VeriAnalizi

Sağlıkta iş zekası projesi, sağlık kuruluşlarında büyük miktarda veriyi analiz ederek karar destek sistemleri oluşturmayı amaçlayan bir projedir. Sağlıkta iş zekası projelerinin bazı amaçları: Finansal ve operasyonel analiz: Sağlık kuruluşlarının finansal ve idari süreçlerini optimize etmek. Hasta bakımı iyileştirme: Büyük veri analizleri ile hasta sonuçlarını ve güvenliğini artırmak. Karar destek: Yöneticilere, veri tabanlı kararlar alabilmeleri için gerekli bilgileri sağlamak. Hedef takibi: Göstergelere ulaşma derecesini izleyerek, hedeflere yönelik aksiyonlar almak. Türkiye'de Sağlık Bakanlığı'nın Sağlık Net sistemi, iş zekası kullanımına örnek olarak gösterilebilir.

Power BI'da analiz edilebilecek veriler çeşitli kaynaklardan gelebilir: Excel dosyaları; SQL veritabanları; SharePoint ve diğer bulut hizmetleri; Web kaynakları; Büyük miktarda veri içeren .PBIX dosyaları. Power BI, bu verileri analiz etmek için grafikler, tablolar, özet tabloları, filtreler ve hesaplamalar gibi çeşitli araçlar sunar. Ayrıca, Power BI'nın makine öğrenimi algoritmaları sayesinde gerçek zamanlı sonuçlar ve eyleme dönüştürülebilir içgörüler de elde edilebilir.

Aykırı değerleri düzeltmek için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: Aykırı değerlerin veri kümesinden çıkarılması. Aykırı değerlere yeni değerler atanması (imputation). Aykırı değerlerin sınırlandırılması (winsorization). Aykırı değerlerin dönüştürülmesi. Aykırı değerlere dayanıklı makine öğrenmesi algoritmalarının kullanılması. Aykırı değer düzeltme yöntemi seçerken, veri setinin özellikleri ve analizin amacı göz önünde bulundurulmalıdır.

Power BI ile yapılabileceklerden bazıları şunlardır: Veri bağlama ve hazırlama. Veri modelleme ve birleştirme. Rapor ve pano oluşturma. Keşfetme ve analiz etme. Paylaşma ve işbirliği yapma. Yönetip güvenli hale getirme. Power BI, ayrıca R ve Python gibi yazılımlarla özelleştirilebilir raporlar oluşturma ve raporları web sayfalarına gömme gibi imkanlar da sunar.

Segment analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Hedeflerin belirlenmesi. 2. Veri toplama. 3. Verilerin segmentlere ayrılması. 4. Segmentlerin değerlendirilmesi. 5. Segmentlerin önceliklendirilmesi. Bazı segment analizi yöntemleri şunlardır: RFM analizi. Fiyat segmenti analizi. Segment analizi için K-Means, hiyerarşik kümeleme ve karar ağaçları gibi makine öğrenme algoritmaları, veri görselleştirme araçları ve CRM sistemleri kullanılabilir.

Entegre Çevre Bilgi Sistemi (EÇBS), Çevre, Şehircilik ve İklim Değişikliği Bakanlığı tarafından kurulan, çevre mevzuatı kapsamında tesis, firma ve şahısların yükümlülüklerini yerine getirmelerini kolaylaştıran uygulamalara giriş yapabildiği çevrim içi bir platformdur. EÇBS'nin bazı amaçları: Çevre ile ilgili tüm verilerin tek bir sistem altında toplanmasını sağlamak. Çevresel etkilerin izlenmesi, raporlanması ve gerekli önlemlerin alınmasını hızlandırmak. Çevreye olan olumsuz etkileri minimize etmek ve sürdürülebilir kalkınmayı desteklemek. EÇBS üzerinden yapılabilecek işlemlerden bazıları: Çevresel izin ve lisans başvuruları. Atık yönetimi. Hava emisyonlarının izlenmesi. Su kullanımı ve atık su yönetimi. EÇBS'ye, e-devlet kimliğiyle ecbs.cevre.gov.tr adresine giriş yapılarak erişilebilir.

Dünya bitki örtüsü haritası, farklı iklim tiplerine bağlı olarak çeşitli bitki örtülerinin dağılımını gösterir. Bazı bitki örtüsü türleri ve dağılımları: Ormanlar. Bozkır (Step). Tundra. Savan. Dünya bitki örtüsü haritalarına cografyaharita.com gibi sitelerden ulaşılabilir.

Hava tahmini, gözlem, analiz ve tahmin aşamalarını içerir. 1. Gözlem: Yer gözlemleri: Sıcaklık, basınç, nem, rüzgar hızı gibi atmosferik olaylar ölçülür. Gemi gözlemleri: Yer gözlem istasyonlarında ölçülen olaylar gemilerde de ölçülür, ancak gemiler hareketlidir. Yüksek atmosfer gözlemleri: Radyo vericili gözlem aletleri, balonlarla atmosferin üst tabakalarındaki sıcaklık, nem ve rüzgar ölçülür. Radar ve uydu verileri: Şiddetli hava olaylarının yerleri ve şiddetleri belirlenir, kısa vadeli tahminler yapılır. 2. Analiz: Toplanan veriler haritalara işlenir. Yer haritalarında basınç, sıcaklık, bulutluluk gibi bilgiler; yüksek seviye haritalarında ise rüzgar, sıcaklık ve nem gibi parametreler analiz edilir. 3. Tahmin: Atmosferin gelecekteki durumu, matematiksel denklemlerin çözümüyle tahmin edilir. Büyük kareler uzun vadeli, küçük kareler ise kısa vadeli tahminler için kullanılır. Günümüzde hava tahminleri, meteorologların hazırladığı bilgisayar modelleri ile yapılmaktadır.

Medikal istihbarat, dünya genelindeki sağlık tehditleri ve sorunlarını, yabancı medikal kapasiteleri, bulaşıcı hastalıkları, çevresel sağlık risklerini ve biyomedikal konulardaki gelişmeleri analiz eden, toplayan ve değerlendiren bir istihbarat dalıdır. Medikal istihbaratın temel bileşenleri: Veri toplama ve analizi. Teknolojik altyapı. İnsan kaynağı. Medikal istihbarat, hastalıkların erken teşhisi, tedavi yöntemlerinin iyileştirilmesi ve sağlık kaynaklarının etkin kullanımı gibi alanlarda kritik bir rol oynar.

Opta verileri, spor analitiği alanında çeşitli amaçlarla kullanılır: Spor analizleri ve istatistikleri: Futbol ve diğer 30'dan fazla spor dalında detaylı istatistikler sunarak, takımlar ve müşteriler için önemli veriler sağlar. Yayıncılık ve medya: Spor kanalları, yorumcular, aplikasyonlar, gazeteler ve sosyal medya platformları tarafından kullanılır. Oyuncu takibi ve scouting: Kulüplere, istatistiklere dayalı veriler sunarak, izlenecek oyuncu sayısını azaltır ve scouting bütçelerini optimize eder. Opta verileri, tarihsel istatistikleri de içerir, ancak zaman zaman fazla detay içerebileceği için anlamsız olabilir.

E-tablolar ile yapılabilecek bazı şeyler: Veri analizi ve görselleştirme. Formül ve işlev kullanımı. İşbirliği ve paylaşım. Önceden oluşturulmuş şablonlar. Yapay zeka entegrasyonu. Mobil erişim. Güvenlik.

Criteo reklamlarının çalışma prensibi şu şekilde özetlenebilir: 1. Kullanıcı bir e-ticaret sitesini ziyaret eder ve bir ürünü inceler ancak satın alma işlemi gerçekleştirmeden siteden çıkar. 2. Criteo, kullanıcının internet arama geçmişini analiz eder ve bu kişinin ilgi alanlarına göre kişiselleştirilmiş reklamlar oluşturur. 3. Kullanıcı, farklı bir zamanda internette gezinirken Criteo reklamları ile karşılaşır. 4. Kullanıcı, satın alma işlemini tamamlamak için tekrar e-ticaret sitesine döner. Criteo reklamları, görüntülü reklamcılık (display marketing) ve yeniden hedefleme (retargeting) tekniklerine dayanır.

Meteoroloji 5 yıllık tahminlerin nasıl yapıldığına dair bilgi bulunamadı. Ancak, modern hava durumu tahminlerinin genel olarak şu adımlarla yapıldığı bilinmektedir: 1. Gözlemler: Yer, gemi ve yüksek atmosfer gözlemleri ile radar ve uydu verileri toplanır. 2. Analiz: Toplanan veriler haritalara işlenir ve analiz edilir. 3. Tahmin: Analiz sonuçları, atmosferin gelecekteki durumunu tahmin eden sayısal modellerle değerlendirilir. Hava durumu tahminleri, atmosferin kaotik yapısı nedeniyle kesinlik taşımaz ve zamanla tahminlerin tutarlılığı azalabilir.

Varyansın yüksek olması, bir veri setindeki değerlerin ortalamadan daha fazla saptığını ve daha "değişken" veya "düzensiz" bir yapı sergilediğini ifade eder. Yüksek varyans, aşağıdaki durumlarda ortaya çıkabilir: Overfitting durumu. Bir sınıftaki öğrencilerin notlarında büyük farklılıklar olması. Bir şirketin aylık satışlarında büyük iniş çıkışlar yaşanması. Yüksek varyans, istatistiksel modellerde tutarsızlığa yol açabilir.

Yapay zeka tahmin makinesi, büyük miktarda veriyi işleyerek tahminler yapabilen ve kararlar alabilen bilgisayar sistemlerini ifade eder. Yapay zeka tahmin makinelerinin bazı kullanım alanları: Finans sektörü: Finansal kredi durumlarını değerlendirme, dolandırıcılık tespiti ve piyasa modellerine göre hisse senedi ticareti yönetimi. Sağlık sektörü: Tıbbi teşhislerin hızlandırılması, ilaç geliştirme ve tıbbi robot uygulamaları. Perakende ve e-ticaret: Müşteri davranışlarını analiz ederek kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunma. Lojistik ve ulaşım: Rotaların optimize edilmesi ve personel tahminlerinin yapılması. Yapay zeka, verileri işleyerek tahminlerde bulunur ve ardından hatalarından ders çıkararak daha doğru tahminler yapmaya devam eder.

İş zekâsı (İZ) ve veri madenciliği arasındaki temel farklar şunlardır: Amaç: Veri madenciliği, büyük veri kümelerindeki gizli kalıpları, ilişkileri ve eğilimleri keşfetme sürecidir. İş zekâsı, organizasyonların verilerini toplamak, analiz etmek ve görselleştirmek için kullanılan araçlar ve uygulamalar bütünüdür. Kapsam: Veri madenciliği, genellikle yalnızca yapılandırılmış verileri içerir. İş zekâsı, verilerin toplanması, analizi ve görselleştirilmesinin yanı sıra, veri ambarı, raporlama araçları ve gösterge panelleri gibi yöntemleri kapsar. Kullanım Alanı: Veri madenciliği, işletmeler için satış tahminleri yapma, operasyonel verimliliği artırma ve müşteri davranışlarını anlama gibi fırsatlar yaratır. İş zekâsı, şirketlerin geçmiş performansını analiz ederek stratejik kararların alınmasında önemli bir rol oynar. Teknikler: Veri madenciliği, makine öğrenimi, istatistiksel analiz ve yapay zekâ teknikleri kullanır. İş zekâsı, raporlama ve sorgulamalar ile veri madenciliği süreçlerini içerir.

Hipotezi test etme aşamaları şunlardır: 1. Hipotezlerin Belirlenmesi: Temel iddia olan sıfır hipotezi (H0) ve alternatif hipotez (HA) belirlenir. 2. Önem Derecesinin (α) Belirlenmesi: Hatalı karar verme olasılığını ifade eden önem derecesi tespit edilir. 3. Hipotez Testinin Yönünün Belirlenmesi: Alternatif hipoteze göre test tek yönlü veya çift yönlü olarak belirlenir. 4. İstatistiksel Test Yönteminin Belirlenmesi: F, t, ki kare gibi istatistiksel testler kullanılarak test yapılır. 5. Null Hipotezinin Kabul/Red Durumunun Belirlenmesi: Test istatistiği ile kritik değer karşılaştırılarak karar verilir. 6. Karar Verme: Yapılan işlem sonuçlarına göre null hipotezinin kabul edilip edilmeyeceği belirlenir.

Korelasyonun güçlü olduğunu anlamak için korelasyon katsayısının değerine bakmak gerekir. Güçlü pozitif korelasyon. Güçlü negatif korelasyon. Korelasyon katsayısı -1 ile +1 arasında değişir. Korelasyon değerinin güçlü olup olmadığını kesin olarak değerlendirmek için bir uzmana danışılması önerilir.

Z değerinin anlamlı olup olmadığına dair kesin bir bilgi vermek mümkün değildir. Z değeri, bir veri noktasının ortalamanın kaç standart sapma uzakta olduğunu belirtir ve pozitif veya negatif olabilir. Z değerinin anlamlı kabul edilebileceği durumlar: İstatistiksel hipotez testleri. Değerlerin ortalamaya göre konumunun belirlenmesi. Z değerinin anlamlılığı, kullanıldığı bağlama ve araştırma yöntemine bağlı olarak değişir. Daha fazla bilgi için istatistiksel analizlerin genel prensiplerini ve kullanılan tabloların (örneğin, Z tablosu) yorumlanmasını öğrenmek faydalı olabilir.

T değerinin anlamlı kabul edilmesi için genellikle 2'nin üzerinde olması beklenir. T değerinin anlamlı olup olmadığını kesin olarak belirlemek için, hesaplanan t değerinin, serbestlik derecesi (df) ve seçilen alfa düzeyine (genellikle α=0.05) karşılık gelen kritik t değeriyle karşılaştırılması gerekir. T değerinin yorumlanması konusunda bir uzmana danışılması önerilir.