VeriAnalizi

Veri analizi ile ilgili bir cümle örneği: "Veri analizi, ham verilerin toplanması, işlenmesi ve sonuçların yorumlanması sürecidir".

Açıklığın fazla olması, bir veri grubunda en büyük değer ile en küçük değer arasındaki farkın büyük olduğu anlamına gelir. Örneğin, öğrencilerin matematik sınavından aldıkları notların açıklığının fazla olması, notların çok farklı olduğunu ve başarı düzeyinin değişken olduğunu ifade eder. Ancak, açıklığın fazla olması her zaman olumsuz bir durum olarak değerlendirilmez; bazı durumlarda bu, beklenen bir durum olabilir. Açıklık değerinin yanıltıcı olabileceği durumlar da vardır: Veri grubunda çok yüksek veya çok düşük değerler (aykırı değerler) varsa, açıklık değeri çok büyük çıkabilir. Veri grubu çok küçük bir örneklemden elde edilmişse, açıklık değeri yeterli güvenilirliğe sahip olmayabilir.

Zaman serileri analizi için aşağıdaki programlar kullanılabilir: 1. Statsmodels: Python kütüphanesi, ARIMA, SARIMA ve VAR gibi zaman serileri analiz araçları sunar. 2. Prophet: Facebook tarafından geliştirilen, zaman serileri forecasting için basit ve güçlü bir arayüz sunan bir araç. 3. tslearn: Zaman serileri sınıflandırma, kümeleme ve regresyon için çeşitli algoritmalar ve araçlar içeren Python kütüphanesi. 4. ARCH: Finansal ekonometride volatilite modelleri için Python kütüphanesi. 5. GluonTS: Amazon tarafından geliştirilen, derin öğrenme tabanlı probabilistic zaman serileri forecasting kütüphanesi. 6. R: İstatistiksel hesaplama ve grafik için kullanılan, geniş bir zaman serileri analiz kütüphanesine sahip programlama dili. 7. MATLAB: Zaman serileri analizi için kullanılan, matematik alanında kökeni olan bir yazılım.

Boxplot'ta aykırı değerleri bulmak için, kutunun dışında yer alan noktalar gözlemlenir. Hesaplama yöntemi ise şu şekildedir: 1. Veriler küçükten büyüğe doğru sıralanır. 2. Medyan, alt ve üst çeyrekler hesaplanır. 3. Çeyrekler arası genişlik (IQR) bulunur: Üst çeyrek - Alt çeyrek. 4. Alt ve üst sınırlar belirlenir: Alt sınır = Alt çeyrek - (1,5 IQR), Üst sınır = Üst çeyrek + (1,5 IQR). 5. Bu sınırların dışında kalan değerler aykırı olarak kabul edilir.

Nominal veri analizi şu adımlarla gerçekleştirilir: 1. Tanımlayıcı İstatistikler: Verilerin nasıl kategorize edileceğini ve dağıtılacağını belirlemek için frekans dağılım tabloları ve mod (en sık görülen değer) gibi teknikler kullanılır. 2. Görselleştirme: Toplanan veriler, bar grafikleri veya pie charts gibi görsellerle sunulur. Bu, verilerin daha hızlı anlaşılmasını sağlar. 3. İstatistiksel Analiz: Nominal veriler için parametrik olmayan istatistiksel testler uygulanır. 4. Hipotez Testi: Verilerin tüm popülasyonu temsil edip etmediğini değerlendirmek için hipotez testleri yapılır. Nominal veri analizi, işletmelerin karar alma süreçlerinde önemli bir rol oynar ve genellikle teknoloji destekli araçlar ve yazılımlarla desteklenir.

SQL pivot kullanımı, verileri satırlardan sütunlara dönüştürmek için kullanılır. Temel syntax: ``` SELECT , , FROM (SELECT , , FROM ) AS SourceTable PIVOT (SUM() FOR IN ([, , ])) AS PivotTable; ``` Adımlar: 1. Sütun Seçimi: `, ,` ifadeleri, seçilecek sütunları belirtir. 2. Toplanacak Veri: `SUM()` gibi bir toplama işlevi, `SalesAmount` gibi toplanacak veriyi tanımlar. 3. Pivotlanacak Sütun: `Month` gibi pivotlanacak sütun belirtilir. 4. Yeni Sütun Değerleri: `[January], [February]` gibi yeni sütun değerleri tanımlanır. Örnek Kullanım: ``` SELECT Product, [January], [February] FROM (SELECT Product, Month, SalesAmount FROM Sales) AS SourceTable PIVOT (SUM(SalesAmount) FOR Month IN ([January], [February])) AS PivotTable; ``` Bu sorgu, aylık satış verilerini sütun formatında özetleyerek daha okunabilir hale getirir. Farklı SQL veritabanlarında pivot işlemleri için farklı yöntemler kullanılabilir; örneğin, MySQL ve PostgreSQL'de `GROUP BY`, `CASE` ve `AGGREGATE` işlevleri kullanılır.

Hipotezi test etmek için rastgele seçilmiş bir örneklem kullanılır.

Performans ve zaman grafiği, iki farklı türde grafikle temsil edilebilir: 1. Çizgi Grafiği: Zaman içindeki değişimleri izlemek için kullanılır. 2. Alan Grafiği: Kümülatif verilerin görselleştirilmesinde kullanılır.

Nedensel ilişki türleri şunlardır: 1. Yapısal Eşitlik Modelleri (SEM): Değişkenler arasındaki karmaşık ilişkileri test etmek için kullanılır ve hem doğrudan hem de dolaylı etkileri içerir. 2. Bayes Ağları: Bir dizi değişkeni ve bunların koşullu bağımlılıklarını temsil etmek için olasılık kullanır, eksik verilere dayalı tahminler yapmak için faydalıdır. 3. Karşıt Gerçeklik Modelleri: Farklı senaryolar altında ne olacağını değerlendirir, politika analizi ve ekonomik tahminlerde değerlidir. 4. Yönlendirilmiş Aykırı Grafikler (DAG’lar): Nedensel ilişkileri görselleştirir ve analizi etkileyebilecek karıştırıcı değişkenleri tanımlamaya yardımcı olur. 5. Nedensel Zincirler: Bir olayın başka bir olaya yol açması ve bu olayın başka bir olayı tetiklemesi gibi zincirleme ilişkileri ifade eder. 6. Nedensel Homeostaz: Bir şeyin kendi çoğalmasını desteklemesi şeklindeki döngüsel ilişkileri kapsar. 7. Ortak Neden İlişkileri: Bir olayın birden fazla etkiye yol açması durumunu ifade eder. 8. Ortak Etki İlişkileri: Birden fazla olayın tek bir etkiye yol açması durumunu ifade eder.

Sözlü beyan araştırması sonucu yapmak için aşağıdaki adımlar izlenmelidir: 1. Literatür Taraması: Benzer konularda daha önce yapılan araştırmaların incelenmesi, konu seçimi ve hipotez geliştirmede yardımcı olur. 2. Plan Hazırlama: Araştırmanın nasıl seyredeceğini ve neleri kapsayacağını belirlemek için geçici bir plan yapılması önerilir. 3. Kaynak Toplama: Sözlü beyana dayalı veriler için gerekli kaynakların toplanması, bu kaynaklar arasında internet, makaleler, kitaplar ve raporlar yer alabilir. 4. Veri Analizi: Toplanan verilerin analiz edilerek, sözlü beyanların doğruluğu ve güvenilirliği değerlendirilir. 5. Sonuçların Raporlanması: Araştırmanın sonuçları ve bulguları, açık bir şekilde detaylandırılan bir rapor halinde sunulur. 6. Etik Kurallara Uyma: Araştırmanın tüm aşamalarının etik kurallara uygun olması gereklidir. Ayrıca, sözlü beyan araştırmalarında, beyanların doğruluğunu teyit etmek için aile hekimlerince araştırma yapılması da bir yöntem olarak belirlenmiştir.

Excel pivot tablo ile raporlama, büyük veri setlerini özetlemek, düzenlemek ve analiz etmek için kullanılan bir araçtır. Pivot tablo ile raporlama süreci şu adımları içerir: 1. Verilerin Hazırlanması: Verilerin düzgün bir şekilde tablo halinde düzenlenmiş olması ve her sütunun başlığının olması gerekir. 2. Pivot Tablo Ekleme: Excel'in üst menüsünde yer alan "Ekle" sekmesine tıklayıp "Pivot Tablo" seçeneğini seçmek gerekir. 3. Veri Aralığının Seçilmesi: Veri aralığı otomatik olarak belirlenir, ancak manuel olarak da değiştirilebilir. 4. Alanların Yapılandırılması: Sağ tarafta açılan "Pivot Tablo Alanları" panelinde, veri başlıklarını "Satırlar", "Sütunlar", "Değerler" veya "Filtreler" alanlarına sürüklemek gerekir. 5. Filtreleme: Bölge veya diğer kategorilerle ilgili filtreler eklenerek belirli veri kümelerine odaklanılabilir. 6. Grafik Oluşturma: Pivot tabloya grafik eklenerek veriler daha anlaşılır hale getirilebilir. Pivot tablolar, hızlı veri analizi, esneklik ve veri görselleştirme gibi avantajlar sağlar.

Yayılım aralığı (açıklık), bir veri grubundaki en büyük değer ile en küçük değer arasındaki fark olarak hesaplanır. Formül: Açıklık = En Büyük Değer – En Küçük Değer.

Regresyon analizi örnekleri çeşitli alanlarda karşımıza çıkar: 1. Gayrimenkul Fiyatlandırması: Bir gayrimenkul analisti, konum, metrekare ve yatak odası sayısı gibi faktörlerin mülk fiyatlarını nasıl etkilediğini belirlemek için çoklu regresyon kullanabilir. 2. Pazarlama Analizi: Bir şirket, reklam harcamalarındaki değişikliklerin satış gelirini nasıl etkilediğini değerlendirmek için doğrusal regresyon kullanabilir. 3. Sağlık Hizmetleri: Tıbbi araştırmalarda, lojistik regresyon, bir hastanın çeşitli risk faktörlerine dayanarak bir durumu geliştirme olasılığını tahmin etmek için kullanılır. 4. Finans Sektörü: Hisse senedi fiyatlarındaki eğilimi anlamak ve sigorta alanındaki riskleri değerlendirmek için regresyon analizi kullanılır. 5. Üretim: Değişkenlerin ilişkisini değerlendirerek daha iyi performans sağlamak.

Akıllı Lojistik'e ulaşmak için aşağıdaki bilgiler kullanılabilir: E-posta: info@akillilojistik.com.tr. Telefon: +90 232 449 28 28 veya +90 232 449 28 25. Adres: Beyazevler, Akçay Cd. No:142 Daire 201 Gaziemir/İzmir. Ayrıca, Akıllı Lojistik'in İzmir'de (Balçova, Karşıyaka, Pınarbaşı, Yeşilyurt, Bornova) ve Manisa, Afyon, Denizli, Muğla gibi bölgelerde tesisleri bulunmaktadır.

Bebek bezi ile biranın aynı rafta olmasının nedeni, market sepeti analizi olarak adlandırılan bir veri analizi yöntemidir. Bu analiz, müşterilerin alışveriş alışkanlıklarını ve ürünler arasındaki birlikte alınma oranlarını inceleyerek, satış stratejilerini optimize etmeyi amaçlar.

Pivot tabloda kullanılabilecek bazı komutlar şunlardır: 1. Veri Filtreleme: Pivot tablonun sol üst köşesinde açılan menüden verileri belirli kategorilere göre filtrelemek mümkündür. 2. Alanların Yerleştirilmesi: Verileri Satırlar, Sütunlar, Değerler ve Filtreler alanlarına sürükleyerek farklı analizler yapılabilir. 3. Hesaplama Türleri: Pivot tablodaki sayısal veriler için toplam, ortalama, minimum, maksimum gibi hesaplamaları değiştirmek mümkündür. 4. Grafik Ekleme: Pivot tabloya sütun, çizgi, pasta gibi grafik türleri eklenerek veriler daha görsel hale getirilebilir. 5. Dilimleyici Kullanımı: Pivot tablo analiz menüsünden dilimleyici ekleyerek daha hızlı filtreleme yapılabilir.

Derin analiz, büyük veri kümelerinden anlamlı sonuçlar çıkarma yeteneği ile çeşitli alanlarda fayda sağlar: 1. Finans: Derin öğrenme algoritmaları, finansal tahminleri iyileştirir ve risk yönetimini optimize eder. 2. Sağlık Hizmetleri: Hastaların hastalık eğilimlerini analiz ederek sağlık çalışanlarının doğru teşhis ve tedavi kararları almasına yardımcı olur. 3. Siber Güvenlik: Bilinen tehditlerden oluşan bir veritabanına yanıt vermek yerine, yeni ve şüpheli etkinlikleri tanıyarak gelişmiş tehditleri tespit eder. 4. Görüntü ve Ses İşleme: Nesne tanıma, yüz tanıma ve konuşma tanıma gibi görevlerde kullanılır. 5. Pazarlama: Veri madenciliği ve öneri sistemleri ile müşteri içgörüleri sağlar.

Veri analisti ve veri tabanı uzmanı farklı rollere sahiptir. Veri analisti, verilerin toplanması, sınıflandırılması, analiz edilmesi ve raporlanması ile ilgilenir. Veri tabanı uzmanı ise, veritabanlarının tasarımı, uygulanması ve bakımı konusunda uzmanlaşmış bir profesyoneldir.

Bilgi piramidi, verilerin bilgiye dönüşüm sürecini açıklayan bir hiyerarşidir. Dört ana basamaktan oluşur: 1. Data (Veri): İşlem görmemiş, ham bilgilerdir. 2. Information (Enformasyon): Verilerin analiz edilerek gereksiz ve hatalı bilgilerin atılması, farklı veri kümelerinin birleştirilmesi ve verilerin doğrulanması aşamasıdır. 3. Knowledge (Bilgi): Enformasyonun deneyim, tecrübe, yorum, analiz ve bağlam ile zenginleştirilerek karar vermeye yönelik hale getirilmesi sürecidir. 4. Wisdom (Bilgelik): Bilginin uygulamaya geçirilmesi, karar alma ve icraata dökme aşamasıdır.

İstatistikte kısaltma yapmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: 1. Veri Tipleri: SPSS gibi programlarda veri tipleri kısaltma olarak kullanılabilir. 2. Ölçüm Düzeyleri: Ölçüm düzeyleri (Scale, Ordinal, Nominal) de kısaltma olarak kullanılır. 3. Kısaltmalar (Acronyms): Genetikte DNA veya teknolojide AI gibi kısaltmalar, karmaşık terimleri tek bir kelimeyle ifade etmek için kullanılır. 4. Uluslararası Kısaltmalar: Ölçü birimlerinin uluslararası kısaltmaları (m, mm, cm, km, g, kg, l vb.) kabul edilmiştir.