Analitik

SAS'ın önemli olmasının bazı nedenleri: Veri analizi ve karar verme. Sektörel uygulamalar. Yüksek performans ve güvenilirlik. Esneklik ve genişletilebilirlik. Sorumlu inovasyon.

Sosyal medya uzmanı olmak için belirli bir bölüm mezunu olma şartı yoktur, ancak iletişim, pazarlama, medya veya dijital tasarım gibi alanlarda eğitim almak avantaj sağlar. Sosyal medya uzmanı olabilecek kişiler: Üniversitelerin iletişim fakültelerinden mezun olanlar; Sosyal medya uzmanlığı veya dijital pazarlama eğitim programlarına katılarak sertifika alanlar; Sosyal medya alanında bilgi sahibi, analiz yapabilen ve gerekli bilgisayar programlarını kullanabilen kişiler. Ayrıca, sosyal medyada vakit geçirmekten hoşlanan, trendleri takip eden, iletişim becerileri gelişmiş, yaratıcı ve yeni fikirlere açık kişiler bu alanda başarılı olabilir.

NeSatılır.com, online pazaryerlerinde satış yapan veya yapmayı hedefleyen kişiler için geliştirilmiş bir yazılım setidir. Başlıca işlevleri: Ürün araştırması: Trendyol, Hepsiburada, Amazon Türkiye, N11 gibi platformlardaki en çok satan ve en karlı ürünleri bulma. Rakip analizi: Analitik araçlar ile rakiplerin önüne geçme ve fiyat takibi yapma. Entegrasyon: 12 farklı pazaryeri ve web sitesini tek panel üzerinden yönetme. Otomatik fiyatlandırma: Belirlenen kurallara göre fiyatların otomatik olarak güncellenmesi.

Sotwe, Twitter'da hesap açmadan Twitter içeriğine erişmeyi sağlayan, üçüncü taraf, web tabanlı bir araçtır. Sotwe'nin bazı özellikleri: Anonimlik: Hesap gerektirmez ve kullanıcı bilgilerini takip etmez. Çoklu cihaz desteği: Masaüstü, mobil ve tablet tarayıcılarında çalışır. Medya indirme: Video, fotoğraf ve GIF gibi içerikleri indirme imkanı sunar. Trend analizi: Gerçek zamanlı trend konularını ve hashtag aktivitelerini izleme olanağı sağlar. Sotwe, kamuya açık Twitter verilerine erişim sağladığından, özel hesaplara erişim sunmaz ve doğrudan etkileşim (tweet beğenme, retweetleme veya yorum yapma) özelliği yoktur.

Veri analizi için kullanılan bazı istatistik yöntemleri: Betimsel analiz (descriptive analysis). Çıkarımsal analiz (inferential analysis). Teşhis analizi (diagnostic analysis). Öngörücü analiz (predictive analysis). Regresyon analizi. Karar ağaçları. Kümeleme. Zaman serisi analizi. Ayrıca, metin analizi (text analysis) ve istatistiksel analiz gibi yöntemler de veri analizinde sıkça kullanılır.

Google Analytics'te tıklanma oranı (CTR) şu şekilde hesaplanır: 1. Google Analytics hesabınıza giriş yapın ve analiz etmek istediğiniz mülkü seçin. 2. Sol menüden "Raporlar"'a tıklayın. 3. "Engagement" (Etkileşim) sekmesine gidin ve "Pages and screens" (Sayfalar ve ekranlar) raporunu seçin. 4. CTR sütununu bulun. Eğer Google Analytics 4 (GA4) kullanıyorsanız, süreç şu şekilde değişir: 1. Sol menüden "Reports" (Raporlar)'a tıklayın. 2. "Engagement" (Etkileşim) sekmesinde "Pages and screens" (Sayfalar ve ekranlar) raporunu seçin. Universal Analytics (UA) kullanıyorsanız: 1. Sol menüden "Behavior" (Davranış)'a tıklayın. 2. "Site Content" (Site İçeriği)'ne ve ardından "All Pages" (Tüm Sayfalar)'a gidin. 3. "All Pages" raporunda sayfa düzeyinde metrikler içeren bir tablo göreceksiniz. CTR, bir sayfadaki toplam görüntülemeye karşı belirli bir linke tıklayan kullanıcıların yüzdesini ölçer.

Google Analytics 4 (GA4) ve Universal Analytics (UA) arasındaki bazı temel farklar şunlardır: Veri Toplama Modeli: UA: Oturuma ve sayfa görüntülemelerine dayalı bir model kullanır. GA4: Olaylara dayalı bir model kullanır; her kullanıcı etkileşimi (tıklama, video izleme, sayfa kaydırma vb.) bir olay olarak kaydedilir. Gizlilik ve Güvenlik: GA4: Daha fazla gizlilik kontrolüne sahiptir ve çerezsiz veri toplama yöntemlerini destekler. UA: Varsayılan olarak etkin olan bot filtrelerini devre dışı bırakma imkanı sunar. Hesap Yapısı: UA: Hesap, özellik ve görünüm düzeyinde yapı sunar. GA4: Hesap ve özellik düzeyinde daha basitleştirilmiş bir yapı kullanır; görünüm (view) içermez. Raporlama Arayüzü: UA: Raporlar 5 ana kategori altında toplanır: Gerçek Zamanlı, İzleyici, Edinme, Davranış, Dönüşümler. GA4: Raporlar yeniden adlandırılmış ve değiştirilmiştir; Etkileşim, Para Kazanma, Elde Tutma gibi yeni raporlar içerir. Eski Verilere Erişim: GA4: Universal Analytics'ten GA4'e geçişte eski verilere doğrudan erişim sağlanamayabilir, bu da geçmiş verilerle kıyaslama yapmayı zorlaştırabilir. GA4, Universal Analytics'in yerini almış ve 1 Temmuz 2023'te ana web analitik platformu olarak önerilmiştir.

Analitik bütçe sınıflandırmasının temel amacı, bütçenin ayrıntılı bir şekilde analiz yapmaya elverişli bir kod yapısına sahip olmasını sağlamaktır. Bu amaç doğrultusunda analitik bütçe sınıflandırmasının bazı diğer amaçları şunlardır: mali saydamlık ve hesap verebilirlik; farklı bütçeleme anlayışlarının desteklenmesi; idari ve mali yapılanmadan bağımsızlık; bütün kamu idarelerinin kapsama alınması; kamu hizmetlerinin esas alınması; uluslararası standartların uygulanması; program sorumluluğu.

UTM kodu, web sitesi trafiğinin kaynağını, türünü, kampanyasını ve içeriğini takip etmek için kullanılır. UTM kodunun çalışma prensibi: URL'nin sonuna ekleme. Parametrelerin tanımlanması. En temelde üç zorunlu parametre vardır: utm_source. utm_medium. utm_campaign. Analitik araçlarda görüntüleme. Opsiyonel parametreler arasında utm_term (anahtar kelime) ve utm_content (içerik) bulunur. UTM kodları, dijital pazarlama kampanyalarının etkinliğini ölçmek ve optimize etmek için kritik öneme sahiptir.

SAS kısaltması farklı alanlarda farklı anlamlara gelebilir: SAS (Sualtı Savunma Grup Komutanlığı). SAS (Serial Attached SCSI). SAS (SAS Viya). Ayrıca, "SAS" global bir veri ve yapay zeka şirketi olan SAS'ın da kısaltmasıdır.

Somera reyting ölçümü, sosyal medya profilleri üzerinden yapılan paylaşımlara dayanarak gerçekleştirilir. Ancak, bu tür ölçümlerin resmi bir reyting ölçümü olarak kabul edilmediğini ve manipülasyona açık olduğunu unutmamak gerekir. Somera'nın reyting ölçümü yöntemi hakkında daha fazla bilgi için şirketin resmi web sitesi olan somera.com.tr ziyaret edilebilir.

INTJ kişilik tipine sahip bireyler, aşağıdaki mesleklerde başarılı olabilirler: İşletme ve Finans: Muhasebeci, finansal analist, yönetim danışmanı, finansal danışman veya planlayıcı, yönetici, aktüer, istatistikçi. Mühendislik ve Mimarlık: Mimar, havacılık mühendisi, biyomedikal mühendisi, sivil mühendis, elektrik mühendisi, çevre mühendisi, mekanik mühendis. Bilim ve Sağlık: Atmosfer bilimci, biyokimyacı veya biyofizikçi, kimyager veya malzeme bilimci, ekonomist, tıbbi bilimci, mikrobiyolog, eczacı, hekim veya cerrah. Bilgisayar ve Bilgi Teknolojisi: Bilgisayar programcısı, bilgisayar sistemleri analisti, ağ yöneticisi, yazılım geliştiricisi, bilgisayar ve IS yöneticisi. Sanat, Tasarım ve İletişim: Endüstriyel tasarımcı, editör, çevirmen, fotoğrafçı, teknik yazar, yazar. INTJ'ler, analitik ve yenilikçi çözüm üretme yetenekleri sayesinde, genellikle STEM alanlarında başarılı olurlar. Herhangi bir kişilik tipinin, her meslekte başarılı olabileceği unutulmamalıdır.

Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) alanında çalışabilecek kişiler arasında aşağıdaki meslek grupları bulunmaktadır: Coğrafi Bilgi Sistemleri Uzmanı: Grafik ve öznitelik verilerini düzenleyen, depolayan ve analiz eden profesyonellerdir. Harita Teknikeri: Harita üretimi ve coğrafi veri yönetimi süreçlerinde görev alır. Coğrafi Analist: CBS yazılımlarını kullanarak coğrafi analizler yapar. Jeodezi Teknikeri: Jeodezi alanında çalışmalar yürütür. CBS Programcısı: CBS yazılımlarının geliştirilmesi ve uygulanmasında rol oynar. Ayrıca, mimarlık, mühendislik, peyzaj mimarlığı, şehir ve bölge planlama, coğrafya, matematik, istatistik ve fizik gibi alanlarda eğitim almış kişiler de CBS alanında uzmanlaşabilir ve bu alanda çalışabilirler. CBS uzmanları, belediyeler, araştırma kuruluşları, kamu hizmetleri şirketleri, mühendislik firmaları, telekomünikasyon şirketleri ve sivil toplum kuruluşlarında iş bulabilirler.

"Algorithma.az" sitesinin ne işe yaradığı hakkında bilgi bulunamadı. Ancak, algoritma genel olarak belirli bir problemi çözmek veya belirli bir amaca ulaşmak için çözüm yolunun adım adım tasarlanmasıdır. Algoritmalar, sadece bilgisayar bilimlerinde değil, hayatın her alanında kullanılır.

Büyük Veri Analitiği sertifikası, bu alanda bilgi ve beceri sahibi olduğunuzu gösterir ve çeşitli iş imkanları sunar. Bu sertifika ile aşağıdaki pozisyonlarda çalışabilirsiniz: Veri Analisti: Şirketlerin mevcut verilerini toplayıp temizleyerek, istatistiksel analizler yapar ve iş kararlarını destekleyecek anlamlı içgörüler sunar. Veri Bilimci: İleri düzey istatistiksel modelleme ve makine öğrenimi algoritmaları geliştirir. İş Zekası (BI) Uzmanı: Veri görselleştirme araçları kullanarak iş birimlerinin karar alma süreçlerini kolaylaştırır. Veri Mühendisi: Büyük veri sistemlerinin altyapısını kurar ve yönetir. Makine Öğrenimi Mühendisi: Büyük veri setleri üzerinde makine öğrenimi modellerini eğitir ve test eder. Finansal Analist: Finans sektöründe büyük veri setlerini kullanarak piyasa trendlerini tahmin eder ve risk analizi yapar. Bu sertifikayı sunan bazı kurumlar şunlardır: Mindset Institute: Büyük Veri ve İş Analitiği Uzmanlığı Sertifika Programı sunar. Google: Veri Analitiği alanında kariyer sertifikası programları sunar. İş imkanları, sertifikanın yanı sıra, üniversitenin akademik kadrosu, iş imkanları ve sektöre olan bağlılığı gibi faktörlere bağlı olarak değişebilir.

Adjust, mobil uygulamalar için kapsamlı bir mobil ölçümleme (mobile attribution), analitik ve fraud önleme platformu olarak çalışır. Adjust'ın çalışma şekli şu adımlardan oluşur: 1. Entegrasyon: Adjust'ın hafif SDK'si (yazılım geliştirme kiti) mobil uygulamalara entegre edilir. 2. Kullanıcı Etkileşimlerinin Takibi: SDK, kullanıcı olaylarını ve reklam etkileşimlerini izler. 3. Veri Toplama: Kullanıcı davranışları ve reklam etkileşimleri hakkında veri toplanır. 4. Analiz ve Sunum: Toplanan veriler işlenir ve Adjust kontrol panelinde pazarcılara sunulur. Adjust'ın bazı özellikleri: Mobile Attribution: Kullanıcıların uygulamayı hangi reklam kanalı veya kampanya üzerinden yüklediğini belirler. Fraud Prevention: Sahte tıklama ve yüklemeleri tespit eder ve önler. Audience Builder: Kullanıcıları farklı özelliklere göre gruplandırarak kişiselleştirilmiş pazarlama stratejileri oluşturmayı sağlar. Cohort Analizi: Kullanıcıların zaman içinde uygulama içindeki davranışlarını takip eder. Retention Analizi: Kullanıcıların uygulamayı yükledikten sonra kaç gün içinde uygulamada kalmaya devam ettiklerini ölçer.

R değeri, ISO 10113 standardına göre çekme testlerinde kullanılan bir karakteristik değerdir. R değerinin hesaplanması için, düzgün genişleme sırasında genişlik ve kalınlıktaki gerçek plastik genişlemenin ölçülmesi gerekir. R değerinin anlamı: Değer 1 ise: Deformasyonun genişlik ve kalınlıkta aynı oranda değiştiği izotropik bir malzemeye sahibiz. Değer 1'den büyükse: Genişlikte daha büyük bir deformasyon vardır. Değer 1'den küçükse: Kalınlıkta daha büyük bir deformasyon vardır.

Trendler, çeşitli yöntemlerle belirlenebilir: Trend Çizgileri: Yükseliş trendleri, en düşük seviyelerin; düşüş trendleri ise en yüksek seviyelerin birleştirilmesiyle çizilen çizgilerle belirlenir. Hareketli Ortalamalar: Verilerdeki kısa vadeli dalgalanmaları kontrol altına alarak uzun vadeli eğilimleri belirlemek için kullanılır. Korelasyon: İki değişken arasındaki ilişkinin gücünü ve yönünü göstererek eğilimleri belirlemeye yardımcı olur. Doğrusal Regresyon: Verilerin eğilimlerini analiz ederek trendin yönünü ve gücünü belirler. Veri Analizi: Geçmiş veriler toplanarak, bu veriler tablo ve grafik gibi görsel araçlarla incelenir. Trend belirleme yöntemleri, analiz edilen verilere ve analizin hedeflerine bağlı olarak değişebilir.

Sıra bulucu araçlar, web sitelerinin belirli anahtar kelimelerde arama motorlarında kaçıncı sırada yer aldığını analiz eder. İşte çalışma prensibi: 1. Anahtar kelime belirleme. 2. Sıralama kontrolü. 3. Raporlama. 4. Güncellemeler ve takip. Sıra bulucu araçlar, Google, Bing ve diğer arama motorlarının veritabanlarına entegre olarak çalışır. Bazı popüler sıra bulucu araçlar: Ahrefs; SEMrush; Moz; Google Search Console.

Büyük veri, doğru yönetilip analiz edildiğinde birçok alanda önemli avantajlar sağlar: Daha iyi karar verme. Maliyet tasarrufu ve operasyonel verimlilik. Yeni ürün ve hizmetlerin geliştirilmesi. Risk yönetimi ve güvenlik. Kişiselleştirilmiş hizmetler. Ancak büyük veri kullanımı, depolama, veri işleme ve gizlilik gibi zorluklar da içerir.