VeriAnalizi

Web sitelerinden veri çekmek için kullanılabilecek bazı programlar ve araçlar: Selenium: JavaScript ile oluşturulmuş dinamik web sayfalarındaki verileri çekmek için kullanılır. JSoup: Java tabanlı bir HTML parse kütüphanesidir, statik sayfalardan veri çekmek için idealdir. BeautifulSoup: Python ile web kazıma işlemleri için kullanılır. Scrapy: Büyük ölçekli veri çekme projeleri için geliştirilmiş, Python tabanlı bir web scraping çerçevesidir. API (Application Programming Interface): Web sitelerinin sağladığı protokol ve yapı içinde veriye erişim sağlar. Tarayıcı Eklentileri: Kullanıcı etkileşimini taklit ederek veri çeker, oturum açma gibi engellere takılmaz. Excel Web Bağlayıcısı: Web sitelerine bağlanıp verileri Excel'e aktarmaya olanak tanır. Ayrıca, Octoparse, ParseHub ve Puppeteer gibi araçlar da web scraping için kullanılabilir.

Excel'de satış tablosu oluşturmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Veri organizasyonu. 2. Formüller ve fonksiyonlar. 3. Pivot tablolar. 4. Grafikler ve görselleştirme. 5. Veri doğrulama araçları. 6. Koşullu biçimlendirme. 7. Makrolar ve otomasyon. 8. Düzenli güncellemeler ve bakım. Excel'de satış tablosu oluşturma hakkında daha fazla bilgi için Ömer BAĞCI'nın "Excel'de Satış Tablosu Oluşturmak" başlıklı blog yazısına veya vidoport.com'daki "Excel'de Satış Farkı Bulma ve Tablo Oluşturma" başlıklı yazıya başvurulabilir.

K-Prototype algoritması, karma veri kümeleri için kullanılır; yani hem sayısal hem de kategorik değişkenler içeren veri kümelerinde kümeleme yapmak için uygundur. Bu algoritma, K-Means ve K-Modes kümeleme yöntemlerinin bir birleşimi olarak geliştirilmiştir.

İklim analizi için kullanılan bazı veriler: Uzaktan algılanan gözlemler: Uydu ve radar verileri. Vekil kayıtlar: Ağaç halkaları, mercan kayıtları, buz ve tortu çekirdekleri. Yüzey hava sıcaklıkları: Kara üzerindeki yüzey hava sıcaklıkları ve deniz yüzeyi sıcaklıkları. Akış ölçer verileri: Nehirlerin derinliği ve akış hızları. İklim modelleri: Büyük miktarda veri, temel fiziksel yasalar ve istatistiksel metodolojiler kullanılarak oluşturulan modeller. Ayrıca, deniz seviyesindeki artış, kıyı deniz sıcaklıkları, gelecekteki sel baskınları ve kasırga hasarları gibi konuları analiz etmek için özel veri setleri de kullanılır.

ABCD Yazılım, farklı alanlarda çeşitli hizmetler sunmaktadır: IT Danışmanlığı. Özel Yazılım ve Uygulama Geliştirme. Destek ve Bakım Hizmetleri. Ayrıca, ABCD App Builder for Citizen Developers adında, kullanıcıların uygulama oluşturmasına olanak tanıyan, düşük kodlu ve sürükle-bırak tabanlı bir platform da bulunmaktadır. Bunun yanı sıra, ABCD YAZILIM DANIŞMANLIK VE TİCARET A.Ş. adında, İstanbul'da kayıtlı bir şirket de bulunmaktadır. Son olarak, ABCD kısaltmasının, kütüphaneler için açık kaynaklı bir otomasyon yazılımı olan Automatisación de Bibliotécas y Centros de Documentación anlamına geldiği de bilinmektedir.

"ECTKN" kısaltmasının ne anlama geldiği ve ne iş yaptığı hakkında bilgi bulunamadı. Ancak, elektronik ticaret (e-ticaret) ve yönetimi bölümü mezunları, dijital ticaret, e-ticaret yönetimi, dijital pazarlama ve işletme yönetimi konularında uzmanlaşmış bireylerdir. Bu mezunlar, çeşitli sektörlerde ve farklı rollerde çalışabilirler: E-ticaret yöneticisi: Online mağazaların operasyonlarını yönetir. Dijital pazarlama uzmanı: E-ticaret platformları için reklam kampanyaları yürütür. Web analisti: E-ticaret sitelerinin performansını analiz eder. Tedarik zinciri koordinatörü: E-ticaret ürünlerinin lojistiğini organize eder. Müşteri deneyimi uzmanı: Online alışveriş süreçlerini optimize eder. Ayrıca, kendi işlerini kurarak da e-ticaret, dijital pazarlama ve işletme yönetimi konularında danışmanlık hizmetleri verebilirler.

T-testinde, aşağıdaki durumlardan en az biri sağlanmadığında parametrik olmayan testler kullanılır: Normal dağılım: Verilerin normal dağılım göstermesi gerekir. Denek sayısı: Örneklem sayısının 30 veya daha fazla olması gerekir. Ölçek türü: Verilerin aralıklı veya oranlı ölçekle toplanmış olması gerekir. Parametrik testlerin varsayımlarının sağlanmadığı durumlarda kullanılabilen bazı parametrik olmayan testler: Mann-Whitney U Testi: Bağımsız iki örneklem t testinin karşılığıdır. Wilcoxon İşaretli Sıra Testi: Bağımlı iki örneklem t testinin karşılığıdır. Kruskal-Wallis Testi: ANOVA testinin karşılığıdır.

Aracılık analizinde kullanılan modeller arasında Baron ve Kenny'nin nedensel adımlar yaklaşımı ve Preacher ve Hayes'in bootstrap tekniğine dayanan yeni yaklaşımı bulunmaktadır. Baron ve Kenny Yöntemi: Bu yöntem, dört regresyon modeline dayanır ve a, b ve c yollarının test edilmesini içerir. Preacher ve Hayes'in Yaklaşımı: Bu yöntem, bootstrapping testine dayanır ve dolaylı etki, doğrudan etki ve toplam etki değerlerinin istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını test eder. Son yıllarda, bootstrap tekniğine dayanan yeni yaklaşımın daha geçerli ve güvenilir sonuçlar verdiği kabul edilmektedir.

Alt ve üst çeyrekler, ortancadan şu şekilde bulunabilir: 1. Medyan (Ortanca) Bulunması: Veriler küçükten büyüğe doğru sıralanır ve ortadaki değer medyan olarak belirlenir. 2. Alt Çeyreğin (Q1) Bulunması: Medyanın altındaki değerlerin ortasındaki değer, alt çeyrek olarak belirlenir. 3. Üst Çeyreğin (Q3) Bulunması: Medyanın üstündeki değerlerin ortasındaki değer, üst çeyrek olarak belirlenir. Örnek: 1, 3, 4, 6, 7, 7, 8, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 20 veri grubunda: Medyan (ortanca) 7'dir. Alt çeyrek (Q1) = 6'dır. Üst çeyrek (Q3) = 13'tür. Çeyrekler Açıklığı: Üst çeyrek (Q3) - Alt çeyrek (Q1) = 13 - 6 = 7 olur.

Excel'de canlı maç sonuçları oluşturmak için aşağıdaki kaynaklar kullanılabilir: YouTube. ExcelDepo. Kolay Excel.

İki veri seti arasındaki farkı hesaplamak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: Sayısal farklar için formül: İki sayısal değer arasındaki farkı bulmak için basit bir çıkarma işlemi kullanılabilir. Metinsel farklar için formül: İki metin değeri arasındaki farkları bulmak için `=EĞER(A1=B1, "Aynı", "Farklı")` formülü kullanılabilir. Gelişmiş formüller: VLOOKUP, MATCH ve INDEX fonksiyonları, büyük veri tablolarında farkları bulmak ve karşılaştırmak için kullanılabilir. İstatistiksel karşılaştırma: Her veri setinin ortalamasını ve standart sapmasını hesaplayarak yaklaşık olarak “merkezi” değerin nerede olduğunu ve her veri setinde değerlerin dağılımının nasıl olduğunu anlamak mümkündür. Ayrıca, Power Query gibi araçlar da yüzlerce veya binlerce satırlık verilerle çalışırken farklılıkları veya eşleşmeleri filtrelemek için kullanılabilir. Veri analizi için kullanılan yöntemler, veri büyüklüğüne ve hedefinize bağlı olarak değişebilir.

SVD kısaltması farklı alanlarda farklı anlamlara gelebilir. İşte bazıları: SVD Keskin Nişancı Tüfeği: Sovyetler Birliği yapımı, yarı otomatik, uzun menzilli bir silahtır. Tekil Değer Ayrıştırma (SVD): Doğal dil işleme (NLP) bağlamında, bir belge koleksiyonundaki soyut konuları bulmak için kullanılan bir matris çarpanlara ayırma tekniğidir. Manken hakkında bilgi bulunamadı.

CBS (Coğrafi Bilgi Sistemleri) görüntü servisleri arasında şunlar bulunmaktadır: Türkiye Ulusal Coğrafi Bilgi Sistemi (TUCBS). Uzaktan Algılama Hizmetleri. CBS görüntü servislerine erişim için aşağıdaki kaynaklar kullanılabilir: cbs.csb.gov.tr. bilisim.turksat.com.tr.

Elasticsearch, büyük veri analizi ve hızlı metin tabanlı arama ihtiyaçlarını karşılayan bir arama motorudur. Başlıca kullanım alanları: E-ticaret platformları. Log yönetim sistemleri. İçerik yönetim sistemleri. Veri analitiği ve raporlama. Elasticsearch'ün diğer faydaları arasında dağıtılmış ve ölçeklenebilir yapı, gerçek zamanlı veri analizi, veri güvenliği, yüksek performans ve kolay entegrasyon yer alır.

Veri analizi ve veri manipülasyonu arasındaki temel farklar şunlardır: Veri Analizi: Belirli bir veri setini bileşen parçalarına ayırma ve her birini ayrı ayrı analiz etme sürecidir. Verilerin temizlenmesi, modellenmesi, sorgulanması ve işlenmesi aşamalarını içerir. İstatistiksel yöntemler ve görselleştirme teknikleri kullanılarak verilerin içindeki anlamlı bilgiler çıkarılır. Veri Manipülasyonu: Ham veri setlerini temizleme, dönüştürme ve biçimlendirme işlemlerini kapsar. Veri setlerindeki eksik veya yanlış verileri ele alma, sütunları yeniden adlandırma, veri türlerini dönüştürme gibi adımları içerir. Pandas gibi kütüphaneler kullanılarak veriler daha uygun bir hale getirilir. Veri manipülasyonu, veri analizinin bir parçası olarak kabul edilir ve verilerin analiz için hazır hale getirilmesini sağlar.

Sütun grafiğinde sorulabilecek bazı soru örnekleri: Karşılaştırma soruları: "Bünyamin 2015 ve 2016 yıllarında toplam kaç TL zekat vermiştir?". Değişim miktarı soruları: "Ömer Salı günü Cuma gününe göre kaç kilometre daha az koşmuştur?". Toplam miktar soruları: "Son dört günde kaç litre süt sağılmıştır?". Fark soruları: "Elif'in notu, Hacer'in notundan ne kadar fazladır?". Zaman içindeki değişim soruları: "Demirci Eylül ayında, Temmuz ayına göre kaç ton daha az demir satmıştır?".

Hayır, değişim katsayısı ve değişim aralığı aynı şey değildir. Değişim aralığı (range), bir veri setinde en büyük gözlem değeri ile en küçük gözlem değeri arasındaki farktır. Değişim katsayısı (coefficient of variation) ise, bir değişkenin standart sapmasının ortalamasına oranıdır ve yüzde olarak ifade edilir.

Yıllık küresel sıcaklık değişimi, kara ve deniz sıcaklık verilerinin birleştirilmesiyle hesaplanır. Bu süreçte kullanılan bazı yöntemler şunlardır: HadCRUT: İngiltere Ulusal Meteoroloji Merkezi (Met Office) ve East Anglia Üniversitesi tarafından elde edilen veriler. NASA GLISS: NASA Goddard Uzay Araştırmaları Merkezi tarafından elde edilen veriler. NOAA NCDC: ABD Ulusal Okyanus ve Atmosfer Kurumu tarafından elde edilen veriler. Yerin yüzeyi, 5° enlem-5° boylam veya 2° enlem-2° boylam ölçülerinde kareler şeklinde bölümlere ayrılır ve her bir alanın sıcaklığı, üzerindeki istasyonlardan elde edilen verilerin ortalamasına göre belirlenir. Veri ve ölçüm istasyonlarının sayısının az olduğu bölgelerde (örneğin Kutup bölgeleri ve çöller), farklı yöntemler uygulanır: HadCRUT yönteminde bu bölgeler hesaplamalara dahil edilmez. NASA GISS ve NOAA NCDC yöntemlerinde ise istatistiksel hesaplamalar yoluyla boşluklar doldurulur.

SEO için API kullanımı, çeşitli araçlar ve platformlar aracılığıyla gerçekleştirilebilir: SEOptimer API: Bu API, web sitelerinin toplu olarak denetlenmesini sağlar ve potansiyel müşteri oluşturma, satış süreçleri ile entegrasyon, sorunları veya değişiklikleri izleme gibi işlevlere olanak tanır. Google Dizine Ekleme API'si: Site sahiplerinin, iş ilanı veya canlı yayın gibi sayfaların eklendiğini veya kaldırıldığını Google'a bildirerek sayfaların yeniden taranmasını planlamasını sağlar. Google API'leri: Google Ads ve Analytics gibi platformlardan veri entegrasyonu yaparak SEO yazılımlarının geliştirilmesine olanak tanır. API kullanımı genellikle şu adımları içerir: 1. API'yi etkinleştirme ve ön koşulları yerine getirme. 2. Onay ve kota başvurusu yapma. 3. API ile etkileşim kurma: Veri alma (GET), veri gönderme (POST), veri güncelleme (PUT) ve veri silme (DELETE) gibi yöntemler. Birçok API, kullanım için bir API anahtarı gerektirir ve bu anahtar, API'nin nasıl kullanılacağını belirten bir belge ile birlikte sağlanır.

Lineer regresyon analizi, bağımsız değişkenler (girdi, X) ile bağımlı değişken (çıktı, y) arasındaki ilişkiyi inceleyerek en uygun doğrusal çizgiyi belirleyen bir regresyon modeli algoritmasıdır. Temel özellikleri: Basit doğrusal regresyon ve çoklu doğrusal regresyon olarak iki türü bulunur. Değişkenlerin ikisi de sürekli veri tipinde olmalıdır. Bağımsız ve bağımlı değişkenler arasında doğrusal bir ilişki olduğunu varsayar. Kullanım alanları: Tahmin: Satış ve pazarlama gibi alanlarda tahminlerin yapılmasında kullanılır. Trend analizi: Hisse senedi piyasasında gelecekteki eğilimlerin tahmin edilmesinde kullanılır.