VeriAnalizi

PLS (Partial Least Squares) kursu, katılımcılara karmaşık veri setlerini analiz etme ve gizli değişkenleri modelleme becerileri kazandırır. Bu kurslar, özellikle aşağıdaki alanlarda fayda sağlar: Pazarlama Araştırmaları: Tüketici davranışlarını anlamak ve pazar segmentlerini belirlemek için kullanılır. Sağlık Araştırmaları: Hastalıkların nedenlerini, tedavi yöntemlerinin etkinliğini ve sağlık hizmetlerinin kalitesini değerlendirmek için kullanılır. Sosyal Bilimler: Bireylerin davranışları ve sosyal etkileşimleri üzerine yapılan araştırmalarda kullanılır. Finans: Finansal modellerin geliştirilmesi ve risk analizi gibi konularda veri analizi süreçlerini hızlandırır ve daha güvenilir sonuçlar elde edilmesini sağlar. Ayrıca, PLS kursları, katılımcılara SmartPLS ve R gibi PLS yazılımları kullanma becerisi de kazandırır.

Medikal araştırmalarda kullanılan bazı istatistiksel yöntemler şunlardır: Prevalans ve insidans: Hastalık görülme sıklıklarını belirlemek için kullanılır. Fatalite: Bir hastalığın öldürücülük hızını hesaplamak için kullanılır. Student's t-testi: İki bağımsız grup ortalamaları arasındaki farkın anlamlılığını test etmek için kullanılır. Mann-Whitney U testi: İki bağımsız grubun ortanca değerlerini karşılaştırmak için kullanılır. Korelasyon analizi: İki değişken arasındaki ilişkiyi belirlemek için kullanılır. Ki-kare testi: Nominal ve ordinal değişkenlerin karşılaştırılmasında kullanılır. Regresyon analizi: Bir grup veriden diğer grup verileri kestirmek için kullanılır. Medikal istatistik, tanımlayıcı istatistikler, olasılık teorisi, istatistiksel çıkarım gibi çeşitli teknikleri de kapsar. İstatistiksel analizlerin planlanması ve yürütülmesi, biyoistatistik alanında uzman kişiler tarafından yapılmalıdır.

Mikro DB Analiz, Mikro Yazılım üzerinden açılan F10 ile seçilen ekranların kişisel olarak özelleştirilmesini sağlayan bir arayüzdür. Bu araç sayesinde: Her F10 ekranı kullanıcı bazında, departman bazında veya genel olarak düzenlenebilir ve özelleştirilebilir. F10 ekranlarının tablo görünümü değiştirilebilir ve düzenlenebilir. Her tanıtım kartına ilişkin F10 ekranında görüntülenecek başlıkların tanımı yapılabilir. DB Analiz butonu, sadece yetkili kişiler tarafından çalıştırılabilir; yetki tanımlaması yapılmamış kullanıcılar için bu buton aktif olmaz.

Tutum ölçeği hazırlamak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Alan yazın taraması: Benzer ölçekler incelenerek madde havuzu oluşturulur. 2. Madde yazımı: Tutum cümleleri, daha fazla veri kaynağında yer alan ve sık tekrar edilen kavramlar temel alınarak yazılır. 3. Uzman değerlendirmesi: Yazılan maddeler, iki fen eğitimi uzmanı gibi alanında uzman kişiler tarafından incelenir ve geri bildirimler doğrultusunda düzenlenir. 4. Kapsam geçerliliği: Uzman görüşleri ile ölçeğin kapsam geçerliliği sağlanır. 5. Psikometrik özelliklerin belirlenmesi: Büyük bir örneklem grubuna deneme uygulaması yapılarak ölçek maddelerine ilişkin psikometrik özellikler belirlenir. 6. Faktör analizi: Açımlayıcı ve doğrulayıcı faktör analizleri ile ölçeğin yapısı belirlenir. 7. Güvenirlik ve geçerlilik: Ölçeğin Cronbach’s Alpha gibi iç tutarlık katsayıları kontrol edilerek güvenirlik ve geçerlilik testleri yapılır. Tutum ölçekleri, Thurstone, Likert, Guttman ve Osgood gibi farklı yöntemlerle de hazırlanabilir.

Perspective tablo, iki boyutlu bir yüzey üzerinde üç boyutlu bir illüzyon (derinlik ve boşluk) yaratmak için kullanılan perspektif tekniğini anlatır. Ayrıca, "Perspective" adıyla satılan tablolar, iç cam baskılı ve çerçeveli olup, genellikle 75x105 cm boyutlarındadır. Bazı Perspective tablo örnekleri: Paris - Eiffel Tower Perspective V: Bu tablo, Eiffel Kulesi'nin perspektif görünümünü cam tablo olarak sunar. Perspective Tablo/II: Design State Home'da satılan bu tablo, perspektif tekniğini kullanarak bir kompozisyon sunar.

Excel'de değerlendirme ölçeği oluşturmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Veri Girişi: Anketten elde edilen veriler, uygun sütunlara girilir. 2. Veri Analizi: Veriler, Excel'in çeşitli formül ve araçları kullanılarak filtrelenir, özetlenir ve analiz edilir. 3. Grafikler Oluşturma: Anket sonuçları, grafikler kullanılarak daha görsel ve anlaşılır hale getirilir. 4. Sonuçların Değerlendirilmesi: Veriler analiz edildikten sonra, anketin amacına uygun sonuçlar çıkarılır ve gerekirse aksiyon planları oluşturulur. Ayrıca, Excel'de beş yıldızlı bir değerlendirme sistemi oluşturmak için Koşullu Biçimlendirme işlevi kullanılabilir. Değerlendirme ölçeği oluştururken, verilerin doğru ve tutarlı bir şekilde girilmesi önemlidir.

Destek Vektör Makinesi (SVM), genellikle sınıflandırma ve regresyon problemlerinde kullanılır. SVM'nin kullanıldığı bazı durumlar: Biyoinformatik. Görüntü sınıflandırma. Metin sınıflandırma. Yüksek boyutlu veriler. Doğrusal olmayan veriler. Ayrıca, SVM'ler ayırma marjını maksimize etme hedefi sayesinde aşırı öğrenmeye daha az eğilimlidir ve aykırı değerlere karşı dayanıklıdır.

Beş sayılık özet, bir veri kümesi hakkında bilgi sağlayan beş tanımlayıcı istatistikten oluşur: 1. Minimum. 2. İlk çeyrek (Q1). 3. Medyan (Q2 veya Xmed). 4. Üçüncü çeyrek (Q3). 5. Maksimum.

Yapay zekada tahmin modelleri şu şekilde sınıflandırılabilir: Regresyon modelleri. Sınıflandırma modelleri. Zaman serisi modelleri. Makine öğrenimi modelleri. Sinir ağları. Ayrıca, tahmine dayalı yapay zeka modelleri, geçmiş verilere dayanarak gelecekteki sonuçları tahmin etmek için makine öğrenimi algoritmalarının kullanılmasını içerir. Bazı tahmine dayalı yapay zeka modelleri: GraphCast. Netflix algoritması.

Jeoweb terimi, farklı bağlamlarda farklı anlamlar taşıyabilir. İşte bazıları: Jeo-Web Uygulaması: Jeoloji ve jeofizik alanında veri raporu ve geoteknik rapor hazırlamaya yardımcı olan bir uygulamadır. Hücresel Jeoweb Çakıl Sabitleyici Geocell: Erozyon kontrolü ve toprak stabilizasyonu gibi alanlarda kullanılan bir sistemdir.

Nebim'de Excel ile raporlama yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Ürün kartlarını Excel'den aktarma. 2. Raporları farklı formatlarda kaydetme. 3. Web üzerinden raporlara erişim. 4. Mobil rapor görüntüleme. 5. Otomatik e-posta gönderimi. Nebim'de Excel ile raporlama hakkında daha fazla bilgi almak ve demo talep etmek için Nebim'in resmi web sitesi ziyaret edilebilir.

AFA (Açımlayıcı Faktör Analizi) ve DFA (Doğrulayıcı Faktör Analizi) örneklemi şu şekilde açıklanabilir: AFA Örneklemi: Yeni bir ölçek geliştirilirken, faktör yapısı daha önce test edilmemişse ve veri yapısına ilişkin keşif yapılmak isteniyorsa AFA kullanılır. AFA genellikle SPSS programında yapılır. DFA Örneklemi: DFA, önceden belirlenmiş bir yapının test edilmesi veya geliştirilmiş bir ölçme aracının faktör yapısının orijinal formu ile uyarlanmaya çalışıldığı kültürde tutarlılık gösterip göstermediğinin incelenmesi amacıyla kullanılır. DFA, genellikle yapısal eşitlik modeli (SEM) kapsamında AMOS veya R gibi yazılımlarla yapılır. Özetle, AFA daha çok ölçek geliştirme süreçlerinde, DFA ise geliştirilen bir ölçeğin yapısının test edildiği durumlarda kullanılır.

Excel'de formülde satır sabitleme, formül kopyalandığında veya sürüklendiğinde belirli bir satırın referansının değişmemesini sağlar. Satır sabitlemenin bazı kullanım alanları: Veri analizi: Büyük veri kümelerinde formüller kullanırken, satır sabitleme veri analizini kolaylaştırır. Karşılaştırmalı analiz: Farklı veri kümelerini karşılaştırırken, satır sabitleme formüllerin daha esnek olmasını sağlar. Başlık satırlarını sabitleme: Özellikle uzun veri listelerinde, başlık satırlarını sabitlemek, veri takibini kolaylaştırır ve zaman tasarrufu sağlar.

`iloc[:]` ifadesi, Pandas kütüphanesinde tüm satırları seçmek için kullanılır. Örneğin, `df.iloc[:3]` kodu, veri çerçevesinin ilk üç satırını dilimlemek için kullanılır. `iloc` fonksiyonu, yalnızca tam sayı değerlerine göre indeksleme yapar ve boolean değerleri indeks olarak kabul etmez.

Veri işleme, ham verilerin toplanması, düzenlenmesi, analiz edilmesi ve sonuçların yorumlanması sürecidir. Veri işleme süreci altı temel aşamadan oluşur: 1. Veri toplama. 2. Veri hazırlama. 3. Veri girişi. 4. İşleme. 5. Veri çıktısı ve yorumlama. 6. Veri depolama. Veri işleme, ayrıca verilerin kaydedilmesi, depolanması ve düzenlenmesi gibi işlemleri de kapsar.

Faaliyet raporlarında görselleştirilen unsurlar şunlardır: Grafikler ve çizelgeler. Fotoğraflar. İnfografikler. Şirket videoları. Görsellerin, raporun genel tasarımıyla uyumlu olması ve yüksek kaliteli olması önemlidir.

SPSS ile biyoistatiksel analiz yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Veri hazırlama: Araştırma problemine uygun olarak veriler toplanmalı, düzenlenmeli ve girilmelidir. 2. İstatistiksel teknik seçimi: Biyoistatistik alanında yapılabilecek analizler arasından uygun olan seçilmelidir. 3. Analizin gerçekleştirilmesi: Seçilen istatistiksel teknik uygulanarak analiz yapılır. 4. Çıktının yorumlanması: Analiz sonucunda elde edilen çıktı doğru bir şekilde yorumlanmalıdır. 5. Raporlama: Elde edilen bulgular araştırma problemi ile ilişkilendirilerek raporlanmalıdır. Biyoistatistik ve SPSS kullanımı karmaşık olabileceğinden, bir uzmandan destek alınması önerilir.

Bootstrap devre analizi hakkında bilgi bulunamadı. Ancak, bootstrap terimi iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. İstatistikte Bootstrap: Eldeki veriden büyük veri setleri üretmek ve yeniden örnekleme yapmak için kullanılan bir yöntemdir. 2. Web Geliştirmede Bootstrap: Twitter geliştiricileri Mark Otto ve Jacob Thornton tarafından oluşturulan, duyarlı ve mobil öncelikli web siteleri geliştirmek için kullanılan açık kaynaklı bir CSS çerçevesidir.

"İraftakiler" ifadesi, farklı bağlamlarda farklı anlamlar taşıyabilir. IRAF, "Image Reduction and Analysis Facility" kelimelerinin kısaltmasıdır ve veri indirgeme ve analiz sistemi anlamına gelir. Ayrıca, "IRAF" adıyla 17 Kasım 2011'de İstanbul'da gerçekleşen İslam Ülkeleri Yayıncılık Düzenleyici Otoriteleri Forumu da bilinmektedir. "İraftakiler" ifadesinin başka bir anlamı veya kullanımı hakkında bilgi bulunamadı.

Daire grafiğinde verilmeyen değerler, genellikle orantı ve merkez açı formülü kullanılarak bulunabilir. Merkez Açı Formülü: Bir parçanın merkez açısı, 360°'nin bütüne oranı ile hesaplanır. Örnek: 10 kız ve 20 erkek öğrenciden oluşan bir sınıfta, kız öğrencilerin merkez açısını bulmak için: - Bütün: 10 + 20 = 30 - Kızların Oranı: 10 / 30 - Merkez Açı: 360° x (10 / 30) = 120°. Orantı: Eğer bir parçanın derecesi biliniyorsa, diğer parçaların dereceleri toplam 360° olacak şekilde hesaplanabilir. Örnek: 120 kişilik bir grupta, A puanı 30 öğrenci tarafından alınmışsa ve toplam 10 puan türü varsa: - A Puanının Oranı: 30 / 120 = 1/4 - Diğer Puanların Toplamı: 1 - 1/4 = 3/4 - Diğer Puanların Sayısı: 3/4 x 120 = 90 öğrenci. Bu yöntemlerle, verilmeyen değerler hesaplanabilir.