VeriAnalizi

Python ile ürün analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Gerekli kütüphanelerin içe aktarılması. 2. Verilerin okunması ve işlenmesi. 3. Verilerin gruplanması. 4. Analizin yapılması. 5. Görselleştirme. Python ile ürün analizi hakkında daha fazla bilgi edinmek için aşağıdaki kaynaklar kullanılabilir: medium.com'da "Python ile E-Ticaret Satış Analizi" başlıklı yazı; tr.python-3.com'da "Python'da Matplotlib Kullanarak Aktif Ürün Satış Analizi" başlıklı yazı; kodlasam.com'da "Python ile Veri Analizi: İpuçları, Püf Noktaları ve En İyi Uygulamalar" başlıklı yazı.

Vektörel veri analizi, yapılandırılmamış verilerin (metin, görüntü, ses, video) matematiksel vektörler (sayı dizileri) olarak temsil edilip bu vektörler arasındaki ilişkilerin analiz edilmesi sürecidir. Vektörel veri analizinin bazı kullanım alanları: Arama motorları. Görsel tanıma sistemleri. Siber güvenlik. Tavsiye sistemleri. Vektörel veri analizi, geleneksel veri tabanlarının aksine, verilerin anlamını, bağlamını ve içerik benzerliğini dikkate alarak çalışır.

Excel örnekleri oluşturmak için aşağıdaki kaynaklar kullanılabilir: YouTube. Microsoft Desteği. Vidoport. Someka. Ayrıca, Excel formülleri ve fonksiyonları kullanarak dinamik tablolar oluşturmak için "Eğer", "Düşeyara", "Çarpım" gibi fonksiyonlar kullanılabilir.

HPC (High-Performance Computing), büyük veri setlerini ve karmaşık hesaplamaları yüksek hızda işleyebilen bilgisayar sistemlerini ifade eder. HPC'nin temel amacı, işlemci gücünü ve veri işleme kapasitesini en üst düzeye çıkarmaktır. HPC'nin kullanım alanlarından bazıları: Bilimsel araştırmalar. Mühendislik ve endüstri. Finans ve ekonomi. Sağlık ve tıp. Yapay zeka ve makine öğrenimi.

Histogram analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Verilerin seçilmesi. 2. Grafiğin eklenmesi. 3. Histogramın özelleştirilmesi. 4. Grup genişliğinin belirlenmesi. 5. Yorumlama. Histogram analizi yaparken, Sturges Kuralı, Scott kuralı ve Freedman-Diaconis Kuralı gibi yöntemlerle grup sayısının belirlenmesi de faydalı olabilir. Histogram analizi hakkında daha fazla bilgi almak için sigmaakademi.com ve mustafabayhan.com gibi kaynaklar incelenebilir.

Bit hata oranı (BER) testi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. BER Metre ile Test: BER metrenin çıkışı, PRBS (Pseudo-Random Binary Sequence) üreten bir kaynağa bağlanarak vericinin girişine bağlanır. Alıcının çıkışı (ikili veriler), BER metrenin başka bir giriş portuna bağlanır. BER metre, giriş ve çıkış ikili dizilerini karşılaştırarak BER'i hesaplar ve sonucu görüntüler. 2. XOR Yöntemi: Alınan veri akışı, iletilen veri akışıyla XOR işlemi kullanılarak karşılaştırılır. XOR, iki ikili girişi karşılaştırır ve girişler farklıysa 1, aynıysa 0 değeri üretir. 1'lerin sayısı sayılarak bit hata sayısı belirlenir. 3. FPGA Yöntemi: FPGA, hem verici hem de alıcı olarak çalışacak şekilde programlanır. İletilen veriler FPGA içinde oluşturulur ve iletişim kanalından gönderilir. Alıcı tarafında FPGA, gelen verileri orijinal iletilen verilerle karşılaştırır ve hataları sayarak BER'i hesaplar. BER testi ayrıca MATLAB ve Simulink gibi yazılım araçları veya BERT (Bit Error Rate Test) cihazları kullanılarak da yapılabilir. BER testi yapmadan önce, test edilen iletişim sisteminin özelliklerine göre parametrelerin (veri hızı, modülasyon şeması, sinyal seviyeleri vb.) ayarlanması gerekebilir.

Gruplama yapma ve örnek olarak aşağıdaki durumlar değerlendirilebilir: Power BI Desktop'ta Gruplama: Bir görselde iki veya daha fazla öğe seçilip sağ tıklanarak "Gruplandır" seçeneği seçilir. Veri Bağlantısı Raporlarında Gruplama: Raporun "Gruplama Veri Bağlantısı" bölümünden "Gruplama Alanları" sekmesine gidilir ve "Yeni" butonuna tıklanarak sıralama alanları belirlenir. Bilişsel Gruplama: Bilgilerin bireysel parçalarının ayrılıp anlamlı bir bütün halinde gruplandırılması.

Excel'de bir kelimenin kaç tane olduğunu bulmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: EĞERSAY fonksiyonu: Bu fonksiyon, belirli bir aralıktaki bir kelimenin kaç kez geçtiğini saymak için kullanılabilir. TOPLA.ÇARPIM ve UZUNLUK fonksiyonları: Bir hücre aralığındaki kelimeleri saymak için `TOPLA.ÇARPIM(UZUNLUK(KIRP(aralık))-UZUNLUK(YERİNEKOY(aralık," ",""))+1)` formülü kullanılabilir. Bu formülde: `UZUNLUK(KIRP(aralık))`: Aralıktaki metinlerden fazladan boşlukları kaldırır ve kelimelerin uzunluğunu hesaplar. `UZUNLUK(YERİNEKOY(aralık," ",""))`: Metinlerden boşlukları kaldırır ve boşluk olmadan kelimelerin uzunluğunu hesaplar. `TOPLA.ÇARPIM`: Sayı dizisindeki değerleri toplar. Ayrıca, COUNTIF (SAYIMIF) fonksiyonu da belirli bir aralıktaki bir kelimenin kaç kez geçtiğini hesaplamak için kullanılabilir. Formüllerin doğru çalışması için verilerin ve hücre aralıklarının doğru şekilde belirtilmesi gereklidir.

Power Pivot'ta bütçe hazırlamak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Veri Modelleme: Power Pivot penceresinde, bölümleri müşteri verileriyle ilişkilendirerek ve zaman boyutunu tarihe bağlayarak veri modelini oluşturmak gereklidir. 2. Pivot Tablo Oluşturma: Ana menüye gidip "PivotTable" seçeneğine tıklayarak yeni bir çalışma sayfasında pivot tablo oluşturmak gerekir. 3. Hesaplamalar: Pivot tabloya, "Toplam Satışlar" gibi hesaplamalar eklemek için DAX (Veri Analizi İfadeleri) formüllerini kullanmak gereklidir. 4. Görselleştirme: Verileri daha iyi anlamak ve sunmak için pivot tablodaki verileri grafiklere dökmek mümkündür. 5. Güncel Tutma: Veriler güncellendiğinde veya yeni veriler eklendiğinde, pivot tabloyu güncellemek için "Yeniden Hesapla" veya "Veri Bağlantısını Yenile" seçeneklerini kullanmak gereklidir.

Haber analizinde kullanılan bazı yöntemler: İçerik Analizi: Metinlerin yapı, içerik, dil ve üslup açısından incelenmesi. Eleştirel Söylem Analizi: Egemenlik ve eşitsizlik odaklı olup, söylem ile egemenlik arasındaki ilişkilerin analizine yönelir. Veri Analizi: Büyük veri setlerini işlemek için istatistiksel teknikler, makine öğrenimi ve doğal dil işleme kullanılır. Duygu Analizi (Hissiyat Analizi): Haberlerin toplum üzerindeki etkisini ölçmek için sosyal medyadaki duyguların analiz edilmesi. Makro ve Mikro Yapı Çözümlemesi: Haberin tematik ve şematik yapısının, ayrıca cümle yapıları, kelime seçimleri ve retoriğin incelenmesi. Haber analizi, ayrıca izleyici etkileşimi ve veri görselleştirme gibi yeni yaklaşımlarla da desteklenebilir.

Friedman testinde kullanılan tablo, veri matrisi ve yeni sıralama tablosu olmak üzere iki farklı tabloda düzenlenir. 1. Veri Matrisi: Friedman testinde ilk oluşturulan tablo, n satırlı ve k sütunlu bir veri matrisidir. 2. Yeni Sıralama Tablosu: İlk veri matrisindeki veriler, her bir satır için sıralama düzenine konularak yeniden düzenlenir. Eğer n veya k değeri küçükse (n<=15 veya k<=4), Friedman testi için özel olarak hazırlanmış Q tablolarından yararlanılır.

Tipolojik analiz yöntemi, bir alandaki nesneleri, olayları veya kavramları belirli özelliklere göre sınıflandırarak analiz etme yöntemidir. Tipolojik analiz yönteminin temel özellikleri: Sınıflandırma. Tip oluşturma. Genelleme. Karşılaştırma. Tipolojik analiz yönteminin kullanım alanları: Dilbilim. Antropoloji. Sosyoloji. Psikoloji. Biyoloji.

Sayısallaştırma, harita üzerinde yer alan mekânsal unsurların altlık haritalar yardımıyla dijital ortamda vektör olarak çizilmesidir. Bu işlem şu adımlarla gerçekleştirilir: 1. Tarama veya görüntüleme: Fiziksel harita taranır veya yüksek çözünürlüklü bir raster görüntü oluşturulur. 2. Coğrafi referanslama: Raster görüntü, bilinen coğrafi referans noktalarıyla hizalanır veya koordinat değerleri atanır. 3. Özellik çıkarma: Yollar, binalar, sınırlar, su kütleleri gibi unsurlar belirlenir ve nokta, çizgi veya poligon olarak çizilir. 4. Nitelik atama: Unsurlara isimler, sınıflandırmalar veya diğer nitelik verileri atanır. 5. Kalite kontrolü: Sayısallaştırmanın doğruluğu ve eksiksizliği kontrol edilir. 6. Veri entegrasyonu: Sayısallaştırılmış harita, diğer mekânsal veri setleri ve katmanlarla entegre edilir. Örnekleme, sürekli bir verinin önceden belirlenmiş zaman veya uzaklık aralıklarında ölçülmesi işlemidir. Sayısallaştırma ve örnekleme hakkında daha fazla bilgi için aşağıdaki kaynaklar kullanılabilir: usbs.tarimorman.gov.tr: Sayısallaştırma sürecine ait veri katmanları, tipleri ve öznitelik bilgileri hakkında bilgi sunar. youtube.com: "6-sayısallaştırma" başlıklı bir video bulunmaktadır. web.ogu.edu.tr: Sayısal haberleşme sistemlerinde örnekleme hakkında bilgi içerir. acikders.ankara.edu.tr: Örnekleme kuramı ve örnekleme aralığının seçimi hakkında bilgi sunar. basarsoft.com.tr: Sayısallaştırma süreci ve CBS teknolojilerinin kullanımı hakkında bilgi verir.

DataWorks farklı alanlarda dijital hizmetler sunmaktadır: Alibaba Cloud DataWorks: Büyük veri işleme motorları (MaxCompute, Hologres, E-MapReduce, AnalyticDB, CDH) üzerine kurulu veri ambarlama, veri gölü ve veri lakehouse çözümleri sağlayan bir platformdur. Dataworks (şirket): Start-up'lar ve yüksek büyüme potansiyeline sahip şirketlere veri, teknoloji ve pazar geliştirme alanlarında ölçeklenebilir ekipler kuran bir şirkettir. DataWorks (İrlanda): 25 yılı aşkın süredir yaşam bilimleri sektöründe dijital dönüşüm hizmetleri sunan bir firmadır. DataWorks (Türkiye): Marka ve KOBİ'lere veri odaklı, yenilikçi dijital pazarlama çözümleri sunan bir şirkettir. DataWorks (ABD): Perakende, gıda ve içecek, malzeme, arayüz, barındırma ve mobil sektörlerine envanter yönetimi ve arka ofis tedarik çözümleri sunan bir şirkettir.

Veri madenciliğinde alınan derslerden bazıları şunlardır: Veri madenciliğine giriş. Veri madenciliği uygulamaları. RapidMiner platformu. Knime platformu. Veri ön işleme. Keşifsel veri analizi. Birliktelik kuralları madenciliği. Sınıflandırma. Regresyon. Kümeleme analizi. Ayrıca, veri madenciliği derslerinde veri toplama, veri hazırlama, veri madenciliği ve veri analizi ile yorumlama gibi süreçler de ele alınmaktadır. Veri madenciliği dersleri, üniversitelerin açıköğretim sistemleri, online eğitim platformları ve sertifika programları aracılığıyla alınabilir.

Pasta grafik sorularını çözmek için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Verilerin yüzdesini hesaplama: Her dilimin açısını ölçün, 360 dereceye bölün ve 100 ile çarpın. 2. Anlamlı gruplandırma: Dilimleri karşılaştırmak için genellikle büyükten küçüğe doğru mantıksal bir sıralama yapılır. 3. Renk kullanımı: Dilimlerin renkleri, lejantta karşılık gelen bloklarla aynı olmalıdır. 4. Dikkat çekme: Patlatılmış pasta grafiği kullanarak belirli bir dilim veya alana dikkat çekilebilir. Pasta grafik soruları çözerken, insanların açıları doğru algılamada uzunluklara kıyasla daha kötü olduğu göz önünde bulundurulmalıdır. Pasta grafiklerle ilgili daha fazla bilgi ve örnek sorular için aşağıdaki kaynaklar kullanılabilir: YouTube: "PASTA GRAFİK SORU ÇÖZÜMÜ DGS MATEMATİK" videosu. mindonmap.com: Pasta grafik tanımı ve örnekleri. bulearnpressbook.bogazici.edu.tr: Excel'de pasta grafik oluşturma ve yüzde hesaplama. support.microsoft.com: Pasta grafik ayırma ve genişletme. campus.datacamp.com: Pasta grafik teorisi ve alıştırmalar.

Dünya Bankası WDI (World Development Indicators) verilerini kullanmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: World Development Indicators web sitesi: Bu sitede veriler, ülke ve gösterge bazında incelenebilir. DataBank: Bu araç, zaman serisi verilerini sorgulamak ve görselleştirmek için kullanılabilir. Toplu indirme: Veriler, Excel veya CSV formatında toplu olarak indirilebilir. API erişimi: API belgeleri üzerinden veri erişimine dair bilgi alınabilir. WDI verilerine R programlama dilinden de erişilebilir. Daha fazla bilgi ve destek için data@worldbank.org adresine başvurulabilir.

R2 değerinin ne kadar olması gerektiği, verilerin özelliklerine ve amaçlanan kullanıma göre değişebilir. Genellikle, R2 değerinin yüksek olması daha iyi bir model olduğu anlamına gelir. Örneğin, bir sağlık çalışmasında R2 değerinin yüksek olması, modelin sağlık verileriyle iyi bir şekilde uyum sağladığı anlamına gelebilir. R2 değeri, 0 ile 1 arasında değişir. R2 değerinin yorumlanması konusunda bir uzmana danışılması önerilir.

Z-skoru, yapılan bir ölçümün yaş, boy, cinsiyet ve ırk değişkenlerinden bağımsız olarak, referans alınan sağlıklı grubun ortalamasına kaç standart sapma uzaklığında olduğunu gösterir. Z-skorunun bazı kullanım alanları: Solunum fonksiyon testleri: Test sonuçlarının kolayca görsel olarak değerlendirilmesini sağlar. Finansal analiz: Altman’ın Z-skor modeli, bir işletmenin önümüzdeki iki yıl içinde iflas etme olasılığını tahmin eder. Büyüme değerlendirmesi: Çocukların büyüme durumunu persentil aralıkların dışında ölçebilir. Z-skoru negatif veya pozitif olabilir; negatif Z-skoru değerin aritmetik değerin altında, pozitif Z-skoru ise değerimizin aritmetik değerin üzerinde olduğunu ifade eder.

Latent değişken (gizli değişken), bir gözlemci tarafından doğrudan gözlemlenmeyen veya ölçülemeyen bir olguyu temsil eden değişkendir. Bu tür değişkenler, genellikle bir modelin karmaşıklığını azaltmak veya belirsizlikleri açıklamak için kullanılır. Latent değişkenler, aşağıdaki durumlarda faydalıdır: Yapısal ilişkileri modellemek. Veri boyutunu azaltmak. Veri ve yapılar arasındaki bağlantıları bulmak. Latent değişkenler, psikoloji, biyoloji, ekonomi, yapay zeka ve sosyal bilimlerde yaygın bir şekilde uygulanmaktadır.