VeriAnalizi

Yordamsal istatistik, istatistik biliminin bir alt dalı olup, verilerden yola çıkarak gelecekteki durumlar hakkında çıkarımlar yapmayı amaçlar. Bu tür istatistik, iki ana kategoriye ayrılır: 1. Tahminsel Modelleme: Mevcut veriler kullanılarak gelecekteki olayların tahmin edilmesi için matematiksel modeller oluşturulur. 2. Regresyon Analizi: Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi inceleyerek verilerden çıkarımlar yapılır. Yordamsal istatistik, ekonomiden pazarlamaya, sağlık bilimlerinden mühendisliğe kadar geniş bir uygulama yelpazesine sahiptir ve karar verme süreçlerinde bilgi sağlamada önemli bir rol oynar.

Sayısal veriler nicel olarak kabul edilir.

TIMS uygulaması iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. TIMS Seyirci Mobil Uygulaması: Bu uygulama, okulların öğretim ve öğretim dışı personelinin günlük devam durumunu bildirmek için geliştirilmiştir. İşe yaradığı alanlar: - Yöneticilere gerçek zamanlı katılım güncellemeleri sağlar. - Katılımın okulun bulunduğu yerde yapıldığını doğrulamak için coğrafi konum içerir. - Çevrimdışı çalışır ve bağlantısı zayıf olan bölgelere hizmet verir. 2. Text Information Management System (TIMS): Bu, metin tabanlı bilgileri yönetmek için kullanılan bir bilgisayar tabanlı veri analiz aracıdır. İşe yaradığı alanlar: - Bilimsel literatür, araştırma raporları, patentler ve klinik deneme verileri gibi büyük hacimli metin verilerini işler. - Doğal dil işleme (NLP) teknikleri ve makine öğrenme algoritmaları kullanarak metinlerden ilgili bilgileri çıkarır ve yapılandırılmış bir formatta organize eder.

MAE kısaltmasının açılımı "Mean Absolute Error" yani "Ortalama Mutlak Hata" olarak geçmektedir.

Esnek analiz işlemleri için aşağıdaki programlar önerilmektedir: 1. Python: Veri analizi ve esnek programlama için yaygın olarak kullanılan bir dil olup, geniş kütüphane desteği ve fonksiyonelliği ile öne çıkar. 2. Tableau: Veri görselleştirme ve iş zekası alanında kullanıcı dostu bir arayüz sunar, etkileşimli görseller ve büyük veri kümelerini hızlı analiz etme yeteneği ile dikkat çeker. 3. R Programlama Dili: İstatistiksel analiz ve veri madenciliği için güçlü bir araçtır, açık kaynaklı ve ücretsiz olması avantaj sağlar. 4. KNIME: Ücretsiz ve açık kaynaklı bir veri bilimi platformu olup, geniş kodlama becerileri gerektirmeden verileri entegre etme, işleme ve görselleştirme imkanı sunar.

Panel veri analizi, aynı bireylerin veya birimlerin zaman içinde farklı dönemlerdeki verilerini inceleyen bir yöntemdir. Adana'da panel veri analizi ise, bu yöntemin Adana'daki veri setlerine uygulanmasını ifade edebilir. Bu analiz, Adana'daki ekonomik, sosyal, sağlık veya diğer alanlardaki verilerin zaman içindeki değişimlerini anlamak için kullanılabilir.

BDF dosya uzantısı farklı alanlarda çeşitli işlevlere sahiptir: 1. Backup Definition File: Backup Made Simple gibi yedekleme yazılımlarıyla ilgili ayarları içerir. 2. Binary Data File: Adli veri analiz programlarında kullanılan ikili veri formatıdır ve sabit diskteki ayrılmamış alan bloklarından kurtarılan ham verileri tanımlar. 3. Glyph Bitmap Distribution Format: Adobe tarafından geliştirilen, Mac ve Windows işletim sistemlerinde kullanılan ASCII tabanlı yazı tipi formatıdır. 4. Bulk Data Input File: MSC Nastran programı tarafından kullanılan, kütle verileri, ızgaraların sayısı ve düğüm konumları gibi bilgileri içeren giriş dosyasıdır. 5. BSDiff Patch File: Video oyunu ROM'larını güncellemek için kullanılan yama formatıdır. 6. MIDAS BDF Disk Image File: ESO-MIDAS yazılımı tarafından kullanılan disk görüntüsü dosyasıdır, astronomi verilerini kaydetmek için kullanılır.

Flow'da median (ortanca değer) hesaplamak için Python programlama dilini kullanabilirsiniz. Median hesaplamak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Numaraları sıralayın: Numaraları küçükten büyüğe doğru düzenleyin. 2. Orta değeri bulun: Eğer sayıların adedi tek ise, ortadaki sayıyı alın. Örnek kod: ```python import numpy as np # NumPy kütüphanesini yükleyin my_list = [1, 4, 3, 2, 1, 3, 7, 1, 4, 1] # Örnek liste oluşturun print(np.median(my_list)) # Medianı hesaplayın ``` Bu kod çalıştırıldığında, 2.5 değeri elde edilecektir.

Enterprise Decision Management (EDM), bir organizasyonun karar alma süreçlerini optimize eden bir yönetim felsefesidir. EDM'nin yaptığı işler şunlardır: 1. Veri Toplama ve Yönetim: Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin toplanması ve yönetilmesi, bu verilerin analize ve karar alma süreçlerine entegre edilmesi. 2. Analitik: İstatistiksel ve makine öğrenimi tekniklerinin kullanılarak verilerden içgörüler ve trendlerin çıkarılması. 3. İş Kuralları: Organizasyonun politikaları ve yasalarının karar alma süreçlerine rehberlik etmesi için kuralların belirlenmesi. 4. Karar Motorları: Veri analitiği, kural tabanlı programlama ve makine öğrenme algoritmaları kullanarak otonom ve en iyi kararların alınması. 5. Performans İzleme ve Yönetim: Karar alma süreçlerinin sürekli izlenmesi ve iyileştirilmesi, sonuçların analiz edilmesi ve sistemin gerekli şekilde ayarlanması. 6. Entegrasyon: EDM sistemlerinin CRM ve ERP sistemleriyle entegre edilmesi, veri paylaşımının ve bütüncül karar almanın sağlanması. 7. Geri Bildirim Döngüsü: Kararların endekslerinin ölçülmesi ve buna göre kuralların, analitiğin ve süreçlerin ayarlanması.

AI terbiyecisi, yapay zeka programlarını profesyonel kullanım sırasında hatasız ve ilgili yanıtlar verecek şekilde sorgulamayı bilen kişidir. Bu meslek, özellikle ChatGPT gibi sohbet robotlarıyla çalışırken, programların doğru sorularla yönlendirilmesini gerektirir. AI terbiyeciliği, iş verimliliği artırma potansiyeli nedeniyle şirketler tarafından talep görmektedir.

Son beş ayın TÜFE ortalamasını hesaplamak için, her ayın TÜFE değerlerini toplayıp 5'e bölmek gerekmektedir. Hesaplama adımları şu şekildedir: 1. Fiyat Veri Toplama: İlgili beş ayın tüketici sepetindeki mal ve hizmetlerin fiyatları toplanır. 2. Fiyat Değişikliklerinin Hesaplanması: Toplanan fiyatlar, her bir ay için önceki baz döneme göre değişim oranları hesaplanır. 3. Ağırlıklı Ortalama Fiyat Değişiklikleri: Bireysel fiyat değişiklikleri, ilgili ağırlıklarla birleştirilerek toplam sepet için ağırlıklı ortalama fiyat değişikliği elde edilir. 4. Endeks Numarasının Hesaplanması: Ağırlıklı ortalama fiyat değişikliği, seçilen baz döneme göre TÜFE'yi hesaplamak için kullanılır. 5. Ortalama Alma: Beş ayın TÜFE değerleri toplanıp 5'e bölünerek ortalama TÜFE hesaplanır.

Market araştırma şirketleri, işletmelerin hedef kitlelerini ve pazar koşullarını anlamalarına yardımcı olmak için çeşitli hizmetler sunar. Bu şirketler genellikle aşağıdaki işlevleri yerine getirir: 1. Veri Toplama ve Analiz: Tüketicilerin tercihleri, satın alma alışkanlıkları ve ekonomik trendler hakkında veri toplar ve analiz ederler. 2. Rekabetçi Analiz: Rakiplerin stratejilerini, ürünlerini ve pazar konumlarını değerlendirirler. 3. Pazar Tahminleri: Pazar, şirketin geleceği ve rakipleri hakkında öngörüler sunarlar. 4. Karar Alma Desteği: Güncel ve doğru veriler sağlayarak pazarlama ve iş stratejilerinin oluşturulmasına katkıda bulunurlar. 5. Kampanya ve Ürün Geliştirme: Pazarlama kampanyalarının etkinliğini değerlendirir, yeni ürün veya hizmetlerin piyasaya sürülmesini desteklerler. Bu şirketler, araştırmaları kendi bünyelerinde gerçekleştirebilecekleri gibi, üçüncü taraf hizmet sağlayıcıları olarak da çalışabilirler.

Örüntü analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Veri Toplama ve Hazırlık: Uygun verilerin toplanması ve hazırlanması önemlidir. 2. Model Oluşturma: Örüntü analizi modeli oluşturulmalı ve hangi özelliklerin veya ilişkilerin inceleneceği belirlenmelidir. 3. Modelin İncelenmesi ve Sonuçların Çıkarılması: Oluşturulan model incelenmeli ve hangi örüntüleri veya ilişkileri ortaya çıkardığı gözlemlenmelidir. 4. Raporlama ve Karar Verme: Analiz sonuçları raporlanmalı ve bulgular sunulmalıdır. Örüntü analizi ayrıca makine öğrenimi ve istatistiksel modelleme gibi yöntemlerle de gerçekleştirilebilir.

Yapay zeka (YZ), çeşitli alanlarda farklı görevler üstlenerek insan hayatını kolaylaştırır ve verimliliği artırır. Bazı YZ uygulamaları şunlardır: Dijital asistanlar: Siri, Google Asistan veya Alexa gibi sanal asistanlar, sesi tanıyarak sorulara cevap verir, müzik çalar, mesaj yazar veya hava durumunu söyler. E-ticaret: Müşteri davranışlarını analiz ederek kişiselleştirilmiş öneriler sunar ve satışları artırmaya yardımcı olur. Tıp ve sağlık: Hastalıkların teşhisinde doktorlara yardımcı olur, tıbbi görüntüleri analiz ederek anormal durumları tespit eder. Finans: Finansal piyasaların analizinde, yatırım stratejilerinin belirlenmesinde ve kredi risk değerlendirmelerinde kullanılır. Eğitim: Öğrencilere kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri sunarak eğitim kalitesini ve öğrenci başarısını artırır. Ulaşım ve lojistik: Otomatik sürüş sistemlerinde ve trafik yönetiminde kullanılır. Tarım: Bitki hastalıklarını erken tespit eder, otomatik sulama sistemleri ve verim tahminleri yapar. YZ, sürekli gelişen bir teknoloji olduğu için yeni kullanım alanları da ortaya çıkmaktadır.

Excel'de aynı değerleri bulmak için Koşullu Biçimlendirme özelliğini kullanabilirsiniz. İşte adımlar: 1. Tüm tabloyu seçin: Başlıklar da dahil olmak üzere tüm tabloyu işaretleyin. 2. Koşullu Biçimlendirme menüsünü açın: Şerit menüsünde (üst menü), Giriş sekmesi altında yer alan Koşullu Biçimlendirme simgesine tıklayın. 3. Eşit menüsünü seçin: Hücre Kurallarını Vurgula ve ardından Eşittir alt menülerini seçin. 4. Aynı verilerin tespiti: "Şuna EŞİT OLAN Hücreleri biçimlendir" yazısının altındaki alanı temizledikten sonra, tablo üzerinde aynı olan hücreye basın. Ayrıca, EĞERSAY işlevi kullanarak da aynı değerleri sayabilirsiniz.

Dolaylı formülü, Excel'de metin olarak verilen bir hücre referansını gerçek bir hücre adresine dönüştürerek o hücrenin içeriğine erişmeyi sağlar. Bu formülün bazı kullanım alanları: - Dinamik raporlama: Hücre referanslarını dinamik olarak değiştirerek formüllerin güncellenmesini sağlar. - Farklı hücrelere dinamik başvurular: Bir hücredeki değeri başka bir hücredeki referansla değiştirmek için kullanılır. - Veri analizi: Veri setlerinin değiştiği durumlarda otomatik olarak güncellenen formüller oluşturulmasına olanak tanır.

Elektronik tablolama programları, veri düzenleme, analiz etme ve görselleştirme gibi çeşitli görevler için kullanılır. İşte bazı işe yarar yönleri: Bütçeleme ve muhasebe: Finansal verileri içeri veya dışarı aktarma, bütçe oluşturma ve finansal tablolar hazırlama imkanı sunar. Proje yönetimi: Zaman çizelgeleri, bütçeler ve proje incelemeleri oluşturma, hedef takibi için görseller oluşturma ve raporlar hazırlama imkanı sağlar. Veri girişi ve yönetimi: Verileri farklı hücrelere kaydetme, filtreleme ve sıralama yapma imkanı sunar. Grafik ve rapor oluşturma: Pasta, çizgi, sütun, çubuk, alan ve dağılım grafikleri gibi çeşitli çizelgeler oluşturma imkanı verir. Otomasyon: Tekrarlayan işleri otomatikleştirme ve makrolar oluşturma imkanı sunar.

Power BI ve Excel arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Veri İşleme Kapasitesi: Excel, küçük ila orta boyutlu veri setlerini işleyebilirken, Power BI büyük veri setlerini daha etkili bir şekilde işleyebilir ve gerçek zamanlı veri analizi yapabilir. 2. Görselleştirme: Excel, temel grafik, tablo ve pivot tablolar sunarken, Power BI daha etkileşimli ve dinamik görselleştirmeler sağlar; ayrıca daha geniş bir görselleştirme kütüphanesi sunar. 3. Entegrasyon ve İşbirliği: Power BI, bulut tabanlı bir hizmet olup, diğer Microsoft ürünleriyle ve veri kaynaklarıyla daha iyi entegre olur; paylaşım ve işbirliği özellikleri sunar. 4. Lisanslama: Excel, genellikle Microsoft Office paketinin bir parçası olarak gelir ve aylık veya yıllık lisans bedeli gerektirir; Power BI ise farklı lisans seçenekleri sunar. 5. İşlevsellik: Excel, karmaşık hesaplamalar ve makrolar için güçlüdür; Power BI ise veri modelleme ve AI özellikleri gibi daha gelişmiş analitik işlevler sunar.

Dataist terimi iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. Veri Danışmanlığı: Dataist, kişisel verilerin korunması ve işlenmesi konularında danışmanlık hizmeti veren bir uzmana atıfta bulunabilir. 2. Veri Odaklı Birey: "Dataist" terimi, veri analizi ve biliminden yararlanan, verilerin aktarımında ve yorumlanmasında esas kılan bireyi tanımlar.

Anket analizinde kullanılan bazı testler şunlardır: Frekans tablosu ve çapraz tablo. Kay-kare (ki-kare) testi. T testi (Student’s T Test). Varyans analizi (ANOVA) testi. Küme analizi. Faktör analizi. Anket analizinde kullanılan testler, araştırmanın amacına ve ankette yer alan soru türlerine göre değişiklik gösterebilir.