VeriAnalizi

En çok tekrar eden sayıyı bulmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: Excel'de ENÇOK_OLAN fonksiyonu. Eğersay formülü. Ayrıca, bir veri grubu içinde art arda sıralanmış sayıların arasındaki en fazla tekrar eden sayı ve tekrar ediliş miktarı ele alınarak da mod (tepe değer) bulunabilir. Örnek: Bir sınıfın sınav notları 60, 75, 25, 60, 70, 25, 60, 20, 60 ise, en çok tekrar eden sayı 60'tır ve frekansı 4'tür. Daha karmaşık veri setlerinde doğru sonuçlar elde etmek için bir uzmana danışılması önerilir.

Teorik zenginleştirme ifadesi, belgelerde doğrudan yer almamaktadır. Ancak, zenginleştirme kavramı iki farklı bağlamda ele alınabilir: 1. Nükleer yakıt zenginleştirme: Uranyum-235 izotopunun, santral yakıtı olarak kullanılabilecek seviyeye (genellikle %3-%5) ulaşması için zenginleştirilmesi işlemidir. 2. Cevher zenginleştirme: Bir tuvenan cevheri oluşturan kıymetli ve kıymetsiz minerallerin birbirinden ayrılması işlemidir. Teorik zenginleştirme hakkında spesifik bir bilgi bulunamamıştır.

Destek vektör makineleri (DVM), çeşitli alanlarda kullanılmaktadır: Biyoinformatik: Gen ekspresyon verilerinin sınıflandırılması ve proteinlerin sınıflandırılması. Finans: Kredi riskinin değerlendirilmesi, dolandırıcılık tespiti ve borsa verilerinin analiziyle gelecekteki trendlerin tahmini. Pazarlama: Müşteri segmentasyonu ve davranış tahmini. Görüntü işleme: Yüz tanıma ve nesne tespiti. Metin sınıflandırma: Spam tespiti ve duygu analizi. Ayrıca, DVM'ler, yüksek boyutlu verilere sahip problemlerde ve özelliklerin iyi tanımlandığı yapılandırılmış veri türlerinde etkili performans gösterir.

Belirtke tablosu, bir eğitim programının hedeflerini, hedef davranışlarını ve program içeriğini iki boyutlu bir diyagramda göstererek şu işlevlere yarar: Dersin kapsamını özetleme. Öğrenme etkinliklerini planlama. Ünitelerin önemini belirleme. Soru sayısını belirleme. Ölçüm araçlarının geçerliliğini sağlama.

Varyans hatasını düzeltmek için kullanılabilecek bazı yöntemler: Ağırlıklı en küçük kareler yöntemi: Bu yöntemde gözlemlere, en küçük kareler tekniğinde olduğu gibi sabit ağırlıklar yerine farklı ağırlıklar atanır. Verinin logaritmik dönüşümü: Birçok veri seti için değişen varyans problemini ortadan kaldırabilir. Genelleştirilmiş EKK (GEKK) yöntemi: Hata terimi varyans-kovaryans matrisinin bilinmesini gerektirir. Goldfeld-Quandt testi: Hata terimi varyansındaki değişikliklerin açıklayıcı değişkenlerle ilişkili olduğu durumlarda uygulanabilir. Değişen varyans sorununun formu bilinmediğinde veya tahmin edilemediğinde White standart hatalar kullanılabilir. Yöntem seçimi, sorunun şekline ve kullanılan modele bağlı olarak değişiklik gösterebilir.

Çok değişkenli regresyon analizi, iki veya daha fazla bağımsız değişkenin, bir bağımlı değişkeni tahmin ettiği durumları inceleyen bir istatistiksel yöntemdir. Bu analizde: Bağımlı değişken (Y) sürekli bir değişken olarak gösterilir. Bağımsız değişkenler (X1, X2, X3...) ise sürekli veya nominal olabilir. Çok değişkenli regresyon analizinin amacı, elde edilen regresyon denklemi yardımıyla tahminde bulunmak ve hangi bağımsız değişkenlerin modele daha fazla katkı yaptığını belirlemektir.

Excel, verileri düzenlemek, hesaplamak ve analiz etmek için kullanılan bir elektronik tablo programıdır. Excel'in bazı kullanım alanları: Sayısal veri işleme. Grafik oluşturma. Liste oluşturma ve düzenleme. Veri sıralama ve filtreleme. Makrolar ve otomasyon. Dış kaynaklardan veri çekme. Excel, iş yaşamının her alanında ve günlük işlerde sıklıkla kullanılmaktadır.

DEX'te (merkeziyetsiz borsa) izlenen veriler şunları içerir: İşlem çiftleri ve hacimleri. Likidite ve piyasa değeri. Fiyat değişiklikleri. Token sahipleri. Güvenlik taramaları. Bu veriler, kullanıcıların piyasa trendlerini, likidite modellerini ve işlem hacimlerini analiz etmelerine olanak tanıyarak bilinçli kararlar almalarını sağlar.

Derinlemesine araştırmada veri analizi, aşağıdaki adımları içerir: 1. Amaçların Belirlenmesi: Analizin kapsamı, nedeni, ölçme tekniği ve hedeflenen sonuç belirlenir. 2. Soruların Belirlenmesi: Analizin amacına yönelik sorular sorulur. 3. Veri Toplama: Doğrulanmış kaynaklardan, verilerin toplanma tarihi ve kaynağına dikkat edilerek veri toplanır. 4. Veri İşleme ve Temizleme: Veriler işlenip organize edilir, hatalı bilgiler arındırılır. 5. Veri Modelleme: Veriler modellenir, fazlalık bilgiler elimine edilir. 6. Analiz ve Yorumlama: Veriler, istatistiksel analiz, tematik analiz, içerik analizi gibi yöntemlerle analiz edilir ve sonuçlar yorumlanır. 7. Görselleştirme: Veriler, grafiksel olarak görselleştirilir. Derinlemesine araştırmalarda genellikle tematik analiz, içerik analizi, söylem analizi ve anlatı analizi gibi nitel veri analizi yöntemleri kullanılır.

Rüyaların yapay zeka ile yorumlanmasının birkaç nedeni vardır: Bilimsel analiz: Yapay zeka, rüya içeriklerini analiz ederek bireylerin duygusal durumlarını daha iyi anlamaya yardımcı olabilir. Kişiselleştirilmiş terapiler: Rüya analizi, özellikle travma sonrası stres bozukluğu gibi psikolojik rahatsızlıkların tedavisinde kullanılabilir. Rüya günlüklerinin analizi: Yapay zeka, rüya günlüklerindeki temalar ve kalıpları analiz ederek, psikologların "aykırı" rüyaları hızlı bir şekilde belirlemelerine yardımcı olabilir. Uyanık yaşamın iyileştirilmesi: Rüya analizlerinin, uyanık yaşamın kalitesini artırabileceği düşünülmektedir. Ancak, yapay zeka ile rüya yorumlarının mutlak bir geçerliliği yoktur; çünkü rüyalar kültürel kodlar, bireysel geçmişler ve kişisel travmalarla örülüdür.

Değişim aralığı (range), bir veri setinde yer alan en büyük gözlem değeri ile en küçük gözlem değeri arasındaki fark olarak hesaplanır. Varyans ise, bir veri setindeki her bir gözlemin aritmetik ortalamadan sapmalarının kareler toplamının gözlem sayısına bölünmesiyle elde edilir. Değişim aralığı (Xmax - Xmin) formülü ile hesaplanır: Xmax = Serideki en büyük değer. Xmin = Serideki en küçük değer. Varyans hesaplamak için: 1. Örneklemin ortalaması hesaplanır. 2. Her veri değeri için, ortalamadan o veri değeri çıkarılır ve karesi alınır (karesi alınmış fark). 3. Bu karesi alınmış farkların ortalaması bulunur. Varyans, daima kare biriminde ölçülür.

Atatürk Üniversitesi, SPSS sertifikası vermemektedir. Ancak, SPSS eğitimi ve veri analiz hizmetleri sunmaktadır. SPSS eğitimi almak isteyen kişiler için çevrimiçi sertifika programları da bulunmaktadır, örneğin akademiksertifika.com üzerinden SPSS eğitimi ve sertifika programı alınabilir.

En hızlı servis tahmini hakkında bilgi bulunamadı. Ancak, genel olarak servis tahmini için kullanılan bazı yöntemler şunlardır: Makine Öğrenmesi Yöntemleri: Örneğin, mobil servis deneyimi tahmininde, kullanıcıların mobil cihazlarından yaptıkları hız testlerinden elde edilen veriler kullanılarak sınıflandırma modelleri oluşturulabilir. Yapay Zeka Destekli Tahmin Modelleri: Dynamics 365 Customer Service gibi platformlarda, geçmiş servis talebi verilerine dayanarak servis talebi hacimlerini tahmin eden yapay zeka destekli tahmin modelleri kullanılabilir.

Ankara Büyükşehir Belediyesi Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) Şube Müdürlüğü'nün bazı görevleri şunlardır: Veri entegrasyonu: Kurumun sahip olduğu taşınmazlar, altyapı varlıkları, tesisler, abone varlıkları ve çalışmalar için ihtiyaç duyulan dış verileri (imar, ulaşım, diğer altyapı kurum ve kuruluşlarına ait coğrafi veriler, harita altlıkları vb.) coğrafi bilgi sistemlerine işlemek. Teknolojik güncelleme: Gelişen teknolojiyi takip ederek mevcut coğrafi bilgi sisteminin güncel teknolojilerle uyumlu kalmasını sağlamak. Uygulama geliştirme: CBS kapsamında uygulama yazılımlarını geliştirmek ve E-Belediye Bakanlık Bulut Kent Bilgi Sistemi uygulamalarının geliştirilmesine, işletilmesine, bakımına, yaygınlaştırılmasına ve yönetimine ilişkin iş ve işlemleri yapmak. Analiz ve işbirliği: Görev alanına ilişkin konularda resmi ve özel kurum ve kuruluşlarca üretilen verilerin analiz edilmesi için çalışmalar yapmak ve ulusal ve uluslararası kurum ve kuruluşlarca gerçekleştirilen çalışmalarda ülkemizi temsil etmek.

Kusto kelimesi iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. Kusto (Jacques-Yves Cousteau), Fransız okyanus uzmanı ve kaşiftir. 2. KQL (Kusto Query Language), Microsoft'un bulut platformlarında kullanılan sorgu dilidir.

Excel'de en çok kullanılan özelliklerden bazıları şunlardır: Formüller ve işlevler. Koşullu ifadeler ve işlemler. Veri sıralama ve filtreleme. Pivot tablolar. Grafikler.

Google raporlama aracı, Google Analytics olarak bilinir. Google Analytics, web siteleri ve uygulamalardan veri toplayarak trafik izleme, veri inceleme, kullanıcı analizi gibi özellikler sunan ücretsiz bir analiz aracıdır. Bu araç, iki tür rapor sunar: Genel bakış raporları. Ayrıntı raporları. Google Analytics'in sunduğu bazı raporlama seçenekleri şunlardır: Gerçek zamanlı raporlama. Kitlesel raporlama. Edinimsel raporlama. Davranışsal raporlama. Dönüşümsel raporlama.

CBS (Coğrafi Bilgi Sistemleri) dersi, coğrafi verilerin toplanması, depolanması, işlenmesi, analizi ve haritalandırılması için kullanılan teknolojileri öğretir. Bu ders sayesinde öğrenciler, aşağıdaki konularda bilgi ve beceri kazanırlar: Coğrafi veri toplama yöntemleri. CBS yazılımları. Uzaktan algılama teknikleri. GPS teknolojileri. Veri tabanı yönetimi. Harita tasarımı. Coğrafi veri analizi ve veri madenciliği. CBS uygulamaları. CBS dersi mezunları, belediyeler, kamu kurumları, özel sektör, araştırma kurumları ve coğrafi bilgi sistemleri firmalarında istihdam edilebilirler.

Değişim aralığı (ranj), bir veri setinde yer alan en büyük gözlem değeri ile en küçük gözlem değeri arasındaki fark olarak tanımlanır. Değişim aralığı, şu şekilde hesaplanır: DA = En büyük değer - En küçük değer. R = Xmax - Xmin (literatürdeki gösterimi). Değişim aralığı, veri setindeki değerlerin birbirinden ne kadar uzak veya yakın olduğunu gösterir.

K-Nearest Neighbors (KNN) algoritması, sınıflandırma ve regresyon görevleri için kullanılan denetimli bir makine öğrenme algoritmasıdır. KNN'nin kullanım alanlarından bazıları: Tavsiye sistemleri. Temel görüntü sınıflandırması. Anomali tespiti. Sağlık hizmetleri. KNN'nin basitliği, yorumlanabilirliğin önemsendiği çeşitli uygulamalarda kendini gösterir.