• Buradasın

    Veri analizi ve değerlendirme örnekleri nelerdir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    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 1.
    2. Telekomünikasyon: Müşteri kaybını (churn) etkileyen faktörleri anlamak için keşifsel veri analizi yapılır ve belirli müşteri segmentleri ile churn arasında ilişkiler keşfedilir 1.
    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 1.
    4. Üretim: Üretim hattındaki potansiyel arızaları önceden tespit etmek ve önleyici bakım planlamak için tahmine dayalı veri analizi kullanılır 1.
    5. Pazar Araştırmaları: Müşteri davranışlarını, tercihlerini ve ihtiyaçlarını anlamak için veri analizi yapılarak pazarlama stratejileri geliştirilir 2.
    6. Finans Sektörü: Kredi riskini değerlendirmek, dolandırıcılık tespiti ve piyasa risklerini yönetmek için veri analizi kritik bir rol oynar 12.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. bitechnology.com
        1
      2. tsoft.com.tr
        2
      3. natro.com
        3
      4. miesofficial.com
        4
      5. hostixo.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Tekrarlanan ölçümlü veri analizi nedir?

    Tekrarlanan ölçümlü veri analizi, aynı bireylerin veya nesnelerin farklı zamanlarda ya da farklı koşullarda elde edilen ölçümlerinin karşılaştırılması sürecidir. Bu tür analizlerde, gözlemlerin bağımsızlığı ön şartı sağlanamadığı için bilinen varyans analizi tekniklerinin uygulanması mümkün değildir. Bu analiz, zaman içindeki değişimlerin istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını belirlemeye olanak tanır ve psikoloji, tıp, eğitim gibi çeşitli alanlarda yaygın olarak kullanılır.
    5 kaynak

    Duygu analizi için hangi veri seti?

    Duygu analizi için kullanılabilecek bazı veri setleri: Amazon, IMDb ve Yelp veri setleri. Kaggle'da bulunan "Duygu Analizi İçin Ürün Yorumları" veri seti. Ayrıca, şirketler kendi sektörlerine özel belgelerle duygu analizi veri setlerini eğitebilir. Duygu analizi için kullanılan veri setinin kalitesi ve kapsamı, araçların performansını doğrudan etkiler.
    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

    Medikal veri analizi nasıl yapılır?

    Medikal veri analizi, sağlık sektöründe toplanan verilerin istatistiksel yöntemlerle analiz edilmesi sürecidir. Bu süreçte kullanılan bazı yöntemler şunlardır: Tanımlayıcı istatistikler. Olasılık teorisi. İstatistiksel çıkarım. Regresyon analizi. Yapısal denklem modellemesi (SEM). Medikal veri analizi genellikle şu adımları içerir: 1. Veri toplama ve entegrasyon. 2. Veri inceleme ve temizleme. 3. Veri dönüştürme ve modelleme. 4. Veri analizi ve sonuç çıkarımı. 5. Veri görselleştirme ve dağıtım. Medikal veri analizi, tedavi yöntemlerinin geliştirilmesi, hastalıkların tanımlanması ve sağlık hizmetlerinin iyileştirilmesi gibi alanlarda kullanılır.
    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

    Kalitatif veri analizi ne demek?

    Kalitatif veri analizi, diğer adıyla nitel veri analizi, kelimeler vasıtasıyla aktarılan ve kavramlar, fikirler veya deneyimlerin anlamını çözebilmek için kullanılan bir analiz yöntemidir. Kalitatif veri analizinde kullanılan bazı yöntemler şunlardır: açık uçlu sorularla yapılan görüşmeler; kelimelerle açıklanan gözlemler; literatür incelemeleri. Kalitatif veri analizi, iyi anlaşılmayan konular hakkında derinlemesine bilgi toplamayı sağlar.
    5 kaynak

    ETL veri analizi nedir?

    ETL veri analizi, birden çok kaynaktan gelen verilerin harmanlanarak büyük ve merkezi bir depoda birleştirme işlemidir. ETL süreci üç ana aşamadan oluşur: 1. Çıkartma (Extract). 2. Dönüştürme (Transform). 3. Yükleme (Load). ETL, ham verileri analiz için uygun bir formata dönüştürerek iş zekası, makine öğrenimi ve veri analizi süreçlerini destekler.
    5 kaynak