Borsa analizi. Çalışan performansı değerlendirmesi. Müşteri geri bildirim değerlendirmesi.
    5 kaynak

    Nitel veri analizi yöntemleri nelerdir?

    Nitel veri analizi yöntemleri şunlardır: İçerik Analizi: Yazılı, görsel veya sesli metinlerin sistematik incelenmesi, kalıpların ve anlamlı bölümlerin belirlenmesi. Tematik Analiz: Nitel verilerdeki temaların analiz edilmesi ve harekete geçirilebilir içgörülere dönüştürülmesi. Söylem Analizi: Dil kullanımının birçok farklı boyutunun incelenmesi, anlatıcının sözlü becerilerinin ve kimliğinin anlaşılması. Anlatı Analizi: İnsanların bir olayı nasıl anlattıklarını, kendi görüşlerini ve anlam inşa ettiklerini incelemek. Betimsel Analiz: Nitel verilerin betimlenmesi ve yorumlanmasında kullanılır, genellikle önceden belirlenmiş şemalar üzerinden analiz yapılır. Ayrıca, nitel veri analizinde triangülasyon yöntemi de kullanılabilir; bu yöntem, birden fazla veri toplama yöntem ve tekniğinin bir arada kullanılmasını içerir.
    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

    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 öğrenmek için hangi program?

    Veri analizi öğrenmek için kullanılabilecek bazı programlar şunlardır: R programlama dili. Python. SQL. Microsoft Power BI ve SAS. Jupyter Notebooks ve Tableau. Google Data Studio. Veri analizi öğrenmek için online sertifika programlarına katılmak, yüksek lisans eğitimi almak veya basit iş deneyimleri edinmek gibi yollar da mevcuttur.
    5 kaynak

    Veri Analizi konusu zor mu?

    Veri analizi konusu, özellikle verilerin düzensiz ve kontrolsüz olduğu durumlarda zor olabilir. Veri analizi sürecinin bazı zorlukları: Veri temizliği. Araştırmacı önyargısı. Veri güvenliği. Veri analizi sürecini kolaylaştıran unsurlar: Teknoloji entegrasyonu. Yapay zeka kullanımı.
    5 kaynak