VeriAnalizi

P-value 0.01, istatistiksel bir test sonucunda elde edilen bulgunun yüksek düzeyde anlamlı olduğunu ifade eder.

Ücretsiz istatistik analizi yapmak için aşağıdaki araçları kullanabilirsiniz: 1. Numerous: ChatGPT for Spreadsheets özelliği ile AI-yazılı metinleri doğrudan spreadsheets içinde oluşturarak veri analizi yapar. 2. Orange3: Görsel programlama aracı, drag-and-drop fonksiyonları ile veri keşfi, görselleştirme ve temel makine öğrenme görevleri için uygundur. 3. KNIME Analytics Platform: Açık kaynaklı, görsel iş akışları ile veri işleme, makine öğrenme modelleri oluşturma imkanı sunar. 4. RapidMiner: Veri hazırlama, modelleme ve dağıtım için kullanıcı dostu arayüz sunan ücretsiz bir sürüm içerir. 5. Weka: Makine öğrenme algoritmaları ile veri madenciliği görevleri için kullanılır, Java programlama bilgisi gerektirir. 6. Google Data Studio: Google hizmetleri ile entegre çalışan, panolama ve veri görselleştirme için ücretsiz bir platformdur. 7. Jupyter Notebook: Çeşitli programlama dilleri ile veri analizi, modelleme ve görselleştirme için esnek bir ortam sunar.

RCTD kısaltması iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. Teknoloji ve IT alanında: RCTD, "Return Channel Time Delay" anlamına gelir ve geri kanal zaman gecikmesini ifade eder. 2. Bilimsel araştırmalarda: Robust Cell Type Decomposition (Sağlam Hücre Tipi Ayrıştırma) yönteminin kısaltması olarak kullanılır ve spatial transkriptomik verilerdeki hücre tipi karışımlarını ayrıştırmak için kullanılan bir istatistiksel yöntemi ifade eder.

dbt (Data Build Tool) SQL pozisyonu, veri analistleri ve mühendislerinin SQL kullanarak veri dönüşümü, test ve dokümantasyon işlemlerini gerçekleştirdiği bir pozisyondur. Bu pozisyonda çalışan kişiler, dbt'nin sunduğu özellikleri kullanarak: - Modeller oluşturur ve bunları SQL sorgularıyla tanımlar. - Bağımlılıkları yöneterek modellerin doğru sırayla yürütülmesini sağlar. - Testler yazarak veri kalitesini kontrol eder. - Dokümantasyon oluşturarak veri boru hattının anlaşılmasını ve izlenmesini kolaylaştırır. dbt, özellikle büyük ve karmaşık veri setleriyle çalışırken verimliliği artırmak ve veri süreçlerini daha sürdürülebilir hale getirmek için tercih edilir.

Public AI (kamu yapay zekası) şu alanlarda yarar sağlar: 1. Veri Odaklı Karar Alma: Büyük veri setlerini analiz ederek daha bilinçli kararlar alınmasını sağlar. 2. Otomatik Kamu Hizmetleri: Rutin görevleri otomatikleştirerek yanıt sürelerini hızlandırır ve insan hatasını azaltır. 3. Kamu Güvenliği: AI-driven surveillance sistemleri ile kamu güvenliğini artırır, şüpheli aktiviteleri tespit eder ve acil müdahale koordinasyonunu iyileştirir. 4. Sürdürülebilir Kaynak Yönetimi: Enerji tüketimi gibi kaynakları daha verimli kullanarak sürdürülebilir uygulamalara katkıda bulunur. 5. Erişim ve İnovasyon: Açık kaynaklı AI modelleri ve platformları, daha geniş bir kullanıcı topluluğunun AI teknolojilerini kullanmasını ve geliştirmesini sağlar.

Sıralı (ordinal) ölçek ve aralıklı (interval) ölçek arasındaki fark, verilerin nasıl sıralandığı ve matematiksel işlemlerin yapılabilme yeteneğidir. Sıralı ölçek verileri belirli bir sıralama içinde düzenler, ancak bu sıralamanın aritmetik bir anlamı yoktur. Aralıklı ölçek ise veriler arasındaki farkları ölçer ve sıfır noktası keyfi olarak belirlenmiştir.

Heatmap analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Toplama: Analiz yapılacak platformda kullanıcı etkileşimleri, tıklama oranları ve hareket izleme araçları gibi yöntemlerle veri toplanır. 2. Harita Oluşturma: Toplanan veriler, renkli bir harita oluşturmak için kullanılır. 3. Analiz ve İyileştirme: Oluşturulan heatmap analiz edilir ve kullanıcı davranışları anlaşılır. 4. Yorumlama: Elde edilen bulgular doğrultusunda web sitesinde gerekli değişiklikler yapılır. Heatmap analizi için kullanılabilecek bazı araçlar: Hotjar, Crazy Egg, Lucky Orange, Python'un Seaborn ve Matplotlib kütüphaneleri.

Yapay zeka psikologları, psikoloji alanında yapay zeka teknolojilerini kullanarak çeşitli görevler üstlenirler: 1. Tedavi ve Tanı: Psikolojik rahatsızlıkların tanı ve tedavisinde yapay zeka tabanlı sistemlerden yararlanırlar. 2. Psikoterapi Desteği: Yapay zeka tabanlı terapi yazılımları ile kişilere psikolojik destek sağlarlar. 3. Öğrenme ve Eğitim: Öğrencilerin zorluklarını belirlemek ve özel öğrenme planları oluşturmak için yapay zekayı kullanırlar. 4. Veri Analizi: Büyük veri analitiği yaparak psikolojik araştırmalar ve yeni teoriler geliştirirler. 5. Etik ve Güvenlik: Yapay zeka sistemlerinin veri gizliliği, güvenliği ve etik kullanımını sağlarlar. Bu görevler, insan psikologlarla iş birliği içinde yürütülür ve yapay zekanın insan uzmanlığını tamamlaması amaçlanır.

Veri analistliği iş başvurusu yapmak için aşağıdaki adımları izlemek faydalı olacaktır: 1. Temel Becerileri Öğrenmek: Excel, SQL ve Python gibi araçlarla veri manipülasyonu ve sorgulama yapmayı öğrenmek. 2. İstatistik ve Matematik Bilgisi: Olasılık, hipotez testi ve regresyon analizi gibi konularda uzmanlaşmak. 3. Veri Görselleştirme Araçları: Tableau, Power BI gibi araçlarla verileri görselleştirmek. 4. Portföy Oluşturmak: Kaggle gibi platformlarda yarışmalara katılmak veya GitHub’da projelerinizi paylaşmak. 5. Sertifikalar Almak: Google Data Analytics Certificate veya Microsoft Certified: Data Analyst Associate gibi sertifikalar almak. 6. Networking Yapmak: Veri analitiği topluluklarına katılarak diğer profesyonellerle bağlantı kurmak. 7. İlk İş Deneyimi: Junior veri analisti veya stajyer pozisyonlarına başvurarak sektörde deneyim kazanmak. İş ilanlarını takip etmek için LinkedIn, Glassdoor ve Kariyer.net gibi platformları kullanabilirsiniz.

QL (Yapay Zeka) ile veri analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Hazırlığı: Verilerin yapay zeka modellerinin eğitimi için uygun formatta hazırlanması. 2. Model Seçimi: Veri setinin özelliklerine ve analiz hedeflerine göre denetimli, denetimsiz veya takviyeli öğrenme modellerinden birinin seçilmesi. 3. Eğitim ve Test: Seçilen modelin veri seti üzerinde eğitilmesi ve kalıpları öğrenmesi. 4. Değerlendirme ve İyileştirme: Modelin test sonuçlarının analiz edilmesi, doğruluk ve hassasiyet gibi metriklerin değerlendirilmesi. 5. Dağıtım ve Gerçek Zamanlı Analiz: Modelin gerçek dünya uygulamalarına entegre edilmesi ve veri akışları üzerinde gerçek zamanlı olarak çalıştırılması. 6. İzleme ve Güncelleme: Yapay zeka modellerinin sürekli olarak izlenmesi ve değişen veri desenlerine adapte olabilmesi için güncellenmesi. Ayrıca, veri analizi sürecinde R ve Python gibi programlama dilleri, Microsoft Excel ve Power BI gibi araçlar da kullanılır.

Excel formüllerini Power BI'da kullanmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Power BI Desktop'ı açın ve "Get Data" (Veri Al) seçeneğine tıklayın. 2. Excel seçeneğini veri kaynakları listesinden seçin. 3. Bağlanmak istediğiniz Excel dosyasını seçin ve belirli bir tablo veya veri aralığını içe aktarmak için "Load" (Yükle) düğmesine basın. Bu şekilde, Excel'deki veriler Power BI'a aktarılacak ve bu veriler üzerinde görselleştirmeler ve raporlar oluşturulabilecektir. Ayrıca, Power BI'da Excel formüllerini doğrudan kullanmak için, bir Power BI görselini seçip "Diğer seçenekler (...)" menüsünden "Data from this visual" (Bu görselden veri) seçeneğini seçmek ve gerekli formülleri uygulamak mümkündür.

Görselleştirme çeşitli alanlarda verileri anlamak, analiz etmek ve iletmek için kullanılır. İşte bazı kullanım alanları: 1. Veri Analizi: Çizgi grafikleri, bar grafikleri, pie charts gibi görselleştirmeler, karmaşık veri setlerini daha basit ve anlaşılır hale getirir. Bu, trendlerin, oranların ve ilişkilerin hızla tespit edilmesini sağlar. 2. Eğitim ve Öğrenme: Öğrenciler, metinleri veya hikayeleri görselleştirerek daha iyi anlayabilir ve hatırlayabilir. Bu, zihinsel imgeler oluşturarak okuma comprehension'ını artırır. 3. Kişisel Gelişim: Görselleştirme, hedeflerin belirlenmesi ve başarıya ulaşma sürecinde de kullanılır. Olumlu affirmations ve hayal etme egzersizleri, motivasyonu ve özgüveni artırır. Görselleştirme araçları arasında Tableau, Google Charts, D3.js gibi yazılımlar bulunur. Bu araçlar, interaktif ve özelleştirilebilir görselleştirmeler oluşturmayı sağlar.

Ki-kare değerinin 0 olması, değerlendirmeye alınan özelliğin sınıflarla ilişkili olmadığını ve pikseller ile sınıfların dağılımının bağımsız olduğunu gösterir.

Segmentify, e-ticaret sitelerinde kişiselleştirilmiş alışveriş deneyimi sunmak amacıyla kullanılan bir platformdur. Segmentify'nin işlevleri: - Ziyaretçi verilerini toplama: Kullanıcı davranışlarını (sayfa görüntüleme, tıklama, geçmiş satın almalar) analiz ederek 1:1 kişiselleştirilmiş öneriler sunar. - Ziyaretçileri segmentlere ayırma: Kullanıcıları davranışlarına göre mikro segmentlere ayırarak uygun ürün ve kampanyaları belirler. - Dinamik ürün önerileri: Alternatif ürünler, up-sell ve cross-sell önerileri ile satışları artırır. - Gerçek zamanlı dönüşüm optimizasyonu: Önerilen ürün ve kampanyaların etkinliğini anlık olarak takip eder ve gerekli güncellemeleri yapar. - Analitik raporlama: En başarılı ürünleri, kanalları ve banner'ları belirleyerek stratejik kararlar almaya yardımcı olur.

İstatistikte en önemli konular veri toplama, analiz etme ve yorumlama süreçleridir. Bu süreçler, aşağıdaki alt başlıkları da içerir: - Betimsel istatistik: Verilerin toplanması, tablolar ve grafiklerle gösterilmesi, özet değerlerin hesaplanması. - Çözümsel istatistik: Verilerin analizi için gerekli varsayımların kurulması ve test edilmesi, verilerden uygun sonuçların elde edilmesi. - Örnekleme: Anakütleyi temsil etmek üzere daha az sayıda birim alarak örneklem oluşturma. - Parametre ve istatistik: Anakütledeki bütün birimlerin ele alınmasıyla hesaplanan sayısal veya oransal değerler.

Excel'de rastgele satır seçmek için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: 1. `RAND()` Fonksiyonunu Kullanarak: 0 ile 1 arasında rastgele bir sayı üreten `RAND()` fonksiyonunu kullanarak rastgele satırlar seçilebilir. - Yeni bir sütun ekleyin ve ilk hücreye `=RAND()` formülünü girin. - Bu hücreyi aşağı doğru sürükleyerek tüm veri satırlarınız için rastgele sayılar üretin. - Rastgele sayıları küçükten büyüğe doğru sıralayın (Veri > Sıralama & Filtrele > Sırala). - İstediğiniz örneklem büyüklüğüne karşılık gelen üst satırları seçin. 2. `Örneklem` Fonksiyonunu Kullanarak (Excel 365 ve sonrası): `Örneklem` fonksiyonu, daha doğrudan bir rastgele örnekleme yöntemi sunar. - `=Örneklem(dizi, sayı, [yerine koyma])` formülünü kullanın; burada: - `dizi`: Örnekleme yapılacak veri aralığı. - `sayı`: Seçilecek örneklem büyüklüğü. - `yerine koyma`: (İsteğe bağlı) `DOĞRU` ise, aynı değer birden fazla seçilebilir (örnekleme geri dönüşlüdür); `YANLIŞ` ise, her değer sadece bir kez seçilebilir (örnekleme geri dönüşsüz). 3. Veri Analizi Araç Takımı: Excel'in Veri Analizi Araç Takımı da rastgele örnekleme için kullanılabilir. - Veri sekmesinde "Veri Analizi"ni seçin (Eklenti olarak etkinleştirilmiş olması gerekebilir). - "Örnekleme" seçeneğini seçin ve gerekli parametreleri girin. - Örneklemin çıktı konumunu belirtin.

Matematikte "mod" ve "ters mod" kavramları farklı anlamlara sahiptir: 1. Mod (Tepe Değer): Bir veri grubunda en fazla tekrarlanan değere verilen isimdir. 2. Ters Mod (Modulus): Modüler aritmetikte kullanılan bir terimdir ve bir sayının başka bir sayıya bölündüğünde kalan değerini ifade eder.

"Uygulamalı İstatistik 2" kitabı, aşağıdaki konuları ele almaktadır: 1. Örnekleme Teorisi: Örnekleme yöntemleri ve örnekleme dağılımları. 2. İstatistik Tahmin: Parametrelere ilişkin çıkarımlar ve tahmin yöntemleri. 3. Hipotez Testi: Hipotezlerin test edilmesi ve alternatif parametrik olmayan testler. 4. Ki-Kare Testi: Ki-kare testlerinin uygulanması ve yorumlanması. 5. Regresyon ve Korelasyon Analizi: Regresyon ve korelasyon analizleri. 6. Zaman Serileri Analizi: Zaman serilerinin analizi ve modellenmesi. Bu kitap, araştırmacılara doğru analizler yaparak güvenilir kararlar vermelerinde yardımcı olmayı amaçlamaktadır.

Yeni başlayan bir veri analistinin en az 3-5 yıl deneyimli olması beklenir.

Excel ile iş analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Veri Toplama ve Hazırlık: Verileri Excel'e aktarmak için CSV, TXT dosyaları, veritabanları veya web sayfaları kullanılabilir. 2. Veri Temizleme: Verilerin doğru ve temiz olması için hatalı değerler düzeltilir, eksik hücreler doldurulur ve tekrarlanan kayıtlar temizlenir. 3. Temel Veri Analizi Araçları: Filtreler, sıralama, koşullu biçimlendirme ve pivot tablo gibi araçlar kullanılarak veriler analiz edilir. 4. İstatistiksel Fonksiyonlar: SUM, AVERAGE, COUNT, MIN, MAX gibi matematiksel ve istatistiksel fonksiyonlar kullanılır. 5. Veri Görselleştirme: Çubuk, sütun, çizgi, alan ve pasta grafikleri gibi çeşitli grafik türleri ile veriler görselleştirilir. 6. İleri Seviye Analiz Yöntemleri: Regresyon analizi, t-testleri, ANOVA gibi istatistiksel testler yapılır. 7. Sonuçların Raporlanması: Elde edilen veriler ve analizler tablo ve grafikler eklenerek raporlanır.