VeriAnalizi

Dashboard'da olması gereken veriler şunlardır: 1. Kritik Performans Göstergeleri (KPI'lar): İşletmenin hedeflerine ulaşmak için en önemli metrikler. 2. Grafikler ve Tablolar: Verilerin görselleştirilmesi için çizgi, çubuk, pasta gibi grafikler ve tablolar. 3. Gerçek Zamanlı Veri: Güncel ve anlık verileri gösteren bilgiler. 4. Filtreleme Özellikleri: Kullanıcıların veri setlerini kolayca filtreleyebilmesine olanak tanıyan fonksiyonlar. 5. Eğitim Materyali: Yeni çalışanların işe uyum sağlamaları için eğitim amaçlı veriler. 6. Alarm Seviyeleri: İnsan gözünün fark edemediği durumlarda alarm seviyelerini gösteren veriler. Bu veriler, dashboard'un kullanıcı dostu, anlaşılır ve karar alma süreçlerini destekleyen bir yapıda olmasını sağlar.

Rastgele örnekleme, popülasyondaki her bir birimin eşit seçilme şansına sahip olduğu bir yöntemdir. İşte rastgele örnekleme yapmanın adımları: 1. Örnekleme çerçevesinin oluşturulması: Örneklemin çekileceği bireylerin veya kaynak materyalin listesinin hazırlanması. 2. Örnek büyüklüğünün belirlenmesi: Hedef popülasyonun büyüklüğüne göre örnek büyüklüğünün hesaplanması. 3. Rastgele seçim: Örneklem için katılımcıları rastgele sayı üreteçleri veya diğer şansa dayalı teknikler gibi rastgele süreçler kullanarak seçme. Yaygın rastgele örnekleme yöntemleri şunlardır: - Basit rastgele örnekleme: Her katılımcının veya katılımcı kümesinin örnekleme dahil olma şansının eşit olduğu yöntem. - Sistematik örnekleme: Popülasyonun her bir üyesine bir sayı atanarak düzenli aralıklarla örnekleme yapılması. - Tabakalı örnekleme: Popülasyonun gruplara ayrılarak her gruptan rastgele seçim yapılması.

Büyük veri (big data) örnekleri şunlardır: 1. New York Menkul Kıymetler Borsası: Günde yaklaşık bir terabayt yeni ticaret verisi üretir. 2. Facebook: Her gün 500 terabayttan fazla yeni veri veritabanlarına işlenir; bu veriler fotoğraf, video yüklemeleri, mesaj alışverişleri ve yorumları içerir. 3. Jet Motorları: 30 dakikalık uçuş süresinde 10'dan fazla terabayt veri üretebilir. 4. Google: Günde 24 petabayte veri ile işlem yapar. 5. Walmart: Müşterilerinin bir saatlik alışveriş hareketi sonucunda 2.5 petabayte veri işler.

Standart sapma ve normal sapma farklı kavramlardır: 1. Standart Sapma: Bir veri kümesindeki bireysel veri noktalarının ortalamaya göre dağılımını veya yayılmasını ölçer. 2. Normal Sapma: Normal dağılım için kullanılan bir terimdir ve verilerin ortalama değer etrafında nasıl yayıldığını gösterir.

Pandas, Python programlama dili için geliştirilmiş veri manipülasyonu ve analizi için kullanılan güçlü bir kütüphanedir. Şunlara yarar sağlar: Veri Yapıları: İki boyutlu veri yapıları olan DataFrame ve Series ile çalışarak verileri daha iyi organize etmeyi ve yönetmeyi kolaylaştırır. Veri Okuma ve Yazma: CSV, Excel, SQL, JSON gibi çeşitli veri formatlarından veri okumayı ve yazmayı destekler. Veri Temizleme ve Dönüştürme: Veri çerçevelerindeki boş değerleri doldurma, sütunları yeniden adlandırma, sıralama, filtreleme gibi işlemleri yapar. İstatistiksel İşlemler: Verilerin istatistiksel özetini çıkarma, gruplama ve toplama işlemleri için birçok metod sunar. Görselleştirme: Matplotlib ve Seaborn gibi kütüphanelerle entegre çalışarak verileri görselleştirmeyi mümkün kılar. Pandas, veri bilimi, analistler ve mühendisler tarafından yaygın olarak kullanılmaktadır.

Graf teorisi, çeşitli alanlarda problemlerin çözümünde kullanılan bir matematik dalıdır ve şu şekillerde işe yarar: 1. Problem Modelleme: Gerçek hayattaki karmaşık ilişkileri düğümler ve kenarlar aracılığıyla modelleyerek problemleri daha basit hale getirir. 2. Ulaşım ve Ağ Analizi: Otoyollar, havayollarının güzergahları, bilgisayar ağları gibi alanlarda en kısa yolu veya en verimli rotayı belirlemek için kullanılır. 3. Veri Madenciliği ve Yapay Zeka: Büyük veri setlerindeki gizli ilişkileri ve desenleri ortaya çıkararak veri analizi ve makine öğrenimi süreçlerinde önemli rol oynar. 4. Sosyal Ağ Analizi: Sosyal medya platformlarında kullanıcıların bağlantılarını analiz ederek hedefli reklamlar ve içerik önerileri sunar. 5. Sağlık Sistemleri: Hastalıkların yayılımını öngörmek ve kontrol etmek için epidemiyolojik verileri analiz eder.

Regresyon, istatistiksel modelleme ve veri analizi süreçlerinde, bağımlı bir değişken (sonuç) ile bir veya daha fazla bağımsız değişken (girdi) arasındaki ilişkiyi inceleyen bir tekniktir. Temel amacı, mevcut verilerden yola çıkarak bağımlı değişkenin gelecekteki değerlerini tahmin etmek veya açıklamaktır. Bazı regresyon türleri: - Doğrusal Regresyon: En yaygın tür olup, değişkenler arasındaki ilişki bir düz çizgiyle temsil edilir. - Lojistik Regresyon: Bağımlı değişkenin kategorik olduğu durumlarda kullanılır. - Çoklu Doğrusal Regresyon: Birden fazla bağımsız değişkenin etkisinin analiz edildiği bir modeldir. Kullanım alanları: finans, ekonomi, sağlık, pazarlama ve mühendislik gibi birçok sektörü kapsar.

Pandas kütüphanesi, veri analizi ve manipülasyonu için kullanılır. Pandas ile yapılabilecek bazı veri analizi işlemleri şunlardır: Veri yükleme ve saklama: CSV ve Excel dosyalarını okuma. Veri inceleme ve temizleme: Null değerleri inceleme ve temizleme. Gruplama ve toplama: Belirli bir sütuna göre gruplama yaparak istatistiksel hesaplamalar yapma. Zaman serisi işlemleri: Tarih ve saatle ilgili işlemleri kolaylaştırma. Veri görselleştirme: Grafiksel gösterimler oluşturma. Korelasyon analizi: Değişkenler arasındaki korelasyonu hesaplama.

Dashboard analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenmelidir: 1. Hedeflerin ve gereksinimlerin belirlenmesi: Dashboard'un amacı ve kullanıcıların ihtiyaçları netleştirilmelidir. 2. İlgili metriklerin seçilmesi: Anahtar performans göstergeleri (KPI'lar) ve takip edilecek diğer önemli veriler belirlenmelidir. 3. Veri toplama ve doğrulama: Verilerin doğru ve eksiksiz olduğundan emin olunmalıdır. 4. Görselleştirme: Verileri anlaşılır hale getirmek için uygun grafikler ve tablolar kullanılmalıdır. 5. Kullanıcı testi: Dashboard'un kullanılabilirliği ve kullanıcı deneyimi test edilmelidir. 6. Sürekli izleme ve güncelleme: Dashboard, yeni verilere ve değişen ihtiyaçlara göre düzenli olarak güncellenmelidir. Önerilen araçlar: Google Analytics, Shopify Analytics, Microsoft Power BI gibi çeşitli BI araçları kullanılabilir.

Excel'de en iyi formül olarak değerlendirilebilecek birkaç temel formül şunlardır: 1. SUM (Toplama): Belirli bir hücre aralığındaki tüm sayıları toplar. Örnek kullanım: `=SUM(A1:A10)`. 2. AVERAGE (Ortalama): Bir hücre aralığındaki sayıların ortalamasını hesaplar. Örnek kullanım: `=AVERAGE(B1:B10)`. 3. IF (Koşullu Mantık): Belirli bir koşulun doğru olup olmadığına göre farklı sonuçlar döndürür. Örnek kullanım: `=IF(C1 > 100, "Yüksek", "Düşük")`. 4. VLOOKUP (Arama ve Veri Getirme): Bir tablodaki belirli bir değeri arar ve aynı satırdaki başka bir değeri döndürür. Örnek kullanım: `=VLOOKUP(D1, A1:B10, 2, FALSE)`. Bu formüller, veri analizi ve hesaplama işlemlerinde verimliliği artırmak için sıkça kullanılır.

Kategorik veri analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Amaçların Belirlenmesi: Analizin neden yapıldığı ve hangi soruların cevaplanması gerektiği belirlenir. 2. Veri Toplama: Anketler, araştırma sonuçları, hastane kayıtları, arama geçmişleri gibi çeşitli kaynaklardan veriler toplanır. 3. Verilerin Düzenlenmesi: Toplanan veriler organize edilir, kayıt tutulur ve analiz edilmek üzere uygun hale getirilir. 4. Veri Temizleme: Tekrarlanan kayıtlar, hatalı kısımlar ve konuyla alakasız bilgiler ayıklanır. 5. İstatistiksel Analiz: Verilerin toplanması, analizi, yorumlanması ve modellenmesi yapılır. 6. Görselleştirme: Analiz sonuçları, çizelgeler, grafikler ve haritalar gibi görsel modellerle sunulur. Bu süreçte veri madenciliği, metin analizleri, makine öğrenmesi gibi teknikler de 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 (Business Intelligence - BI), şirketlerin verilerini toplamasına, analiz etmesine ve bu analizler üzerinden bilgiye dönüştürmesine olanak tanıyan bir teknoloji ve süreç bütünüdür. İş Zekasının İş Yararları: 1. Stratejik Planlama ve Karar Alma: Yöneticilere daha bilinçli ve stratejik kararlar alma imkanı sunar. 2. Performans Analizi ve İzleme: Şirket performansını anlamak ve izlemek için güçlü analitik araçlar sağlar. 3. Müşteri Analizi ve Memnuniyeti: Müşteri davranışlarını ve memnuniyet düzeylerini analiz ederek müşteri odaklı stratejiler geliştirmeye yardımcı olur. 4. Satış ve Pazarlama Stratejileri: Satış verilerini detaylı bir şekilde analiz ederek satış eğilimlerini belirler ve pazarlama stratejilerinin etkisini değerlendirir. 5. Finansal Analiz ve Yönetim: Finansal verileri analiz ederek bütçe yönetimi, maliyet analizi ve karlılık değerlendirmesi yapar. 6. İş Süreçlerinin Optimizasyonu: Şirket içi süreçleri analiz ederek verimliliği artırır ve iş operasyonlarını optimize eder. 7. Rekabet Analizi ve Piyasa Trendleri: Rakiplerin faaliyetlerini izleme ve pazar trendlerini anlama konusunda yardımcı olur.

Sone201 konusu, veri analizi, makine öğrenimi ve yapay zeka gibi teknolojilerin entegrasyonu ile çeşitli endüstrilerde verimlilik, doğruluk ve karar alma süreçlerini iyileştirmeyi amaçlayan bir kavramdır. Başlıca kullanım alanları: - Teknoloji: Yazılım geliştirme süreçlerinin optimizasyonu, siber güvenlik ve kullanıcı deneyimlerinin iyileştirilmesi. - Sağlık: Hasta sonuçlarının iyileştirilmesi, tıbbi veri yönetimi ve ilaç keşfi. - Finans: Risk değerlendirmesi, dolandırıcılık tespiti ve yatırım stratejileri. 2024 yılında, sone201'in günlük hayata daha fazla entegre olması ve akıllı evler, otonom araçlar gibi alanlarda kullanılması beklenmektedir.

Yandex Radar, Yandex tarafından sunulan bir veri analizi ve raporlama aracıdır ve internet kullanımıyla ilgili kapsamlı istatistikler ve veriler sunar. Yandex Radar'ın çalışma prensibi şu şekilde özetlenebilir: 1. Arama Motoru ve Tarayıcı İstatistikleri: Kullanıcıların hangi arama motorlarını ve tarayıcıları kullandığını gösterir. 2. Cihaz ve İşletim Sistemi İstatistikleri: Hangi cihazların ve işletim sistemlerinin internet trafiğinde daha yaygın olduğunu analiz eder. 3. Bölgesel Analiz: Belirli bölgelerdeki internet kullanımını izler ve karşılaştırmalar yapar. 4. Yandex Projeleri İstatistikleri: Yandex'in sahip olduğu internet projelerinin kullanım istatistiklerini sunar. 5. Güncel Veriler: Aylık güncel veriler sunarak kullanıcıların internet kullanım trendlerini izlemesine ve analiz etmesine olanak tanır.

Kaggle veri setlerini kullanmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Kaggle hesabı oluşturmak: Kaggle'ın web sitesine gidip e-posta adresi veya sosyal medya hesapları ile kayıt olmak. 2. Veri setlerini keşfetmek: Arama çubuğu ve filtreler kullanarak ilgi alanınıza uygun veri setlerini bulmak. 3. Lisansları kontrol etmek: Veri setinin lisans koşullarını ve kullanım kısıtlamalarını incelemek, çünkü bazı setler sadece eğitim veya ticari olmayan kullanım için uygundur. 4. Veri setini indirmek: Uygun bir veri seti bulunduğunda, "Download" butonuna tıklayarak seti bilgisayara kaydetmek. 5. Verileri anlamak: Dokümantasyon veya metadata inceleyerek veri setinin yapısı, değişkenleri ve ön işleme gereksinimleri hakkında bilgi edinmek. 6. Verileri temizlemek ve işlemek: Eksik değerleri işlemek, kategorik değişkenleri kodlamak ve özellikleri ölçeklendirmek gibi işlemler için Python'un pandas ve scikit-learn gibi araçlarından yararlanmak. 7. Araştırma yapmak: Veri analizi, istatistiksel yöntemler, makine öğrenimi algoritmaları veya diğer araştırma metodolojilerini uygulamak. 8. Bulguları paylaşmak: Kaggle topluluğu ve daha geniş araştırma topluluğu ile analizleri ve bulguları paylaşmak. Ayrıca, Kaggle API entegrasyonu kullanarak veri setlerine programatik erişim sağlamak da mümkündür.

Unpivot işlemi, geniş formattaki verileri uzun formatta dönüştürerek verilerin daha kolay işlenmesini, daha insan tarafından okunabilir hale gelmesini ve çeşitli analitik ve görselleştirme görevleri için daha uygun olmasını sağlar. Unpivot'un bazı kullanım alanları: - Veri ön işleme: Daha fazla analiz yapmadan önce veri setlerinin tutarlı ve uyumlu olmasını sağlar. - Veri temizleme: Geniş formattaki verilerde birçok sütunla birlikte gelen eksik veya boş değerleri azaltır. - Zaman serisi analizi: Ayrı sütunlarda kaydedilen zaman dilimlerini tek bir zaman değişkeni sütununda birleştirerek zaman serisi analizini kolaylaştırır. - Görselleştirmeler: Uzun formattaki veriler, ek veri manipülasyonu gerektirmeden çeşitli grafik türleriyle doğrudan kullanılabilir.

Bilgi merkezi, çeşitli kaynaklardan derlenen bilgilerin toplandığı ve yönetildiği bir yapıdır. Temel işlevleri şunlardır: 1. Bilgi Toplama ve Depolama: Kullanıcıların ihtiyaç duyduğu verileri toplar, düzenler ve güvenli bir şekilde depolar. 2. Veri Analizi ve Raporlama: Toplanan verileri analiz ederek raporlar oluşturur ve bu sayede karar alma süreçlerini destekler. 3. Kullanıcı Desteği: Kullanıcılara bilgi erişimi konusunda yardımcı olur, gerekli eğitimleri sağlar ve bilgi okuryazarlığını artırır. 4. Ağ ve Teknoloji Yönetimi: Ağ sistemlerini yönetir, veri güvenliğini sağlar ve teknolojik altyapıyı güncel tutar. Çalışma alanları arasında kütüphaneler, arşivler, dokümantasyon merkezleri, kamu ve özel sektör kuruluşları yer alır.

ArcGIS ile yapılabilecek bazı şeyler: Harita oluşturma ve düzenleme. Mekansal analiz yapma. CBS verilerini yönetme, geliştirme ve paylaşma. Güncel CBS verilerine ve yeteneklerine düşük maliyetlerle erişme. Üç boyutlu modelleme yapma (3D Analyst modülü ile). Güçlü mekansal modelleme ve hücre bazlı raster veri oluşturma, haritalama ve sorgulama (Spatial Analyst modülü ile). Sürekli verilerin analiz edilmesi ve haritalanmasına yönelik istatistiksel metodlar kullanma (Geostatistical Analyst modülü ile). Altyapı uygulamalarını görüntüleme ve ağ yapısı üzerinde grafik görüntüleme yapabilme (Schematics modülü ile). Standart haritaları yayınlama (Publisher modülü ile). ArcGIS, masaüstü, web ve mobil cihazlar için CBS uygulamaları oluşturma imkanı da sunar.

ETOPLA formülü, belirli bir koşula bağlı olarak bir veri aralığındaki hücrelerin toplamını almak için kullanılır. Formülün genel yapısı şu şekildedir: =ETOPLA(aralık; ölçüt; toplam_aralığı): - Aralık: Koşulun uygulanacağı hücre aralığı. - Ölçüt: Hangi hücrelerin toplanacağını belirleyen kriter. - Toplam_aralığı: Toplanacak hücrelerin bulunduğu aralık (isteğe bağlı, belirtilmezse aralık kullanılır). Örnek kullanım: Bir satış verileri tablosunda "Ürün A" için toplam satışları hesaplamak için: =ETOPLA(B2:B10; A2:A10; "Ürün A"). Burada: - B2:B10 hücre aralığı, toplamını almak istediğiniz değerleri temsil eder. - A2:A10 hücre aralığı, koşulun uygulanacağı verileri içerir.