VeriAnalizi

Kümülatif artış, başlangıç değeri 100 olan birimin her ay oluşan artış oranında katlanarak devam etmesiyle hesaplanır. Hesaplama adımları: 1. Veri toplama. 2. Veri sıralama. 3. Toplama işlemi. 4. Sonuçların yorumlanması. Örnek hesaplama: Ocak = 100. Ocak'ta %2 artış: 100 1,02 = 102. Şubat'ta %3 artış: 102 1,03 = 105,06. Mart'ta %2 artış: 105,06 1,02 = 107,16. Nisan'da %5 artış: 107,16 1,05 = 112,52. Mayıs'ta %4 artış: 112,52 1,04 = 117,02. Haziran'da %1 artış: 117,02 1,01 = 118,19. Eğer artışlar alt alta toplansaydı, toplam artış %2 + %3 + %2 + %5 + %4 + %1 = %17 olurdu. Kümülatif artış hesaplaması için Türkiye Cumhuriyeti Merkez Bankası'nın internet sitesinde bulunan mobil uygulama kullanılabilir.

Halk Sağlığı Yönetim Sistemi (HSYS), sağlık kuruluşlarının sağladığı sağlık hizmetlerinin kayıt altına alınması ve takip edilebilmesi için tasarlanmış bir sistemdir. HSYS'nin bazı amaçları: Veri toplama ve analiz. Karar destek. Salgın tespiti. Sağlık eğitimi. HSYS'ye giriş, Sağlık Bakanlığı Ortak Giriş Noktası (SSO) üzerinden veya e-imza ile yapılabilir.

Hayır, standart sapma ve varyans aynı şey değildir; varyans, standart sapmanın karesidir. Varyans, bir veri setindeki tüm verilerin, veri setinin ortalamasına olan uzaklıklarının ortalamasıdır. Standart sapma ise varyansın kareköküdür. Standart sapma, verilerin birbirinden ne kadar uzak olduğunu gösterirken, varyans bu mesafelerin karelerini ölçer.

Korelasyon, iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkinin yönünü ve gücünü açıklayan istatistiksel bir terimdir. Pozitif korelasyon: Bir değişken artarken diğer değişken de artar. Negatif korelasyon: Bir değişken artarken diğer değişken azalır. Sıfır korelasyon: Değişkenler arasında ilişki yoktur. Korelasyon katsayısı, -1 ile +1 arasında değişir; 0, değişkenler arasında doğrusal bir ilişki olmadığını, +1 veya -1 ise mükemmel bir ilişkiyi ifade eder. Korelasyon, finans, ekonomi, psikoloji, sosyoloji ve sağlık gibi birçok alanda kullanılır.

İş zekası (BI), sağlık sektöründe çeşitli şekillerde kullanılır: Veri analizi ve karar destek: Elektronik sağlık kayıtları, radyografi, bilgisayarlı tomografi taramaları ve manyetik rezonans görüntüleri gibi büyük veri kümelerini analiz ederek, sağlık profesyonellerinin daha doğru ve hızlı veri odaklı kararlar almasını sağlar. Operasyonel verimlilik: BI, operasyonel süreçleri optimize eder, kaynak yönetimini iyileştirir ve bekleme sürelerini azaltır. Maliyet azaltma: Veri analizi, teşhis verilerinden değerli içgörüler elde ederek maliyetleri düşürmeye yardımcı olur. Kişiselleştirilmiş tıp: Hasta verilerini analiz ederek tedavi planlarını kişiselleştirir. Dolandırıcılık tespiti: Talep verileri analiz edilerek sahte davranış kalıpları belirlenir ve dolandırıcılık önlenir. Erken semptom tahmini: Hastalardan gelen veriler analiz edilerek eğilimler belirlenir ve erken semptom tahminleri yapılır.

Korelasyonu yüksek olan değişkenler, doğrudan bir nedensellik ilişkisi göstermez. Korelasyon, iki değişkenin birlikte hareket edip etmediğini inceler ve bu ilişkinin yönünü ve gücünü belirler: 1. Korelasyon: Değişkenler birlikte değişmelidir. 2. Zaman sırası: Neden olan olay önce gerçekleşmelidir. 3. Üçüncü faktör: İki değişkeni etkileyen başka bir faktör bulunmamalıdır. Korelasyon analizi ile sadece değişkenler arasındaki ilişki hakkında bilgi edinilebilir, nedensellik yorumu yapılmamalıdır.

X aykırılık testi olarak belirtilen spesifik bir test bulunmamaktadır. Ancak, aykırı değerleri tespit etmek için kullanılan bazı testler şunlardır: Çeyrekler Açıklığı (IQR). Z-Skoru. Ortanca Mutlak Sapma (MAD). Ki-Kare Testi. Aykırı değer analizi, verilerin dağılımını ve istatistiksel analizleri etkileyebilecek uç değerleri tespit etmek için kullanılır.

Ekonomik takvimde önemli veriler arasında şunlar yer alır: Ekonomik göstergeler: GSYİH, işsizlik, enflasyon, tüketici harcamaları, üretim faaliyeti, konut gibi kritik raporlar. Merkez bankası politikası kararları: Faiz oranı değişiklikleri ve para politikası duyuruları. Jeopolitik olaylar: Seçimler, küresel zirveler, düzenleyici değişiklikler ve siyasi istikrarsızlık. Güven endeksleri: Tüketici güven raporları gibi araştırmalar. Önemli piyasa tepkileri yaratabilecek diğer veriler: Tarım dışı istihdam, PMI, perakende satışlar, cari açık ve dış ticaret verileri. Bu veriler, yüksek, orta ve düşük önem derecesine göre sınıflandırılır ve yatırım kararlarını etkileyebilir.

Demografik veriler, yaş, cinsiyet, eğitim, gelir, ilgi alanları, dil ve coğrafi konum gibi belirli niteliklere göre kategorize edilmiş bir nüfusun özelliklerini kapsar. Demografik verilerin bazı örnekleri: Yaş: Kullanıcı gruplarının ve en çok satın alan yaş gruplarının belirlenmesi. Cinsiyet: Web sitesinin hangi bölümlerinin veya hangi ürünlerin erkekler veya kadınlar için daha uygun olduğunu gösterme. Eğitim: Kullanıcıların üniversiteye gidip gitmediğini gösterme. Gelir: Yüksek kaliteli bir ürün satın almak için yüksek gelirli kişileri hedefleme. İlgi alanları: Kullanıcıların ilgisini çeken şeyleri gösterme ve tüketici davranışları hakkında sonuçlar çıkarma. Dil: Online pazarlama ve web sitesi tasarımı için hedef kitlenin dilini belirleme. Ülkeler: Kullanıcıların hangi bölgeden, şehirden veya ülkeden geldiğini belirleme.

SKU (Stok Kodu) kodunun önemli olmasının bazı nedenleri: Stok takibi ve yönetimi: SKU, ürünlerin karışmasını önler ve stok takibini kolaylaştırır. Envanter kontrolü: Hangi üründen ne kadar kaldığını takip etmeyi sağlar. Depo düzeni: Depolama düzenini oluşturmaya imkan verir. Sipariş hazırlığı: Depolardaki ürünlerin bulunmasını kolaylaştırır, sipariş hazırlama süresini kısaltır ve hatalı ürün gönderme riskini azaltır. Satış analizi: Çok satan ve tercih edilmeyen ürünlerin tespit edilmesini sağlar. Müşteri memnuniyeti: B2B müşterileri için önemli olan stok kodları, sipariş süreçlerinde kolaylık sağlar. Tedarik zinciri: Sipariş ve stok yenileme süreçlerini kolaylaştırır.

Excel ile yapılabilecek bazı şeyler: Veri analizi ve görselleştirme. Hesaplamalar. Grafik ve dashboard hazırlama. Makro ve VBA ile otomasyon. Rapor oluşturma. İnternetten veri çekme. Oyun yapma. Excel, kişisel finans yönetiminden devasa veri analizi projelerine kadar geniş bir kullanım alanına sahiptir.

Hayır, medyan ve ortalama aynı şey değildir. Ortalama, bir veri kümesindeki değerlerin toplamının, bu değerlerin sayısına bölünmesiyle elde edilir. Medyan ise tüm veri setindeki değerlerin küçükten büyüğe doğru sıralandığında en ortada yer alan değerdir. Veri kümesinde çok yüksek ve düşük gözlemler varsa ortalama uygun değildir.

Bloomberg canlı verilerine erişmek için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: Bloomberg Terminal: Bloomberg Terminal aboneliği ile masaüstü, mobil ve web sürümleri üzerinden canlı verilere ulaşılabilir. Power BI ve Power Query Bağlayıcısı: Bloomberg Veri ve Analiz bağlayıcısı ile Power BI Desktop üzerinden veri alınabilir. Bloomberg verilerine erişmek için kuruluşun, ilgili Bloomberg ürününe karşılık gelen bir aboneliği olmalıdır.

Ekonomik veri takvimi şu şekilde yorumlanabilir: Açıklanan değerin beklentiyle karşılaştırılması. Verinin hangi varlıklar üzerinde etkili olduğunun belirlenmesi. Ekonomik veri takvimi yorumlanırken şu adımlar izlenebilir: 1. Verinin önemini anlama. 2. Önceki değeri inceleme. 3. Beklentiyi değerlendirme. 4. Piyasa etkisini tahmin etme. Ekonomik veri takvimi, yatırım kararlarını doğrudan etkileyen temel göstergeleri içerdiği için finansal piyasalarda strateji oluşturmanın kritik bir parçasıdır. Yatırım danışmanlığı hizmeti, yetkili kuruluşlar tarafından kişilerin risk ve getiri tercihleri dikkate alınarak kişiye özel sunulmaktadır. Bu nedenle, sadece burada yer alan bilgilere dayanılarak yatırım kararı verilmesi beklentilerinize uygun sonuçlar doğurmayabilir.

Yapay zeka için öğrenilebilecek bazı programlama dilleri: Python. Java. R. C++. JavaScript. Scala. Julia. Dil seçimi, projenin gereksinimlerine ve kişinin mevcut yeteneklerine bağlı olarak yapılmalıdır.

Yapay zeka (YZ) ile at yarışı tahmini yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Analizi: YZ, geçmiş yarış sonuçları, atların form durumları, jokey performansları, pist ve hava koşulları gibi faktörleri büyük veri analizleriyle değerlendirir. 2. Olasılık Hesaplamaları: YZ algoritmaları, bu verileri işleyerek hangi atların yarışta daha yüksek kazanma şansına sahip olduğunu belirler ve olasılık hesaplamaları yapar. 3. Tahmin Üretimi: YZ, tüm bu değişkenleri değerlendirerek her yarış için en olası sonuçları tahmin eder. 4. Sürekli Güncelleme: YZ sistemleri, yeni yarış sonuçlarıyla kendini günceller ve tahminleri zamanla daha isabetli hale gelir. Bazı YZ tabanlı at yarışı tahmin platformları: Charles AI. atyarisi.ai.

YOY (yıldan yıla) oranı şu şekilde hesaplanır: 1. Karşılaştırılabilir metriklerin belirlenmesi. 2. Yüzde değişiminin hesaplanması. 3. Yüzde değişimi bulma. Formül şu şekildedir: YOY Değişim (%) = [(Bu Yılın Değeri − Geçen Yılın Değeri) ÷ Geçen Yılın Değeri] × 100. Örneğin, bir işletme 2025 yılının birinci çeyreğinde 120 milyon dolar gelir elde etmiş ve geçen yıl aynı çeyrekte 100 milyon dolar kazanmışsa, yıllık büyüme oranı şu şekilde hesaplanır: 1. Farkın hesaplanması: 120 - 100 = 20 milyon dolar. 2. Büyüme oranının hesaplanması: (20 ÷ 100) × 100 = %20. Bu, işletmenin geçen yılın aynı dönemine kıyasla geliri üzerinde %20'lik bir artış yaşadığı anlamına gelir.

Dijital tarih çalışmalarında izlenen süreçler şunlardır: 1. Kaynakların Dijitalleştirilmesi: Tarama ve Fotoğraflama. Optik Karakter Tanıma (OCR). Meta Veri Girişi. 2. Arşivleme ve Veri Yönetimi: Depolama Çözümleri. Veri Tabanları. Yedekleme. 3. Veri Analizi ve Görselleştirme: Veri Madenciliği. Haritalama. Tarihsel Simülasyonlar. 4. Yayınlama ve Paylaşım: Web Siteleri ve Online Platformlar. Açık Erişim ve Paylaşım Lisansları. Sosyal Medya ve Multimedya Kullanımı. 5. Etkileşim ve Geri Bildirim: Kullanıcı Katılımı. Anketler ve Değerlendirmeler. Topluluk Etkinlikleri. 6. Eğitim ve Öğrenim Araçları: E-Öğrenim Platformları. Etkileşimli Simülasyonlar. Öğrencilere ve diğer kullanıcılara karmaşık

Lua ile yapılabilecek bazı şeyler: Oyun geliştirme. Gömülü sistemler. Web geliştirme. Scripting ve veri analizi. Otomasyon. Lua, ayrıca C, C++ ve Java gibi diğer programlama dilleriyle kolayca entegre olabilir.

Regresyon analizi, iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi ölçmek için kullanılan bir istatistiksel yöntemdir. Bu analizde: Bağımlı değişken (genellikle Y ile gösterilir), bağımsız değişkene bağlı olarak değişen veya ondan etkilenen değişkendir. Bağımsız değişken (genellikle X ile gösterilir), bağımlı değişkeni etkileyen veya onun nedeni olan değişkendir. Regresyon analizi ile değişkenler arasındaki ilişkinin varlığı ve gücü hakkında bilgi edinilebilir. Regresyon analizi, finans, ekonomi, mühendislik ve doğa bilimleri gibi birçok alanda kullanılır.