• Buradasın

    Veri analizi için hangi web sitesi?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Veri analizi için kullanılabilecek bazı web siteleri:
    • DataLab: Yapay zeka destekli bir veri not defteri olup, kullanıcıların verileriyle sohbet ederek analiz yapmalarını sağlar 1.
    • Microsoft Power BI: Kullanıcıların verilerini görselleştirerek içgörü elde etmelerini sağlayan bir iş zekası platformudur 1.
    • Polymer: Kodlama gerektirmeyen, verileri analiz eden ve kullanıcıların verileri anlamasını kolaylaştıran bir yapay zeka aracıdır 1.
    • BlazeSQL: Doğal dil sorgularını SQL içgörülerine dönüştüren, birden fazla SQL veritabanını destekleyen bir yapay zeka aracıdır 1.
    • Tableau: Veri analizi ve görselleştirme için kullanılan, kodlama bilgisi gerektirmeyen bir platformdur 12.
    Ayrıca, Akademik Servis, Akademik Freelancer, Bilimsel Analiz gibi veri analizi hizmeti sunan siteler de bulunmaktadır 2.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. hizhosting.com
        1
      2. popupsmart.com
        2
      3. tezhazirla.com
        3
      4. qrcode-tiger.com
        4
      5. semihcetinbas.com.tr
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Veri analizi ve değerlendirme örnekleri nelerdir?

    Veri analizi ve değerlendirme örnekleri, çeşitli alanlarda kullanılarak önemli içgörüler elde edilmesini sağlar. İşte bazı örnekler: 1. E-ticaret: Satış miktarını, ortalama sipariş değerini veya en çok satılan ürün kategorilerini belirlemek için tanımlayıcı veri analizi kullanılır. 2. Telekomünikasyon: Müşteri kaybını (churn) etkileyen faktörleri anlamak için keşifsel veri analizi yapılır ve belirli müşteri segmentleri ile churn arasında ilişkiler keşfedilir. 3. İlaç Sektörü: Yeni bir ilacın etkinliğini test etmek için çıkarımsal veri analizi kullanılır ve klinik deney sonuçlarının daha geniş bir hasta popülasyonuna genelleştirilebilirliği değerlendirilir. 4. Üretim: Üretim hattındaki potansiyel arızaları önceden tespit etmek ve önleyici bakım planlamak için tahmine dayalı veri analizi kullanılır. 5. Pazar Araştırmaları: Müşteri davranışlarını, tercihlerini ve ihtiyaçlarını anlamak için veri analizi yapılarak pazarlama stratejileri geliştirilir. 6. Finans Sektörü: Kredi riskini değerlendirmek, dolandırıcılık tespiti ve piyasa risklerini yönetmek için veri analizi kritik bir rol oynar.
    5 kaynak

    API kullanarak veri analizi nasıl yapılır?

    API kullanarak veri analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. API'nin Kurulumu ve Bağlantının Kurulması. 2. API Çağrısı Yapma. 3. Verinin Çekilmesi. 4. Verinin İşlenmesi ve Analizi. 5. Güvenlik Önlemleri. API kullanarak veri analizi yaparken, kullanılan API'nin belgelerine ve örnek kodlarına başvurmak faydalı olabilir.
    5 kaynak

    Veri analizinde kullanılan grafikler nelerdir?

    Veri analizinde kullanılan bazı grafikler: Çubuk Grafik (Bar Chart). Histogram. Pasta Grafik (Pie Chart). Dağılım Grafiği (Scatter Plot). Çizgi Grafiği. Kutu Grafiği (Box-Plot). Dal-Yaprak Grafiği (Stem-and-Leaf Plot). Isı Haritası (Heat Map). Ağaç Haritası.
    5 kaynak

    Nitel veri analizi için hangi program kullanılır?

    Nitel veri analizi için kullanılan bazı programlar şunlardır: MAXQDA. NVivo. ATLAS.ti. QDA Miner. f4analyse. Ayrıca, Qikka, Quirkos, Dedoose, WebQda gibi başka nitel veri analizi yazılımları da bulunmaktadır.
    5 kaynak

    Veri analizi için hangi motor kullanılır?

    Veri analizi için kullanılan bazı motorlar ve araçlar: DAX Studio: Power BI modellerini incelemek ve sorgu performansını optimize etmek için kullanılır. Apache Kafka ve RabbitMQ: Veri akışlarını gerçek zamanlı yönetmek için kullanılır. Jupyter Notebooks: Veri setlerini analiz etmek ve görselleştirmek için Python dili ile kullanılır. Pandas ve Dask: Veri analizi araçlarıdır; Pandas küçük ve orta ölçekli veri setleriyle çalışırken, Dask büyük veri setleri üzerinde paralel işlem yapabilir. Apache Spark: Büyük veri analizi için kullanılır, verileri hızlı işler ve paralel işlem yeteneği vardır. SQL ve Google BigQuery: Veri çekme, filtreleme ve hazırlama sürecinde kullanılır. RapidMiner ve KNIME: Otomatikleştirilmiş veri analizi araçlarıdır, kodlama gerektirmeden makine öğrenmesi ve istatistiksel analiz yapma imkanı sunar.
    5 kaynak

    Veri analizinde hangi sorular sorulur?

    Veri analizinde sorulan bazı sorular şunlardır: Hedef tanımı: Analizin amacı nedir? Hangi soruya yanıt aranıyor? Veri toplama: Hangi veriler toplanacak ve bu veriler hangi kaynaklardan elde edilecek? Veri temizleme: Hatalı, eksik ve yinelenen veriler nasıl ele alınacak? Analiz türü: Tanımlayıcı, tanısal, öngörücü veya kuralcı analiz yöntemleri hangileri olacak? Sonuç yorumu: Analiz sonuçları nasıl yorumlanacak ve başlangıçtaki hedeflerle nasıl ilişkilendirilecek? Karar alma: Elde edilen içgörüler, süreçleri iyileştirmek veya stratejileri optimize etmek için nasıl kullanılacak? Veri analizi sürecinde sorulan sorular, araştırmanın amacına, kullanılan tekniklere ve verinin doğasına bağlı olarak değişebilir.
    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