VeriAnalizi

Kalman Filtresi, özellikle dinamik sistemlerde belirsiz ve kesin olmayan bilgilere sahip olunduğunda kullanılır. Kullanım alanlarından bazıları: Robotik: Mobil robotların konumunun belirlenmesinde, sensör verilerinin birleştirilerek doğru pozisyon kestirimi yapılması. Havacılık ve navigasyon: Uçak, uydu ve insansız hava araçlarının konum ve hız bilgilerinin daha hassas tahmin edilmesi. Finans: Hisse senedi fiyat tahmini ve zaman serisi analizlerinde. Elektronik ve haberleşme: Sinyal gürültüsünün filtrelenmesi ve adaptif filtre uygulamalarında. Sensör füzyonu: Çeşitli sensörlerden gelen verilerin birleştirilerek tek ve doğru bir tahmin üretilmesi.

Excel'de ileri düzey konular şunlardır: Makrolar. Pivot tablolar. Power Query (Al ve Dönüştür). Sorgu ekranları. Grafikler. Hedef ara ve senaryolar. İşlevlerin ortak kullanımları. Koşullu biçimlendirme. Filtre formülü. Bu konuları öğrenmek için kurslara katılmak veya online eğitim platformlarını kullanmak faydalı olabilir.

Minitab'ın amacı, veri odaklı karar vermeyi sağlamak için istatistiksel analiz, görselleştirme, tahmine dayalı analizler ve iyileştirme analizleri sunmaktır. Minitab'ın kullanım amaçlarından bazıları şunlardır: Yalın 6 Sigma çalışmaları. Veri analizi. Problem çözümü. Görselleştirme. Tahmin.

Kalman filtresi, dinamik bir sistemin durumunu, eksik ve gürültülü ölçümlerden tahmin etmek için kullanılan bir algoritmadır. Başlıca kullanım alanları: Robotik: Mobil robotların konumunun belirlenmesinde, sensör verilerinin birleştirilerek doğru pozisyon kestirimi yapılmasında kullanılır. Havacılık ve navigasyon: Uçak, uydu ve insansız hava araçlarının konum ve hız bilgilerinin daha hassas tahmin edilmesinde GPS, barometre ve IMU verileri birleştirilerek kullanılır. Finans: Hisse senedi fiyat tahmini ve zaman serisi analizlerinde kullanılabilir. Elektronik ve haberleşme: Sinyal gürültüsünün filtrelenmesi ve adaptif filtre uygulamalarında kullanılır. Kalman filtresi, gürültülü veriler üzerinde özyinelemeli olarak çalışır, hataları en aza indirir ve sistemin fiziksel karakteristiklerinin modellenmesi ile üretilen gelecek durumun matematiksel tahminine göre optimize eder.

İsim analizi için hangi bulutun kullanıldığına dair bilgi bulunamadı. Ancak, isim analizi için aşağıdaki siteler kullanılabilir: bebek.com. ismimkuantum.com.

T testi, iki ortalama arasındaki farkın istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını test etmek için kullanılan parametrik bir tekniktir. Üç ana T testi türü vardır: 1. Tek örneklem T testi: Bir grubun ortalama skorunun belirli bir sayıyla farkının anlamlı olup olmadığını test eder. 2. Bağımsız örneklem T testi: İki farklı grubun ortalama skorlarını karşılaştırır. 3. Bağımlı örneklem T testi: Aynı bireylerin iki farklı zamandaki ortalama skorları arasında anlamlı bir fark olup olmadığını test eder. T testi uygulanmadan önce, verilerin normal dağılım göstermesi ve varyansların homojen olması gibi varsayımların sağlanması gereklidir.

Histogramın amacı, bir veri kümesinin frekans dağılımını keşfetmek ve göstermektir. Histogramın kullanım amaçlarından bazıları şunlardır: Hedef belirleme. Proses kapasitesini gösterme. Verileri katmanlaştırma. Sonuçları onaylama. Sonuçları karşılaştırma. Ayrıca, görüntü işlemede, sayısal ortama aktarılan bir görüntünün histogramında her renk değerinden ne kadar mevcut olduğu gösterilir.

Pareto diyagramı oluşturmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Ham verilerin toplanması. 2. Çubuk grafik oluşturulması. 3. Çubukların sıralanması. 4. Kümülatif sayının hesaplanması. 5. Yüzde hesaplaması. 6. İkinci y ekseninin oluşturulması. 7. Noktaların çizilmesi. 8. Çizgi eklenmesi. Pareto diyagramı oluşturmak için Microsoft Excel kullanılabilir. Ayrıca, Someka’nın Pareto diyagramı oluşturma şablonları da kullanılabilir. Pareto diyagramı oluşturma süreci, kullanılan yöntem ve araçlara göre değişiklik gösterebilir.

Yapay zeka (YZ), aşağıdaki temel bileşenlere dayanarak çalışır: Öğrenme. Muhakeme ve karar verme. Problem çözüm. Algılama. Dil işleme. YZ'nin çalışmasında kullanılan bazı alt alanlar: Makine öğrenmesi (Machine Learning, ML). Derin öğrenme (Deep Learning, DL). Doğal dil işleme (Natural Language Processing, NLP). Sinir ağları (Neural Networks). Bilgisayarlı görme (Computer Vision).

Meteoroloji haftalık tahminlerinin nasıl yapıldığına dair bazı bilgiler şu şekildedir: Gözlemler. Veri işleme. Modeller. Sayısal hava tahmini. Hava tahminlerinin doğruluğu, kullanılan veri kaynaklarının kalitesi, tahmin yöntemlerinin karmaşıklığı ve tahmin edilen zaman aralığı gibi faktörlere bağlıdır. Türkiye'de haftalık hava tahminlerini yapmakla görevli resmi devlet kurumu Meteoroloji Genel Müdürlüğü'dür. Haftalık hava tahminlerini öğrenmek için Meteoroloji Genel Müdürlüğü'nün e-Devlet Kapısı üzerinden sunduğu "Raporlu Günlük Hava Tahmini" hizmeti kullanılabilir.

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

FNSS (FNSS Savunma Sistemleri A.Ş.) paletli ve tekerlekli zırhlı araçlar, istihkam araçları, insansız kara araçları, güç grubu ve hareket sistemi çözümleri ile silah sistemlerinin tasarım, üretim ve satışını yapar. FNSS'nin faaliyet gösterdiği bazı alanlar: Zırhlı araçlar: 15 ton sınıfında paletli zırhlı araçlar, orta ağırlık sınıfı tanklar, 4x4'ten 8x8'e taktik tekerlekli zırhlı araçlar. İstihkam araçları: Seyyar yüzücü hücum köprüsü, zırhlı istihkam iş makinesi. Kule sistemleri: İnsanlı ve insansız kuleler. Ayrıca, FNSS kullanıcı ihtiyaçlarını dinleyerek her kullanıcıya özel çözümler oluşturur.

Aktif Zeka, öğrencilere ders notları, ÖSYM tarzı sorular, konu anlatımları, ders bitirme kampları ve koçluk hizmetleri gibi birçok içerik sunar. Aktif Zeka'nın işe yaradığı bazı alanlar: Eğitim: Öğrenci performansını değerlendirme ve eğitim süreçlerini optimize etme. Sınav Hazırlığı: YKS gibi sınavlara hazırlık sürecinde koçluk ve rehberlik sağlama. Ayrıca, Aktif Zeka üzerinden derece öğrencisi ders materyallerine ve ücretsiz ürünlere de ulaşılabilir.

CSV ile veri analizi yapmak için kullanılabilecek bazı araçlar ve yöntemler: Power BI: Çeşitli kaynaklardan veri toplayıp entegre edebilme, veri modelleme ve analiz yapabilme, verileri grafikler ve tablolarla görselleştirebilme imkanı sunar. Elektronik Tablo Programları: Microsoft Excel gibi programlar, tanımlayıcı istatistikleri hesaplama, grafikler oluşturma ve pivot tablolar hazırlama için kullanılabilir. İstatistiksel Yazılım Paketleri: SPSS ve R gibi paketler, CSV dosyalarındaki veriler üzerinde karmaşık analizler yapmaya olanak tanır. Grafiksel Kullanıcı Arayüzleri: Tableau gibi araçlar, CSV verileriyle etkileşimli görselleştirmeler oluşturmayı sağlar. Python: CSV dosyaları üzerinde işlem yapmak için CSV modülü kullanılabilir. CSV dosyalarıyla veri analizi yapmak için genel adımlar: 1. Dosya Seçimi ve Yükleme: Analiz edilecek CSV dosyası seçilir ve araca yüklenir. 2. Verilerin Analizi: Dosya yüklendikten sonra veriler analiz edilir. 3. İstatistiklerin Uygulanması: Tanımlayıcı istatistikler gibi yöntemler uygulanarak veriler özetlenir. 4. Dosyanın İndirilmesi: Analiz tamamlandıktan sonra işlenmiş dosya indirilir.

Large Language Models (LLM), çeşitli alanlarda kullanılmaktadır: Sohbet robotları ve sanal asistanlar. Kod oluşturma ve hata ayıklama. Duygu analizi. Metin sınıflandırması ve kümeleme. Çeviri. Özetleme. İçerik üretimi. Otomatik tamamlama.

Hayır, standart hata ve standart sapma aynı şey değildir. Standart sapma (SD), bir veri kümesindeki bireysel veri noktalarının ortalamaya göre dağılımının veya yayılmasının bir ölçüsüdür. Standart hata (SEM) ise, bir veri kümesinin örnek ortalamasının gerçek popülasyon ortalamasından ne kadar farklı olmasının beklendiğini ölçer. Seçim, analizin bağlamına ve neyin hedeflendiğine bağlıdır: Standart sapma şu durumlarda kullanılır: bireysel veri noktalarının yayılmasını veya dağılımını açıklama, farklı veri kümelerindeki değişkenliği karşılaştırma, verilerin dağıtım özelliklerini anlama. Standart hata şu durumlarda kullanılır: örnek ortalamanın kesinliğini tahmin etme, örnek ortalama etrafında güven aralıkları oluşturma, örneklem ortalamasına ilişkin hipotez testleri yapma.

Cross-network farklı şekillerde çalışabilir, örneğin: Xbox ağında cross-network, farklı platformlardaki (Nintendo, PlayStation, bilgisayar) kullanıcıların birbirleriyle oyun oynamasını sağlar. Google Analytics 4'te (GA4) cross-network, tüm Google reklam trafiğini tek bir grupta toplar. Reklamcılıkta cross-network, kullanıcı etkileşimlerini birden fazla platformda (web, mobil, sosyal medya, YouTube vb.) tek bir oturum halinde izlemeyi sağlar.

EBI (Enterprise Business Intelligence), büyük kuruluşların daha iyi kararlar almak için verileri toplamasına, analiz etmesine ve sunmasına yardımcı olan bir süreçtir. EBI'nin temel işlevleri: Veri entegrasyonu. Gelişmiş analitik. Gerçek zamanlı raporlama. Kullanıcı dostu arayüzler. EBI, operasyonel verimliliği artırma, riskleri azaltma ve karlılığı artırma gibi avantajlar sağlar.

Spektral analiz, malzemelerin kimyasal bileşimini belirlemek ve çeşitli sinyalleri analiz etmek için kullanılan bir yöntemdir. Spektral analizin bazı kullanım alanları: Malzeme analizi. Endüstriyel süreçler. Araştırma ve geliştirme. Zaman serileri analizi. Ayrıca, spektral analiz, eser miktardaki elementleri veya kirleticileri tanımlamak ve çevresel faktörleri kontrol etmek için de kullanılabilir.

Yenilenebilir enerji kaynakları grafiği çizmek için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Görsel ve grafik seçimi: İnfografik kategorisinde yenilenebilir enerji ile ilgili görseller ve yaklaşık grafikler bulunabilir. 2. Metin düzenlemesi: Enerji kullanımıyla ilgili istatistikler, artı ve eksiler, etkinliğin tanımı ve enerjinin yenilenebilir olup olmadığı gibi bilgiler eklenmelidir. 3. Şablon kullanımı: Çevrimiçi eğitim platformlarından bilim infografik şablonları alınarak araştırma görsel olarak düzenlenebilir. 4. Örnek inceleme: Etkili bir tasarım için birkaç örnek infografik incelenerek yerleşim, renk kullanımı ve özlü metin gibi unsurlar analiz edilebilir. Ayrıca, iStock gibi sitelerde yenilenebilir enerji kaynakları ile ilgili infografik çizimleri de mevcuttur. Yenilenebilir enerji kaynakları hakkında bilgi grafikleri oluşturmak için Storyboard That gibi platformlar da kullanılabilir.