VeriAnalizi

Likert tipi ölçeklerde yapılan analizler, verilerin ölçüm düzeyine bağlıdır: Bireysel Likert sorularının verileri: Sıralı (ordinal) veri olarak kabul edilir ve bu verilerin analizinde parametrik olmayan istatistiksel testler kullanılır. Toplam Likert ölçeği verileri: Aralık (interval) verisi olarak kabul edilir ve bu verilerin analizinde hem parametrik hem de parametrik olmayan testler kullanılabilir. Likert tipi ölçeklerde yapılan bazı analiz türleri: Betimsel istatistikler: Ortalama puan hesaplanması ve en yaygın yanıta bakılması. Sıklık dağılımı: Katılımcıların ölçek üzerindeki farklı noktalara nasıl dağıldığını görselleştirme. Çapraz tablolama: Farklı gruplardan gelen yanıtları karşılaştırma. Korelasyon analizi: Birden fazla öğe veya soru arasındaki ilişkiyi ölçme. Eğilim analizi: Zaman içindeki değişiklikleri takip etme. Güvenilirlik analizi: Cronbach'ın alfa ile verilerin güvenilirliğini kontrol etme.

Sporda yapay zeka kullanımı 1990'lı yıllarda deneysel amaçlarla başlamıştır. 2000'li yıllarda spor kuruluşları, daha kapsamlı veri analizi için yapay zekayı benimsemeye başlamıştır. Günümüzde yapay zeka, sporcu performansının analizi, hakem kararları, taraftar deneyimi ve sakatlık önleme gibi birçok alanda kullanılmaktadır.

NVivo'da kod analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Verilerin Parçalara Ayrılması. 2. Otomatik Kodlama. 3. Kod Şeritleri. 4. Tema Belirleme. 5. Desen Keşfi. NVivo kullanarak nitel veri analizi yapmak için "NVivo ile Nitel Verilerin Derinliklerine Yolculuk: Kodlama ve Tema Analizi Nasıl Yapılır?" ve "NVIVO İLE NİTEL VERİ ANALİZİ" gibi kaynaklar kullanılabilir.

Destek vektörleri (support vectors), Destek Vektör Makineleri'nde (SVM) hiper düzleme en yakın olan veri noktalarıdır. Bu noktalar, hiper düzlemi ve marjı belirlemek için kritik öneme sahiptir; destek vektörlerinden birini çıkarmak, hiper düzlemi farklı bir konuma taşır.

Büyük veri analitiği, geleneksel veri işleme yöntemleriyle yönetilemeyecek kadar büyük, hızlı ve çeşitli veri setlerini analiz ederek anlamlı sonuçlar çıkarma ve bu sonuçlara dayalı iş kararları alabilme sürecidir. Büyük veri analitiğinin bazı özellikleri: Hacim (Volume). Hız (Velocity). Çeşitlilik (Variety). Doğruluk (Veracity). Değer (Value). Büyük veri analitiğinin kullanım alanları: Sağlık sektörü. Finans. E-ticaret. Üretim.

Excel'de ürün sayımı yapmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: Otomatik Toplam işlevi. VSEÇSAY işlevi. COUNTIF (EĞERSAY) işlevi. Ayrıca, Excel'de stok sayımı yüklemek için "Excel ile Stok Sayımı Yükleme İşlemi Nasıl Yapılır?" gibi kaynaklardan yararlanılabilir. Daha karmaşık sayım işlemleri için bir uzmana danışılması önerilir.

Esri Türkiye, coğrafi bilgi sistemleri (CBS) alanında dünya lideri olan Esri şirketinin Türkiye distribütörüdür. Başlıca faaliyetleri: ArcGIS tabanlı çözümler sunma. Eğitim ve teknik destek. Dijital dönüşüm desteği. Yenilikçi projeler.

Friedman test tablosunun nasıl oluşturulacağına dair bilgi bulunamadı. Ancak, Friedman testi yapılırken izlenen adımlar şu şekildedir: 1. Verilerin düzenlenmesi. 2. Bağlı değerlerin işlenmesi. 3. Yeni matrisin oluşturulması. 4. Test istatistiğinin hesaplanması. 5. İstatistiksel karar. Friedman testi, SPSS gibi istatistiksel yazılım paketleri kullanılarak da yapılabilir. Daha fazla bilgi ve destek için bir istatistik uzmanına başvurulması önerilir.

Dijitalleşmeyle birlikte araştırma yöntem ve tekniklerinde meydana gelen bazı değişiklikler şunlardır: Kaynaklara erişim kolaylığı. Zaman ve mekân tasarrufu. Yeni yöntem ve analiz imkânları. Daha geniş yaygınlık. Bilgi kirliliği ve güvenilirlik sorunları. Bağlamdan kopma riski. Teknolojiye bağımlılık. Yüzeysellik tehlikesi.

Fintables Ktz hakkında bilgi bulunamadı. Ancak, Fintables, Borsa İstanbul'da işlem gören şirketlerin finansal raporlarını anında sisteme çeken, standardize eden ve veri görselleştirme teknikleriyle yatırımcıların bu raporları hızlı bir şekilde analiz etmelerini sağlayan bir finans platformudur. Fintables'ın sunduğu bazı özellikler: Finansal tablolar. Oran analizi. Radar. Fintables Karne. Online seminerler.

Risk yönetiminde tahmine dayalı yaklaşım, potansiyel riskleri önceden tespit etmek ve etkilerini minimize etmek için veri bilimi, yapay zeka ve istatistiksel modeller gibi teknolojileri kullanarak geleceğe yönelik tahminler yapmayı içerir. Bu yaklaşım, birkaç yöntemi kapsar: Skorlama çözümleri: Bir şirketin iflas olasılığını tahmin ederek alacak riski yönetimini iyileştirir. Modelleme çözümleri: Makroekonomik şokların şirketler üzerindeki etkisini simüle eder. İleri düzey analitik çözümleri: Finansal oranları karşılaştırarak riskleri tahmin eder ve yatırım fırsatlarını belirler. Tahmine dayalı risk yönetimi, belirsizlikleri ölçülebilir risklere dönüştürerek kayıp potansiyelini azaltır ve finansal başarıyı destekler.

Standart sapmanın güvenilirliğini test etmek için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: Eksik verilerin kontrolü. Aykırı değerlerin tespiti. Örneklem büyüklüğünün artırılması. Standart sapmanın güvenilir bir şekilde test edilmesi için istatistiksel bilgi ve deneyim gereklidir. Gerekirse bir uzmana danışılması önerilir.

Yardım etme eğilimi ölçeğinin nasıl hesaplandığına dair bilgi bulunamadı. Ancak, yardım etme eğilimini ölçen bazı ölçekler şunlardır: Yardım İsteme Ölçeği. Erken Dönem Olumlu Sosyal Davranış Ölçeği. Olumlu Sosyal Davranış Eğilimi Ölçeği.

Kümülatif frekans, bir değerin frekansı artı tüm küçük değerlerin frekanslarının toplamına eşittir. Hesaplama adımları: 1. Veri setindeki tüm değerlerin en küçükten en büyüğe doğru sıralandığı bir tablo oluşturun. 2. Her değerin mutlak frekansını bulun. 3. Her bir değerin kümülatif frekansını hesaplayın: - En düşük değerden başlayarak, bu değerin frekansı aynı kalır. - Sonraki değerler için, önceki kümülatif frekansa ilgili değerin frekansı eklenir. Formül: Fk = ∑fi (k = 1, 2, ... n). Fk, değerin kümülatif frekansıdır. fi, değerin mutlak frekansıdır. Örnek: 3, 5, 6, 6, 6, 8 veri setinde: 3'ün kümülatif frekansı: 2 (sadece kendisi). 5'in kümülatif frekansı: 2 + 1 = 3 (kendisi ve 3). 6'nın kümülatif frekansı: 3 + 3 = 6 (kendisi, 3 ve 5). 8'in kümülatif frekansı: 6 + 1 = 7 (kendisi, 3, 5 ve 6). Kontrol: Tüm frekansları toplamak veya veri noktalarının sayısını saymak, nihai kümülatif frekansın doğru olduğunu doğrular.

Ortalama Mutlak Sapma (MAD) hesaplamak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Ortalamanın Hesaplanması: Veri setinin ortalaması bulunur. 2. Sapmaların Hesaplanması: Her bir veri noktasından ortalama çıkarılır. 3. Mutlak Değerlerin Alınması: Elde edilen sapmaların mutlak değerleri bulunur. 4. Ortalama Mutlak Sapmanın Hesaplanması: Mutlak değerlerin toplamı, veri noktası sayısına bölünerek ortalama mutlak sapma hesaplanır. Formül: MAD = 1/n ∑ (|xi - m|). Örnek: 3, 17, 9, 7, 13, 11 verilerinin MAD'sini ortalama etrafında hesaplayalım: 1. Ortalamanın Hesaplanması: (3 + 17 + 9 + 7 + 13 + 11) / 6 = 60 / 6 = 10. 2. Sapmaların Hesaplanması: 3 - 10 = -7, 17 - 10 = 7, .... 3. Mutlak Değerlerin Alınması: |-7| = 7, |7| = 7, .... 4. Ortalama Mutlak Sapmanın Hesaplanması: (7 + 7 + 1 + 3 + 3 + 1) / 6 = 3,67. Çevrimiçi MAD hesaplama araçları da kullanılabilir.

Sıklık dağılım tablosu oluşturmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Başlangıç verilerini hazırlama. 2. Minimum ve maksimum hesaplama. 3. Sınıfları tanımlama. 4. Frekansları hesaplama. 5. Histogram oluşturma. 6. Frekans dağılımını kontrol etme. 7. Göreceli frekansları hesaplama. 8. Grafiksel temsil. Alternatif olarak, Google Ads'de sıklık dağılımı oluşturmak için şu adımlar izlenebilir: 1. Google Ads hesabında "Kampanyalar" simgesine tıklanır. 2. Öğeler açılır menüsünden "Videolar" seçilir. 3. İstatistik tablosunun üst kısmındaki "Sütunlar" simgesine tıklanır. 4. Menüde "Erişim ve sıklık metrikleri" seçilir. 5. "Sıklık dağılımı"nın yanındaki kutucuğa onay verilir. Sıklık dağılımı oluştururken kullanılan yöntemler, kullanılan yazılım ve veri türüne göre değişiklik gösterebilir.

Kök-yaprak grafiğinde veri sayısı, yaprakların toplam sayısıyla belirlenir. Örneğin, test puanları üzerinden bir kök-yaprak grafiği incelendiğinde, yaprakların sayılması kaç öğrencinin sınava girdiğini gösterir.

31 yönetim tekniği hakkında bilgi bulunamadı. Ancak, bazı yönetim teknikleri şunlardır: Stratejik yönetim. Toplam Kalite Yönetimi (TKY). Performans Yönetim Sistemi. Değişim Mühendisliği. Yönetişim.

Veri analizinde ele alınan bazı konular şunlardır: Veri toplama. Veri temizleme. Veri analizi. Sonuçların sunumu. Veri analizinde kullanılan bazı yöntemler ise şunlardır: Tanımlayıcı analiz. Korelasyon analizi. Regresyon analizi. Zaman serisi analizi. Metin analizi. İstatistiksel analiz. Teşhis analizi.

PASW (Predictive Analytics Software) istatistik programında yapılan bazı testler: Tek örneklem t testi (one-sample t test). T-testi. Varyans analizi (analysis of variance). Doğrusal regresyon ve sıralı regresyon. Faktör analizi, küme analizi, en yakın komşu analizi ve diskriminant fonksiyon analizi gibi boyut küçültme, sınıflandırma ve segmentasyon teknikleri. Önyükleme (bootstrapping). Standart hataların ve güven aralıklarının tahmin edilmesi için kullanılır. Uygunluk analizi dahil olmak üzere optimal ölçeklendirme prosedürleri (categories). Karmaşık örnekleme (complex samples). Karmaşık örnekleme tasarımlarının veri analizine dahil edilmesini sağlar. Sinir ağları (neural networks). Karmaşık ilişkiler veya veri kalıplarını modellemek için kullanılır. Amos (analysis of moment structures). Davranışları etkileyen faktörleri içeren kavramsal modelleri doğrulamak ve açıklamak için yapısal eşitlik modellemesi kullanır.