• Buradasın

    Veri analizinde hangi sorular sorulur?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Veri analizinde sorulan bazı sorular şunlardır:
    • Hedef tanımı: Analizin amacı nedir? Hangi soruya yanıt aranıyor 45?
    • Veri toplama: Hangi veriler toplanacak ve bu veriler hangi kaynaklardan elde edilecek 24?
    • Veri temizleme: Hatalı, eksik ve yinelenen veriler nasıl ele alınacak 24?
    • Analiz türü: Tanımlayıcı, tanısal, öngörücü veya kuralcı analiz yöntemleri hangileri olacak 45?
    • Sonuç yorumu: Analiz sonuçları nasıl yorumlanacak ve başlangıçtaki hedeflerle nasıl ilişkilendirilecek 45?
    • Karar alma: Elde edilen içgörüler, süreçleri iyileştirmek veya stratejileri optimize etmek için nasıl kullanılacak 5?
    Veri analizi sürecinde sorulan sorular, araştırmanın amacına, kullanılan tekniklere ve verinin doğasına bağlı olarak değişebilir 4.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. ankarayazilim.org.tr
        1
      2. ecehanersoz.com
        2
      3. miesofficial.com
        3
      4. ey.com
        4
      5. iienstitu.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Büyük Veri Analizi dersi ne işe yarar?

    Büyük Veri Analizi dersi, öğrencilere büyük veri setlerini etkin bir şekilde yönetme, analiz etme ve anlamlı bilgiler çıkarma becerileri kazandırır. Bu ders sayesinde öğrenciler: Büyük veri teknolojilerini (Hadoop, Spark vb.) öğrenir. Makine öğrenimi ve veri madenciliği yöntemlerini uygular. Veri görselleştirme araçları kullanarak sonuçları sunar. Veri güvenliği ve gizlilik konularında bilgi sahibi olur. İş zekası ve veri mühendisliği alanlarında temel yetkinlikler kazanır. Bu beceriler, mezunların teknoloji şirketleri, finans sektörü, pazarlama ajansları ve kamu kurumlarında çeşitli pozisyonlarda çalışabilmelerine olanak tanır.
    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 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

    Nicel veri analizinde hangi testler yapılır?

    Nicel veri analizinde yapılan bazı testler şunlardır: Parametrik testler: t-testi; tek örneklemli t-testi; iki bağımsız örneklemli t-testi; eşlenik t-testi; tek yönlü varyans analizi (ANOVA); korelasyon; basit doğrusal regresyon; çoklu regresyon. Parametrik olmayan testler: binom testi; ki-kare uyum iyiliği testi; ki-kare testi; Wilcoxon-Mann-Whitney testi; Kruskal Wallis testi; Wilcoxon işaretli sıra toplamı testi; parametrik olmayan korelasyon testi. Hangi testin kullanılacağı, verilerin türüne ve araştırma sorusuna bağlıdır.
    5 kaynak

    R'da nasıl veri analizi yapılır?

    R'da veri analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Veri Yükleme: `read.csv()` veya `read.table()` gibi fonksiyonlarla veriler yüklenir. 2. Veri Manipülasyonu: `dplyr` paketi kullanılarak veriler filtrelenir, gruplandırılır ve dönüştürülür. Select(): Veri setini ve eklenecek değişkeni belirtir. Mutate(): Toplama, çıkarma, çarpma ve bölme işlemleri yapar. Filter(): Belirli koşullara göre veri setini filtreler. Arrange(): Verileri belirli bir değişkene göre sıralar. Group_by(): Verileri belirlenen sütundaki değerlere göre gruplandırır. Summarize(): Bir sütundaki verileri tek bir değere indirger. 3. Grafik Oluşturma: `ggplot2` gibi paketlerle veriler görselleştirilir. 4. İstatistiksel Analiz: `t.test()`, `aov()` gibi fonksiyonlarla hipotez testleri ve regresyon analizi gibi yöntemler uygulanır. R, büyük veri setlerini hızlı bir şekilde işleyebilir ve çeşitli istatistiksel analiz yöntemlerini sunar.
    5 kaynak

    Veri analizi hangi sektöre uygun?

    Veri analizi, birçok sektörde uygulanabilir ve özellikle şu alanlarda fayda sağlar: Finans ve bankacılık. Perakende ve e-ticaret. Üretim. Telekomünikasyon. Sağlık hizmetleri. Enerji ve çevre. Eğitim. Seyahat ve turizm.
    5 kaynak

    Vaka analizi için hangi veriler kullanılır?

    Vaka analizi için kullanılan veriler çeşitli yöntemlerle toplanabilir ve nitel veya nicel olabilir. Veri toplama yöntemleri: Anketler ve mülakatlar. Gözlemler. Doküman analizi. Veri türleri: Nitel veriler. Nicel veriler. Vaka analizlerinde kullanılan bazı spesifik veri kaynakları: Belgeler. Görüşmeler. Gözlemler. Vaka analizi, geniş bir araştırma alanını kolayca araştırılabilir ve kısa sürede anlaşılabilir bir alana daraltmak için kullanılır.
    5 kaynak