VeriAnalizi

Türkiye İstatistik Kurumu'nun (TÜİK) yayınladığı verilerin güvenilirliği konusunda farklı görüşler bulunmaktadır. TÜİK'in verilerine güvenmediğini belirten bazı görüşler şunlardır: Eski TÜİK Başkanı Birol Aydemir, TÜİK verilerinin ya da Covid-19 rakamlarının gerçeği yansıtmadığına inanmaktadır. Tüketici Hakları Derneği Genel Başkanı Ergün Kılıç, TÜİK'in enflasyon verilerinin güvenilir olmadığını ve bu verilerin manipüle edilerek sabit gelirlilerin maaş artışlarının da bu şekilde etkilendiğini iddia etmektedir. TÜİK'in verilerine güvenildiğini belirten bir görüş ise şöyledir: TÜİK'in organizasyon yapısı ve veri toplama, analiz etme süreçleri, kurumun resmi internet sitesinde detaylı bir şekilde açıklanmaktadır. TÜİK'in yayınladığı verilerin güvenilirliği konusunda kesin bir yargıya varmak için daha fazla bilgiye ihtiyaç vardır.

Zeka merkezi ifadesi farklı bağlamlarda farklı işler yapabilir. İşte bazı örnekler: İş Zekası Merkezi: SharePoint tabanlı bir site olup, veri bağlantıları, raporlar, karneler ve panolar gibi iş zekası (BI) içeriği için tasarlanmıştır. Zeka Testi Merkezi: Bireylerin bilişsel yeteneklerini ölçmek ve zihinsel potansiyellerini anlamak için profesyonel zeka testleri sunar. Ayrıca, "Yapay Zeka Merkezi" ve "Microsoft İş Zekası Merkezi" gibi terimler de iş süreçlerinde yapay zeka entegrasyonu ve veri yönetimi ile ilgili avantajlar sağladığını ifade edebilir.

Yapay zeka (YZ) hukuk alanında çeşitli işlevlere sahiptir: Hız ve verimlilik artışı. Öngörülebilirlik ve tutarlılık. Erişilebilirlik. Rutin iş yükünün azaltılması. Durum tespiti. Ancak YZ'nin hukukta kullanımı, sorumluluk, şeffaflık ve temel hak ihlalleri gibi bazı riskler de taşır.

CBS'nin (Coğrafi Bilgi Sistemi) amacı, Dünya üzerindeki karmaşık sosyal, ekonomik, çevresel vb. sorunların çözümüne yönelik konuma/mekana dayalı karar verme süreçlerinde kullanıcılara yardımcı olmaktır. CBS'nin diğer amaçları şunlardır: Büyük hacimli coğrafi verileri toplamak, depolamak, işlemek, yönetmek ve analiz etmek. Konuma dayalı analiz yaparak gizli ilişkileri ve içgörüleri ortaya çıkarmak. Haberleri coğrafi verilerle zenginleştirerek daha kullanıcı dostu içerikler sunmak. Doğru kararlar almayı kolaylaştırmak ve verimliliği artırmak.

DAX iki farklı anlamda kullanılabilir: 1. Data Analysis Expressions (DAX), Microsoft'un Power BI, SQL Server Analysis Services (SSAS) ve Excel Power Pivot gibi veri analizi ve modelleme araçlarında kullanılan bir formül dilidir. 2. DAX (Deutscher Aktienindex), Almanya'nın Frankfurt Menkul Kıymetler Borsası'nda işlem gören en büyük ve en likit şirketlerin performansını ölçen bir gösterge endeksidir.

MAXQDA, nitel ve karma yöntemler için profesyonel bir veri analizi yazılımıdır. MAXQDA'nın bazı kullanım amaçları: Veri analizi: Metin, video, ses, resim, bibliyografik veri ve Twitter tweetleri gibi çeşitli veri türlerini analiz eder. Kodlama ve sınıflandırma: Verileri kodlamak, sınıflandırmak ve yorumlamak için gelişmiş araçlar sunar. Görselleştirme: Verilerdeki ilişkileri ve desenleri keşfetmek için kelime bulutları, kavram haritaları gibi araçlar sağlar. Raporlama: Alıntılar, tablolar, grafikler veya istatistikler içeren raporlar oluşturma imkanı sunar. Takım çalışması: Aynı proje üzerinde birden fazla kullanıcının çalışmasına olanak tanır. MAXQDA, özellikle sosyal bilimler alanında araştırmacılar, akademisyenler ve veri analistleri tarafından yaygın olarak kullanılmaktadır.

İnterpolasyon yöntemi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri hazırlığı: İlgili veri noktaları toplanır ve düzenlenir. 2. Yöntem seçimi: Veri özellikleri, mekansal dağılım ve istenen doğruluğa bağlı olarak en uygun interpolasyon yöntemi seçilir. 3. İnterpolasyon süreci: Seçilen yöntem uygulanarak bilinmeyen konumlardaki değerler tahmin edilir. 4. Değerlendirme ve analiz: İnterpolasyon sonuçlarının kalitesi ve güvenilirliği değerlendirilir. Doğrusal interpolasyon için, iki bilinen nokta arasındaki değerlerin tahmini şu şekilde yapılır: 1. (a, f(a)) ve (b, f(b)) noktalarından geçen doğrunun denklemi F(x) = Ax + B şeklinde yazılır. 2. Doğru, (a, f(a)) ve (b, f(b)) noktalarından geçtiği için F(a) = f(a) ve F(b) = f(b) olur. 3. A ve B katsayıları hesaplanır. 4. Doğru denklemi F(x) = f(b) − f(a) x + bf(a) − af(b) / (b − a) şeklinde yazılır. İnterpolasyon yöntemleri hakkında daha fazla bilgi için aşağıdaki kaynaklar kullanılabilir: basarsoft.com.tr; acikders.ankara.edu.tr; youtube.com; web.itu.edu.tr.

Sports Digitale, spor dünyasına odaklanan bir YouTube kanalıdır. Kanal, sporun farklı yönlerine odaklanan dört alt kanalla içerik üretmektedir: Fight Digitale: MMA, boks ve kick boks gibi dövüş sporlarına dair içerikler. NBA Digitale: NBA üzerine analizler, maç özetleri ve güncel gelişmeler. Digitale Racing: Formula 1 ve MotoGP gibi motor sporlarıyla ilgili haberler. Digitale Originals: Spor belgeselleri ve röportajlar gibi derinlemesine içerikler. Sports Digitale, kendine özgü, dinamik, eğlenceli ve güncel haber odaklı içeriklerle spor severlere hizmet vermektedir.

Ametalleri kodlamak için kullanılabilecek bazı yöntemler: Kelime veya cümle oluşturma: Ametallerin baş harflerini kullanarak "Hiç Canavar Olmasın, Fırtınalı Piller Çok Sel İstememiş" gibi bir cümle oluşturulabilir. Bu cümlede: Hiç - Hidrojen (H); Canavar - Karbon (C); Olmasın - Oksijen (O); Fırtınalı - Flor (F); Piller - Fosfor (P); Çok - Klor (Cl); Sel - Sülfür (S); İstememiş - İyot (I). Kısaltma: "Hacı Ninenin Oğlu Fahrettin Kalorifer Borusunda Isınırken Parmağını Sıkıştırdı" kısaltması da yaygın olarak kullanılır ve bu kısaltmadaki ametaller şunlardır: Hidrojen, Karbon, Azot, Oksijen, Florür, Klorür, Brom, İyot, Fosfor ve Kükürt.

Matris analizinin kullanıldığı bazı alanlar şunlardır: TOWS Matrisi. Risk analizi. Veri analizi. Matrisler, ekonomi, fizik, bilgisayar bilimleri, makine öğrenimi ve kriptografi gibi birçok alanda da kullanılmaktadır.

EIS, "Electronic Image Stabilization" anlamına gelir ve elektronik görüntü sabitleyici olarak görev yapar. EIS, video ve fotoğraflarda bulanıklık ve titremeleri azaltmaya yarayan dijital bir çözümdür. EIS, özellikle hızlı çekimler yaparken hareketleri kare kare algılayarak titremelerin önüne geçer. Ayrıca, EIS terimi, "Executive Information System" olarak da kullanılabilir ve üst düzey yöneticilerin bilgi ve karar alma ihtiyaçlarını destekleyen bir yönetim destek sistemi anlamına gelir.

Analitik türleri genel olarak dört ana kategoriye ayrılır: 1. Tanımlayıcı Analitik: Geçmiş verileri analiz ederek ne olduğunu açıklar. 2. Teşhis Edici Analitik: Bir şeyin neden olduğunu araştırır. 3. Öngörücü Analitik: Gelecekte ne olacağını tahmin eder. 4. Reçete Edici Analitik: İstenen sonuca ulaşmak için yapılması önerilen eylemleri sağlar. Diğer analitik türleri: Büyük Veri Analitiği: Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış çok büyük veri kümelerini analiz eder. Metin Madenciliği: Yapılandırılmamış metin verilerini inceler. Duygu Analizi: Verilerde ifade edilen duyguları anlar.

Hızlı rapor hazırlayabileceğiniz bazı programlar: Megalytic. Metrics Watch. TapClicks. NinjaCat. DashThis. Whatagraph. Datapine. Visme. Microsoft Rapor Oluşturucusu. Power BI.

JavaScript ile yapılabilecek bazı şeyler: Etkileşimli web sayfaları oluşturma. Dinamik içerik oluşturma. Form doğrulama. Animasyonlar ve efektler. AJAX ve API istekleri. Oyun geliştirme. Grafikler ve veri görselleştirme. Mobil ve masaüstü uygulama geliştirme. Sunucu tarafı programlama.

Sayaçlı seçim anketi yapmanın nasıl yapıldığına dair bilgi bulunamadı. Ancak, seçim anketi yapmanın genel adımları şu şekildedir: 1. Hedef Seçmen Grubunun Belirlenmesi. 2. Anket Yönteminin Seçimi. 3. Soruların Hazırlanması. 4. Veri Analizi. Ayrıca, seçim anketi şablonları kullanılarak da anket yapılabilir.

Kişiselleştirilmiş pazarlama, markaların veri analizi ve müşteri segmentasyonu kullanarak her müşteriye özel içerikler ya da teklifler sunmasıdır. Bu pazarlama stratejisinin temelinde, müşterilerin bireysel tercihlerinin öğrenilmesi ve bu tercihlerin potansiyel müşterilere ulaşmak için pazarlama stratejilerinin şekillendirilmesinde kullanılması yatar. Kişiselleştirilmiş pazarlama, şu şekillerde uygulanabilir: E-posta pazarlaması. SMS pazarlaması. Sohbet pazarlaması. Tele pazarlama. Kişiselleştirilmiş pazarlama, müşteri memnuniyetini ve marka sadakatini artırmayı hedefler.

BI (Business Intelligence) ve Analytics (Analitik) arasındaki temel farklar şunlardır: Odak Noktası: BI, geçmiş ve şimdiki olaylara odaklanarak verilerin ne olduğunu ve neden o şekilde gerçekleştiğini anlamaya çalışır. Veri Kullanımı: BI, verileri basit raporlar ve görselleştirmeler aracılığıyla sunar. Kullanıcı Profili: BI, teknik bilgisi olmayan kullanıcıların verileri anlamasına yardımcı olur. Amaç: BI, mevcut operasyonları izlemek ve geçmiş performansı değerlendirmek için kullanılır. En iyi strateji, genellikle hem BI hem de Analytics'in bir arada kullanılmasını içerir.

Ölçek çeşitleri dört ana gruba ayrılır: 1. Sınıflama (Nominal) Ölçek: Değişkenleri belirli bir özelliğe göre sınıflandırmak ve gruplandırmak için kullanılır. 2. Sıralama (Ordinal) Ölçek: Değişkenleri büyükten küçüğe, küçükten büyüğe gibi kriterlere göre mantıksal olarak sıralar. 3. Eşit Aralıklı (Interval) Ölçek: Birimler aralık değerine göre gruplandırılır ve ölçüm değerleri arasında anlamlı ve standart aralıklar bulunur. 4. Oranlı (Ratio) Ölçek: Eşit aralıklı ölçeğin tüm özelliklerine sahiptir, ek olarak gerçek bir sıfır değeri kullanır. Bu ölçekler, verilerin niceliksel veya niteliksel olmasına göre farklı yöntemler ve analizler gerektirir.

"Libra yapay zeka" hakkında bilgi bulunamadı. Ancak, genel olarak yapay zekanın bazı kullanım alanları şunlardır: Sağlık: Tıbbi teşhislerin doğruluğunu artırma, ilaç geliştirme ve hassas sağlık hizmeti verilerini yönetme. Finans: Dolandırıcılık tespiti, risk analizi ve yatırım önerileri sunma. Eğitim: Kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri ve performans analizi sağlama. Ulaşım: Otonom sürüş teknolojileri ve trafik verilerinin analizi. E-ticaret: Kullanıcı davranışı analizi ve kişiye özel ürün önerileri sunma. Güvenlik: Görüntü tanıma sistemleri ile potansiyel tehditlerin tespiti.

Dijitalleşme ve tarih arasındaki ilişki, tarih araştırma ve yazım süreçlerini hem olumlu hem de olumsuz yönde etkilemektedir. Dijitalleşmenin tarih üzerindeki olumlu etkileri: Kaynaklara erişim kolaylığı. Zaman ve mekân tasarrufu. Yeni yöntem ve analiz imkânları. Daha geniş yaygınlık. Dijitalleşmenin tarih üzerindeki olumsuz etkileri: Bilgi kirliliği ve güvenilirlik sorunları. Bağlamdan kopma riski. Teknolojiye bağımlılık. Yüzeysellik tehlikesi.