VeriAnalizi

Google Analytics ve Google Data Servisleri arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Google Analytics: - Veri Modeli: Kullanıcı merkezli bir veri modeli kullanır ve kullanıcının tüm etkileşimlerini bir araya getirir. - Veri Toplama: Web siteleri, mobil uygulamalar ve diğer dijital varlıklarla etkileşimleri tek bir merkezi yerde toplar. - Raporlama: Daha özelleştirilebilir ve kullanıcı dostu raporlar sunar. - Gizlilik: Kullanıcı verilerini gizli tutmaya odaklanır ve veri saklama süresi 14 aydır. 2. Google Data Servisleri: - Veri Modeli: Belirtilen servisler arasında Google Data Servisleri hakkında spesifik bir bilgi bulunmamaktadır. - Veri Toplama: Daha geniş bir veri yelpazesi toplar ve bu verileri entegre eder. - Raporlama: Belirtilen servisler arasında raporlama özellikleri hakkında bilgi bulunmamaktadır. Özetle, Google Analytics daha çok kullanıcı etkileşimleri ve veri analizi üzerine odaklanırken, Google Data Servisleri hakkında spesifik bir bilgi mevcut değildir.

Hava gözlem grafiği yaparken dikkat edilmesi gerekenler: Fazla ışık olmamasına dikkat edilmelidir. Havanın bulutsuz olmasına özen gösterilmelidir. Havanın çok fazla sıcak olmamasına dikkat edilmelidir. Çok fazla şimşek veya gök gürültüsü olmamalıdır. Esen rüzgarın yönüne bakılmalıdır. Gözlem yerinin çok yüksekte olmamasına dikkat edilmelidir. Ayrıca, yer ve gemi gözlemleri kullanılmalı, doğru sayılar kullanılmalı ve grafik belirli bir süre içerisine sınırlandırılmalıdır.

SAP OPI (Operasyonel Süreç Zekası), iş kullanıcılarına birden fazla sistemi kapsayan süreçlere gerçek zamanlı erişim sağlayarak daha hızlı ve doğru kararlar almayı mümkün kılar. SAP OPI'nin bazı işlevleri: Süreç izleme. Uyarılar. Ayrıntılı erişim. Otomatik yanıtlar. SAP OPI, Business Activity Monitoring (BAM) ile entegre çalışarak organizasyon içindeki süreçlerin daha iyi anlaşılmasına, hangi süreçlerin uzun sürdüğü ve nerede iyileştirilme yapılması gerektiğinin belirlenmesine yardımcı olur.

Excel LAMBDA işlevi, bir çalışma kitabında yeniden kullanılabilen özel işlevler oluşturmak için kullanılır. LAMBDA işlevinin bazı kullanım amaçları: Sık kullanılan formülleri daha kısa ve anlaşılır hale getirme. Hata yapma olasılığını azaltma. Yerel Excel işlevleri gibi adlandırma. LAMBDA işlevi, VBA, makro veya JavaScript gerektirmez, bu nedenle programcı olmayan kullanıcılar da bu işlevden yararlanabilir.

Nüfus araştırmaları enstitüsünün yaptığı işler, enstitünün türüne ve faaliyet gösterdiği üniversiteye göre değişiklik gösterebilir. Marmara Üniversitesi Nüfus ve Sosyal Araştırmalar Enstitüsü. Hacettepe Üniversitesi Nüfus Etütleri Enstitüsü. INED (Institut national d'études démographiques). Ayrıca, Nüfus Araştırma Enstitüsü (PRI) gibi kar amacı gütmeyen düşünce kuruluşları da nüfus araştırmaları alanında faaliyet gösterebilir.

Dijital tarihçilik, tarih araştırmalarında dijital araç ve yöntemlerin kullanılmasıdır. Bu alanda kullanılan bazı yöntemler şunlardır: Sayısallaştırma (digitization). Metin kodlama (text encoding). Veri analizi. Görselleştirme. Dijital tarihçilik, tarih araştırmalarının verimliliğini artırmış ve toplumsal ile kültürel değişimlerin daha kapsamlı analiz edilmesini sağlamıştır.

Backtest için yeterli veri miktarı, test edilecek stratejinin türüne ve piyasa koşullarına bağlı olarak değişir: Genel amaçlı testler için 2-3 yıl veri kullanılması önerilir. Uzun vadeli stratejiler için 5-10 yıl veri idealdir. Kısa vadeli stratejiler için 6-12 ay veri yeterli olabilir. İstatistiksel anlamlılık için minimum 2-3 yıllık veri kullanılması önerilir. Backtest yaparken, farklı piyasa koşullarını (boğa, ayı, yatay trend) içeren periyotları test etmek önemlidir.

Excel'de en çok satılan ürünü bulmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: SUMIF ve COUNTIF fonksiyonları. Pivot tablo. Sıralama ve filtreleme. Grafikler. Gelişmiş fonksiyonlar. Ayrıca, Excel'de en çok satılan ürünü bulmak için aşağıdaki formül de kullanılabilir: Herhangi bir hücreye, İngilizce Excel'de `=LARGE(E:E;1)`, Türkçe Excel'de ise `=BÜYÜK(E:E;1)` yazılır. Formülde `E:E` kısmı verilerin bulunduğu aralığı, `1` ise en çok satılan ürünü temsil eder. Formül, yalnızca en yüksek adetli ürünü bulur, satılan ürün kodunu bulmak için ek adımlar gerekebilir.

Kantitatif (nicel) özellikler, bir maddenin içinde bulunanların ne kadar olduğunu analiz eden özelliklerdir. Kantitatif özelliklerin bazı örnekleri: boy; alan; ağırlık; hacim; nispi kuru madde; ham protein oranı. Ayrıca, analitik kimya dışında, pazarlama stratejilerinde ve insan davranışlarına yönelik veri toplama ve analiz etme yöntemlerinde de kantitatif yöntemler kullanılır. Kantitatif araştırmaların bazı özellikleri: Teorileri ve hipotezleri test etmeye odaklanır. Matematik ve istatistiksel analiz yoluyla analiz edilir. Sayılar, grafikler ve tablolarla ifade edilir. Çok sayıda yanıtlayıcı gerektirir. Önyargısız ve adil sonuçlar elde etmeyi sağlar.

Ticari enformatik uzmanı, genellikle özel sektör ve devlet kadrolarında geniş bir yelpazede çalışma imkanına sahiptir. Çalışma alanlarından bazıları: Yazılım firmaları; Hosting firmaları; E-ticaret firmaları; Siber güvenlik şirketleri; Web tasarım firmaları; Bilgi teknolojileri şirketleri. Ayrıca, kamu kuruluşlarında da görev alabilirler. Ticari enformatik uzmanlarının, bilişim sistemlerinin kullanıldığı her sektörde istihdam olanağı bulduğu söylenebilir.

5. sınıf matematik ders kitabının 99. sayfasının içeriği, kullanılan ders kitabına göre değişiklik gösterebilir. Meb Yayınları 5. Sınıf Matematik Ders Kitabı'nın 99. sayfası, "Kan Grubun Ne?" başlıklı bir performans görevi içermektedir. Ayrıca, "5. Sınıf Matematik Ders Kitabı 2. Ünite Kesir Konusu 99, 100, 103, 104 ve 105. Sayfalar" başlıklı bir YouTube videosu da bulunmaktadır. Daha fazla bilgi için aşağıdaki kaynakları inceleyebilirsiniz: egitim.net.tr; forumderscevaplari.com.

Looker'da hangi görselleştirmenin daha iyi olduğu, kullanıcının ihtiyaçlarına ve tercihlerine bağlıdır. Ancak, Looker Studio'da kullanılabilecek bazı etkili görselleştirme türleri şunlardır: Grafikler ve tablolar. Özel şablonlar ve temalar. Topluluk görselleştirmeleri. Looker Studio, Google Analytics, Google Ads ve Google Sheets gibi çeşitli veri kaynaklarıyla entegre olabilir. Daha fazla bilgi ve eğitim kaynakları için Looker Studio'nun resmi destek sayfasına başvurulabilir.

SPSS çıktılarını yorumlamak için şu adımlar izlenebilir: 1. Başlık ve Açıklayıcı Bilgiler: Çıktıların başlık ve açıklayıcı bilgiler kısmını inceleyerek hangi verilerin kullanıldığını ve hangi testin uygulandığını belirleyin. 2. Sonuç Tabloları: Betimsel İstatistikler: N (örneklem büyüklüğü), ortalama, standart sapma, minimum ve maksimum değerleri inceleyin. T-Testi: Levene testi sonucuna bakarak varyansların homojen olup olmadığını kontrol edin. Ardından, Sig. (2-tailed) değeri 0,05’ten küçükse gruplar arasında anlamlı bir fark olduğu sonucuna varabilirsiniz. Korelasyon: Korelasyon katsayısı (r) ve p değerine dikkat edin. İlişkinin şiddeti 0,01-0,30 arasında ise zayıf, 0,31-0,70 arasında ise orta, 0,71-0,99 arasında ise güçlü ilişki olarak yorumlanır. 3. İstatistiksel Anlamlılık: Genellikle p değeri 0,05’ten küçükse sonuçlar istatistiksel olarak anlamlı kabul edilir. SPSS çıktılarını doğru yorumlamak, araştırmanın güvenilirliğini ve geçerliliğini artırır.

Onur Özsoy'un "İktisatçılar ve İşletmeciler İçin İstatistik" kitabı, iktisadi ve idari bilimler fakültelerinde lisans düzeyinde okutulan istatistik derslerinde karşılaşılan Türkçe kaynak sorununu gidermek amacıyla yazılmıştır. Kitap, sosyal bilimler, sağlık bilimleri ve fen bilimleri alanlarında çalışan araştırmacılara temel kaynak oluşturmak için de kullanılabilir. Kitapta ele alınan bazı konular şunlardır: istatistik nedir; veri setlerinin özetlenmesinde kullanılan sayısal yöntemler; olasılık teorisi; kesikli rastsal değişkenler ve bunlara ait olasılık dağılım fonksiyonları; örnekleme ve örnekleme dağılımı; güven aralıkları; indeks sayıları. Ayrıca, gerekli görülen bölüm sonlarında MS-Excel uygulamalarından oluşan eklere yer verilmiştir.

Excel'de sayıları gruplamak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Pivot tablo oluşturma. 2. Gruplama işlemi. 3. Gruplama kriterlerinin belirlenmesi. Ayrıca, Excel'de satır gruplama işlemi de sayıları gruplamak için kullanılabilir. Bunun için: 1. Satırların seçilmesi. 2. Veri sekmesine gitme. 3. Gruplama. Gruplama sonrası, her grubun sol tarafında "+" veya "-" sembolleri görünür.

Excel'de metin analizi yapmak için bazı yöntemler: Metin İçgörüleri: Şeridin "Giriş" sekmesinden Copilot seçilerek, metin içeren bir sayfa açıldığında, "Bu sayfadaki müşteri geri bildirimlerini gözden geçirip ana temaları belirle" gibi bir istem yazılabilir. Kelime Sayma: LEN, SUBSTITUTE ve TRIM fonksiyonlarının kombinasyonuyla hücredeki karakter sayısı hesaplanıp boşluk sayısı çıkarılarak kelime sayısı tahmin edilebilir. Metin Ayırma: "Text to Columns" özelliği veya LEFT, RIGHT, MID fonksiyonları ile metin belirli karakterlere göre ayrılabilir. Metin Arama ve Değiştirme: FIND, SEARCH ve SUBSTITUTE fonksiyonları ile metinlerde belirli karakterler veya kelime öbekleri bulunup değiştirilebilir. Metin Uzunluğunu Hesaplama: LEN fonksiyonu ile bir hücrenin kaç karakter içerdiği hesaplanabilir. Koşullu Biçimlendirme: Metin verileri arasında önemli kısımlar koşullu biçimlendirme ile belirli bir renkle vurgulanabilir. Ayrıca, Excel'de pivot tablolar, çözücü, analiz araç paketi gibi daha gelişmiş metin analizi araçları da bulunmaktadır.

Özgüllük (Spesifisite) formülü: Özgüllük = Doğru Negatif / (Doğru Negatif + Yanlış Pozitif). Bu formülde: Doğru negatif, hastalığı olmayan kişilerin doğru şekilde negatif olarak tanımlanmasını ifade eder. Yanlış pozitif, hastalığı olmayan bir kişiye yanlışlıkla hastalık tanısı konmasını ifade eder. Özgüllük değeri 0 ile 1 arasında olup, genellikle yüzde olarak ifade edilir.

GPT-4 ile veri analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Veri yükleme. 2. Veri temizleme ve ön işleme. 3. Keşifsel veri analizi (EDA). 4. Regresyon ile tahmin. 5. İlişkisel desen eşleştirme. GPT-4, veri analizi için çeşitli araçlar ve yöntemler önererek kullanıcıya rehberlik edebilir. GPT-4, ses, görüntü ve metin işleme yetenekleriyle gerçek zamanlı analiz yapabilen bir yapay zeka modelidir. GPT-4 ile yapılan veri analizlerinde, modelin hala tamamen güvenilir olmadığı ve "halüsinasyon"lar yaşayabileceği veya mantık hataları yapabileceği göz önünde bulundurulmalıdır.

Atların ganyanının nasıl hesaplandığı ile ilgili bilgi bulunamamıştır. Ancak, at yarışlarında ganyan ve diğer bahis türlerinin hesaplanması için aşağıdaki siteler kullanılabilir: atyarisitahminleri.com; yardim.altiliganyan.com; atyarisi.com. Ayrıca, 6gneverir.com sitesinde altılı ganyan tahmini ikramiye hesaplaması yapılabilir. At yarışı bahisleri, finansal risk içeren bir faaliyettir.

Veri analizinin kurucusu olarak kabul edilebilecek kişi John Tukey'dir. Tukey, 1961 yılında "keşifsel veri analizi" (EDA - exploratory data analysis) kavramını ortaya atmıştır. Ayrıca, veri analizinin tarihsel gelişiminde önemli rol oynayan diğer isimler arasında Francis Galton, Arthur Lyon Bowley ve Andrew Ehrenberg de bulunmaktadır.