VeriAnalizi

Derinlik analizi en fazla 20 kademe olarak gruplara ayrılabilir.

Excel ÇOKEĞERSAY fonksiyonu ile en fazla 127 çift ek kriter kullanılabilir.

Personel takip sistemi için kullanılan formüller, genellikle çalışma süresi hesaplama ve veri analizi odaklıdır. Çalışma süresi hesaplama için yaygın olarak kullanılan bir formül, `=DATEDIF(GirişTarihi,BUGÜN(),"Y")` şeklindedir. Bu formül, çalışanın işe giriş tarihinden günümüze kadar geçen yıl sayısını hesaplar. Veri analizi amacıyla ise, toplanan verilerin raporlanması ve değerlendirilmesi için puantaj yazılımları ve özelleştirilmiş grafikler kullanılır.

Hitrate terimi iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. Askeri Terim: "Hit rate" olarak İngilizce'de "isabet oranı" anlamına gelir. 2. Veri Analizi ve İstatistik Terimi: Pazarlama, satış ve veri bilimi gibi alanlarda, belirli bir sürecin veya sistemin etkinliğini ölçmek için kullanılan bir performans metriğidir.

Power BI'da birleştirilmiş hücreleri açmak için "Merge Queries" özelliğini kullanabilirsiniz. Bu işlem şu adımları içerir: 1. Verileri Yükleme: Birleştirmek istediğiniz tabloları Power BI'a yükleyin. 2. Birleştirme İşlemi: "Merge Queries" > "Merge Queries as New" seçeneğine tıklayın. 3. Birleştirme Türünü Seçme: Uygulamak istediğiniz birleştirme türünü seçin (Inner Join veya Left Outer Join). 4. Sonuçları Genişletme: Birleştirme işlemi sonucunda, ikinci tablonun verileri genişletilebilir bir nesne olarak eklenir. Ayrıca, "Relationships" ekranı üzerinden de tablolar arasında ilişki kurabilir ve birleştirebilirsiniz.

Google Analytics'te ülke filtresi yapmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Admin Ayarları'na gidin ve Yeni Görünüm oluşturun. 2. Görünüm Ayarları bölümünde Filtreler sekmesine tıklayın. 3. Özel filtre türünü seçin. 4. Ülke seçeneğini Filtre Alanı bölümünden seçin. 5. Filtre Deseni alanına filtrelemek istediğiniz ülkenin adını yazın. 6. Kaydet butonuna tıklayarak filtrelemeyi etkinleştirin. Bu adımlar, gelecekteki veriler için geçerli olacaktır; geçmiş verileri de filtrelemek için Raporlama Sekmesi'nde filtreleri oluşturup uygulamalısınız.

İstatistikte yordama, bilinenlerden yararlanılarak bilinmeyen durumlar hakkında geleceğe yönelik tahminlerde bulunma işlemidir. Bu, regresyon gibi istatistiksel teknikler kullanılarak yapılır ve tahminlerin bilimsel bir dayanağı ve geçerliliği olmalıdır.

Makine öğreniminde konverjansı, modelin öğrenme sürecinde doğru ve istikrarlı sonuçlar vermeye başlaması olarak anlarız. Konverjansın gerçekleştiğini anlamak için şu göstergeler dikkate alınabilir: Modelin genel doğruluk oranının artması ve yeni veriler üzerinde de doğru tahminler yapabilmesi. Hiperparametre ayarlarının optimize edilmesi, modelin daha az hata yapması ve aşırı uyum (overfitting) veya yetersiz uyum (underfitting) sorunlarının ortadan kalkması. Eğitim, doğrulama ve test verilerinin performans ölçümlerinin iyileştirilmesi.

Excel'de araştırma özelliği, büyük veri kümelerini analiz etmek ve anlamlı bilgiler çıkarmak için çeşitli araçlar ve yöntemler sunar. Bu özellikler şunlardır: 1. Filtreleme ve Sıralama: Belirli kriterlere uyan verileri hızlıca bulmak için verileri filtrelemek ve sıralamak. 2. Koşullu Biçimlendirme: Belirli koşulları sağlayan hücreleri otomatik olarak biçimlendirmek, önemli verileri vurgulamak. 3. Pivot Tablolar: Büyük veri setlerini özetlemek ve farklı açılardan incelemek için güçlü bir araç. 4. Formüller ve Fonksiyonlar: AVERAGE, SUM, COUNT gibi fonksiyonlar ile temel istatistiksel analizler yapmak. 5. Veri Görselleştirme: Çubuk, sütun, çizgi, pasta grafikleri gibi çeşitli grafik türleri ile verileri görselleştirmek. Ayrıca, Excel'in "Veri Analizi" aracı ile regresyon analizi, t-testleri, ANOVA gibi istatistiksel testleri kolayca yapmak mümkündür.

Matriks'in tarihsel verileri, Matriks Veri Terminali üzerinden sembol ve tarih seçerek excel (CSV) formatında indirilebilir.

Uydu görüntülerinin kompozitlenmesi, farklı uydu görüntülerinin birleştirilmesi işlemidir. Bu işlem, genellikle aşağıdaki amaçlarla yapılır: Spektrel özellikleri koruyarak geometrik çözünürlüğü yüksek görüntüler elde etmek. Nesne çıkarımı, spatial analizler ve askeri-sivil simulasyon uygulamaları gibi çeşitli görüntü işleme uygulamalarında kullanmak. Kompozitleme yöntemleri arasında Brovey dönüşümü, yoğunluk renk tonu doygunluk dönüşümü, temel bileşenler analizi ve dalgacık dönüşümü gibi teknikler bulunur.

GFS (Global Forecast System) verisi iki ana kategoriye ayrılır: GFS analizi ve GFS tahmin verileri: 1. GFS Analizi: Atmosferin mevcut durumunu temsil eder ve uydu görüntüleri, hava istasyonu ölçümleri ve diğer meteorolojik veri kaynaklarının kapsamlı bir şekilde birleştirilmesiyle elde edilir. 2. GFS Tahmin Verileri: GFS sayısal hava tahmin modelinin çıktısıdır.

Eksik tamamlama tekniği, çeşitli alanlarda kullanılan ve eksik verilerin doğru bir şekilde doldurulmasını sağlayan bir yöntemdir. Bu teknik, genellikle şu şekillerde uygulanır: 1. Listwise Deletion (Tam Kayıt Silme): Eksik veriye sahip olan tüm gözlemlerin analizden çıkarılması. 2. Pairwise Deletion (Çift Kayıt Silme): İlgili değişkenlerde eksik veri bulunmayan gözlemlerin kullanılması. 3. Ortalama ile Tamamlama: Eksik verilerin, ilgili değişkenin ortalaması ile tamamlanması. 4. Regresyon Yöntemi: Eksik verilerin, diğer değişkenler kullanılarak tahmin edilmesi. 5. Expectation-Maximization (EM) Algoritması: Eksik verilerin en olası değerlerini tahmin etmek için iteratif bir süreç kullanılması. 6. Multiple Imputation (Çoklu Atama): Eksik veriler için birden fazla tahmin yapılması ve bu tahminlerin ortalamasının alınması. Ayrıca, Scamper tekniği gibi yaratıcı düşünme yöntemleri de eksik tamamlama amacıyla kullanılabilir.

Kloutit, otomasyon tabanlı yapay zeka çözümleri sunan bir teknoloji girişimidir. Ürün ve hizmetleri: - Chargeback Yönetim Platformu: E-posta, fatura veya görsellerin yüklenmesiyle özel savunmalar oluşturarak chargeback süreçlerini hızlandırır ve kolaylaştırır. - Veri Analizi: Sorunlu işlemleri tahmin edip önlemeye yönelik sistemler geliştirir. Kullanım Alanları: - Ödeme sağlayıcıları ve diğer üçüncü taraf sistemlerle entegrasyon yaparak hizmetlerini genişletmeyi hedefler. Yatırım: - 2024 yılında kurulan girişim, ilk yatırım turunda 540 bin euro fon toplamıştır.

Excel'de Power Query kullanmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Veri Kaynağına Bağlanma: "Veri" sekmesine gidip "Veri Al" veya "Power Query" seçeneğini tıklayın. 2. Veri Getirme ve Dönüştürme: Power Query düzenleyicisinde verileri içeri aktarın ve dönüştürün. Bu aşamada aşağıdaki işlemleri yapabilirsiniz: - Gereksiz sütunları kaldırın. - Verileri filtreleyin. - Sütunları birleştirin veya ayırın. - Veri türlerini değiştirin (örneğin, metin, sayı, tarih). 3. Sorguları Kaydetme ve Yeniden Kullanma: Dönüşüm işlemlerinizi tamamladıktan sonra sorguları kaydedin. 4. Verileri Yükleme: Dönüştürülmüş verileri Excel çalışma kitabınıza yüklemek için yine "Kapat ve Yükle" düğmesine tıklayın ve verilerinizi yüklemek istediğiniz yeri seçin (örneğin, yeni bir çalışma sayfası veya mevcut bir çalışma sayfası). Power Query'nin bazı avantajları: zaman tasarrufu, veri analizlerinde tutarlılığın artması, çeşitli veri kaynaklarından veri çekebilme esnekliği.

Normal dağılım önemlidir çünkü: 1. Doğal Olaylarda Sık Görülür: Boy uzunluğu, ağırlık, IQ gibi birçok insan özelliği ve fiziksel ölçümler normal dağılıma yakındır. 2. İstatistiksel Çıkarımlarda Kullanılır: Ürün kalitesini değerlendirmek veya hata ölçümleri yapmak gibi durumlarda örneklemdeki verilerin normal dağılıma uygunluğu test edilir. 3. Olasılık Hesaplamalarında Kullanılır: Belirli bir aralıkta bir değerin bulunma olasılığı normal dağılım tabloları kullanılarak hesaplanabilir. 4. Veri Analizinin İlk Adımıdır: Veri setinin normal dağılıma uyumluluğu test edilmeden yapılan analizler güvenilir olmayabilir. 5. Finans Alanında Uygulanır: Hisse senedi fiyatları ve getiriler gibi finansal verilerin analizinde kullanılır.

Histogram ve Pareto grafiği arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Değişken Türü: Histogram, sürekli niceliksel değişkenleri temsil etmek için kullanılırken, Pareto grafiği hem niteliksel hem de sürekli değişkenleri gösterebilir. 2. Veri Düzeni: Histogramda veriler, x ekseninde aralıklar halinde düzenlenir ve her aralığın frekansı çubuklarla gösterilir. 3. Ek Öğeler: Pareto grafiğinde, her çubuğun birikimli yüzdesini gösteren bir çizgi de bulunur. Bu nedenle, histogram dağılımın şeklini görselleştirmek için kullanılırken, Pareto grafiği bir sorunun ana nedenlerini belirlemek için daha uygundur.

Pivot Tabloda örnekleme yapmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Verilerin Hazırlanması: Pivot Tablo oluşturmak için verilerin düzgün bir şekilde tablo halinde düzenlenmiş olması ve her sütunun başlığının olması gerekmektedir. 2. Pivot Tablo Ekleme: Excel'in üst menüsünde yer alan "Ekle" sekmesine tıklayın ve "Pivot Tablo" seçeneğini seçin. 3. Veri Aralığının Seçilmesi: Veri aralığını seçtikten sonra, Excel otomatik olarak veri aralığınızı belirleyecektir. 4. Pivot Tablo Alanlarının Yapılandırılması: Sağ tarafta açılan "Pivot Tablo Alanları" panelinde, veri başlıklarınızı "Satırlar", "Sütunlar", "Değerler" veya "Filtreler" alanlarına sürükleyin. 5. Filtreleme: Sağdaki panelde, bölge veya diğer kategorilerle ilgili filtreler ekleyebilirsiniz. Bu adımlar, karmaşık veri kümelerini daha anlaşılır bir şekilde analiz etmenize ve karar alma süreçlerinizi profesyonel düzeye taşımanıza yardımcı olur.

SPSS veri analizi için yapılandırılmış veri setleri kullanılır. Bu setler arasında en yaygın olanlar: 1. SAV formatı: IBM SPSS Statistics'in kendi veri dosyası formatıdır. 2. CSV formatı: Virgülle ayrılmış değerler formatında olup, verileri Excel veya Google Sheets gibi programlarda düzenlemek için kullanışlıdır. 3. XLS ve XLSX formatları: Microsoft Excel formatlarıdır ve Excel ile oluşturulan tabloların doğrudan SPSS'e içe aktarılması için kullanılır. 4. DAT formatı: Metin tabanlı veri dosyaları olarak bilinen düz metin dosyalarıdır. Ayrıca, hazır veri setleri SPSS'in resmi sayfasından, üniversitelerin açık kaynak arşivlerinden veya hocaların çalışmalarından temin edilebilir.

Matlab yazılımını aşağıdaki kişiler ve kurumlar kullanabilir: Mühendisler ve bilim insanları: Araştırma ve geliştirme faaliyetlerinde. Akademisyenler ve öğrenciler: Eğitim ve araştırma amaçlı. Veri analistleri: Büyük veri setlerini analiz etmek için. Finansal analistler: Risk analizi ve portföy optimizasyonu için. Yazılım geliştiricileri: Algoritma prototipleme ve test etme amaçlı. Ayrıca, Arduino ile ilgilenenler, Matlab ve Simulink kullanarak kodlarını eş zamanlı olarak çalıştırabilirler.