VeriAnalizi

Toplamsal ağırlık yöntemi, alternatiflerin tüm ölçütlere göre performans değerlerinin ağırlıklı toplamını elde etmek için kullanılır. Bu yöntem şu adımlarla uygulanır: 1. Karar matrisinin oluşturulması. 2. Karar matrisinin normalizasyonu. 3. Ağırlıkların belirlenmesi. 4. Alternatiflerin skorlanması. 5. Alternatiflerin sıralanması. Bu yöntem, özellikle tek boyutlu karar verme problemlerinde kullanılır.

NVivo yazılımının bazı çıktıları: Temalar ve desenler: Yazılım, verilerdeki temaları ve desenleri analiz ederek kullanıcıya sunar. Otomatik kodlama: Yapay zeka destekli kodlama ile belirli temalar otomatik olarak ayrılabilir. Görselleştirmeler: Kelime bulutları, kavramsal haritalar ve matris kodlama tabloları gibi çeşitli görsel temsiller oluşturulabilir. Sorgular: Veriler içinde belirli temalar veya örüntüler arasında arama yapılabilir. İlişkiler: Kodlar, notlar, vakalar ve kaynaklar arasında ilişkiler kurulabilir. Notlar: Gözlemler, fikirler ve hatırlatmalar için çeşitli not alma yöntemleri sunar. İşbirliği: Bulut tabanlı işbirliği özellikleri ile birden fazla kullanıcı aynı proje üzerinde gerçek zamanlı olarak çalışabilir.

Şirketlerin takip ettiği bazı veri türleri: Kullanıcı verileri: demografik bilgiler (yaş, cinsiyet); web sitesi kullanım etkileşimleri; satın alma geçmişi ve davranışsal veriler; tutumsal veriler (kullanıcının hizmetten tatmin olma durumu). Finansal veriler: gelir tablosu ve bilanço bilgileri; finansal oranlar (devir hızı, kaldıraç, piyasa değeri, kârlılık); şirketin öz sermaye ve ciro artışı. Sektör ve ekonomik veriler: sektöre olan talep, arz ve rekabet ortamı; hükümet politikaları ve global ekonominin durumu. Şirketler, bu verileri analiz ederek pazar trendlerini anlar, müşteri profillerini daha iyi tanır ve pazarlama stratejileri oluşturur.

Difference in Differences (DiD) yöntemi, tedavi grubunun bir müdahaleye verdiği tepkiyi kontrol grubuyla karşılaştırarak tedavi etkisini tahmin etmek için kullanılır. DiD yönteminin kullanım nedenleri: Nedensel etki tahmini. Dış faktörlerin kontrolü. Geniş veri yelpazesine uygunluk. Ancak, DiD yönteminin doğru sonuçlar vermesi için "paralel trendler" gibi bazı varsayımların geçerli olması gerekir.

Nominal (sınıflama) ölçek, değişkenleri belirli bir özelliğe göre sınıflandırmak, gruplandırmak ve bu özelliğe göre adlandırmak için kullanılan bir ölçek türüdür. Özellikler: Veriler arasında sayısal bir üstünlük ilişkisi kurulamaz. Semboller, sayısal değer taşımaz. Mutlak bir sıfır noktası yoktur. Frekans ve mod gibi analizler kullanılabilir. Örnekler: Cinsiyet: 1 = Kadın, 2 = Erkek. Medeni durum: 0 = Bekar, 1 = Evli, 3 = Boşanmış. Göz rengi, doğum yeri, meslek, din gibi niteliksel değişkenler.

Nicel veri analizi desenleri, deneysel desenler ve deneysel olmayan desenler olarak ikiye ayrılır. Deneysel desenler: Zayıf deneysel: Seçkisiz atamanın olmadığı tek grup desenler ile seçkisiz atama ve eşleştirmenin olmadığı karşılaştırmalı grup desenlerinden oluşur. Yarı deneysel: Deney ve kontrol gruplarının seçimi ön ölçümler ve ölçütlere göre yapılır. Tam deneysel: Deney ve kontrol gruplarının seçimi tesadüfi yöntemlere göre yapılır. Tek denekli: Araştırmaya uygun olan bir veya birkaç kişi ile çalışma yapılır. Deneysel olmayan desenler: Betimsel desen: Karakterize edilmiş kişiler veya gruplar sayısal olarak tanımlanmaya çalışılır. Karşılaştırmalı desen: İki veya daha fazla grup veya olgu arasında farklılık olup olmadığı araştırılır. İlişkisel desen: İki veya daha fazla grup veya olgu arasında ilişki olup olmadığı incelenir. Tarama deseni: Çok sayıdaki katılımcının ya da özelliklerinin belirlenmeye çalışıldığı araştırmalardır. İkincil veri analizi: Daha önceden farklı amaçlar için toplanılıp kullanılmış verilerden yararlanarak yeni araştırmalar yapmak amacıyla veri analizine dayalı araştırmadır.

A/B testi, hangisinin daha iyi performans gösterdiğini belirlemek için bir web sayfasının veya uygulamanın iki sürümünün rastgele kullanıcılara gösterildiği bir deneydir. A/B testinde, bir sürüm "kontrol" (A) olarak kalırken, diğer sürüm "varyasyon" (B) olarak değiştirilir. Trafiğin yarısı kontrol sürümünde, diğer yarısı ise varyasyon sürümünde gösterilir ve ziyaretçilerin her bir sürümle olan etkileşimleri ölçülür. A/B testi, kullanıcı deneyimini iyileştirmek, maliyetleri azaltmak ve iş kararlarındaki riskleri minimize etmek için kullanılır.

Öğrenme eğrisinin nasıl hesaplandığı ile ilgili bilgi bulunamadı. Ancak, öğrenme eğrisi ile ilgili şu bilgilere ulaşılmıştır: Öğrenme eğrisi, bir bireyin yeni bir bilgi veya beceriyi öğrenirken gösterdiği ilerleme hızının ve kalitesinin grafiksel bir temsilidir. Klasik olarak öğrenme eğrisi üç bölümden oluşur. Öğrenmenin başladığı ve nispeten yavaş ilerlenen süreç. Öğrenmenin hızlandığı süreç. Öğrenmenin yavaşladığı ve doygunluk süreci. Öğrenme eğrisi, hem bireysel hem de grup düzeyinde incelenebilir. Öğrenme eğrisi ile ilgili daha fazla bilgi için aşağıdaki kaynaklar kullanılabilir: birecik.harran.edu.tr; onedio.com; mis.sadievrenseker.com; ahaslides.com.

Kriptoda on-chain verileri aşağıdaki platformlardan alınabilir: Nansen. CryptoQuant. Etherscan. Glassnode. Dune Analytics. Bu platformlar, blockchain verilerinin karmaşıklığını basitleştirerek kullanıcıların daha bilinçli kararlar almasına yardımcı olur.

Müşteri kaybı verilerinde SHAP (SHapley Additive exPlanations) ve önem temelli yöntemlerin karşılaştırmalı analizi, bu tekniklerin makine öğrenimi modellerinin şeffaflığını ve yorumlanabilirliğini artırma etkinliğini değerlendirir. SHAP analizi, bireysel tahminleri açıklamak için güçlü bir araç sunar ve müşteri kaybı üzerinde etkili olan özellikleri belirlemede etkilidir. Önem temelli yöntemler ise makro düzeyde analizler yaparak genel değişken etkilerini ortaya koyar. Bu karşılaştırmalı analiz, XAI (Açıklanabilir Yapay Zeka) yöntemlerinin daha iyi anlaşılmasına katkı sağlar ve telekomünikasyon gibi sektörlerde müşteri kaybı tahmin modellerinde şeffaflığı artırmak için uygun tekniklerin seçilmesinin önemini vurgular.

Dal-yaprak grafiğinin bazı avantajları: Veri yapısını ve eğilimlerini gösterir. Gerçek değerleri görme imkanı tanır. İki veri kümesini karşılaştırmada kolaylık sağlar. Keşifsel veri analizi için uygundur.

Dijital tarihin temel amacı, tarihsel araştırmaları dijital araçlar ve yöntemlerle zenginleştirerek daha kapsamlı, hızlı ve etkili hale getirmektir. Bu amacın bazı alt amaçları şunlardır: Büyük miktarda veriyi analiz etmek. Kaynaklara küresel erişim sağlamak. Tarih yazımını ve sunumunu geliştirmek. Disiplinlerarası iş birliğini artırmak.

SPSS'te şablon kullanarak grafik oluşturmak için Graphboard Template Chooser aracı kullanılabilir. Şablon kullanarak grafik oluşturmak için adımlar: 1. Verileri hazırlama: Grafik için veri setini hazırlayın ve değişkenleri belirleyin. 2. Graphboard Template Chooser'ı açma: Menüden "Graphs" sekmesine tıklayın ve ardından "Graphboard Template Chooser" seçeneğini seçin. 3. Şablon seçimi: İhtiyaca uygun bir şablon seçin. 4. Değişkenleri tanımlama: Şablonu seçtikten sonra, grafikte hangi değişkenlerin kullanılacağını belirleyin ve bunları uygun yerlere sürükleyin. 5. Grafiği özelleştirme: Oluşturduktan sonra renkler, eksenler ve etiketler gibi detayları özelleştirin. 6. Grafiği kaydetme ve dışa aktarma: Son olarak, grafiği kaydedin veya raporlarınıza entegre edin. Ayrıca, SPSS'te Legacy Dialogs ve Chart Builder gibi diğer grafik oluşturma yöntemleri de mevcuttur.

"Analyze That" (Anlatamadım mı?) filmi, mafya babası Paul Vitti'nin hapisten çıktıktan sonra yaşadığı sıkıntıları ve psikiyatrist Ben Sobel ile olan terapötik ilişkisini anlatıyor. Paul, özgür olmasına rağmen bir türlü rahatlayamaz ve eski doktoru Sobel'den yardım ister. Hikaye, insan doğası ve ahlakı üzerine sorular soran bir makaleden esinlenmiştir. Film, 2002 yapımı olup, 1999 yapımı "Analyze This" (Anlatamadım) filminin devamı niteliğindedir.

Python, BTK (Bilgi Teknolojileri ve İletişim Kurumu) için çeşitli alanlarda kullanılabilir: Eğitim ve Öğretim: Python, yazılım öğrenmeye yeni başlayanlar için ideal bir dildir ve BTK'nın eğitim platformlarında kullanılarak temel programlama becerilerinin kazandırılmasına yardımcı olabilir. Proje Geliştirme: Python, web geliştirme, mobil uygulama geliştirme, masaüstü uygulama geliştirme, veri bilimi ve yapay zeka gibi alanlarda projeler geliştirmek için kullanılabilir. Otomasyon: Tekrar eden veya uzun süren işler otomatik hale getirilebilir, örneğin, Instagram takipçilerini bir dosyaya yazmak gibi işlemler yapılabilir. Python'un sade ve okunabilir söz dizimi, geniş kütüphane desteği ve platform bağımsız çalışabilmesi, onu hem eğitim hem de profesyonel projeler için uygun hale getirir.

Desk araştırma yöntemleri şunlardır: Literatür taraması. Piyasa araştırması. Rakip analizi. Kullanıcı araştırması analizi. Veri analizi. Sosyal dinleme. Tüketici zekası. Bu yöntemler, araştırma hedeflerine ve projenin niteliğine göre bireysel veya kombinasyon halinde kullanılabilir.

Nitel ve nicel yöntemler arasındaki temel farklar şunlardır: Amaç: Nitel araştırma, gözlem ve görüşmeler yoluyla bir bireyin deneyimlerini ve bakış açılarını anlamaya odaklanır. Nicel araştırma, sayısal verilere dayalı analizler yapar ve sonuçlar çıkarır. Veri Türü: Nitel veriler, metin tabanlıdır ve kategorik değişkenlerle ilgilidir. Nicel veriler, sayılara ve matematiksel hesaplamalara odaklanan, ölçülüp sayılabilen verilerdir. Araştırma Metodolojisi: Nitel araştırmalarda, keşifçi bir yaklaşım benimsenir ve yapılandırılmamış veri toplama yöntemleri kullanılır. Nicel araştırmalarda, belirli bir hipotezi test etmeye yönelik, kesin ve odaklanmış bir yaklaşım benimsenir. Analiz: Nitel veri analizi, temaların ve kategorilerin belirlenmesine odaklanır. Nicel veri analizi, istatistiksel yöntemler kullanır. Genelleme: Nicel araştırmalar, daha geniş bir popülasyona genellenebilecek istatistiksel olarak geçerli bulgular ortaya koyabilir. Nitel araştırmalar, genelleme amacı taşımaz ve sosyal olay ve olguların deneyimlenmesindeki çeşitliliği ve farklılıkları ortaya koymaya çalışır.

Yapay sinir ağları (YSA), insan beyninin bilgi işleme tekniğinden esinlenerek geliştirilmiş bir teknoloji olup, çeşitli alanlarda kullanılmaktadır. İşte bazı kullanım alanları: Finans ve yatırım: Bankacılık, kredi kartı şirketleri ve faiz kurumlarında karar süreçlerinde kullanılır. Tıp: Elektrokardiyografi ve elektroenseflografi yorumlamada, kardiyovascular sistem modellemesinde ve tıbbi görüntü analizinde kullanılır. Görüntü ve ses tanıma: Karakter tanıma, el yazısı tanıma, metni konuşmaya çevirme gibi işlemlerde kullanılır. İlaç geliştirme: Biyomolekül modelleme ve ilaç geliştirme süreçlerinde kullanılır. Kontrol ve sistem tanımlama: Sistemlerin tanımlanması ve kontrol süreçlerinde kullanılır. Tahmin ve kestirim: Hava durumu, borsa gibi alanlarda tahmin ve kestirim yapmak için kullanılır. Arıza analizi: Sistem arızalarının analizinde kullanılır. Psikoloji: Bilişsel modelleme ve beyin fonksiyonlarının anlaşılmasında kullanılır. YSA, sınıflandırma, modelleme ve tahmin gibi uygulamalar için de yaygın olarak kullanılmaktadır.

Pareto grafiği, bir veri kümesindeki en büyük faktörleri vurgulamak için kullanılan, hem azalan düzende sıralanmış sütunları hem de toplam toplam yüzdesini temsil eden bir çizgi içeren bir istatistiksel grafik türüdür. Pareto analizinin bazı kullanım alanları: - Kalite kontrolünde üretim sonrası en çok kusurlu ürünleri belirlemek. - Stok yönetiminde envanterin önem ve aciliyetini belirlemek. - İşletme maliyet analizinde gelirin çoğunun elde edildiği müşterileri veya ürünleri tespit etmek. Pareto grafiği, Microsoft Excel gibi programlarda kolayca oluşturulabilir.

Çevre koruma istatistikleri, çeşitli veri kaynakları ve hesaplama yöntemleri kullanılarak hazırlanır. Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) tarafından yapılan çevre koruma harcama istatistikleri şu şekilde hesaplanır: Veri Kaynakları: Ulusal hesaplar, yıllık sanayi ve hizmet istatistikleri, Gelir İdaresi Başkanlığı'nın idari kayıtları ve anketler kullanılır. Hesaplama Yöntemi: Çevre koruma harcamaları, "alıcı fiyatlar" yöntemine göre hesaplanır. Diğer hesaplama yöntemleri: Veri Zarflama Analizi (VZA): Bu yöntem, çevre koruma harcamalarının etkinliğini ölçmek için kullanılır. Çevre koruma istatistikleri, çevre politikalarına yön vermek ve kamu ile özel kurumların veri ihtiyaçlarını karşılamak amacıyla oluşturulur.