VeriAnalizi

Excel'de yan yana kaydırma özelliği, iki farklı çalışma kitabını veya çalışma sayfasını aynı anda görüntülemeye ve karşılaştırmaya olanak tanır. Bu özellik şu şekillerde işe yarar: Veri analizi: Uzun verilerle çalışırken, farklı bölümleri aynı sayfada görerek karşılaştırma yapmak kolaylaşır. Zaman tasarrufu: Sayfayı kaydırmak zorunda kalmadan iki farklı bölümü aynı anda incelemek zaman kazandırır. Daha iyi organizasyon: Farklı veri setlerini yan yana görüntüleyerek, verileri daha iyi organize etmek mümkün olur.

Betimsel ve yordamsal analiz, istatistiksel veri çözümlemesinin iki ana dalıdır. Betimsel analiz, verilerin toplanması, düzenlenmesi, özetlenmesi ve sunulması gibi işlemleri içerir. Yordamsal analiz ise, örneklem üzerinde yapılan gözlem sonuçlarından yararlanarak evren hakkında genellemeler yapmayı sağlar.

Power (Power BI) bu kadar iyi çünkü veri analizi ve iş zekası konularında birçok avantaj sunmaktadır: 1. Veri Boyutu ve Performans: Power BI, 1 GB'a kadar olan Excel dosyalarıyla çalışabilir ve büyük verileri hızlı bir şekilde analiz edebilir. 2. Görsellik ve Sunum: Dashboardlar ve coğrafi görseller gibi zengin sunumlar yaparak verilerin daha iyi anlaşılmasını sağlar. 3. Mobil ve Web Erişimi: Masaüstü, webten kullanım ve mobil uygulama ile tüm çalışanların verilere kolayca ulaşmasını sağlar. 4. Entegrasyon: Diğer bulut programları ve servis sağlayıcılarla entegre çalışabilir, bu da veri alımını ve analizini kolaylaştırır. 5. Verimlilik ve Güvenilirlik: Güç kaynağı (Power Supply) gibi, bilgisayarın tüm bileşenlerine istikrarlı ve güvenli enerji sağlayarak sistemin verimli çalışmasını garanti eder.

MEMT cihazı, madencilik süreçlerinin verimliliğini artırmak için kullanılan bir dijital araçtır. Çalışma prensibi şu şekilde özetlenebilir: 1. Veri Toplama: MEMT, mobil ağır makinelere yerleştirilen sensörler aracılığıyla süreçleri yerinde yakalar ve verileri toplar. 2. Veri İletimi: Toplanan veriler, terrestrial iletişim ağları veya SatCom (uydu iletişimi) üzerinden MEMT'nin sunucularına iletilir. 3. Veri Analizi: Veriler, AI (yapay zeka) ve bilgisayar vizyonu gibi teknolojiler kullanılarak analiz edilir. 4. Bilgi Görselleştirme: Analiz sonuçları, kullanıcılara bir arayüz üzerinden sunulur. Bu süreç, madencilik operasyonlarının tüm aşamalarını kapsar: üretim ve malzeme kütle akışının izlenmesi, ekipman kullanımının optimize edilmesi, dijital sistemlerin uzak madenlerde de uygulanması.

Yapay zekada harita analizi, coğrafi verilerin daha derinlemesine analiz edilmesi, tahminlerin yapılması ve kararların desteklenmesi için yapay zeka ve coğrafi bilgi sistemlerinin birleştirilmesiyle gerçekleştirilir. Harita analizinde yapay zeka kullanımı adımları: 1. Veri Toplama ve Hazırlık: Haritalar için gerekli veriler toplanır ve uygun formatta temizlenir. 2. Model Seçimi: Haritaların analizine uygun yapay zeka modeli seçilir (denetimli, denetimsiz veya takviyeli öğrenme gibi). 3. Eğitim ve Test: Seçilen model, veri seti üzerinde eğitilir ve performansı ayrı bir test veri seti ile değerlendirilir. 4. Görselleştirme: Analiz sonuçları grafikler ve haritalar gibi görsel araçlarla sunulur. 5. Sonuçların Yorumlanması ve Uygulamaya Geçirilmesi: Yapay zeka modelinin sağladığı öngörüler kullanılarak iş stratejileri oluşturulur ve kararlar alınır. Bu yöntemler, trafik optimizasyonu, şehir planlaması, afet yönetimi ve çevresel izleme gibi alanlarda daha etkili kararlar alınmasını sağlar.

Dünyanın sıcaklık ortalaması, 1880'den beri yaklaşık 0.8°Celsius (1.4°Fahrenheit) artmıştır.

Tablo çeşitli alanlarda farklı işlevler üstlenir: 1. Veritabanları: İlişkisel veritabanlarında tablolar, verilerin saklandığı temel yapı birimleridir ve verilerin düzenli, erişilebilir ve yönetilebilir olmasını sağlar. 2. Veri Analizi: Büyük veri kümelerini tertiplemek, analiz etmek ve filtrelemek için kullanılır. 3. Web Uygulamaları: Dinamik içeriklerin görüntülenmesi ve yönetilmesi için web geliştirme süreçlerinde kullanılır. 4. Programlama: Programlama dillerinde veri yapılarını temsil etmek ve veri manipülasyonu için önemlidir. 5. Günlük Kullanım: Alışveriş listeleri, program takvimleri veya bütçe hesaplamaları gibi alanlarda hayatı kolaylaştırmak için kullanılır.

Item.name terimi, farklı bağlamlarda farklı anlamlara gelebilir: 1. Amazon'da: Item.name, ürünün başlığı anlamına gelir ve bu, müşterilerin ürünü aradığı isimdir. 2. Google Analytics 4'te: Item.name, bir e-ticaret işlemi veya etkinliğindeki ürünün tanımlayıcı adıdır. Özetle, item.name ürünün adı veya tanımlaması olmalıdır.

GPT-4, Excel'de çeşitli şekillerde çalışabilir: 1. Eklenti Kullanımı: OpenAI'nin API'si, Excel ile VBA (Visual Basic for Applications) veya Power Query aracılığıyla entegre edilebilir. 2. CSV Dosyaları Oluşturma: ChatGPT, Doc Maker A+ eklentisi ile .csv dosyaları oluşturabilir. 3. Veri Analizi ve Raporlama: GPT-4, Excel veya Google Sheets'teki verileri analiz ederek anahtar trendleri belirleyebilir, aylık raporlar oluşturabilir ve satış tahminleri yapabilir. 4. Formül ve Makro Oluşturma: ChatGPT Code Interpreter özelliği, Python kodu çalıştırarak karmaşık formüller ve makrolar oluşturabilir.

Kovaryans, iki değişkenin birlikte nasıl değiştiğini anlamanıza yardımcı olan istatistiksel bir ölçüdür. Kovaryansın yorumu şu şekildedir: - Pozitif kovaryans: İki değişkenin aynı yönde hareket etme eğiliminde olduğunu gösterir. - Negatif kovaryans: Bir değişkenin değeri artarken diğerinin azalma eğiliminde olduğunu gösterir. - Sıfıra yakın kovaryans: Değişkenler arasında güçlü bir doğrusal ilişki olmadığını, yani birlikte nasıl değiştikleri konusunda net bir model olmadığını ifade eder. Kovaryans, veri modelleme ve tahminde faydalı bir araç olup, finansal risk yönetiminde de önemli bir rol oynar.

Veri konusu, dijital teknolojilerin yükselişiyle birlikte ortaya çıktı. Ayrıca, veri analizi ihtiyacı, işletmelerin doğru verileri elde etmesi ve bu veriler ışığında eyleme geçmesi gerekliliğinden doğdu.

Ahsen Genç, şu anda TÜBİTAK BİLGEM Yapay Zeka Enstitüsü'nde Veri Analiz Bölüm Sorumlusu olarak çalışmaktadır. Ayrıca, moda alanında serbest çalışan bir stil danışmanı olarak da faaliyet göstermektedir.

Hipotez testinde soru sormak için araştırma sorularını net ve ölçülebilir bir şekilde ifade etmek gereklidir. Bu süreçte aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Hipotezlerin Formüle Edilmesi: Sıfır hipotezi (H₀) ve alternatif hipotez (H₁) tanımlanır. 2. Veri Toplama: Hipotezleri test etmek için ilgili veriler toplanır. 3. Test Seçimi: Verilerin niteliğine ve araştırma sorusuna uygun istatistiksel test seçilir. 4. Testin Uygulanması ve Sonuçların Yorumlanması: Veriler analiz edilir, p-değeri ve anlamlılık seviyesi gibi kriterler kullanılarak hipotezler kabul veya reddedilir. Bu adımlar, hipotez testinde doğru ve güvenilir sonuçlar elde etmek için önemlidir.

Yapay zeka, çeşitli alanlarda farklı veriler kullanır: 1. Sağlık ve Tıp: Tıbbi görüntüleme verilerini (MR, röntgen) analiz ederek hastalıkların teşhisinde yardımcı olur. 2. Finans: Finansal piyasaların analizi, yatırım stratejilerinin belirlenmesi ve kredi risk değerlendirmelerinde kullanılır. 3. Eğitim: Öğrencilerin öğrenme biçimini ve güçlü/zayıf yönlerini analiz ederek kişiselleştirilmiş öğrenme materyalleri sağlar. 4. Ulaşım ve Lojistik: Otomatik sürüş sistemleri ve trafik yönetimi için veri toplar. 5. Veri Analitiği: Büyük miktarda veriyi işleyerek eğilimleri ve kalıpları bulur, veri görselleştirme ve izleme yapar. 6. İçerik Üretimi: Metin, fotoğraf, ses ve video gibi içerikler oluşturmak için kullanılır.

Excel'de tahmin analizi yapmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Veri Toplama ve Hazırlık: Verileri CSV, TXT dosyaları, veritabanları veya web sayfalarından Excel'e aktarmak gerekmektedir. 2. Veri Temizleme: Sayı, tarih veya metin gibi uygun veri türlerine sahip olduğundan emin olunmalı, hatalı veriler düzeltilmeli ve tekrarlanan kayıtlar temizlenmelidir. 3. Temel Analiz Araçları: Filtreler, koşullu biçimlendirme ve pivot tablo gibi araçlar kullanılarak veriler filtrelenmeli, sıralanmalı ve özetlemeler yapılmalıdır. 4. Formüller ve Fonksiyonlar: SUM, AVERAGE, COUNT, MIN, MAX gibi matematiksel fonksiyonlar ile IF, SUMIF, COUNTIF gibi koşullu fonksiyonlar kullanılarak veriler analiz edilmelidir. 5. Gelişmiş Analiz Yöntemleri: Regresyon analizi, t-testleri, ANOVA gibi istatistiksel testler için "Veri" sekmesinde bulunan "Veri Analizi" aracı kullanılmalıdır. Bu aracı etkinleştirmek için "Eklentiler" sekmesinden ilgili araç takımı yüklenmelidir. 6. Görselleştirme: Çubuk, sütun, çizgi, alan ve pasta grafikleri gibi çeşitli grafik türleri kullanılarak veriler görselleştirilmelidir. 7. Sonuçların Yorumlanması ve Raporlama: Analiz sonuçları, tablolar, grafikler ve yazılı yorumlar eklenerek raporlanmalıdır.

Bağlamsal tahmin yöntemi, bir olayın veya durumun belirli bir bağlamda ne olacağını tahmin etme sürecidir. Bu yöntem, genellikle şu alanlarda kullanılır: Doğal Dil İşleme (NLP): Metin analizi, dil modelleme ve makine çevirisinde kelimelerin anlamlarını veya kullanım bağlamlarını tahmin etmek için kullanılır. Makine Öğrenimi: Veri kümesinin özelliklerine dayalı olarak gelecekteki sonuçları tahmin etmede kullanılır. Finans: Piyasa eğilimleri ve hisse senedi fiyatlarının tahmin edilmesinde yaygın olarak kullanılır. Sağlık ve Tıp: Hastalıkların seyrini tahmin etmek veya tedavi süreçlerinin etkinliği hakkında bağlamsal tahminler yapmak için kullanılır. Bağlamsal tahmin yöntemleri arasında istatistiksel modeller, makine öğrenimi algoritmaları ve derin öğrenme teknikleri bulunur.

Kümeleme analizi, benzer özelliklere sahip gözlemleri (müşteriler, ürünler, bölgeler vb.) bir araya getirerek homojen gruplar, yani kümeler oluşturmayı amaçlayan istatistiksel bir tekniktir. Bu analizin bazı önemli amaçları: - Hedef kitleyi netleştirmek: Benzer müşterilere yönelik pazarlama çabalarını daha etkili hale getirmek. - Pazarlama stratejilerini özelleştirmek: Her bir küme için özel stratejiler geliştirmek. - Rekabet avantajı elde etmek: Müşteriye daha iyi hizmet sunarak marka sadakatini artırmak. - Kaynakları etkin kullanmak: Pazarlama bütçesini ve çabalarını en değerli müşteri segmentlerine odaklamak. Kümeleme analizi, veri madenciliği, makine öğrenimi ve örüntü tanıma gibi alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır.

Google Analytics'te yönetici rolü, platformun tam kontrolüne sahip olmayı sağlar. Bu role sahip olan kişi, aşağıdaki yetkilere sahiptir: Kullanıcıları yönetme: Hesap veya mülkteki kullanıcıları ekleme, silme ve onlara roller atama. Ölçüm yapılandırmalarını gerçekleştirme: Hesap ve mülk ayarlarını yapma. İzinleri ayarlama: Geçerli kaynak için doğrudan izinlerin yanı sıra diğer kaynaklar aracılığıyla atanan rolleri ve veri kısıtlamalarını yönetme. Ayrıca, yönetici, Google Analytics'te rapor oluşturma, veri analizi ve dijital stratejileri geliştirme gibi görevleri de yerine getirebilir.

Quantitatif ve qualitatif terimleri, araştırma yöntemlerinde kullanılan iki farklı yaklaşımı ifade eder: 1. Quantitatif Araştırma: Bu yöntem, sayısal veriler toplayarak istatistiksel analizler yapmayı ve genellemeler yapmayı içerir. 2. Qualitatif Araştırma: Bu yöntem, sayısal olmayan verileri (kelimeler, görüntüler, gözlemler) kullanarak fenomenleri, deneyimleri ve tutumları anlamayı amaçlar.

Garantili kariyer sunan alanlarda çalışabilecek kişiler, genellikle belirli becerilere ve eğitimlere sahip olanlardır. İşte bazı örnekler: 1. Yapay Zeka Uzmanları: Teknolojinin hızla gelişmesiyle yapay zeka uzmanları, iş garantisi yüksek meslekler arasında yer almaktadır. 2. Mobil Uygulama Geliştiricileri: Akıllı telefon kullanımının artmasıyla mobil uygulama geliştiriciliği de iş garantili mesleklerdendir. 3. Fizyoterapistler ve Meslek Terapistleri: Ergonomi ilkelerine uygun olmayan ortamlarda çalışan insanlar, fizyoterapistlere olan ihtiyacı artırmaktadır. 4. Beslenme Uzmanları: Sağlıklı yaşam bilincinin artmasıyla beslenme uzmanlarına olan talep de yükselmektedir. 5. Veri Analistleri: Büyük veri analizi ve profilleme yapabilen kişiler, pazarlama ve iş dünyasında önemli bir yere sahiptir. Ayrıca, kariyer garantili kurslar alarak teorik bilgi ve uygulamalı beceriler kazanan kişiler de iş bulma konusunda avantaj sağlar.