• Buradasın

    Sahadan veri analizi nasıl yapılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Sahadan veri analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir:
    1. Amaç Belirleme: Analizin yapılma sebebi ve cevap aranacak sorular belirlenir 12.
    2. Veri Toplama: Anketler, araştırma sonuçları, hastane kayıtları, arama geçmişleri gibi çeşitli kaynaklardan veriler toplanır 13.
    3. Verileri Düzenleme: Toplanan veriler organize edilir, tarih kayıtları tutulur ve analiz için uygun hale getirilir 12.
    4. Veri Temizleme: Tekrarlanan kayıtlar, hatalı kısımlar ve konuyla alakasız bilgiler ayıklanır 13.
    5. Veri Analizi: Toplanmış ve temizlenmiş veriler, belirlenen analiz teknikleri ve yazılım programları kullanılarak incelenir 12.
    6. Veri Yorumlama: Analiz sonuçları yorumlanır ve sözlü veya görsel olarak raporlanır 13.
    7. Veri Modelleme: Elde edilen bulgulardan daha iyi ifade edebilmek için veritabanları veya çizelgeler oluşturulur 13.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. miesofficial.com
        1
      2. ey.com
        2
      3. natro.com
        3
      4. turhost.com
        4
      5. iienstitu.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    ETL veri analizi nedir?

    ETL veri analizi, "Extract, Transform, Load" (Çıkartma, Dönüştürme, Yükleme) kelimelerinin baş harflerinden oluşan bir süreçtir. Bu süreç, üç ana aşamadan oluşur: 1. Extract (Çıkartma): Verilerin çeşitli kaynaklardan (veritabanları, dosyalar, API'ler vb.) çıkarılması. 2. Transform (Dönüştürme): Çıkarılan verilerin hedef sisteme yüklenmeden önce işlenmesi, temizlenmesi, doğrulanması ve dönüştürülmesi. 3. Load (Yükleme): Dönüştürülen verilerin hedef veri tabanına veya veri ambarına yüklenmesi. ETL, veri entegrasyonu, veri temizliği ve optimizasyonu, tarihsel veri saklama gibi amaçlarla kullanılır ve veri bilimi, iş zekası ve yapay zeka uygulamalarında yaygın olarak uygulanır.
    5 kaynak

    Büyük Veri Analizi dersi ne işe yarar?

    Büyük Veri Analizi dersi, öğrencilere büyük ve karmaşık veri setlerinden değerli bilgiler çıkarma becerilerini kazandırır. Bu ders, aşağıdaki alanlarda fayda sağlar: Karar Alma Süreçleri: Veriye dayalı daha doğru ve stratejik kararlar alınmasını mümkün kılar. Müşteri Anlayışı: Tüketici davranışlarını analiz ederek kişiselleştirilmiş ürün ve hizmetler sunmayı sağlar. Rekabet Avantajı: Pazar dinamikleri ve rakip faaliyetleri hakkında derinlemesine bilgi sağlayarak rekabet gücünü artırır. Operasyonel Verimlilik: İş süreçlerini optimize ederek kaynak israfını azaltır. Yenilikçi Gelişmeler: Müşteri geri bildirimleri ve pazar analizlerine dayalı olarak yeni ürün ve hizmetlerin geliştirilmesini mümkün kılar. Bu ders, finans, sağlık, perakende, teknoloji ve kamu gibi çeşitli sektörlerde kariyer fırsatları sunar.
    5 kaynak

    Panel veri analizi nedir?

    Panel veri analizi, aynı bireylerin veya birimlerin zaman içinde farklı dönemlerdeki verilerini inceleyen bir yöntemdir. Bu tür veri analizi, hem zaman serisi hem de kesitsel veri analizi yöntemlerini birleştirerek daha kapsamlı ve dinamik bir anlayış sağlar. Panel veri analizinin kullanım alanları: - Ekonomi ve iş dünyası: Makroekonomik göstergelerin zaman içindeki değişimlerini incelemek. - Tüketici davranışları: Tüketici alışkanlıklarındaki değişimleri ve trendleri anlamak. - Sağlık araştırmaları: Hastalıkların yayılma eğilimlerini ve sağlık hizmetlerinin etkilerini incelemek. - Sosyal bilimler: Eğitim sistemleri ve öğrenci performansını değerlendirmek. - Finans ve yatırım: Finansal piyasalarda hisse senedi performanslarını ve riskleri incelemek.
    5 kaynak

    Araştırma verileri nasıl toplanır?

    Araştırma verileri çeşitli yöntemlerle toplanabilir, bunlar arasında en yaygın olanlar şunlardır: 1. Anketler ve Anket Formları: Çok sayıda kişiden hızlı veri toplamak için kullanılır. 2. Gözlem Yöntemi: Bir durumu veya davranışı doğrudan izleyerek veri toplamayı içerir. 3. Röportajlar: Birebir veya grup halinde yapılan ve açık uçlu sorularla gerçekleştirilen veri toplama yöntemidir. 4. İkincil Veri Kaynakları: Daha önce toplanmış olan verilerin kullanılmasıdır. 5. Deney Yöntemi: Kontrollü ortamda değişkenlerin manipüle edilerek veri toplama yöntemidir. 6. Online Veri Toplama: İnternet üzerinden yapılan anketler ve sosyal medya verileri gibi yöntemler, hızlı ve geniş kitlelere ulaşmayı sağlar.
    5 kaynak

    Veri analizi için hangi web sitesi?

    Veri analizi için kullanılabilecek bazı web siteleri şunlardır: 1. Google Analytics: Web sitenizin performansını ve ziyaretçi davranışlarını analiz etmek için detaylı raporlar sunar. 2. Matomo: Açık kaynak kodlu bir analiz aracı olup, kullanıcı gizliliğine önem verir ve gerçek zamanlı güncellemeler sunar. 3. Open Web Analytics (OWA): Web sitesi trafiğini detaylı bir şekilde izlemek ve kullanıcı davranışlarını raporlamak için idealdir. 4. Crazy Egg: Web sayfalarının ısı haritalarını sunarak, kullanıcıların nerelerde daha fazla etkileşimde bulunduğunu görsel olarak anlamanızı sağlar. 5. Tableau: Veri görselleştirme ve analitik platformu olup, etkileşimli gösterge panoları oluşturur. Ayrıca, KNIME ve Microsoft Power BI Desktop gibi veri analizi için kullanılabilecek ücretsiz ve açık kaynaklı araçlar da mevcuttur.
    5 kaynak

    Derinlemesine araştırmada veri analizi nasıl yapılır?

    Derinlemesine araştırmada veri analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Toplama: Araştırmanın amacına yönelik verilerin toplanması ve kaydedilmesi. 2. Veri Temizleme ve Düzenleme: Toplanan veriler genellikle eksik, hatalı veya tutarsızdır. 3. Veri Keşfi ve Görselleştirme: Veri setindeki desenleri ve ilişkileri keşfetmek için istatistiksel ve görselleştirme teknikleri kullanılır. 4. Veri Analizi: Keşfedilen desenleri ve ilişkileri daha derinlemesine incelemek için istatistiksel analiz ve veri madenciliği teknikleri kullanılır. 5. Sonuçların Yorumlanması: Veri analizi sonuçları, işletmenin veya araştırmanın amacına yönelik belirli bir soruyu cevaplamak için yorumlanır. 6. Sonuçların Sunumu: Son olarak, veri analizi sonuçları raporlar, sunumlar veya görseller aracılığıyla sunulur.
    5 kaynak

    API kullanarak veri analizi nasıl yapılır?

    API kullanarak veri analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Kaynaklarının Belirlenmesi: Analiz edilecek verilerin hangi kaynaklardan çekileceği belirlenir. 2. API Entegrasyonu: Seçilen veri kaynakları ile analiz veya raporlama aracı arasında API entegrasyonu yapılır. 3. Veri Toplama: API kullanılarak veriler otomatik olarak toplanır. 4. Veri Analizi: Toplanan veriler, istatistiksel analizler ve diğer veri işleme teknikleri kullanılarak analiz edilir. 5. Raporlama: Analiz sonuçları, raporlama araçları ile görselleştirilir ve sunulur.
    5 kaynak