• Buradasın

    Veri toplama nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Veri toplama, istatistiksel çalışmalarda ve analizlerde kullanılmak üzere farklı kaynaklardan bilgi toplanması sürecidir 1.
    Bu süreç, aşağıdaki adımları içerir:
    1. Problem Tanımı: Çözülecek problemin ve araştırma hedeflerinin belirlenmesi 12.
    2. Çalışma Tasarımı: Popülasyonun veya örneklemin, örnekleme yönteminin, toplanacak veri türünün ve veri toplama yönteminin belirlenmesi 1.
    3. Veri Toplama Araçlarının Hazırlanması: Anket, gözlem protokolü veya görüşme gibi araçların açık, kesin ve anlaşılır şekilde hazırlanması 1.
    4. Örnek Seçimi: Temsiliyet sağlamak için rastgele veya uygun bir örnekleme yöntemiyle örnek seçilmesi 1.
    5. Veri Toplama: Hazırlanan araçlar ve seçilen örneklem kullanılarak veri toplama işleminin gerçekleştirilmesi 1.
    6. Veri Doğrulaması: Verilerin doğru ve güvenilir olduğundan emin olmak için doğrulanması 1.
    7. Veri Analizi: Toplanan verilerin istatistiksel teknikler ve analitik araçlar kullanılarak kalıpları, ilişkileri ve eğilimleri belirlemek için analiz edilmesi 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. mathority.org
        1
      2. yunus.hacettepe.edu.tr
        2
      3. iienstitu.com
        3
      4. masplus.com.tr
        4
      5. tr.wikipedia.org
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Veri işleme nedir?

    Veri işleme, ham verilerin toplanması, düzenlenmesi, analiz edilmesi ve sonuçların yorumlanması sürecidir. Veri işleme aşamaları: 1. Veri toplama: Veriler, mevcut kaynaklardan alınır. 2. Veri hazırlama: Ham veriler temizlenir ve sonraki işlemler için düzenlenir. 3. Veri girişi: Temiz veriler, hedef sisteme girilir ve anlaşılabilir bir dile çevrilir. 4. İşleme: Veriler, makine öğrenme algoritmaları kullanılarak yorumlanır. 5. Veri çıktısı: Veriler, grafikler, videolar, resimler veya düz metin gibi formatlarda sunulur. 6. Veri depolama: Tüm veriler, ileride kullanılmak üzere saklanır.
    5 kaynak

    Veri seti nedir?

    Veri seti, bir amaç için toplanmış veri topluluğudur. Veri setleri, sayısal veriler, metin verileri, görüntü verileri veya işitsel veriler gibi her türlü veri türü için oluşturulabilir. Bazı veri seti kaynakları: - Kaggle: Kolay kullanımı ve kod yazılabilen bir platform. - UCI Machine Learning Repository: Makine öğrenimi problemlerine yönelik çeşitli veri setleri içerir. - AWS (Amazon Web Services): Açık veri setleri ve örnekler sunar. - Microsoft Datasets: Doğal dil işleme ve bilgisayarlı görü gibi alanlarda ücretsiz veri setleri. - World Bank Open Data: Dünya Bankası'nın açık veri platformu.
    5 kaynak

    Veri sorumlusu nedir?

    Veri sorumlusu, kişisel verilerin işleme amaçlarını ve vasıtalarını belirleyen, veri kayıt sisteminin kurulmasından ve yönetilmesinden sorumlu olan gerçek veya tüzel kişiyi ifade eder. Bu kişi, kişisel verilerin nasıl ve hangi amaçla işleneceğine karar verir.
    5 kaynak

    Meb veri toplama nasıl yapılır?

    MEB veri toplama işlemleri farklı modüller üzerinden gerçekleştirilebilir: 1. Veri Toplama Modülü: MEB'in resmi web sitesinde, genellikle üst menüde veya duyurularda bulunan bu modül, eğitim kurumlarının veri giriş işlemleri için kullanılır. 2. TTKB-İDES Sistemi: Talim ve Terbiye Kurulu Başkanlığı tarafından geliştirilen bu sistem, öğretmenlerin zümre veri girişleri için kullanılır. Veri toplama sürecinde herhangi bir sorunla karşılaşıldığında, okul bilgi işlem departmanı veya MEB ile iletişime geçilebilir.
    5 kaynak

    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 modelleri nelerdir?

    Veri modelleri, veri öğelerini düzenleyen ve tanımlayan, birbirleriyle nasıl etkileşime girdiklerini gösteren kavramsal çerçevelerin görsel temsilleridir. Üç ana veri modeli türü şunlardır: 1. Kavramsal Veri Modeli: Verilerin genel yapısını ve iş kavramlarını tanımlar. 2. Mantıksal Veri Modeli: Kavramsal veri modelindeki veri kavramları ve ilişkiler hakkında daha fazla ayrıntı ekler. 3. Fiziksel Veri Modeli: Mantıksal veri modelinin belirli bir veritabanı aracı ve veri depolama teknolojisi için uyarlanmış uygulamasıdır.
    5 kaynak

    Veri merkezleri neden önemli?

    Veri merkezleri, modern dijital dünyada kritik bir rol oynar çünkü: 1. Veri Güvenliği: Büyük miktarda verinin güvenli bir şekilde depolanmasını sağlar, veri kaybı riskini en aza indirir. 2. Kesintisiz Hizmet: Yedekli sistemler ve kesintisiz güç kaynakları sayesinde hizmetlerin 7/24 aktif kalmasını güvence altına alır. 3. Yüksek Performans: Yüksek hızlı internet bağlantıları ve gelişmiş donanım altyapısı, işletmelerin performansını artırır. 4. Maliyet Tasarrufu: Şirketler, kendi altyapılarını kurmak yerine veri merkezlerinin sunduğu hizmetlerden daha düşük maliyetlerle faydalanabilirler. 5. Regülasyonlara Uyum: Veri yönetimi ve güvenliği ile ilgili sıkı regülasyonlara uyum sağlayarak yasal gereklilikleri yerine getirir.
    5 kaynak