• Buradasın

    Veri stratejisi kitabı ne anlatıyor?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    "Veri Stratejisi" kitabı, Bernard Marr tarafından yazılmış olup, veriyi en iyi şekilde kullanmak için nasıl stratejiler geliştirilmesi gerektiğini ele almaktadır 12.
    Kitapta anlatılan bazı konular şunlardır:
    • Stratejik veri ihtiyaçlarının nasıl tanımlanacağı 13;
    • Toplanan verilerin karar alma süreçlerinde nasıl kullanılacağı 13;
    • Nesnelerin İnterneti dünyasında nasıl kazanç sağlanabileceği 13;
    • Gerçek yaşamdan alınma vaka incelemeleriyle desteklenen bilgiler 13.
    Kitabın amacı, iş değerlerini tazelemek ve rekabet avantajı kazanmak isteyenlere rehberlik etmektir 13.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. roveyayinevi.com.tr
        1
      2. fussiletkitapp.com
        2
      3. idefix.com
        3
      4. mediacat.com
        4
      5. hmkitap.com.tr
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Veri nedir ve örnekleri?

    Veri, olaylar, durumlar veya gözlemlerden elde edilen ham bilgi olarak tanımlanır. Veri örnekleri: - Gündelik yaşam: Akıllı saatler tarafından toplanan kalp atış hızı ve uyku düzeni verileri. - İş dünyası: Müşteri alışkanlıklarını analiz eden şirket verileri, satış tahminleri ve stok yönetimi. - Kamu ve toplum: Hükümetler tarafından sağlık, eğitim ve ekonomi politikalarını şekillendirmek için kullanılan veriler. - Teknoloji: Sosyal medyada bir gönderiye yapılan beğeni sayısı, web sitesini ziyaret eden kişi sayısı, hava sıcaklıkları. - Bilgisayar bilimi: Bilgisayar programlarında kullanılan, manipülasyon veya hesaplama amacı ile toplanan veriler.
    5 kaynak

    Veri odaklı yönetim nasıl yapılır?

    Veri odaklı yönetim yapmak için aşağıdaki adımlar izlenmelidir: 1. Doğru Verileri Toplamak: İşletmenin hedefleriyle uyumlu, kaliteli ve anlamlı verilerin toplanması önemlidir. 2. Veri Analizi İçin Doğru Araçları Kullanmak: Yapay zeka destekli analiz araçları gibi uygun araçların seçilmesi, verilerden anlamlı içgörüler çıkarılmasını kolaylaştırır. 3. Veriyi Yorumlamak ve Anlamlandırmak: Toplanan verilerin ne anlama geldiği ve hangi sonuçların çıkarılabileceği belirlenmelidir. 4. Veriye Dayalı Kararlar Almak: Analiz sonuçlarına dayanarak objektif ve ölçülebilir kararlar alınmalıdır. 5. Sonuçları Ölçmek ve Sürekli İyileştirmek: Alınan kararların etkileri düzenli olarak izlenmeli ve değerlendirilmelidir. Ayrıca, veri odaklı bir kültür oluşturmak, çalışanların veri okuryazarlığını artırmak ve veri paylaşımını teşvik eden şeffaf bir ortam yaratmak da önemlidir.
    5 kaynak

    Veri türleri nelerdir?

    Veri türleri genel olarak iki ana kategoriye ayrılır: nicel ve nitel. Nicel veri (quantitative data), sayısal olarak ifade edilebilen verilerdir. Bu tür verilere örnekler: - Ayrık veri (discrete data): Tam sayılarla ifade edilen, sınırlı verilerdir (örneğin, ayakkabı numarası). - Sürekli veri (continuous data): İki nokta arasında değişkenlik gösteren, sayılamayan verilerdir (örneğin, hava sıcaklığı). Nitel veri (qualitative data), kategorik veya tanımlayıcı verilerdir. Bu tür verilere örnekler: - Nominal veri: Sıralanamayan, sayısal olmayan verilerdir (örneğin, cinsiyet). - Ordinal veri: Sıralanabilen ancak aralıkları eşit olmayan verilerdir (örneğin, eğitim seviyesi). Diğer veri türleri arasında yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri de bulunur.
    5 kaynak

    Veri analizi için hangi bölüm okunmalı?

    Veri analizi için aşağıdaki bölümlerden mezun olmak faydalı olabilir: 1. İstatistik: Veri analizinin temelini oluşturur, veri toplama, analiz ve istatistiksel modelleme konularında eğitim verir. 2. Matematik: Analitik düşünme becerilerini geliştirmek isteyenler için uygundur, veri modelleme ve algoritma geliştirme konularında matematik bilgisi önemlidir. 3. Bilgisayar Mühendisliği: Programlama dilleri ve veritabanı yönetimi konularında derinlemesine bilgi sağlar. 4. Yönetim Bilişim Sistemleri (MIS): İşletmelerde verinin nasıl kullanılması gerektiği ve veri yönetimi konularında eğitim alır. 5. Ekonomi: Pazar analizleri ve tüketici davranışları gibi konularda ekonomi perspektifinden veri analizi yapar. Ayrıca, Enformatik ve Endüstri Mühendisliği bölümleri de veri analizi alanında kariyer yapmak isteyenler için uygun seçenekler arasındadır.
    5 kaynak

    Veri analizinde hangi konular var?

    Veri analizinde aşağıdaki konular yer alır: 1. Veri Toplama: Analiz edilecek verilerin çeşitli kaynaklardan toplanması. 2. Veri Temizleme: Hatalı, eksik veya tutarsız verilerin giderilmesi. 3. Veri Analizi: İstatistiksel yöntemler, makine öğrenimi ve veri madenciliği gibi tekniklerle verilerin yorumlanması. 4. Sonuçların Sunumu: Analiz sonuçlarının grafikler, tablolar ve raporlar aracılığıyla görselleştirilmesi. Diğer önemli konular ise şunlardır: - Büyük Veri: Geleneksel yöntemlerle yönetilemeyecek kadar büyük veri setlerinin analizi. - Teşhis Analizi: Verilerin davranış kalıplarının incelenerek nedenlerin belirlenmesi. - Öngörücü Analiz: Geçmiş ve güncel verilere dayanarak gelecekteki eğilimlerin tahmin edilmesi. - Kuralcı Analiz: Elde edilen verilerin en iyi stratejilerin belirlenmesi için kullanılması.
    5 kaynak

    Veri analizi için hangi kitap okunmalı?

    Veri analizi için okunabilecek bazı önemli kitaplar şunlardır: 1. "Microsoft Excel Veri Analizi ve İş Modellemesi" - Wayne L. Winston: Excel'de veri analizi ve istatistiksel modelleme konularında kapsamlı bir rehberdir. 2. "Çıplak İstatistik - Veriden Korkuyu Sıyırma" - Charles Wheelan: Açıklayıcı ve çıkarımsal istatistikler, olasılık ve regresyon konularını anlaşılır bir şekilde ele alır. 3. "Python for Data Analysis" - Wes McKinney: Python programlama dilini kullanarak veri keşfi, temizleme ve analiz yöntemlerini öğretir. 4. "Practical Statistics for Data Scientists" - Andrew Bruce ve Peter Bruce: Veri bilimciler için temel istatistik kavramlarını ve gerçek dünya verileri üzerinde uygulamalarını içerir. 5. "Verilerle Hikaye Anlatma: İş Uzmanları için Veri Görselleştirme Kılavuzu" - Cole Nussbaumer Knaflic: Verilerin etkili bir şekilde nasıl sunulacağını ve görselleştirileceğini öğretir.
    5 kaynak

    Veri analizi nedir?

    Veri analizi, ham verilerin toplanması, işlenmesi ve sonuçların yorumlanması sürecidir. Veri analizinin temel aşamaları: 1. Veri Toplama: Anketler, müşteri geri bildirimleri, sosyal medya etkileşimleri, satış verileri gibi çeşitli kaynaklardan verilerin elde edilmesi. 2. Veri Temizleme: Hatalar, eksiklikler veya tutarsızlıkların giderilmesi. 3. Veri Analizi: İstatistiksel yöntemler, makine öğrenimi ve veri madenciliği gibi teknikler kullanılarak verilerin yorumlanması. 4. Sonuçların Sunumu: Grafik, tablo ve raporlar aracılığıyla verilerin görselleştirilmesi. Veri analizinin önemi, işletmelere müşteri davranışlarını anlama, pazar trendlerini belirleme ve stratejik kararlar alma imkanı tanımasıdır.
    5 kaynak