VeriAnalizi

Rapor kontrolü için farklı yöntemler kullanılabilir: e-Devlet üzerinden istirahat raporu sorgulama: T.C. kimlik numarası ve mobil imza, elektronik imza veya T.C. kimlik kartı ile e-Devlet kapısına giriş yapılarak, Sağlık Bakanlığı'na ait "e-İmzalı Erişkinler için Engellilik Sağlık Kurulu Raporları Sorgulama" hizmeti kullanılabilir. İşveren için rapor sorgulama: SGK'nın "SAĞLIK ÖDEMELERİ SİSTEMİ" ekranındaki "Geçici İş Göremezlik İşveren İşlemleri" kısmında yer alan "Tarihe Göre Rapor Arama" veya "Kimlik No'ya Göre Rapor Arama" seçenekleri ile yapılabilir. Manuel giriş: Elektronik ortamda sisteme girilemeyen raporlar, aynı ekranda yer alan "Manuel Çalışmadığına Dair Bildirim" kısmından girilebilir. Ayrıca, raporun sağlık kuruluşu tarafından sisteme doğru şekilde girilip girilmediğini kontrol etmek için e-Nabız üzerinden de bilgi alınabilir. Rapor süreciyle ilgili sorunlar için raporun düzenlendiği sağlık kuruluşu, e-Nabız destek hattı, ALO 170 veya ilgili SGK müdürlüğü ile iletişime geçilebilir.

Yapay zekâ ile yapılabilecek bazı işler: İçerik üretimi ve editörlük. Sohbet botu ve sanal asistan tasarımı. Veri analizi ve raporlama. E-ticaret ve ürün öneri sistemleri. Dil hizmetleri ve çeviri. Eğitim ve danışmanlık. Yaratıcı projeler ve tasarım. Ayrıca, yapay zekâ veri analisti, yapay zekâ eğitmeni, yapay zekâ robotik mühendisi, yapay zekâ iş geliştirme uzmanı, yapay zekâ güvenlik uzmanı, yapay zekâ sağlık danışmanı gibi yeni meslek alanları da ortaya çıkmıştır.

Değişim aralığının yüksek olması, veri setindeki en büyük değer ile en küçük değer arasındaki farkın büyük olduğu anlamına gelir. Ancak, değişim aralığı uç değerlere karşı duyarlıdır ve bu nedenle zayıf bir dağılım ölçüsü olarak kabul edilir. Değişim aralığının ne anlama geldiğine dair daha fazla bilgi almak için bir istatistik uzmanına danışılması önerilir.

Tablolu istatistik, verilerin tablolar ve grafikler kullanılarak düzenlenmesi, özetlenmesi ve analiz edilmesi anlamına gelir. İstatistikte kullanılan bazı tablo türleri: Sıklık dağılımı; Çoklu sayılı özetleme tabloları; İlişki tablosu; Çoklu-yönlü sınıflandırma tabloları. Tablolu istatistikte kullanılan bazı grafikler: Dairesel grafik; Çubuk grafiği; Kutu grafiği; Dal-yaprak grafikleri; Histogram. Betimsel istatistik ve çıkarımsal istatistik olmak üzere iki ana türü vardır.

Risk analizi için gerekli veriler, analizin türüne ve kapsamına göre değişiklik gösterebilir. Ancak, genel olarak risk analizi için gerekli veriler şunlardır: Tehlikelerin belirlenmesi. Risklerin tanımlanması ve analizi. Risk kontrol planı. Denetim ve iyileştirme. Ayrıca, risk analizi için kullanılan bazı özel yöntemler ve bu yöntemler için gerekli veriler şunlardır: Fine-Kinney Metodu: Risk düzeyi, oluşma ihtimali, sıklığı ve etkisine göre değerlendirilir. L Tipi Matris Metodu: Riskin şiddeti ve oluşma olasılığı dikkate alınarak derecelendirme yapılır. Hata Ağacı Analiz Metodu: Riskin ortaya çıkmasına neden olabilecek olaylar belirlenir. Risk analizi sürecinde, ulusal ve uluslararası istatistiksel veriler de kullanılabilir.

Speed Medya, reklamverenlerin pazarlama sorunlarını çözmek ve iletişim yatırımlarının karşılığını maksimum seviyede almalarını sağlamak amacıyla medya planlama ve satın alma hizmetleri sunan bir ajansdır. Ajansın sunduğu bazı hizmetler: Hedef kitle analizi. Kampanya optimizasyonu. Büyük veri analizi. Tüketici analizi. Geleneksel ve yaratıcı medya planlama. Speed Medya, çalışmalarında bilimin dili olan matematiği etkin bir şekilde kullanmaktadır.

Akıllı paketler, farklı alanlarda çeşitli işlevlerle çalışabilir: Dijital paketleme: Yiyecek ve içecek sektöründe, ürünlerin üretimi, dağıtımı, tüketimi ve geri dönüşümü gibi süreçleri izlemek ve yönetmek için dijital teknolojilerden yararlanılır. Mobil iletişim: Akıllı yurt dışı paketleri, kullanıcıların belirli ülkelerde geçerli olan konuşma, mesajlaşma ve internet haklarını otomatik olarak aktif hale getirir. E-ticaret: Akıllı e-ticaret paketleri, çevrimiçi mağazaların yönetimini, pazarlamayı, müşteri hizmetlerini ve satış süreçlerini otomatize eder ve kolaylaştırır. Bazı akıllı paketlerin çalışma prensipleri: Kişiselleştirilmiş alışveriş: Yapay zeka ve makine öğrenimi kullanarak müşteri davranışlarını analiz eder ve kişiye özel ürün önerileri sunar. Otomatik müşteri hizmetleri: Chatbotlar ve otomatik yanıt sistemleri ile 7/24 hızlı ve etkili müşteri desteği sağlar. Dinamik fiyatlandırma: Pazar trendlerine ve ürün talebine göre fiyatları optimize eder.

Yapay zeka (YZ), halkla ilişkiler (PR) için önemlidir çünkü: Verimliliği artırır. Hedef kitle analizini geliştirir. Kriz yönetimini iyileştirir. Yaratıcılığı destekler. Maliyetleri düşürür. Ancak, YZ'nin PR alanında kullanımı, insan unsurunun bazı yönlerini (örneğin, yorumlama ve tahmin yürütme) tam olarak taklit edemeyebilir.

Outlier (aykırı değer) analizi, veri setindeki diğer gözlemlerden kayda değer derecede uzak olan değerlerin tespit edilmesi sürecidir. Aykırı değerler, verilerin dağılımını ve ortalama, medyan gibi temsil eden istatistikleri etkileyebileceği için analizlerin doğruluğunu düşürebilir. Outlier analizinde kullanılan bazı yöntemler: Kutu grafiği (box-plot). Z-skoru. Hampel filtresi. Q-Q grafik tekniği. Histogram. Akış dizisi (run sequence) grafiği.

Klio metrik yaklaşımı, Klio platformunda veri analizi ve izleme için kullanılan metriklerin toplanması ve raporlanması yöntemini ifade eder. Klio, özellikle Dataflow üzerinde çalışan işlerde, varsayılan olarak bazı metrikleri toplar. Bu metrikler arasında: kmsg-read: Olay girişi olarak okunan KlioMessage; kmsg-write: Olay çıkışı olarak yazılan KlioMessage; kmsg-received: Bir transform tarafından alınan KlioMessage (işleme başlamadan önce); kmsg-success: Başarılı bir şekilde işlenen KlioMessage; kmsg-drop-error: İşleme sırasında hata nedeniyle bırakılan KlioMessage. Ayrıca, Klio transformlerinde boru hattı yürütme sırasında özel metrikler de oluşturulabilir.

Google Formlar, SPSS ile uyumludur ve Google Formlardan elde edilen veriler, SPSS'e aktarılabilir. Ancak, Google Formlardaki kategorik değişkenlerin (örneğin, "Evet-Hayır" soruları) SPSS'te kullanılan sürekli değişkenlere (örneğin, 0-1 formatı) otomatik olarak dönüştürülmesi mümkün olmayabilir. Bu tür durumlarda, verilerin manuel olarak dönüştürülmesi gerekebilir.

Zaman serisi analizi ile talep tahmini yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Problem tanımı. 2. Bilgi toplama. 3. Veri keşfi. 4. Model seçimi. 5. Tahmin modelinin kullanımı ve değerlendirilmesi. Zaman serisi analizinde kullanılan bazı talep tahmin yöntemleri: Hareketli ortalamalar yöntemi. Üstel düzeltme yöntemi. Regresyon analizi. Tek değişkenli zaman serisi analizi.

Veri toplama etiketlerinin etkin olmamasının birkaç nedeni olabilir: Google etiketinin yanlış yüklenmesi. Etiket kimliğinin yanlış olması. Ekstra boşluk veya karakterler. Etiket Yöneticisi değişikliklerinin yayınlanmamış olması. Web sitesinin trafik almaması. Bu kontrollerin ardından sorun devam ederse, Google Analytics destek ekibiyle iletişime geçilmesi önerilir.

Nicel ve nitel kartvizit arasındaki fark hakkında bilgi bulunamadı. Ancak, nicel ve nitel kavramlar araştırma, analiz ve değerlendirme süreçlerinde kullanılır. Nicel veriler, sayısal verilere dayanan, ölçülebilir ve genellikle objektif olan özellikleri ifade eder. Nitel veriler ise daha soyut, betimleyici ve genellikle öznel olan özellikleri ifade eder.

CHN kısaltmasının açılımlarından bazıları şunlardır: Çin (ISO 3166-1 alpha-3 ülke kodu); zincir; sertifikalı hemodiyaliz hemşiresi; Christelijke Hogeschool Nederland (Hollanda üniversitesi); toplum sağlığı hemşiresi; City Hospital Nottingham (Nottingham, İngiltere); Canadian Health Network (Kanada sağlık ağı); Coalition on Human Needs (İnsan ihtiyaçları koalisyonu); California Homeschool Network (California ev okulu ağı); carbon, hydrogen, nitrogen (karbon, hidrojen, azot). Ayrıca, CHN farklı bağlamlarda çeşitli anlamlara gelebilen bir kısaltma olup, teknoloji, işletme, eğitim, coğrafya, hükümet, hukuk gibi farklı alanlarda farklı şekillerde yorumlanabilir.

Pi sayısının en iyi örneği, bir dairenin çevresinin çapına oranının her çemberde aynı olması ve bu oranın π (pi) olarak ifade edilmesidir. Pi sayısının bazı kullanım örnekleri: Geometri ve matematik: Çemberin çevresi ve alanının hesaplanmasında kullanılır. Fizik ve mühendislik: Dalga analizi, frekans analizi ve sinyallerin işlenmesinde önemlidir. Astronomi: Gezegen hareketlerini hesaplamada ve büyük astronomik hesaplamalarda kullanılır. İnşaat ve mimarlık: Dairesel yapıların tasarımında kullanılır. Sanat ve estetik: Daireler ve simetriyle ilgili eserlerde estetik ölçümler için pi sayısı kullanılır.

GPT for Excel Word, Microsoft Excel ve Word uygulamalarında yapay zeka (AI) destekli işlevlerin doğrudan kullanılabilmesini sağlar. Bu eklenti ile aşağıdaki işlemler gerçekleştirilebilir: Formül oluşturma ve açıklama: Doğal dil kullanılarak istenen işlem tarif edildiğinde, eklenti gerekli formülü otomatik olarak oluşturur. Veri analizi ve özetleme: Tablolar analiz edilir, özetlenir ve eksik alanlar tamamlanır. Grafik önerisi: Hangi grafiğin uygun olacağı önerilebilir. Veri temizleme ve sınıflandırma: Veri temizliği, ayıklama ve sınıflandırma işlemleri hızlandırılır. Makro (VBA) kodu oluşturma: Kullanıcı açıklamasına göre VBA kodları üretilir. GPT for Excel Word, Excel 2016 ve üstü sürümlerle uyumludur.

Faktör analizinde kaç faktör olması gerektiği, kullanılan yöntem ve kriterlere göre değişiklik gösterebilir. İşte bazı yöntemler ve kriterler: Kaiser Kriteri: Korelasyon matrisinden elde edilmiş özdeğerler içerisinden 1’den büyük olan özdeğer sayısı kadar faktör seçilmesini öngörür. Yamaç Eğim Testi (Cattell Scree Plot): Çizilen grafikte, eğimin kaybolmaya başladığı nokta, uygun faktör sayısı olarak belirlenir. Joliffe Kriteri: 0,7 değerinden yüksek olan özdeğer sayısı kadar faktörün belirlenmesini öngörür. Açıklanan Varyans Kriteri: Kümülatif varyans oranı %67, %75, %80 veya %90 gibi değerlere ulaşana kadar faktör belirlenmesini önerir. Horn Paralel Analizi: Rasgele değişkenler üreterek, mevcut verilerle aynı boyutlara sahip özdeğerleri hesaplar ve bu değerlere göre faktör sayısını belirler. Faktör sayısı, örneklem büyüklüğü, değişken sayısı ve analizin amacı gibi faktörlere de bağlıdır.

Yorum ve analiz arasındaki temel fark, onların edebî metinlerle ve fenomenolojik boyutla olan ilişkilerinde ortaya çıkar. Analiz, edebî bir metni parçalara ayırarak bütünü ve parçalar arasındaki ilişkiyi anlamaya çalışır. Yorum ise metin ile yorumlayıcılar arasındaki ilişkiyi ele alır; bu, ontolojik bir harekettir. Ayrıca, daha genel bir bağlamda, analiz bir konu hakkında veri elde etme sürecini ifade ederken, yorum bu analizleri değerlendirerek doğru kararlar almayı sağlar.

Aralık ve oran ölçekleri, değişkenlerin ölçümünde kullanılan ölçek türleridir. Aralık ölçeği, şu özelliklere sahiptir: Sıfır noktası keyfidir. Veriler arasındaki farklar ölçülebilir. Aritmetik işlemler (toplama ve çıkarma) yapılabilir. Ortalama, medyan ve mod hesaplamaları yapılabilir. Oran ölçeği, aralık ölçeğinin tüm özelliklerine ek olarak şu özelliklere sahiptir: Mutlak sıfır noktası vardır. Veriler arasında hem farklar hem de oranlar hesaplanabilir. Aritmetik işlemler (çarpma ve bölme) yapılabilir. Bazı örnekler: Aralık ölçeği: Sıcaklık ölçümleri (Celsius veya Fahrenheit). Oran ölçeği: Ağırlık, boy, gelir gibi veriler.