VeriAnalizi

Excel'de dinamik veri oluşturmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: 1. Veri Tabloları: Büyük ve karmaşık veri setlerini özetlemek ve analiz etmek için veri tabloları oluşturulabilir. Bunun için: - Veri setini Excel'e girin ve başlıkların düzenli olduğundan emin olun. - "Ekle" sekmesinde "Tablo" seçeneğine tıklayın ve veri aralığını onaylayarak tabloyu oluşturun. - Tabloyu adlandırmak için "Tablo Tasarımı" sekmesine gidin ve "Tablo Adı" kutusuna uygun bir ad girin. 2. Dinamik Grafikler: Yeni veriler eklendiğinde otomatik olarak güncellenen dinamik grafikler oluşturulabilir. Bunun için: - Verileri bir tabloya girin ve bu tabloyu grafik için referans olarak kullanın. - Grafik üzerinde filtreleme ve sıralama işlemleri yaparak verileri daha detaylı inceleyin. 3. Formüller ve Fonksiyonlar: Toplam, ortalama, maksimum ve minimum gibi hesaplamaları formüller kullanarak yapın. 4. Pivot Tablolar: Verileri farklı boyutlarda özetlemek ve görselleştirmek için pivot tablolar kullanın.

Makine Öğrenmesi ve Yapay Zeka Modelleri şu şekilde açıklanabilir: 1. Makine Öğrenmesi: Yapay zekanın bir alt dalıdır ve bilgisayarların açıkça programlanmadan veri analizi yoluyla öğrenmesini sağlar. Üç ana kategoriye ayrılır: - Gözetimli Öğrenme: Etiketli veriler kullanılarak modelin eğitildiği öğrenme türüdür. - Gözetimsiz Öğrenme: Etiketsiz veriler kullanılarak modelin eğitildiği öğrenme türüdür. - Pekiştirmeli Öğrenme: Modelin deneme yanılma yoluyla öğrenerek en iyi sonuca ulaşmaya çalıştığı öğrenme türüdür. 2. Yapay Zeka: İnsan zekasını taklit eden ve karmaşık problemleri çözebilen bilgisayar sistemlerini ifade eder. Farklı türleri vardır: - Dar Yapay Zeka (ANI): Belirli bir görevi yerine getirmek için tasarlanmış yapay zeka türüdür. - Genel Yapay Zeka (AGI): İnsan zekasına eşdeğer veya daha üstün bilişsel yeteneklere sahip yapay zeka türüdür. - Süper Yapay Zeka (ASI): İnsan zekasını her alanda aşan yapay zeka türüdür. Örnek Uygulamalar: Makine öğrenmesi ve yapay zeka modelleri, sağlık, otomotiv, tarım, finans ve eğitim gibi birçok sektörde kullanılmaktadır.

Power BI'ı öğrenmek, kişinin ön bilgisine ve deneyimine bağlı olarak genellikle 4 ila 6 hafta sürer. Öğrenme süreci, aşağıdaki adımları içerir ve her bir adım için tahmini süreler verilmiştir: 1. Power BI Desktop'un kurulumu ve ayarlanması: Bir günden az. 2. Farklı veri kaynaklarının yüklenmesi ve entegrasyonu: İki ila dört gün. 3. Veri hazırlama ve işleme: Üç ila beş gün. 4. Temel veri görselleştirmelerinin oluşturulması: Beş ila yedi gün. 5. DAX fonksiyonlarının kullanımı: Yaklaşık iki hafta. 6. Dashboard ve rapor oluşturma: Üç gün. 7. Veri bulgularının yayınlanması: Bir gün. Ayrıca, Miuul gibi eğitim platformları, Power BI ile veri analizi ve görselleştirme konusunda daha kısa süreli kurslar da sunmaktadır.

Excel'in en güçlü özelliği olarak pivot tablolar gösterilebilir. Pivot tablolar, verileri özetlemek ve analiz etmek için kullanılır, karmaşık tabloları hızlı ve kolay bir şekilde oluşturmayı sağlar.

Sistem analizi için kullanılan yöntemler şunlardır: 1. Gerçek Zamanlı İzleme: Sistemlerin performansını anlık olarak takip ederek sorunları hızlı bir şekilde tespit etmeyi sağlar. 2. Trend Analizi: Geçmiş verilerin analizi ile gelecekteki performans tahminleri yapılır. 3. Uygulama Performansı İzleme: Uygulamaların yanıt süresi, yük altında çalışma performansı ve hata oranları gibi kriterler izlenir. 4. Alarmlar ve Uyarılar: Belirli performans eşiklerinin aşılması durumunda otomatik uyarılar gönderilir. 5. Log Analizi: Sistem loglarının analizi, performans sorunlarını ve anormallikleri izlemek için gereklidir. Ayrıca, veri analizi yöntemleri de sistem analizinde önemli bir rol oynar ve şunları içerir: - Açıklayıcı Veri Analizi: Verilerin genel bir resmini oluşturmak için ortalamalar, medyanlar, standart sapmalar gibi temel istatistikler kullanılır. - Keşfedici Veri Analizi: Verilerdeki gizli ilişkileri, kalıpları ve aykırı değerleri ortaya çıkarmak için korelasyon analizi, kümeleme analizi gibi teknikler kullanılır. - Tahmine Dayalı Veri Analizi: Geçmiş verileri kullanarak gelecekteki olayları tahmin etmek için makine öğrenmesi algoritmaları ve zaman serisi analizi gibi istatistiksel modeller kullanılır.

Yönetim Bilişim Sistemleri (YBS) mezunları çeşitli mesleklerde çalışabilirler. İşte bazıları: 1. Veri Analisti: Büyük veri setlerini analiz ederek stratejik kararlar alınmasına yardımcı olur. 2. İş Analisti: İş süreçlerini analiz eder ve iyileştirme fırsatlarını belirler. 3. Proje Yöneticisi: Teknoloji tabanlı projelerde süreçleri yönetir. 4. Bilgi Teknolojileri Yöneticisi: Şirketlerin IT departmanlarında sistem analisti veya IT yöneticisi olarak çalışır. 5. E-Ticaret ve Dijital Pazarlama Uzmanı: Dijital platformlarda pazarlama stratejileri geliştirir ve e-ticaret operasyonlarını yönetir. 6. Siber Güvenlik Uzmanı: Bilgi güvenliği analisti olarak sistemlerin güvenliğini sağlar. 7. Danışman: Yönetim danışmanı olarak işletmelere teknoloji entegrasyonu ve dijital dönüşüm süreçlerinde rehberlik yapar. Ayrıca, YBS mezunları kendi işlerini kurarak girişimcilik yapabilirler.

E-ticarette analiz edilen veriler şunlardır: 1. Satış Verileri: Günlük, haftalık, aylık satış rakamları, ortalama sipariş değeri, en çok satan ürünler. 2. Web Trafiği: Ziyaretçi sayısı, sayfa görüntüleme sayısı, ziyaretçi başına sayfa görüntüleme, oturum süresi, hemen çıkma oranı. 3. Dönüşüm Oranları: Ziyaretçilerin müşteriye dönüşme oranı, sepet terk etme oranı, kayıt olma oranı. 4. Müşteri Verileri: Müşteri demografisi, tekrar satın alma oranı, müşteri yaşam boyu değeri (CLV). 5. Pazarlama Performansı: Kampanya etkinliği, tıklama oranları (CTR), maliyet başına dönüşüm (CPA), ROI (Yatırım Getirisi). 6. Sosyal Medya Verileri: Sosyal medya hesaplarındaki takipçilerin demografik özellikleri, hangi paylaşımların daha fazla etkileşim aldığı, müşteri yorumları. 7. A/B Testleri: Ürün açıklamaları, fiyatlandırma ve kampanyalar gibi değişkenlerin etkileri.

Process mining çalışır, olay günlüklerinden (event logs) veri toplayarak ve bu verileri analiz ederek iş süreçlerini görselleştirip optimize ederek çalışır. Süreç şu adımlardan oluşur: 1. Veri Toplama: ERP, CRM veya workflow yönetim araçları gibi IT sistemlerinden olay günlükleri toplanır. 2. Süreç Keşfi: Özel yazılımlar kullanılarak olay verileri analiz edilir ve iş sürecinin görsel bir modeli oluşturulur. 3. Uygunluk Kontrolü: Keşfedilen süreç, önceden belirlenmiş bir model veya standart ile karşılaştırılır. 4. Performans Analizi: İşlem süresi, görevlerin sıklığı ve kaynak kullanımı gibi metrikler değerlendirilir. 5. Süreç İyileştirmesi: Analizden elde edilen içgörüler, iş akışını optimize etmek için kullanılır.

GA4'te engaged session (ilgili oturum) sayısı, aşağıdaki kriterlerden birini karşılayan oturumların toplamını ifade eder: 1. En az 10 saniye süren oturum. 2. En az 2 sayfa görüntüleme. 3. Bir dönüşüm (satın alma, form doldurma vb.). Engaged session hesaplaması için Google Analytics 4'te şu adımları izlemek gerekir: 1. GA4 hesabınıza giriş yapın. 2. Sol taraftaki menüden "Raporlar" > "Etkileşim" > "Genel Bakış" seçeneğine gidin. 3. "Ortalama etkileşim süresi", "kullanıcı başına ilgili oturumlar", görüntüleme ve olay sayıları, kullanıcı etkinliği ve kullanıcı bağlılığı gibi çeşitli etkileşim metriklerini görebilirsiniz.

Tempus AI, yapay zeka ve veri analizini kullanarak sağlık hizmetleri alanında kişiselleştirilmiş tıp çözümleri sunan bir Amerikan teknoloji şirketidir. Başlıca faaliyetleri: - Genomik dizileme: Kanser ve diğer hastalıklar için genetik içgörüler sağlar. - Veri analizi: Klinik ve moleküler verileri analiz ederek tedavi etkinliğini tahmin eder ve ilaç keşfini hızlandırır. - Klinik deneme eşleşmesi: Hasta ve ilgili klinik denemeleri tanımlayıp eşleştirir. - Sağlık yönetimi: Hastaların ve bakıcıların sağlık verilerini organize etmeleri ve en uygun tedavi seçeneklerini bulmaları için araçlar sunar. Tempus AI'nin ürünleri arasında olivia adlı bir AI destekli kişisel sağlık asistanı da bulunmaktadır.

Davranışsal analizde kullanılan bazı teknikler şunlardır: 1. Kullanıcı Davranışları Analizi: Kullanıcıların web sitelerinde, mobil uygulamalarda veya diğer dijital platformlarda hangi adımları izlediğini, hangi içeriklerle etkileşimde bulunduğunu incelemek. 2. Etkileşim Verileri Analizi: Bir kullanıcının belirli bir sayfa veya özellik ile nasıl etkileşimde bulunduğunu, hangi içeriklere ilgi gösterdiğini veya ne zaman platformdan ayrıldığını analiz etmek. 3. Kullanıcı Segmentasyonu: Benzer davranışlar sergileyen kullanıcı gruplarını belirlemek için verileri segmente etmek. 4. Fonksiyonel Davranış Analizi: Davranış problemlerinin altında yatan nedenleri belirlemek için kullanılan bir yöntem. 5. Pekiştirme ve Ödüllendirme: İstenilen davranışların artırılması için olumlu pekiştirme kullanmak. Bu teknikler, müşteri davranışlarını daha iyi anlamak, ürün ve hizmetleri optimize etmek ve pazarlama stratejilerini geliştirmek için kullanılır.

İstanbul Aydın Üniversitesi (İAÜ) endüstri mühendisleri, geniş bir yelpazede görev ve sorumluluklara sahiptir. Bu görevler arasında: Proses İyileştirme: Mevcut süreçlerin analiz edilmesi ve daha verimli hale getirilmesi için gerekli adımların belirlenmesi. Veri Analizi: İşlemleri optimize etmek ve karar verme süreçlerine veri destekli yaklaşımlar eklemek. Sistem Tasarımı: Üretim ve hizmet sistemlerinin tasarımı, kaynakların en etkili şekilde kullanılmasını sağlamak için sistemlerin yapılandırılması. Kalite Kontrol: Ürün kalitesinin artırılması için standartların belirlenmesi ve uygulama süreçlerinin yönetilmesi. Proje Yönetimi: Projelerin planlanması, yürütülmesi ve izlenmesi, zaman ve maliyet hedeflerine ulaşılması için gerekli stratejilerin geliştirilmesi. İnsan Kaynakları Yönetimi: Çalışanların verimliliğini artırmak için ergonomik çalışma ortamları oluşturmak ve motivasyonu artırıcı yaklaşımlar geliştirmek. Tedarik Zinciri Yönetimi: Malzeme akışını optimize ederek maliyetleri düşürmek ve müşteri memnuniyetini artırmak için tedarik zinciri süreçlerinin yönetilmesi. Ayrıca, endüstri mühendisleri yeni teknolojilerin entegrasyonu ve süreç iyileştirme için çevik yöntemlerin kullanımında da rol oynarlar.

Normal dağılımdan sapmanın nedenleri şunlar olabilir: 1. Ortalama değerin değişmesi: Ortalamanın kayması, dağılımın eksen üzerinde sağa veya sola kaymasına neden olur. 2. Standart sapmanın değişmesi: Standart sapmanın küçük olması dağılımı sivri, büyük olması ise basık yapar. 3. Örneklemin türdeş olmaması: Gözlemlerin farklı alt kümelerin karışımından oluşması, normal dağılımdan sapmalara yol açar. 4. Dış çevre koşullarının durağan olmaması: Ölçümlerin yapıldığı koşulların değişmesi, dağılımın normal dağılım parametrelerinin değişmesine neden olabilir. 5. Çarpıklık ve ekses: Gözlem hatalarının çarpık olması veya aşırı değerler içermesi, normal dağılımdan sapmaları açıklar.

KADS iki farklı alanda faaliyet göstermektedir: 1. KADS Smartfarm: Bu platform, akıllı çiftliklerin büyük veri analizini yaparak, akıllı hayvancılık makine ve ekipmanları üzerinde ortak araştırmalar yürütmektedir. 2. Kads Cloud: Bu platform ise mülk yönetimi alanında hizmet vermektedir ve emlak acenteleri, hizmet sağlayıcıları, ev sahipleri ve kiracılar için kapsamlı bir çözüm sunmaktadır.

Normallik varsayımı sağlanmadığında SPSS'te aşağıdaki yöntemler uygulanabilir: 1. Non-parametrik testler kullanmak: Verilerin dağılımına daha az duyarlı olan Mann-Whitney U testi, Kruskal-Wallis testi gibi non-parametrik testler tercih edilebilir. 2. Dönüşümler (transformasyonlar) yapmak: Verileri logaritmik, karekök veya ters dönüşüm gibi yöntemlerle normalleştirmek mümkündür. 3. Bootstrapping yöntemi: Örneklem büyüklüğü kadar rastgele örneklemler alarak tekrar tekrar örnekleme yapma yöntemi kullanılarak güven aralıkları ve p-değerleri tahmin edilebilir. 4. Örneklem büyüklüğünü artırmak: Daha büyük bir örneklemle çalışmak, normallik varsayımının sağlanmasına yardımcı olabilir.

Yeni halkla ilişkiler anlayışı, teknolojinin ve medya ortamının gelişimi ile birlikte geleneksel yaklaşımlardan uzaklaşarak dijital ve sosyal medyaya, veri analizine ve kriz yönetimine odaklanmaktadır. Bu anlayışa göre halkla ilişkiler uzmanları şu özelliklere sahip olmalıdır: - Çevik ve yenilikçi: Değişen trendlere uyum sağlayabilmeli ve çeşitli platformlar ve ortamlarda etkili iletişim kurabilmelidir. - Veriye dayalı karar verme: Kararlarını verilere dayanarak alabilmeli ve bu verilerin önemini anlamalıdır. - Amaç odaklı iletişim: Kuruluşların değerlerini ve amacını paydaşlarınınkilerle uyumlu hale getirebilmeli ve bu uyumu anlamlı bir şekilde iletebilmelidir. Ayrıca, şeffaflık, özgünlük ve katılım gibi unsurlar da yeni halkla ilişkiler anlayışının temel bileşenlerindendir.

Ayıklama işlemi farklı bağlamlarda farklı anlamlara gelebilir. Arşivcilikte ayıklama. Baskıda ayıklama. 5S yönteminde ayıklama.

Vektörskop ve histogram farklı alanlarda kullanılan iki farklı terimdir: 1. Vektörskop: Televizyon yayıncılığında renk ayarlarının doğru yapılmasını sağlayan bir ölçü aletidir. 2. Histogram: Bir görüntünün parlaklık, kontrast seviyeleri ve renk dengesinin analiz edilmesini sağlayan, bir çerçevenin piksel değerlerini grafiksel olarak gösteren bir araçtır.

Saçılım diyagramı, iki değişken arasındaki ilişkiyi analiz etmek için kullanılır. Bu analiz yöntemi özellikle şu alanlarda uygulanır: - Temel analiz: Muhasebede, yarı değişken giderlerin sabit ve değişken öğelerini ayırmak için. - Süreç analizi: İş akış diyagramlarında, süreçteki basamakları görsel olarak tanımlamak ve iyileştirmeye ihtiyaç duyulan alanları belirlemek için. - Kalite kontrol: Üretim verilerindeki korelasyonu ve aykırı değerleri tespit etmek için.

OpenBudget iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. OpenBudgets Platformu: Bu, kamu idareleri, vatandaşlar, STK'lar, medya kuruluşları ve diğer paydaşlar için tasarlanmış bir platformdur. Amaçları: - Bütçe verilerinin açıklığını ve şeffaflığını artırmak: Kamu harcamalarının izlenmesini ve karşılaştırılmasını kolaylaştırmak. - Veri analizi ve görselleştirme araçları sağlamak: Anomalilerin tespit edilmesine ve veri odaklı hikayelerin oluşturulmasına yardımcı olmak. 2. OpenBudget Uygulaması: Bu, kişisel bütçe yönetimi için kullanılan bir mobil uygulamadır. Özellikleri: - Harcamaları kategorilere ayırma: Kullanıcıların ihtiyaçlarını karşılayacak kadar para ayırmalarını sağlamak. - İşlemleri hızlı kaydetme: Kayıt işlemlerinin basit ve işlevsel olması. - Otomatik senkronizasyon: Bütçenin cihazlar arasında senkronize edilmesi. - Raporlar ve grafikler: Kullanışlı raporlar ve grafiklerle harcamaların izlenmesi.