VeriAnalizi

Bilgisayar destekli istatistiksel analiz, verilerin bilgisayar programları ve yazılımları kullanılarak sistematik bir şekilde toplanması, sınıflandırılması, incelenmesi ve yorumlanabilir bilgilere dönüştürülmesi sürecidir. Bu analiz türü, aşağıdaki yöntemlerle gerçekleştirilir: Tanımlayıcı analiz: Geçmiş verilerin özetlenmesi ve açıklanmasına odaklanır. Keşifsel analiz: Veri setinde gizli kalmış kalıpları, ilişkileri ve eğilimleri keşfetmeye yönelik bir yaklaşımdır. İstatistiksel analiz: Hipotez testleri, varyans analizi (ANOVA), t-testleri, ki-kare testleri gibi teknikler kullanılarak veriler arasındaki ilişkilerin istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığının değerlendirilmesidir. Tahmine dayalı analiz: Geçmiş ve mevcut verilere dayanarak gelecekteki olayları veya eğilimleri tahmin etmeye çalışır. Bilgisayar destekli istatistiksel analiz için yaygın olarak kullanılan programlar arasında SPSS, R, Python, SAS, Stata ve Tableau bulunur.

B1 hücresinden B99'a kadar olan verilerden en küçük veriyi bulan formül, MİN fonksiyonu ile yazılır: ``` =MİN(B1:B99) ```

Aggregaterating alanı eksik uyarısı, bir web sitesindeki ürün veya hizmetlerin kullanıcı yorumlarının toplanarak ortalama bir puan oluşturulmasına rağmen, bu puanın web sitesinde gösterilemediği anlamına gelir. Bu uyarının nedenleri arasında şunlar yer alabilir: Teknik sorunlar ve yanlış kodlama. Eksik veya hatalı veri girişi. Eksik script veya eklentiler. Bu sorunu çözmek için web sitesi kodlamasının gözden geçirilmesi, veri girişinin kontrol edilmesi, script veya eklentilerin kontrol edilmesi ve güvenilir bir yorum sistemi kullanılması önerilir.

Bilişim teknolojileri sporda önemlidir çünkü: 1. Performans Analizi: GPS izleyiciler ve kalp ritmi monitörleri gibi giyilebilir cihazlar, antrenörlerin sporculara özel antrenman programları oluşturmasına olanak tanır. 2. Veri Optimizasyonu: Veri analizi, sporcunun her hareketini kaydederek antrenmanların daha sağlıklı yapılandırılmasını sağlar. 3. Sağlık Takibi: Akıllı saatler ve diğer teknolojiler, sporcuların sağlık verilerini eş zamanlı olarak takip ederek yaralanmaları önlemeye yardımcı olur. 4. Taraftar Deneyimi: Artırılmış gerçeklik (AR) ve sanal gerçeklik (VR) teknolojileri, taraftarların maçları daha interaktif bir şekilde izlemelerini sağlar. 5. Spor Stratejileri: Yapay zeka, spor stratejilerinin belirlenmesinde önemli bir rol oynar ve daha bilinçli kararlar alınmasını sağlar.

Veri Annotatörü olmak için gerekli olanlar: 1. Eğitim: Yüksek okul diploması veya GED yeterlidir, ancak Bilgisayar Bilimleri, Dilbilim veya Veri Analizi gibi ilgili bir alanda lisans derecesi faydalı olabilir. 2. Temel Beceriler: Veri manipülasyonu, analizi ve yorumu üzerine kurslar almak, Python gibi temel programlama dillerini öğrenmek önemlidir. 3. Dikkatli Olmak: Veri annotationında hassasiyet kritik öneme sahiptir, bu yüzden detaylara dikkat etme becerisi geliştirilmelidir. 4. Teknik Yeterlilik: Annotation araçları, spreadsheet yazılımları ve diğer ilgili araçları kullanabilmek gereklidir. 5. İletişim ve Problem Çözme: Veri annotatörleri, genellikle bir ekibin parçası olarak çalışır ve etkili iletişim kurabilmeli, ayrıca problem çözme becerilerine sahip olmalıdır. Bu becerilere sahip olanlar, veri annotation alanında kariyerlerine başlayabilir ve makine öğrenimi ve yapay zeka modelleri için yüksek kaliteli veri setleri oluşturabilirler.

E-ticarette anlık satış takibi yapmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: 1. Sosyal Medya Kullanımı: Instagram ve Twitter gibi platformlarda hashtagler ve anahtar kelime aramaları yaparak anlık satış trendlerini izlemek mümkündür. 2. Veri Analizi: E-ticaret platformundaki raporlama araçları kullanılarak ürün satış grafiği, sipariş sayısı, gelir ve kâr gibi ölçümler takip edilebilir. 3. Sipariş Takip Programları: Otomatik sipariş işleme, stok yönetimi ve çoklu kanal entegrasyonu gibi özelliklere sahip sipariş takip programları kullanılabilir. 4. Gerçek Zamanlı Takip ve Güncellemeler: Siparişin her aşamasında (alındı, işlendi, kargoya verildi, teslim edildi) müşterilere otomatik bildirimler gönderilerek süreç yakından takip edilebilir. 5. Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi: Bu teknolojiler, müşteri davranışlarını analiz ederek satış trendlerini daha doğru bir şekilde belirlemeye yardımcı olabilir.

Bilimsel araştırmada yapısal etmenler, araştırmanın sürecini ve sonuçlarını etkileyen temel unsurlardır. Bu etmenler şunlardır: 1. Teori: Ampirik araştırmalarla desteklenen, tutarlı ve mantıklı düşünceler ve kavramlar bütünüdür. 2. Araştırma Probleminin Seçilmesi: Araştırmanın konusunu belirleyen ve formüle eden aşamadır. 3. Hipotezlerin Oluşturulması: Araştırma sorularına önceden yanıt veren, problemle ilişkili önermelerdir. 4. Veri Toplama Yöntemleri: Araştırmanın değişkenlerini ölçmek için kullanılacak tekniklerin ve araçların belirlenmesi. 5. Veri Analizi: Toplanan verilerin nicel veya nitel karaktere göre farklı biçimlerde incelenmesi ve yorumlanması. 6. Araştırma Raporunun Yazılması: Elde edilen bulguların ve sonuçların rapor halinde sunulması.

Mekânsal veri analizi, mekânsal verilerin toplanması, düzenlenmesi, görselleştirilmesi ve istatistiksel yöntemlerle yorumlanması süreçlerini içeren disiplinler arası bir çalışma alanıdır. Mekânsal analizin temel amaçları: - Veriler arasında var olan mekânsal ilişkileri ortaya çıkarmak; - Mekânsal örüntüleri belirlemek; - Bu örüntülerden hareketle karar alma süreçlerini destekleyen modeller geliştirmek. Mekânsal analiz yöntemleri arasında: - Mekânsal otokorelasyon; - Mekânsal regresyon ve istatistiksel modeller; - Mekânsal kümeleme ve sınıflandırma; - Mekânsal interpolasyon; - Mekânsal veri madenciliği ve simülasyon yer alır. Uygulama alanları: kentsel planlama, çevre yönetimi, afet risk değerlendirmesi, epidemiyoloji, ulaşım ve lojistik gibi birçok disiplini kapsar.

Zühre, e-ticaret alanında aşağıdaki işleri yapmaktadır: 1. Online Satış Kanallarını Yönetme: Kendi e-ticaret sitesi ve pazar yerlerinde (Trendyol, Hepsiburada, Amazon vb.) mağaza açar ve güncel tutar. 2. Ürün Yönetimi ve Listeleme: Ürün açıklamalarını, görsellerini ve fiyatlandırmasını optimize eder. 3. Stok Yönetimi: Depo ve tedarik süreçlerini düzenleyerek stok fazlasını veya eksikliğini önler. 4. Dijital Pazarlama: Google Ads, Facebook Ads, Instagram gibi kanallarda reklam ve pazarlama kampanyaları yürütür. 5. Müşteri Memnuniyeti: Soru ve şikayetleri hızlıca çözerek, olumlu müşteri deneyimi yaratır. 6. Veri Analizi: Satış ve trafik verilerini analiz ederek iyileştirme fırsatlarını belirler.

TGI farklı alanlarda faaliyet gösteren birden fazla kuruluşa atıfta bulunabilir: 1. Turkish Global Investment (TGI): Bu şirket, yatırım danışmanlığı, Türk vatandaşlığı ve inşaat yapım ve danışmanlık hizmetleri sunmaktadır. 2. Kantar Media'nın TGI'sı: Bu, tüketici verileri ve hedef kitle profilleme çözümleri sunan bir veri analiz ve ölçümleme hizmetidir. 3. Thai-German Institute (TGI): Bu, ileri imalat teknolojilerinin transferi ve eğitim amaçlı bir kuruluştur ve Tayland ile Almanya hükümetleri arasında bir ortak girişimdir.

Programatikte hedefleme, reklamların doğru kitleye ulaşmasını sağlamak için çeşitli yöntemler kullanılarak yapılır. Bu yöntemler şunlardır: 1. Demografik ve İlgi Alanına Dayalı Hedefleme: Yaş, cinsiyet, eğitim düzeyi, gelir seviyesi gibi demografik veriler ve kullanıcıların ilgi alanları dikkate alınarak hedefleme yapılır. 2. Lokasyon Hedefleme: Kullanıcıların coğrafi konumlarına göre reklam sunulması. 3. Cihaz Hedefleme: Kullanıcının hangi cihazı kullandığına göre reklam gösterimi. 4. Bağlamsal Hedefleme: Kullanıcıların ziyaret ettikleri sitelerin içeriklerine dayanarak onlara uygun reklamları sunma. 5. Veri Tabanlı Hedefleme: Büyük veri setlerinden yararlanarak kullanıcı davranışları ve geçmiş etkileşimlerine göre hedefleme. Bu hedefleme yöntemleri, yapay zeka ve otomasyon araçları kullanılarak gerçek zamanlı olarak optimize edilir.

İstatistikte anlamlı rakamları bulmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Hipotezi Belirtin: Boş hipotez (H0) ve alternatif hipotezi (Ha) açıkça tanımlayın. 2. Önem Düzeyini Belirleyin: Genellikle α olarak gösterilen anlamlılık düzeyini seçin (yaygın olarak 0.05 veya 0.01). 3. Örneklem Büyüklüğünü Hesaplayın: Analizin anlamlı etkileri veya farklılıkları tespit etme gücünü artırmak için yeterli örneklem büyüklüğünü belirleyin. 4. Standart Sapmayı Bulun: Örnek veriler içindeki değişkenliği değerlendirmek için standart sapma gereklidir. 5. Test İstatistiğini Hesaplayın: T-testi gibi testler için t-skorunu hesaplayın. 6. Serbestlik Derecelerini Bulun: İstatistiksel analiz sırasında tahmin amacıyla kullanılabilecek bağımsız gözlemlerin sayısını belirleyin. 7. Kritik Değerleri Karşılaştırın: Hesaplanan t-skorunu bir t-tablosundan elde edilen kritik değerlerle karşılaştırın veya p-değerlerini otomatik olarak hesaplayan yazılım araçlarını kullanın. Anlamlı rakamlar, ölçümlerin kesinliği hakkında bilgi veren rakamlardır ve sıfır olmayan rakamlar ile iki sıfır olmayan basamak arasındaki sıfırları içerir.

Excel pivot tablo örnekleri şunlardır: 1. Satış Verileri: Ürün, tarih, müşteri veya bölgeye göre satışları analiz etmek için pivot tablo kullanılabilir. 2. Müşteri Verileri: Müşterilerin yaş, cinsiyet, bölge veya satın alma sıklığı gibi kriterlere göre davranışlarını analiz etmek. 3. Stok Takip Verileri: Ürünlerin giriş-çıkış hareketlerini izlemek ve minimum stok seviyelerine göre raporlar hazırlamak. 4. Personel Verileri: Çalışanların departmanlara göre dağılımını, çalışma saatlerini veya yıllık performanslarını analiz etmek. 5. Finansal Veriler: Bütçe, gider ve gelir kalemlerini kategori veya tarih bazında özetleyerek mali durumu analiz etmek. 6. Proje Takip Verileri: Projelerin aşamalarını, görev dağılımını ve tamamlanma oranlarını analiz etmek.

Duygu analizi (sentiment analysis), 2000'li yılların başlarında ortaya çıkmıştır. Bu alandaki ilk temel çalışmalardan biri, Bo Pang ve Lillian Lee tarafından 2002 yılında yapılan ve makine öğrenmesi yöntemlerini kullanarak metinleri duygusal açıdan sınıflandıran çalışmadır.

İDİS (İnşaat Demiri İzleme Sistemi), yurt içinde üretilen ve ithal edilen inşaat demirlerinin üretim aşamasından son kullanım aşamasına kadar olan sürecin izlenebilir ve takip edilebilir olmasını sağlayan bir sistemdir. Sistemin amaçları: - Vergi güvenliğini sağlamak. - İnşaat demirlerinin hareketlerini izleyerek veri analizi yapmak. İDİS'e dahil olan paydaşlar: - İnşaat demiri üretici ve ithalatçı firmalar. - Toptancılar, bayiler, tüccarlar. - İhracatçı firmalar. - Yapı müteahhitleri ve yapı denetim firmaları. - Laboratuvarlar. Zorunlu geçiş tarihi: 1 Ocak 2024'tür.

Asyalogic, çeşitli spor dallarında yüzlerce etkinliğin canlı verilerini dijitalleştirme, analiz etme ve yönetme üzerine odaklanan bir teknoloji şirketidir. Hizmetleri arasında: veri toplama; veri analizi; veri dağıtımı; medya şirketleri, bahis platformları, spor federasyonları, takımlar ve sporcular gibi paydaşlara hizmet sunma yer alır. Asyalogic, 300'e yakın çalışanı ve İstanbul'daki iki ofisi ile faaliyet göstermektedir.

Fonksiyonun veri analizi için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Amaç Belirleme: Hangi verilere ihtiyaç duyulduğu ve hangi analiz tekniğinin kullanılacağı belirlenir. 2. Veri Toplama: Anketler, araştırma sonuçları, hastane kayıtları, arama geçmişleri gibi çeşitli kaynaklardan veriler toplanır. 3. Verileri Düzenleme ve Temizleme: Veriler organize edilir, gereksiz ve hatalı kısımlar ayıklanır. 4. Veri İşleme: Veriler, analiz için uygun formata dönüştürülür ve gerekli hesaplamalar yapılır. 5. Veri Analizi: Toplanan veriler, istatistiksel analizler, makine öğrenimi veya metin analizleri gibi yöntemlerle incelenir. 6. Yorumlama ve Raporlama: Analiz sonuçları yorumlanır ve görselleştirilerek raporlanır. 7. Modelleme: Elde edilen bulgulardan yola çıkarak yeni modeller oluşturulur.

Yapay zeka mühendisi, yapay zeka teknolojilerinin geliştirilmesi ve uygulanmasından sorumlu olan profesyoneldir. Görevleri şunlardır: 1. Veri Toplama ve İşleme: Projeler için gerekli verileri toplar ve işler. 2. Algoritma Geliştirme: Makine öğrenmesi veya derin öğrenme tekniklerine dayalı özel algoritmalar geliştirir. 3. Model Eğitimi ve Değerlendirme: Geliştirilen algoritmaları büyük veri kümeleri üzerinde eğitir ve performanslarını değerlendirir. 4. Yazılım Geliştirme ve Entegrasyon: Yapay zeka modellerini gerçek dünya uygulamalarına entegre eder. 5. Araştırma ve Geliştirme: Yeni teknolojileri ve yöntemleri araştırarak mevcut sistemleri geliştirir. Ayrıca, sağlık, finans, otomotiv, perakende gibi çeşitli sektörlerde inovasyonu ve verimliliği artırmak için çözümler üretir.

Yapısal Eşitlik Modellemesi (YEM) yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Araştırma Modelini ve Değişkenleri Belirleyin: Teorik bir model oluşturarak hangi değişkenlerin analiz edileceğini ve bu değişkenler arasındaki ilişkilerin nasıl olduğunu belirleyin. 2. Veri Toplayın ve Hazırlayın: Anketler, mülakatlar veya gözlem gibi yöntemlerle verileri toplayın ve analiz edilebilir hale getirmek için gerekli düzenlemeleri yapın. 3. Yapısal Eşitlik Modeli Oluşturun: LISREL, AMOS veya Mplus gibi istatistiksel yazılımlar kullanarak yapısal eşitlik modelini oluşturun. 4. Modeli Uygunluk İstatistikleri ile Değerlendirin: Modelin verilerle ne kadar iyi eşleştiğini değerlendirmek için uyum indeksi (chi-kare), uyum indeksi (CFI), kök-kare ortalama hata (RMSEA) gibi ölçütleri kullanın. 5. Sonuçları Yorumlayın ve Makaleyi Yazın: İlişkilerin gücü, anlamlılığı ve yönelimi hakkında yorumlar yaparak elde ettiğiniz sonuçlara dayanarak makalenizi yazın.

Açımlayıcı Faktör Analizi (AFA), değişkenler arasındaki yapısal ilişkileri anlamak ve veri setini daha az sayıda faktör altında özetlemek için kullanılan bir istatistiksel yöntemdir. AFA yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Setinin Hazırlanması: Analiz yapılacak veri seti hazırlanır, istatistiksel ölçümler yapılır ve gerekli düzeltmeler yapılır. 2. Faktör Sayısının Belirlenmesi: Faktör sayısı, analiz yapılacak değişkenlerin karmaşıklığına ve veri setinin özelliklerine bağlı olarak değişir. 3. Veri Setinin Analizi: Faktör sayısı belirlendikten sonra, AFA için temel bileşenler analizi (PCA) veya ortogonal rotasyon yöntemlerinden biri uygulanır. 4. Faktör Yüklerinin Yorumlanması: Faktör yükleri, değişkenlerin her bir faktöre olan katkılarını temsil eder. 5. Sonuçların Raporlanması: AFA sonuçları raporlanırken, faktör yükleri, faktör açıklama oranları ve kumulatif açıklama oranları gibi istatistiksel değerler yanı sıra faktörlerin anlamlı ve anlamlı olmayan değişkenleri açıklama yetenekleri de raporlanır.