VeriAnalizi

Pivot tabloların bazı dezavantajları: Kaynak veriler değiştiğinde otomatik güncelleme eksikliği. Biçimlendirme sınırlamaları. Dilimleyiciler nedeniyle veri kaynağı güncellemesi engeli. Veri türü uyumsuzluğu. Karmaşık formül ve kod gereksinimi.

Kümeleme analizinde iki ana yöntem şunlardır: 1. Hiyerarşik Kümeleme: Birleştirici (agglomerative) ve ayırıcı (divisive) olmak üzere iki grupta incelenir. Birleştirici (agglomerative) kümeleme: Her gözlem başlangıçta ayrı bir küme olarak kabul edilir ve en benzer iki küme birleştirilerek küme sayısı azaltılır. Ayırıcı (divisive) kümeleme: Tüm gözlemleri içeren büyük bir küme ile başlanır ve en farklı gözlemler ayrılarak daha küçük kümeler oluşturulur. 2. Hiyerarşik Olmayan Kümeleme: Küme sayısı önceden biliniyorsa veya araştırmacı anlamlı bir küme sayısına karar verdiyse kullanılır. K-ortalama Tekniği: Araştırmacının belirlediği küme sayısına göre gözlemler, küme merkezleri etrafında gruplandırılır. En Çok Olabilirlik Tekniği: Her gözlem, en büyük olabilirlik değerini sağlayacak şekilde önceden belirlenen kümelere atanır.

Otomatik z skoru tablosunun nasıl kullanılacağına dair bilgi bulunamadı. Ancak, z skoru hesaplamak ve tablodan okumak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Z Skorunun Hesaplanması: ``` Z = (X - μ) / σ ``` Burada: X: İlgi duyulan bireysel veri noktası. μ: Popülasyonun ortalaması (bilinmiyorsa örneklem ortalaması kullanılır). σ: Popülasyonun standart sapması (bilinmiyorsa örneklem standart sapması kullanılır). 2. Z Tablosu Kullanımı. Z skoru hesaplamak ve olasılıkları belirlemek için bilimsel hesap makineleri veya istatistik yazılımları (R, Python, SPSS vb.) kullanılabilir.

Profy ismi, farklı alanlarda faaliyet gösteren iki farklı kurumla ilişkilidir: 1. Profy AI: Bu, öğretmenlere zaman kazandırmak amacıyla yapay zeka destekli bir eğitim asistanıdır. 2. Profy Pty Ltd: Bu kurum, veri analizi ve iş zekası konularında bireylere ve kuruluşlara bilgi ve araçlar sağlamayı hedefler. Profy ayrıca, iPhone için geliştirilen ve kullanıcıların çeşitli hizmetler için yetenekli profesyonellerle bağlantı kurmasını sağlayan bir uygulama olarak da bilinir.

Chartio eğitimi, kullanıcılara veri görselleştirme ve analiz becerilerini geliştirme imkanı sunar. Chartio eğitiminin bazı faydaları: Veri erişimini artırma. İşbirliği ve paylaşım. Özelleştirme. Chartio eğitimi, özellikle veri analizi ve iş zekası alanında kariyer yapmak isteyenler için faydalıdır.

Eksik veri, bir veri setinde belirli gözlemler için değerlerin bulunmaması durumudur. Malûmat kelimesi hakkında bilgi bulunamadı. Eksik veri, veri analizi sürecinde ciddi sorunlara yol açabilir: İstatistiksel analizleri çarpıtabilir. Veri setinin boyutunu küçültebilir ve bu da analizlerde kullanılabilecek değerli bilgilerin kaybolması anlamına gelir. Rastgele değilse, analizlerde yanlılığa neden olabilir.

ADA (Cardano) geçmiş verileri aşağıdaki platformlardan alınabilir: HTX. MEXC. Investing.com. Bu platformlardan geçmiş veriler genellikle ücretsiz olarak indirilebilir ve gerçek zamanlı olarak güncellenir.

Veri analizi için okunabilecek bazı bölümler: Veri Bilimi ve Analitiği Bölümü. Matematik Bölümü. İstatistik Bölümü. Ekonomi Bölümü. Ayrıca, veri analizi için programlama dillerini (Python, R vb.) ve veri analizi araçlarını (SQL, Tableau vb.) öğrenmek de önemlidir.

Scope kelimesi yerine kullanılabilecek bazı alternatifler: Extent; Range; Scope; Orbit; Sweep. Ayrıca, teleskop anlamında kullanıldığında, telescopic finder veya telescopic range ifadeleri de kullanılabilir. Bağlama göre farklı alternatifler de değerlendirilebilir.

İK süreçlerinde yapılan bazı testler şunlardır: Kişilik Envanteri Testi: Çalışanların karakter yapısını ve ayırt edici özelliklerini ortaya çıkarmak için uygulanır. Yetkinlik Envanterleri: Çalışanların pozisyona uygunluğunu değerlendirmek için kullanılır. Durumsal Yargı Testleri: Çalışanların pozisyona uygunluğunu ve karar verme yeteneklerini ölçmek için uygulanır. Bilgi ve Yetenek Testleri: Çalışanların belirli alanlardaki bilgi ve yeteneklerini değerlendirmek için yapılır. IK Darbe Koruma Testi: Elektrikli cihazların dış mekanik darbelere karşı koruma derecesini ölçmek için yapılır. Ayrıca, İK süreçlerinde deneyim, işlevsel patikalar ve çalışanların taleplerinin karşılanması gibi yaklaşımlar da önemli rol oynar.

Teknik yeterlik örnekleri, kişinin çalışma alanına göre değişiklik gösterebilir. İşte bazı örnekler: Genel teknik yeterlikler: Yazma, matematik ve temel bilgisayar becerileri. Takım çalışması, problem çözme ve organizasyon. Sektörel teknik yeterlikler: Konukseverlik sektöründe müşteri hizmetleri, kalite güvencesi ve otel organizasyonu bilgisi. Restoran endüstrisinde yiyecek hazırlama ve güvenlik bilgisi. Mesleğe özgü teknik yeterlikler: Otelcilikte yabancı ziyaretçilerle iletişim kurma ve yerel cazibe merkezleri hakkında bilgi sağlama. Kuaförlükte makas ve tarağı aynı anda hızlı bir şekilde kullanma. Marangozlukta mukavvaları düzgün bir şekilde kesme. Yöneticilik teknik yeterlikleri: Muhasebe, inşaat ve finansman bilgisi. Örgütün yapısı, politikalar ve programlar üzerindeki etki.

ETL veri analizi, birden çok kaynaktan gelen verilerin harmanlanarak büyük ve merkezi bir depoda birleştirme işlemidir. ETL süreci üç ana aşamadan oluşur: 1. Çıkartma (Extract). 2. Dönüştürme (Transform). 3. Yükleme (Load). ETL, ham verileri analiz için uygun bir formata dönüştürerek iş zekası, makine öğrenimi ve veri analizi süreçlerini destekler.

Facebook'un "Tanıyor Olabileceğiniz Kişiler" özelliği, kullanıcıların tanıdıkları veya bağlantıda oldukları kişileri bulmalarına yardımcı olmak için tasarlanmıştır. Bu özellik, aşağıdaki faktörlere dayanarak öneri oluşturur: Ortak arkadaşlar. E-posta kişileri. Konum bilgileri. Grup üyelikleri. Sayfa etkileşimleri. Bu özellik, karşılıklı bir öneri sistemi değildir ve Facebook hesabınızın gizlilik ayarları, listenin görünürlüğünü kontrol etmenize olanak tanır.

SPSS'te toplam puan hesaplamak için "Compute Variable" komutu kullanılabilir. Bunun için şu adımlar izlenir: 1. Menüyü açın: `TRANSFORM` > `COMPUTE VARIABLE`. 2. "Target Variable" kutusuna hesaplanacak yeni değişken için bir isim girin. 3. "Numeric Expression" kutusuna hesaplama denklemini yazın. Ayrıca, "COUNT VALUES WITH CASES" menüsü kullanılarak belirli sorulara verilen "evet" yanıtlarının sayısı da hesaplanabilir. Bunun için: 1. `TRANSFORM` > `COUNT VALUES WITH CASES` yolunu izleyin. 2. Sol taraftaki değişken listesinden uygun olanları "Numeric Variables" kutusuna taşıyın. 3. Oluşturulan yeni değişken için bir isim girin. 4. "Define Values" tuşuna tıklayarak sayılacak değerleri belirleyin. Daha detaylı bilgi ve örnekler için SPSS kullanım kılavuzlarına başvurulması önerilir.

Regresyon analizinde konu anlatımı için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Temel Kavramlar: Bağımlı ve bağımsız değişkenler. Basit ve çoklu regresyon. 2. Regresyon Denklemi: Tek doğrusal regresyon. Çoklu doğrusal regresyon. 3. Değişken Ekleme Yöntemleri: Enter, forward selection, backward selection ve stepwise selection yöntemleri. 4. Sayıltılar ve Örneklem Büyüklüğü: Doğrusallık, normal dağılım, sıfır olmayan varyans gibi sayıltılar. 5. Örnek Uygulama: Verilerin toplanması ve analizi. Regresyon analizinde konu anlatımı için ayrıca "acikders.ankara.edu.tr" ve "mustafaserdarkonca.medium.com" sitelerindeki kaynaklar da faydalı olabilir.

ENAGrup enflasyon verilerinin güvenilirliği konusunda farklı görüşler bulunmaktadır. Bazı ekonomi uzmanları ve analistler, ENAG’ın hesaplamalarının daha şeffaf ve objektif olduğunu savunmakta ve verilerinin resmi verilere göre daha gerçekçi olabileceğini iddia etmektedir. Bazı ekonomistler ve yetkililer ise ENAG’ın kullandığı yöntemlerin ve veri kaynaklarının resmi kurumlarınki kadar kapsamlı ve titiz olmadığını iddia etmektedir. Sonuç olarak, ENAG’ın verileri konusunda dikkatli olunması ve farklı kaynaklardan gelen verilerin karşılaştırılması önerilmektedir.

"Adjust" kelimesi, İngilizce'de hem "ayarlamak" hem de "uyum sağlamak" anlamlarında kullanılır. Kullanım örnekleri: Ayarlamak: "You can adjust the heat using this switch here" (Bu anahtarı kullanarak ısıyı ayarlayabilirsiniz). Uyum sağlamak: "They found it hard adjusting to life in a new country" (Yeni bir ülkede hayata uyum sağlamakta zorlandılar). Bazı "adjust" kullanım kalıpları: Adjust to (something): "She soon adjusted herself to village life" (Kısa sürede köy hayatına alıştı). Adjust (oneself or something) to (something): "However, I simply have to adjust to toeing the presidency's line" (Bununla birlikte, başkanlığın çizgisine ayak uydurmak zorundayım). Adjust something to something: "Adjust something to something" (Bir şeyi bir şeye göre uyarlamak, düzeltmek). Not: "Adjust" kelimesinin tam kullanımı, cümledeki diğer unsurlara ve bağlama göre değişebilir.

Akıllı enerji yönetim sistemi, enerji tüketimini optimize etmek için çeşitli teknolojiler ve bileşenler kullanır: Sensörler ve veri toplama cihazları. Merkezi kontrol birimi ve yazılım. Yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmaları. Aktüatörler ve akıllı cihazlar. Kullanıcı arayüzü. Bu sistem, enerji tüketimini gerçek zamanlı olarak izleyerek gereksiz harcamaları önler ve maliyet tasarrufu sağlar.

ArcGIS'te sınıflandırma yapmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: Denetimli sınıflandırma. Manuel sınıflandırma. Standart sınıflandırma şemaları. ArcGIS'te sınıflandırma yapmak için "Image Classification Wizard" veya "Geostatistical Analyst" gibi araçlar kullanılabilir. Sınıflandırma yöntemi seçimi, haritalanan değişkenin özelliklerine ve anlatılmak istenen hikayeye bağlıdır.

Çubuk grafikte bulunan veriler: Açılış fiyatı. En yüksek fiyat. En düşük fiyat. Kapanış fiyatı. Ayrıca, bazı çubuk grafik türlerinde açılış fiyatı yer almaz ve bu grafikler "HLC (Yüksek, Düşük, Kapanış) Çubuk Grafik" olarak adlandırılır. Çubuk grafik, bu verilerin yanı sıra, belirli bir zaman dilimindeki fiyat aralığını da gösterir; çubuğun boyu, en yüksek ve en düşük fiyat seviyelerini temsil eder.