VeriAnalizi

Kocaeli Üniversitesi'nde bilgisayar destekli istatistiksel karar analizi, SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) programı kullanılarak yapılan veri analizlerini ifade eder. Bu analizler kapsamında: - Veri girişi ve düzenleme yapılır, veriler SPSS'e eksiksiz ve hatasız olarak aktarılır. - Tanımlayıcı istatistikler kullanılarak verilerin genel özellikleri ve dağılımları analiz edilir. - Hipotez testleri (t-testi, ANOVA, ki-kare testi vb.) ile araştırma sorularının yanıtları aranır. - Regresyon ve korelasyon analizleri ile bağımsız ve bağımlı değişkenler arasındaki ilişkiler incelenir. - Çok değişkenli analizler (faktör analizi, MANOVA vb.) kullanılarak karmaşık veri setleri değerlendirilir. Öğrenciler ve akademik personel, bu analizleri üniversitenin resmi web sitesinden indirilebilen SPSS programı üzerinden gerçekleştirebilirler.

Yöntem izleme aracı, belirli bir sürecin veya projenin ilerlemesini takip etmek için kullanılan yazılım veya sistem olarak tanımlanır. Bu araçlar, verilerin toplanması, analiz edilmesi ve raporlanması gibi işlevleri yerine getirir. Bazı yöntem izleme aracı örnekleri: - Proje yönetimi araçları: Trello veya Asana gibi. - Veri analizi araçları: Google Analytics gibi. - Sistem izleme araçları: Nagios, Zabbix, Prometheus ve Grafana.

Yapay zeka kapsamlı araştırma, büyük miktarda veriyi hızlı ve verimli bir şekilde analiz ederek derinlemesine içgörüler elde etmeyi amaçlayan bir araştırma yöntemidir. Bu tür araştırmalar genellikle aşağıdaki bileşenleri içerir: Veri Toplama ve İşleme: Yapay zeka algoritmaları, çeşitli kaynaklardan veri toplar ve bu verileri yapılandırarak anlamlı kalıpları ve korelasyonları belirler. Otomatik Literatür Taraması: İlgili bilimsel makaleleri ve kaynakları otomatik olarak tarayarak literatür incelemesini hızlandırır. Kişiselleştirilmiş Öğrenme: Öğrencilerin öğrenme modellerini analiz ederek özel geri bildirim ve destek sağlar. Simülasyon ve Modelleme: Karmaşık modeller ve simülasyonlar oluşturarak olguları inceler ve tahmin eder. Yapay zeka kapsamlı araştırmaları, akademik çalışmalarda, ilaç keşfinde, robotik ve otomasyon alanlarında ve daha birçok alanda kullanılmaktadır.

Nitel veri analizi için aşağıdaki programlar kullanılabilir: 1. NVivo: Metin, görüntü ve ses gibi çeşitli veri türlerini analiz etmek için tasarlanmış bir nitel veri analizi platformudur. 2. ATLAS.ti: Birçok dosyayı destekleyen, resim, ses, görüntü ve yazı gibi verileri kodlayarak analiz eden bir yazılımdır. 3. MAXQDA: Güçlü yapısı ve geniş dosya desteği ile sıkça tercih edilen bir diğer nitel analiz yazılım aracıdır. Ayrıca, QDA Miner ve Dedoose gibi ücretsiz ve açık kaynaklı nitel veri analizi yazılımları da mevcuttur.

ICD kodları önemlidir çünkü: 1. Sağlık hizmetlerinin yönetimi: Hastalıkların ve sağlık sorunlarının sistematik bir şekilde sınıflandırılmasını sağlayarak, sağlık hizmetlerinin daha etkili bir şekilde sunulmasına katkıda bulunur. 2. Veri analizi ve istatistikler: Sağlık verilerinin toplanması, analiz edilmesi ve uluslararası karşılaştırmalar yapılması için ortak bir dil oluşturur. 3. Sigorta işlemleri: Sigorta şirketlerinin doğru faturalandırma ve geri ödeme işlemleri için ICD kodlarına ihtiyacı vardır. 4. Araştırma ve klinik denemeler: Kodlar, büyük ölçekli araştırmalar ve klinik denemeler için gerekli olan standartlaştırılmış verileri sağlar. 5. Hasta güvenliği: ICD kodları, hasta güvenliği izleme ve öğrenme sistemlerinde kullanılarak, hataların ve olumsuz olayların izlenmesine yardımcı olur.

LiDAR verileri, çeşitli alanlarda hassas ölçümler ve detaylı bilgiler sağlamak için kullanılır: 1. Haritalama ve Topografik Analiz: Yeryüzü şekillerini 3D olarak haritalamak, arazi eğimlerini ve yüksekliklerini belirlemek için kullanılır. 2. Orman Yönetimi: Ağaç yüksekliklerini, yoğunluklarını ve türlerini ölçmek, orman envanterini çıkarmak için kullanılır. 3. Arkeoloji: Toprağın altındaki yapıları keşfetmek, antik kalıntıları bulmak için kullanılır. 4. Trafik Güvenliği: Havaalanları pistlerinin durumunu sürekli izlemek, trafik akışını analiz etmek için kullanılır. 5. Tarım: Topografik haritalar oluşturmak, gübrenin en doğru şekilde nereye uygulanacağını belirlemek için kullanılır. 6. Otonom Araçlar: Engel tespiti ve navigasyon için kullanılır. LiDAR verileri, yapay zeka ile birleştirildiğinde daha da gelişmiş uygulamalar sunar, örneğin, nesne etiketleme ve 3D modelleme.

Tematik kodlama iki ana yöntemle yapılabilir: tümevarım ve tümdengelim. Tematik kodlamanın genel adımları: 1. Veri Aşinalığı: Çalışılacak verileri metne dönüştürerek başlayın ve kodlama için neyi, nasıl seçeceğinize karar verin. 2. Kod ve Tema Oluşturma: Açıklayıcı etiketler kullanarak kodlama kalıplarınızı oluşturun ve benzer kodları gruplandırarak temaları belirleyin. 3. Tema İncelemesi: Kodlama ve belirlenen temaların doğruluğunu sağlamak için bir kez daha gözden geçirin, eksik kısımları tamamlayın. 4. Tema Sınıflandırması: Temaların neyi temsil ettiğini hassas incelemelerle belirleyin ve etiketleme sürecini tamamlayın. 5. Örnek Yerleştirme: Tematik analizin bulgularını yazın, örnekler verin ve bunları temalarla sentezleyerek veri kanıtlarıyla dolu bir anlatı haline getirin. Ek olarak, tematik kodlama sürecinde nitel analiz yazılımları kullanarak verileri organize bir şekilde yönetmek ve kodlama kararlarını takip etmek önemlidir.

Tamsayı ölçekleme, genellikle yazılım sistemlerinde ve veri analizinde belirli durumlarda kullanılır: 1. Yazılım Mühendisliği: Sistemlerin performansını artırmak ve daha fazla kullanıcıya hizmet verebilmek için donanımın kapasitesini genişletmek amacıyla kullanılır. 2. Veri Analizi: Makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmalarında, verilerin büyük boyutlu tensörler olarak temsil edildiği durumlarda, verilerin karşılaştırılabilir hale getirilmesi için kullanılır. 3. Sosyal Bilimler ve Psikoloji: Demografik verilerin analizi, zeka ve yetenek testleri gibi alanlarda, verilerin kategorilere ayrılması ve sıralanması için kullanılır.

İnterpolasyon ve ekstrapolasyon arasındaki fark, veri noktaları ile ilgili yapılan tahminlerin kapsamına dayanır: - İnterpolasyon, bilinen veri noktaları arasına giren değerlerin tahmin edilmesidir. - Ekstrapolasyon ise, bilinen veri noktalarının dışında kalan değerlerin tahmin edilmesidir.

Jira, Atlassian'ın popüler bir proje ve görev yönetim sistemi olup, çeşitli alanlarda şu işleri yapar: 1. Planlama ve Süreç Optimizasyonu: Sürüm ve sprintlerin planlanması, Agile iş akışlarının düzenlenmesi. 2. İlerleme Takibi: Görevlerin ilerlemesi, öncelikleri, son tarihler ve diğer ölçümlerin izlenmesi. 3. Veri Analizi: Gerçek zamanlı otomatik rapor oluşturma, görselleştirme ve veri analizi. 4. Entegrasyon: Figma, Balsamiq, Miro, Draw.io, Excel ve Jenkins gibi harici hizmetlerle entegrasyon. 5. Özelleştirme: Projenin veya ekibin benzersiz gereksinimlerine göre Jira'nın özelleştirilmesi. Ayrıca, danışmanlık görevlisi olarak da, bir kurumun işleyişine hakim olup, bilgi ve belge akışını takip etme, yazışma ve aramaların raporlamasını yapma gibi görevler üstlenebilir.

Rus analisti olarak belirtilen kişinin, iş analisti olabileceği düşünülmektedir. İş analisti, genellikle aşağıdaki görevleri yerine getirir: 1. İş fikrini netleştirme: Ürünün temel amaçlarını ve birincil ürün kıyaslamalarını belirler. 2. Geliştirme faaliyetlerini planlama: Paydaşların katılımıyla ürün geliştirme toplantıları düzenler ve sorumluluk alanlarını tahsis eder. 3. Doğrulama gereksinimleri: İş gereksinimleri dahil olmak üzere taslak belgeleri hazırlar ve onaylar. 4. Sistemleri iyileştirme: Süreçleri analiz eder, sistemleri otomatikleştirir ve modernize eder. 5. Veri analizi: Verileri toplar, işler ve analiz ederek sonuçları paydaşlara sunar. Bu görevler, analistin çalıştığı sektöre ve şirketin ihtiyaçlarına göre değişiklik gösterebilir.

CBS'nin (Coğrafi Bilgi Sistemleri) sağladığı avantajlar şunlardır: 1. Zaman Tasarrufu: Hızlı veri analizi sayesinde karar süreçleri hızlanır. 2. Maliyetlerin Azaltılması: Hatalı yatırım kararlarının önüne geçilir, kaynaklar daha etkin kullanılır. 3. Doğru Veri Analizi: Gerçek zamanlı ve güvenilir veri analizleri yapılır. 4. Proje Yönetiminde Etkinlik: Planlama, uygulama ve takip aşamalarında verimlilik artar. 5. Doğru ve Güncel Bilgi: Tüm analizlerin temelinde doğru ve güncel veri yer alır. 6. Geniş Kullanım Alanı: Şehir planlama, altyapı yönetimi, tarım, afet yönetimi gibi birçok sektörde kullanılır.

Niteliksel risk, riskleri belirlemek ve değerlendirmek için nitel verilere ve kişisel görüşlere dayanan bir analiz türüdür. Bu analizde, bir riskin gerçekleşme olasılığı ve olası etkileri subjektif olarak değerlendirilir.

Phitech adlı üç farklı şirket bulunmaktadır: 1. Yapay Zekâ Fabrikası Phitech: DNA ve RNA bazlı multiomics ile nadir görülen hastalıkların tespiti üzerine çalışmalar yürütmektedir. 2. PhiTech (PHI Technologies): Yapay zeka, konuşma analizi ve chatbotlar gibi alanlarda ürünler ve hizmetler sunmaktadır. 3. Phinance Technologies: Veri odaklı araştırma yaparak demografi, enflasyon ve erken döngü göstergeleri gibi konularda danışmanlık hizmetleri vermektedir.

Basıklık ve çarpıklık değerlerinin kaç olması gerektiği, dağılımın özelliğine ve veri setinin özgünlüğüne bağlıdır. Genel olarak kabul edilebilir değerler: - Çarpıklık: -1 ila +1 arasında olduğunda kabul edilebilir bir simetri düzeyine sahip olduğu düşünülür. - Basıklık: -1 ila +1 arasında olduğunda kabul edilebilir bir düzleşme düzeyine sahip olduğu düşünülür. Ancak, bu değerlerin yanı sıra diğer analizlerle birlikte değerlendirme yapılması önerilir.

5'li ölçek, genellikle bir ürün, hizmet veya deneyimin kalitesini veya etkinliğini değerlendirmek için kullanılır. Puanların yorumu: 1 (Kesinlikle Katılmıyorum): İfadeyle güçlü bir anlaşmazlık. 2 (Katılmıyorum): Genel bir anlaşmazlık. 3 (Ne Katılıyorum Ne de Katılmıyorum): Tarafsız veya emin olmama. 4 (Katılıyorum): Genel bir anlaşma. 5 (Kesinlikle Katılıyorum): İfadeye güçlü bir şekilde katılma. 5 puanlık ölçek, iş, eğitim, sağlık gibi çeşitli sektörlerde yaygın olarak kullanılır. Örneğin, müşteri memnuniyeti anketinde 5 puan "çok memnun" olduğunu, 1 puan ise "hiç memnun olmadığını" gösterir.

Çağrı kalite analizi, çağrı merkezlerinde gerçekleşen performans ölçümlerinin toplanması, ölçülmesi ve raporlanması sürecidir. Bu analiz, aşağıdaki gibi çeşitli verileri kullanarak çağrı merkezi operasyonlarının verimliliğini ve müşteri memnuniyetini değerlendirmeyi sağlar: Konuşma analizi: Anahtar kelimeler, konuşma kalıpları ve yapay zeka gibi teknolojiler kullanılarak müşterilerin çağrı merkeziyle nasıl etkileşim kurduğunun incelenmesi. Metin analizi: Doğal dil işleme yöntemiyle müşteri anketleri, SMS, canlı sohbet ve sosyal medya mesajları gibi yazılı verilerden içgörüler çıkarılması. Etkileşim analizi: Çağrı merkezi temsilcileri ve müşteriler arasındaki tüm kanallardaki etkileşimlerin değerlendirilmesi. Tahmine dayalı analiz: Geçmiş verilerden yararlanarak gelecekteki müşteri davranışlarının tahmin edilmesi. Çağrı kalite analizi, veri odaklı karar alma süreçlerini teşvik eder ve iş süreçlerinin iyileştirilmesine katkıda bulunur.

Temel istatistik deneme, verilerin toplanması, düzenlenmesi, özetlenmesi ve analiz edilmesi süreçlerini kapsayan istatistiksel yöntemlerin bütünüdür. Bu tür denemeler, iki ana bölümden oluşur: 1. Betimsel İstatistik: Verilerin temel özelliklerini ortaya koyar, tablo ve grafikler aracılığıyla görselleştirir ve merkezi eğilim ölçülerini hesaplar. 2. Çıkarımcı İstatistik: Verilerden genel sonuçlar çıkarır, yorum yapar ve geleceğe dair tahminlerde bulunur. Ayrıca, denemeler deneysel ve gözleme dayalı olarak da sınıflandırılabilir.

T-testi örnek uygulaması için aşağıdaki adımlar takip edilmelidir: 1. Hipotezlerin Belirlenmesi: H0 (Null Hipotezi): Gruplar arasında anlamlı bir fark yoktur. H1 (Alternatif Hipotez): Gruplar arasında anlamlı bir fark vardır. 2. Varsayımların Kontrolü: Verilerin normal dağılım gösterip göstermediği analiz edilir (Shapiro-Wilk testi gibi testler kullanılabilir) ve varyansların eşitliği test edilir (Levene’s testi ile kontrol edilebilir). 3. Uygun T-Testi Türünün Seçilmesi: Bağımsız örneklem t testi, bağımlı örneklem t testi veya tek örneklem t testi gibi uygun t-testi türü seçilir. 4. İstatistiksel Yazılım Kullanılması: SPSS, R, Python gibi ilgili istatistiksel yazılım kullanılarak test gerçekleştirilir. 5. Sonuçların Yorumlanması: p-değeri 0.05’ten küçükse, null hipotez reddedilir ve gruplar arasında anlamlı bir fark olduğu kabul edilir. p-değeri 0.05’ten büyükse, null hipotez kabul edilir ve gruplar arasında anlamlı bir fark olmadığı sonucuna varılır. T-testinin güvenilir sonuçlar vermesi için örneklem büyüklüğünün yeterli olması ve veri setinin normal dağılım göstermesi gibi koşullara dikkat edilmelidir.

Apolet Yayınları 8. sınıf matematik test 49, "Veri Analizi" konusunu kapsamaktadır.