VeriAnalizi

Autodata programı, otomotiv profesyonelleri için kapsamlı bir çözüm sunarak araç tamir ve bakım süreçlerini kolaylaştırır. Başlıca işlevleri: Arıza teşhisi: Arıza kodlarını hızlı bir şekilde belirler ve açıklar. Teknik veriler: Motor yönetimi, debriyaj ve fren sistemleri gibi alanlarda detaylı teknik bilgiler sağlar. Kablo tesisat şemaları: Elektrik tesisatı hakkında ayrıntılı çizimler sunar. Servis prosedürleri: Yağ değişimi ve bakım sonrası servis ışıklarını sıfırlama gibi işlemleri kolaylaştırır. Güncel bilgiler: Sürekli güncellenen veri tabanı ile en yeni araç bilgilerine erişim sağlar. Autodata, Türkiye'de profesyonel tamir atölyelerinin %80'inde kullanılmakta olup, araçların %90'ına işlem yapma imkanı sunar.

Akıllı şehirlerin beş temel özelliği şunlardır: 1. Akıllı Ulaşım: Trafik akışını optimize eden sistemler, toplu taşıma araçlarının etkin kullanımını sağlayan teknolojiler ve elektrikli veya sürücüsüz araçlar. 2. Enerji Tasarruflu Binalar ve Altyapı: Akıllı aydınlatma, ısıtma ve soğutma sistemleri, güneş panelleri ve rüzgar türbinleri gibi yenilenebilir enerji kaynakları. 3. Dijital Altyapı: Yüksek hızlı internet erişimi, kablosuz ağlar ve bulut tabanlı veri platformları. 4. Akıllı Atık Yönetimi: IoT sensörleri ve veri analitiği kullanarak atık toplama ve geri dönüşümü optimize eden sistemler. 5. Kamu Güvenliği: Video izleme sistemleri, acil müdahale sistemleri ve veri analizi araçları ile güvenlik sağlanması. Ayrıca, akıllı şehirlerde vatandaş katılımı da önemli bir özelliktir; vatandaşlar, şehir yönetimine geri bildirimde bulunabilir ve katılım sağlayabilir.

Dashboard'da yer alması gereken veriler, kullanım amacına ve kullanıcının ihtiyaçlarına göre değişiklik gösterebilir. Ancak, genel olarak bir dashboard'da bulunması önerilen veriler şunlardır: Temel performans göstergeleri (KPI'lar). Uygulama indirme/silme istatistikleri, kullanıcı istatistikleri, uygulamada geçirilen zaman, kullanılan işletim sistemi ve ziyaretçi lokasyon bilgisi gibi ürünle ilgili veriler. Harcamalar, satış rakamları, bütçe ve genel karlılık gibi perakende veya sigortacılık gibi sektörlerde ortak veri setleri. Dashboard tasarımında, gereksiz bilgi yoğunluğundan kaçınılmalı ve yalnızca en önemli veriler sunulmalıdır.

Basit rastgele örnekleme yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Örnekleminizi seçmek istediğiniz grubu tanımlayın. 2. Nüfusun her bir üyesine ayrı bir sayı verin. 3. Popülasyondan bir örnek seçmek için rastgele sayı üreteci veya benzer bir yöntem kullanın. Rastgele örnekleme için kullanılabilecek bazı yöntemler: Piyango yöntemi: Nüfusun her bir üyesinin adını veya benzersiz tanımlayıcılarını kağıtlara yazıp iyice karıştırdıktan sonra gerekli sayıda fiş çekerek örnek üyeleri belirleme. Rastgele sayı üreteçleri: Nüfusun her bir üyesine benzersiz bir numara atayıp, bu sayılar arasından rastgele sayılar seçmek için yazılımlardaki rastgele sayı üreteçlerini kullanma. Rastgele örnekleme tabloları: Rastgele sayı tabloları kullanarak popülasyondan örnek seçme. Bu yöntem, önyargıyı en aza indirir ve örneklemin daha büyük popülasyonu doğru bir şekilde temsil etmesini sağlayarak sonuçların güvenilirliğini artırır.

Büyük veri (big data) örnekleri: New York Menkul Kıymetler Borsası: Günde yaklaşık bir terabayt yeni ticaret verisi üretir. Facebook: Kullanıcılar her gün milyarlarca fotoğraf ve video yükler, bu da devasa bir veri hacmi oluşturur. Jet motoru: 30 dakikalık uçuş süresinde 10'dan fazla terabayt veri üretebilir. Google aramaları: Milisaniyeler içinde yapılan aramalar, dünya üzerindeki petabaytlarca veri üzerinde gerçekleştirilir. IoT cihazları: Sensörler, sürekli büyüyen ve işlenmeyi bekleyen veriler üretir. Büyük veri, sosyal medya, dijital işlemler, IoT cihazları ve sensörlerden elde edilen, geleneksel veri işleme yöntemlerinin üstesinden gelemeyeceği kadar büyük, hızlı ve karmaşık veri setlerini ifade eder.

Standart sapma, bir veri setindeki değerlerin ortalamadan ne kadar uzaklaştığını ölçen bir istatistiksel yayılım ölçüsüdür. Normal dağılım, verilerin ortalama etrafında simetrik olarak yayılmasını ifade eder. Normal dağılım eğrisinde: Puanların yarısı ortalamanın sağında, diğer yarısı ise solundadır. Mod, ortanca ve ortalama birbirine eşittir. Dağılımın her iki ucu yatay eksene yaklaşır, ancak bu eksene değmez. Standart normal dağılım ise, ortalama 0 ve standart sapma 1 olan normal dağılımdır.

Pandas, Python programlama dilinde veri işleme ve analizi için kullanılan bir yazılım kütüphanesidir. Başlıca kullanım amaçları: Veri ön işleme ve temizleme. Veri analizi. Makine öğrenmesi uygulamaları. Pandas'ın bazı diğer işlevleri arasında veri sıralama, eksik veri işleme, veri gruplama, veri birleştirme ve zaman serisi işlemleri bulunur.

Graf teorisi, çeşitli alanlarda kullanılır ve şu şekillerde işe yarar: Konuma bağlı uygulamalar: Coğrafi bilgi sistemlerinde (CBS) ağ analizlerinin temelini oluşturur. Yazılım ve web sayfaları: UML diyagramları graf veri yapısında tasarlanır. Soyağaçları: MERNIS gibi sistemlerde soyağaçlarının oluşturulmasında kullanılır. Bilgisayar ağları: İnternet ağının yapısında ve arama motoru kodlarında graflar kullanılır. Kimya ve biyoloji: Moleküler biyolojide ve kimyasal reaksiyonların gösteriminde graf teorisinden faydalanılır. Problem çözme: En kısa yol problemi, gezgin satıcı problemi gibi problemlerin çözümünde kullanılır.

Regresyon, bir bağımlı değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi tanımlayan ve bu ilişki üzerinden geleceğe dönük tahminler yapmayı sağlayan istatistiksel bir modelleme tekniğidir. Regresyon analizinin temel amacı, bağımsız değişkenlerin değerlerinden bağımlı değişkenin değerini tahmin etmektir. Regresyon terimi ilk olarak 19. yüzyılda Sir Francis Galton tarafından kullanılmıştır. Regresyon analizinin farklı veri türleri ve ilişki yapılarına göre çeşitli türleri bulunmaktadır: Basit doğrusal regresyon. Çoklu doğrusal regresyon. Lojistik regresyon. Zaman serisi regresyonu. Ridge ve lasso regresyonları.

Pandas, çeşitli veri analizi türleri için kullanılır: Veri manipülasyonu ve filtreleme. Veri temizleme. Veri analizi. Veri görselleştirme. Makine öğrenmesi. Pandas, özellikle tablo benzeri veri yapılarıyla çalışmak için tasarlanmıştır ve Python programlama dilinde veri analizi ve manipülasyonu için yaygın olarak kullanılır.

Dashboard analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Veri kaynağı belirleme. 2. Verileri düzenleme. 3. Görsel öğeler ekleme. 4. Dashboard tasarımı. 5. Etkileşimli hale getirme. 6. Paylaşım. Dashboard analizi yapmak için Excel, Google Looker Studio, Tableau Public, Power BI, Grafana gibi araçlar kullanılabilir.

Excel'de en iyi formül, kullanıcının ihtiyaçlarına ve çalışma amacına bağlı olarak değişir. Ancak, Excel'de en sık kullanılan ve "en iyi" olarak değerlendirilebilecek bazı formüller şunlardır: TOPLA (SUM) formülü. ORTALAMA (AVERAGE) formülü. EĞERSAY (COUNTIF) formülü. DÜŞEYARA (VLOOKUP) formülü. ETOPLA (SUMIF) formülü.

Kategorik veri analizi yapmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: İki yönlü frekans tabloları: Kategorik verilerdeki örüntüleri ve bağlantıları görmek için kullanılır. Ki-kare testleri: Uyum iyiliği, bağımsızlık ve dağılıma uygunluk testlerinde kullanılır. Lojistik regresyon analizleri: Kategorik bağımlı değişkenli regresyon modelleri oluşturmak için kullanılır. Log-lineer modeller: Birden çok kategorik değişken arasındaki kompleks ilişkileri analiz etmek için kullanılır. Kategorik veri analizi için R-Project, SPSS, Minitab gibi istatistiksel analiz programları kullanılabilir. Kategorik veri analizi yaparken dikkat edilmesi gereken bazı noktalar: Beklenen frekanslar: Testlerin güvenilir olması için beklenen frekansların en az 5 olması istenir. Çapraz tablolar: Gözlemler, çapraz tablolar ile özetlenir. Test seçimi: Farklı veri türleri için farklı testler seçilmelidir. Kategorik veri analizi konusunda daha fazla bilgi edinmek için istmer.com ve acikders.ankara.edu.tr gibi kaynaklar kullanılabilir.

Analitik bütçe sınıflandırmasının temel amacı, bütçenin ayrıntılı bir şekilde analiz yapmaya elverişli bir kod yapısına sahip olmasını sağlamaktır. Bu amaç doğrultusunda analitik bütçe sınıflandırmasının bazı diğer amaçları şunlardır: mali saydamlık ve hesap verebilirlik; farklı bütçeleme anlayışlarının desteklenmesi; idari ve mali yapılanmadan bağımsızlık; bütün kamu idarelerinin kapsama alınması; kamu hizmetlerinin esas alınması; uluslararası standartların uygulanması; program sorumluluğu.

İş zekası (BI), işletmelerin iş kararları almak için verilere erişmesine, bunları analiz etmesine ve verilerden eyleme dönüştürülebilir öngörüler geliştirmesine olanak tanıyan bir dizi yazılım özelliğidir. İş zekasının temel işlevleri: Veriyi bilgiye dönüştürme. Doğru kararlar alma. İş süreçlerini optimize etme. Yatırım getirisi belirleme. Rekabet avantajı sağlama. Müşteri davranışlarını anlama.

Sone201 ifadesi, farklı bağlamlarda çeşitli anlamlar taşıyabilir. İşte bazıları: Teknolojik Kavram: Sone201, yapay zeka, veri analitiği ve otomasyon gibi alanlarda yenilikler sunan çok yönlü bir teknolojik kavramı ifade edebilir. İçerik: "SONE-201", S1 No.1 Style stüdyosu tarafından 28 Mayıs 2024'te piyasaya sürülen ve başrolünde Konan Koyoi'nin yer aldığı bir yapım olabilir. Yaratıcı Çalışma: "Sone-201", geniş bir hayran kitlesi kazanan ve hem hayranlar hem de eleştirmenler arasında önemli bir tartışma konusu olan yaratıcı bir çalışmayı ifade edebilir.

Yandex.Radar, kullanıcıların interneti nasıl kullandığını Türkiye ve diğer ülkelerde gösterir. Çalışma prensibi: Veri toplama: Analiz için Yandex.Metrica sayaçlarının kurulu olduğu tüm sitelere yapılan girişlerin istatistikleri kullanılır. Coğrafi konum belirleme: Ziyaretçinin konumu, IP adresine göre belirlenir. Rapor oluşturma: Arama motorları ve tarayıcılara ilişkin raporlar, 1 Ocak 2015 tarihinden itibaren, işletim sistemleri ve cihaz türlerine ilişkin raporlar ise 1 Nisan 2015 tarihinden itibaren geçerli olan döneme ait istatistikleri sunar. Ayrıca, Yandex'in ışıklı radar sistemi adlı başka bir teknolojisi de bulunmaktadır.

Kaggle veri setlerini kullanmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Kayıt Olma: Kaggle'ı kullanmak için bir Google hesabıyla veya e-posta adresiyle kayıt olunur. 2. Veri Setlerine Erişim: "Code" sayfasında, kendi not defterlerinin yanı sıra başkalarının herkese açık not defterlerine de erişilebilir. 3. Veri İndirme: İndirilmek istenen veri setinin API komutu kopyalanır, Colab gibi bir ortamda ilgili kod çalıştırılır ve veri seti indirilir. 4. Analiz ve Modelleme: İndirilen veri setleri, Kaggle Notebook üzerinde analiz ve modelleme için kullanılabilir. Kaggle, veri bilimcilerin büyük hacimli yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri analiz etmelerine, anlamlı içgörüler üretmelerine ve bilinçli kararlar almalarına olanak tanır.

Unpivot, sütun bazında düzenlenmiş verileri satır bazında analiz etmek için kullanılan bir işlemdir. Unpivot'un bazı kullanım amaçları: Veriyi normalleştirme. Esneklik sağlama. Standartlaştırma. Unpivot işlemi, özellikle Pivot tabloların tersine çevrilmesinde kullanılır.

Bilgi merkezlerinin farklı alanlarda çeşitli görevleri olabilir: STGM Bilgi Merkezi. Meslek Bilgi Merkezi. Dokümantasyon ve Enformasyon Merkezleri. AB Bilgi Merkezi. Badex CRM Bilgi Merkezi.