VeriAnalizi

Excel'de koşullu toplam yapmak için birkaç fonksiyon bulunmaktadır: 1. SUMIF Fonksiyonu: Belirli bir koşulu karşılayan hücrelerin toplamını hesaplar. 2. SUMIFS Fonksiyonu: Birden fazla koşula dayalı olarak veri toplamanızı sağlar. 3. SUBTOTAL Fonksiyonu: Listelerdeki veya veritabanlarındaki verileri filtreleyerek hesaplamalar yapmanızı sağlar. 4. AGGREGATE Fonksiyonu: Listelerdeki veya veritabanlarındaki verileri filtreleyerek çeşitli hesaplamalar yapar, hata değerlerini ve gizli hücreleri de göz ardı edebilir.

SQL final sınavında genellikle aşağıdaki konular ve sorular sorulur: 1. SQL Temelleri: Veritabanı, tablo, sorgu (SELECT, FROM, WHERE) gibi SQL'in temel bileşenleri. 2. JOIN: Farklı tablolardaki verileri birleştirmek için kullanılan komut. 3. GROUP BY ve HAVING: Verileri gruplandırarak analiz etmek için kullanılan yapılar. 4. ORDER BY: Sonuç setini belirli kriterlere göre sıralamak için kullanılır. 5. Veri Tabanı Tasarımı ve Normalizasyon: Birincil anahtar, yabancı anahtar, normalizasyon süreçleri. 6. İleri SQL Sorguları: INNER JOIN, LEFT JOIN gibi JOIN türleri. 7. PL/SQL: Oracle veritabanı üzerinde kullanılan bir programlama dili. 8. View: Sanal tablo oluşturma ve kullanma. 9. SQL Komutları: DROP TABLE, INSERT INTO gibi yaygın SQL komutları. Ayrıca, sınav formatında deneme sınavları yaparak, soruların türleri, süre sınırlamaları ve değerlendirme kriterleri hakkında da bilgi sahibi olunmalıdır.

F tablosu, F dağılımının kritik değerlerini gösteren bir tablodur ve üç ana parametre ile okunur: numeratör serbestlik dereceleri, denominatör serbestlik dereceleri ve anlamlılık seviyesi. 1. Numeratör Serbestlik Dereceleri (DF1): Tablonun sütun başlıklarında yer alır. 2. Denominatör Serbestlik Dereceleri (DF2): Tablonun satır başlıklarında yer alır. 3. Anlamlılık Seviyesi: Genellikle 0.10, 0.05 veya 0.01 olarak seçilir ve tablonun üst kısmında belirtilir. Kullanım örneği: 0.05 anlamlılık seviyesinde, 3 numeratör ve 30 denominator serbestlik derecesine sahip bir F testi için kritik değeri bulmak amacıyla: 1. F-tablosunda α = 0.05 satırını bulun. 2. DF1 = 3 ve DF2 = 30 sütunlarının kesişimindeki değeri okuyun. 3. Bu kesişimdeki değer, kritik F-değerini verir.

En sık kullanılan istatistiksel testler arasında şunlar öne çıkmaktadır: 1. T-Testi: İki örneklem arasındaki ortalamaların karşılaştırılması için kullanılır. 2. ANOVA (Varyans Analizi): Üç veya daha fazla grubun ortalamalarını karşılaştırmak için kullanılır. 3. Pearson'un Korelasyon Testi: Sürekli değişkenler arasındaki doğrusal ilişkileri ölçmek için kullanılır. 4. Z-Testi: Büyük örneklemlerde, bilinen popülasyon varyansıyla kullanılır. 5. Mann-Whitney U Testi: Normality varsayımı ihlal edildiğinde, parametrik olmayan bir alternatif olarak kullanılır.

Keyvan Havacılık, havacılık ve navigasyon veri üretimi alanında faaliyet gösteren bir şirkettir. Başlıca hizmetleri: - Havayolu şirketleri ve hava operatörleri için hava trafik verileri ve analizleri sağlamak. - Uçuş yönetim sistemlerine yönelik veri tabanı hizmetleri sunmak. - EASA onaylı aeronautical ve navigasyon veritabanı geliştirmek ve sunmak. - Freelance pilotlar için özelleştirilmiş navigasyon çözümleri geliştirmek. Şirket, yenilikçi teknolojiler ve projeler geliştirerek, Türkiye ve uluslararası pazarda lider bir firma olmayı hedeflemektedir.

Ki-kare testi ve t-testi arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Veri Türleri: - Ki-kare testi, iki kategorik değişken arasındaki ilişkiyi test eder. - T-testi, bir sürekli değişkenin iki grubu arasındaki ortalamaların farkını test eder. 2. Varsayımlar: - Ki-kare testi için, her kategoride beklenen gözlem sayısının en az 5 olması gerekir. - T-testi için, verilerin normal dağılımlı ve örneklem büyüklüğünün yeterince büyük olması varsayılır. 3. Kullanım Alanları: - Ki-kare testi, genetik ilişkilendirme çalışmaları, popülasyon genetiği ve evrimsel analizler gibi alanlarda kullanılır. - T-testi, deney veya anket çalışmalarında iki grubun farklılıklarını analiz etmek için kullanılır.

BI (Business Intelligence), işletmelerin verilerini toplayarak, analiz ederek ve görselleştirerek daha iyi kararlar almalarına yardımcı olan bir teknolojidir. E-BI olarak belirtilen bir terim bulunmamakla birlikte, BI'nın bazı işlevleri ve faydaları şunlardır: Stratejik planlama ve karar alma: Üst düzey yöneticilerin şirketin geleceğini daha sağlıklı bir temele dayandırmasına olanak tanır. Performans analizi ve izleme: Şirket performansını ölçmek ve iyileştirmeler yapmak için kullanılır. Müşteri analizi ve memnuniyeti: Müşteri davranışlarını ve memnuniyet düzeylerini anlamak için müşteri verilerini analiz eder. Satış ve pazarlama stratejileri: Satış eğilimlerini belirlemek, stok yönetimi ve talep tahmini gibi konularda şirketlere rehberlik eder. Finansal analiz ve yönetim: Bütçe yönetimi, maliyet analizi ve finansal risklerin belirlenmesi gibi konularda yardımcı olur. İş süreçlerinin optimizasyonu: Verimliliği artırmak ve iş operasyonlarını optimize etmek için süreçleri analiz eder.

Matriks IQ'da tarihsel veri tamamlama işlemi, "Veri Girişi ve Model Girdileri Seçimi" aşamasında gerçekleştirilir. Bu aşamada yapılması gerekenler: 1. Sembol ve Periyot Seçimi: Hangi finansal verileri kullanacağınızı ve günlük, saatlik veya farklı zaman dilimlerinde model eğitimi yapacağınızı belirleyin. 2. Model Girdilerinin Tanımlanması: Açılış fiyatı, kapanış fiyatı, hacim gibi verileri ve teknik indikatörleri (ADX, Bollinger, RSI, MACD) ekleyin. 3. Son X Bar: Modelin eğitilmesi için kullanılacak geçmiş veri miktarını belirleyin (örneğin 1500 bar). Bu adımları tamamladıktan sonra, "İleri" butonuna basarak bir sonraki aşamaya geçin ve modelinizi eğitin.

Kalite kontrol tablosu, bir mal veya hizmetin kalitesini garanti altına almak için karşılanması gereken bir dizi gerekliliği içeren kontrol listesidir. Bu tablo, kalite kontrol süreçlerinin en önemli bölümlerinden biridir ve aşağıdaki unsurları içerir: - Proje bilgi alanı: Burada proje adı ve kontrol tarihi girilir. - Kontrol listesi alanı: Kalite kontrol kategorileri ve alt kategorileri yer alır. - Yorumlar alanı: Son yorumların eklenebileceği boş bir alandır. Ayrıca, kalite kontrol tablolarında histogram, Pareto diyagramı, neden-sonuç diyagramı gibi araçlar da kullanılarak veriler analiz edilir ve iyileştirmeler yapılır.

Partial autocorrelation (PACF) aşağıdaki alanlarda yarar sağlar: 1. Zaman Serisi Analizi: PACF, bir zaman serisinin kendi gecikmiş değerleriyle olan ilişkisini, araya giren gecikmelerin etkilerini kontrol ederek ölçer. 2. Model Tanımlama: PACF, özellikle otoregresif (AR) modelin sırasını belirlemede faydalıdır. 3. Veri Görselleştirme: PACF, kısmi otokorelasyon katsayılarını çeşitli gecikmeler için gösteren bir grafik (PACF grafiği) aracılığıyla verilerin doğrudan ilişkilerini görselleştirmeye yardımcı olur. PACF'nin sınırlamaları arasında, serinin durağan olması gerekliliği ve mevsimsellik veya trendlerin varlığında yorumlamanın zorlaşması yer alır.

Excel'deki istatistik araçları aşağıdaki yerlerde bulunabilir: 1. Pivot Tablolar: Veri kümesi içinde bir hücreye tıklanarak eklenir ve Excel otomatik olarak veriyi seçer. 2. Çözücü: Karar değişkeni hücrelerindeki değerleri ayarlayarak, diğer hücreleri değiştirerek bir hücrenin maksimum veya minimum değerini belirler. 3. Analiz AraçPaketi: Veri sekmesindeki analiz grubunda bulunur veya Excel eklentileri aracılığıyla yüklenir. 4. Hızlı Analiz Aracı: Çalışma sayfasındaki bir hücre aralığını vurguladıktan sonra, sağ alt köşede görünen küçük kutucukta yer alır. 5. Tanımlayıcı İstatistikler: "Veri" sekmesinde "Veri Analizi" seçeneği altında bulunur.

Bir veri grubunun açıklığı 0 olursa, bu veri grubundaki tüm sayıların aynı değerde olduğu anlamına gelir.

Boxplot (kutu grafiği) oluşturmak için aşağıdaki adımları izleyebilirsiniz: 1. Gerekli kütüphaneleri içe aktarın: Boxplot oluşturmak için `seaborn` ve `matplotlib` kütüphanelerini içe aktarmanız gerekmektedir. ```python import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt ``` 2. Verileri yükleyin veya oluşturun: Boxplot'ta kullanılacak verileri yükleyin veya rastgele veriler oluşturun. 3. Boxplot çizin: `boxplot()` fonksiyonunu kullanarak kutu grafiğini çizin. ```python sns.boxplot(x='size', y='tip', data=tdata) ``` 4. Veri noktalarını ekleyin: `stripplot()` fonksiyonunu kullanarak boxplot üzerine veri noktalarını ekleyin. ```python sns.stripplot(x='size', y='tip', data=tdata) ``` 5. Grafiği görüntüleyin: Çizimi `plt.show()` fonksiyonu ile görüntüleyin. ```python plt.show() ```

EĞERSAY (COUNTIF) ve ÇOKEĞERSAY (COUNTIFS) fonksiyonları Excel'de farklı koşullarda veri saymak için kullanılır. EĞERSAY fonksiyonunun kullanımı: 1. Formül: `=EĞERSAY(aralık; ölçüt)`. 2. Örnek: `=EĞERSAY(A2:A20; "Elma")` formülü, A2 ile A20 aralığında "Elma" yazan hücrelerin sayısını döndürür. 3. Kullanım amacı: Belirli bir ürünün kaç kez geçtiğini bulmak, 100'den büyük değerleri kaç kere girildiğini ölçmek gibi durumlarda kullanılır. ÇOKEĞERSAY fonksiyonunun kullanımı: 1. Formül: `=ÇOKEĞERSAY(ölçüt_aralığı1; ölçüt1; ölçüt_aralığı2; ölçüt2)`. 2. Örnek: `=ÇOKEĞERSAY(C4:C23; "İspanya"; A4:A23; "pirinç")` formülü, C4:C23 aralığında "İspanya" ve A4:A23 aralığında "pirinç" yazan kaç satır bulunduğunu sayar. 3. Kullanım amacı: Birden fazla kritere göre sayım yapmak ve filtreleme işlemi yapmadan veri analizi sağlamak için kullanılır.

İstatistik tablosu oluşturmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Verilerin Toplanması: Analiz için gerekli veriler anketler, gözlemler, deneyler veya diğer kaynaklardan elde edilir. 2. Verilerin Temizlenmesi ve Düzenlenmesi: Verilerdeki hatalı, eksik veya yanlış girişler düzeltilir ve veriler standart bir formata getirilir. 3. Görselleştirme: Verilerin dağılımı, eğilimleri ve anormallikleri hakkında görsel bir fikir edinmek için histogramlar, seriler, dağılım grafikleri gibi araçlar kullanılır. 4. İstatistiksel Analiz: Temel istatistiksel ölçümler (ortalama, ortanca, mod) ve ileri düzey istatistiksel teknikler (hipotez testleri, regresyon analizi) uygulanır. 5. Sonuçların Yorumlanması: Analiz edilen verilerin sonuçları yorumlanır ve elde edilen bulguların geçerliliği ve güvenilirliği değerlendirilir. Kullanılabilecek programlar arasında Excel, SPSS, R Studio, Minitab ve Tableau bulunmaktadır.

Urban science, yani kent bilimi, şehirlerin işleyişini anlamak ve geliştirmek amacıyla çeşitli disiplinlerin kesişim noktasında yer alan bir alandır. Urban science'in yaptığı işler arasında: Veri analizi: Uydu görüntüleri, sosyal medya ve sensör ağları gibi kaynaklardan toplanan verilerin incelenmesi. Modelleme ve simülasyon: Kentsel sistemlerin davranışını tahmin etmek için modeller ve simülasyonlar geliştirilmesi. Topluluk katılımı: Şehir planlamasında halkın ihtiyaçlarının ve endişelerinin dikkate alınması. Yenilikçi çözümler: İklim değişikliği, ulaşım altyapısı gibi kentsel sorunlara veri odaklı ve teknolojik çözümler sunulması.

E-yönetici, bir e-ticaret işletmesinde çeşitli görevler üstlenir: 1. Strateji Geliştirme ve Uygulama: Şirketin dijital satış stratejilerini geliştirir ve uygulanmasını sağlar. 2. Online Mağaza Yönetimi: E-ticaret platformunun yönetiminden sorumludur, ürün listeleme, fiyatlandırma ve stok takibi gibi görevleri içerir. 3. Dijital Pazarlama: SEO, SEM, sosyal medya pazarlaması ve e-posta pazarlama gibi dijital pazarlama stratejilerini koordine eder. 4. Veri Analizi ve Raporlama: Satış performansını izler, analiz eder ve bu verilere dayanarak iş stratejilerini optimize eder. 5. Müşteri İlişkileri Yönetimi: Müşteri geri bildirimlerini toplar, müşteri destek ekipleriyle işbirliği yaparak sorunları çözer. 6. Lojistik ve Tedarik Zinciri: Tedarik zinciri ve lojistik süreçleri yönetir, siparişlerin zamanında teslim edilmesini sağlar.

CCI Web SAP ifadesi, muhtemelen SAP Web Intelligence aracını ifade ediyor olabilir. SAP Web Intelligence, SAP Business Intelligence (BI) ürünlerinden biridir ve SAP BusinessObjects'in bir parçasıdır. Bu araç, iş veri kaynaklarına doğrudan bağlanarak gerçek zamanlı erişim sağlar ve kapsamlı analitik yeteneklere sahiptir.

Yapay zeka ile akademik araştırma yapmak çeşitli aşamalarda yapay zeka araçlarından faydalanarak mümkündür: 1. Veri Toplama ve Düzenleme: Yapay zeka, web kazıma ve doğal dil işleme teknolojileri ile hızlı ve etkili bir şekilde veri toplayabilir. 2. Veri Temizleme ve Ön İşleme: Makine öğrenimi algoritmaları, verilerdeki anomalileri tespit edebilir, eksik değerleri tamamlayabilir ve uyumsuz verileri düzeltebilir. 3. Desen Tanıma ve İlişkiler Kurma: Yapay zeka, büyük veri setlerinde gizli kalmış desenleri tespit ederek karmaşık ilişkileri ortaya çıkarabilir. 4. Veri Görselleştirme: Yapay zeka, verileri grafikler, tablolar ve haritalar ile görselleştirerek daha anlaşılır hale getirir. 5. İstatistiksel Analizler ve Tahminler: Zaman serisi analizi, hipotez testi ve istatistiksel modelleme gibi işlemleri otomatik olarak yapabilir. 6. Literatür Taraması ve Kaynak Bulma: Yapay zeka destekli arama motorları, geniş veritabanlarını hızla tarayarak ilgili makaleleri belirler. 7. Yazım ve Dilbilgisi Düzeltme: Yapay zeka araçları, akademik yazıların dilbilgisi ve üslup açısından iyileştirilmesine yardımcı olur. Bu araçlar, akademik araştırmaların daha verimli, hızlı ve doğru olmasını sağlar.

İzolasyonlu anomali, veri kümesindeki normal dışı ve alışılmadık veri noktalarını ifade eder. İzolasyon Ormanı (Isolation Forest), bu tür anomalileri tespit etmek için kullanılan bir makine öğrenimi algoritmasıdır.