VeriAnalizi

TreeMap, Java'da kullanılan bir veri yapısı olup, sıralı anahtar-değer (key-value) çiftleri koleksiyonu sağlar. TreeMap'in kullanım alanları: Sıralı verilere hızlı erişim. Hiyerarşik veri görselleştirme. Ancak, TreeMap'in sıralama özelliği bir miktar performans kaybına neden olabilir, çünkü verileri sıralamak için bir ağaç yapısı kullanır.

Google Looker Studio (eski adıyla Google Data Studio) ile yapılabileceklerden bazıları şunlardır: Veri görselleştirme. Özelleştirilmiş raporlar. Farklı veri kaynaklarını birleştirme. Gerçek zamanlı veri güncellemeleri. İş birliği. E-ticaret raporlaması. Looker Studio'nun sunduğu tüm özellikler hakkında bilgi almak için cloud.google.com/looker-studio adresi ziyaret edilebilir.

Haftalık raporlamada genellikle şu unsurlar yer alır: Özet. Başarılar. Zorluklar ve Engeller. Gelecek Hafta Planları. Tarih. Günlük Çıktılar. Görevler. KPI'lar (Anahtar Performans Göstergeleri). Ruh Hali. Raporun yapısı ve içeriği, raporun amacına ve hedef kitlesine göre değişebilir.

Excel'de COUNTIFS (ÇOKEĞERSAY) fonksiyonu, belirlenen birden fazla kriteri sağlayan hücreleri saymak için kullanılır. Kullanım adımları: 1. Formülü yazmak istediğiniz hücreye tıklayın. 2. `=COUNTIFS(` yazın. 3. İlk argüman olan `range1` (dizin), sayımı yapılacak verilerin bulunduğu hücre aralığını belirtin. 4. Virgül koyun. 5. İkinci argüman olan `criteria1` (kriter), ilgili hücre aralığında aranacak koşulu belirleyin. 6. Sonraki argümanlar için aynı yapıyı tekrarlayabilirsiniz (`[range2, criteria2], ...`). Örnek kullanım: Personel bilgilerinin filtrelenmesi. Ürün stok durumu. COUNTIFS fonksiyonu, veri analizinde kapsamlı filtrelemeler ve koşullu sayımlar gerçekleştirmek için kullanılır.

Q-Q plot (quantile-quantile plot) yorumlanırken şu noktalara dikkat edilir: Doğrusallık: Eğer sıralanmış veriler ile standart normal dağılımın tablo değerleri koordinat sisteminde doğrusal bir çizgi üzerinde yayılım gösteriyorsa, veriler normal dağılıma sahiptir. Eğim: Genel eğilim y = x çizgisinden daha düz ise, yatay eksende gösterilen dağılım daha dağınık; daha dik ise, dikey eksende gösterilen dağılım daha dağınıktır. Eğrilik: Arkın veya S şeklinin varlığı, dağılımlardan birinin diğerinden daha çarpık veya birinin diğerinden daha kalın kuyruklara sahip olduğunu gösterir. Aykırı Değerler: Q-Q plot, yüksek uç noktalarda üç veya daha fazla aykırı değerin varlığını gösterebilir. Q-Q plot, bir veri setinin belirli bir dağılımdan gelip gelmediğini grafiksel olarak test etmek için kullanılır. Q-Q plot yorumlama konusunda daha fazla bilgi edinmek için aşağıdaki kaynaklar faydalı olabilir: Learning Tree'nin "Interpreting Q-Q Plots" başlıklı blogu; Wikipedia'nın "Q–Q plot" sayfası; Dr. Todd Grande'nin "Creating and Interpreting Normal Q-Q Plots in SPSS" başlıklı YouTube videosu.

Excel'de filtreleme, büyük veri setlerinde belirli kriterlere uyan verileri görüntülemek için kullanılır. Filtrelemenin bazı amaçları şunlardır: Hızlı veri analizi. Karışıklığı önleme. Raporlama kolaylığı. Görsellik.

Uydu görüntülerinde doğruluk analizi, aşağıdaki yöntemlerle yapılabilir: NMAS (National Map Accuracy Standards). RMSE (Root Mean Square Error). Bilgisayarla Görme (Computer Vision). Yer Kontrol Noktaları (Ground Control Points). LUCAS Metodolojisi. Doğruluk analizi için ayrıca örnek noktalar atanabilir ve bu noktalar referans haritalarla karşılaştırılabilir.

SHAP (SHapley Additive ExPlanations), makine öğrenmesi modellerinin tahminlerini açıklamak için kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntem, oyun teorisinde oyuncuların oyuna hangi oranda etki ettiğini ölçen Shapley değerleri kavramına dayanır. SHAP, doğrusal regresyon, karar ağaçları ve sinir ağları gibi çeşitli makine öğrenimi modellerine uygulanabilir. SHAP yönteminin bazı avantajları: Güven: Modelin kararlarına kullanıcıların güvenebilmesi için sebeplerin şeffaf olmasını sağlar. Hata analizi: Modelin yanlış tahmin yaptığı durumlarda hangi özelliklerin etkili olduğunu gösterir. Yasal zorunluluklar: Finans, sağlık ve kamu gibi sektörlerde modellerin kararlarının açıklanabilir olması düzenlemeler açısından önemlidir. Model geliştirme: Hangi özelliklerin modeli nasıl etkilediği anlaşılarak daha doğru ve etkili modeller geliştirilebilir.

Regresyon analizinin yapılma nedenlerinden bazıları şunlardır: Tahmin. Hata düzeltme. Optimizasyon. Değişkenler arasındaki ilişkiyi anlama. Sezgilere bağlı hataları önleme. Regresyon analizinin kullanım alanlarından bazıları ise finans, talep analizi, CAPM, rekabet karşılaştırması ve pazar araştırmasıdır. Regresyon analizinin neden yapıldığına dair daha fazla bilgi için bir uzmana danışılması önerilir.

Jensen-Shannon mesafesi (JSD) aşağıdaki durumlarda kullanılabilir: Doğal dil işleme (NLP) ve dil modelleme. Üretici karşıt ağlar (GAN). Kümeleme. Konu modelleme. JSD, Kullback-Leibler sapmasına göre daha sağlam, simetrik ve sınırlı bir metriktir.

AppSheet ile yapılabileceklerden bazıları şunlardır: Mobil ve web uygulama geliştirme. Veri toplama ve analiz. İş süreçlerinin otomasyonu. Google Workspace entegrasyonu. Üçüncü taraf uygulama bağlantısı. AppSheet, 2020 yılında Google tarafından satın alınmış ve Google Cloud bünyesine katılmıştır.

Bulmacada ölçek türleri olarak aşağıdaki cevaplar verilebilir: Sınıflama (Adlandırma) Ölçeği: Varlıkları belirli bir yönden benzeyip benzemediğine göre gruplara ayırır. Sıralama (Dereceleme) Ölçeği: Nesneleri belirli bir özelliğe sahip oluş derecesine göre sıralar. Eşit Aralıklı Ölçek: Bir özelliğin birimleri arasında eşitlik söz konusu olduğunda kullanılır. Oranlı Ölçek: Ölçülen özelliğin başlangıç noktası gerçek sıfır ise ve birimleri arasında eşitlik söz konusu ise kullanılır. Ayrıca, bulmacalarda "ölçü ölçek" için mikyas cevabı da verilebilir.

Türkiye İstatistik Kurumu'na (TÜİK) ihtiyaç duyulmasının bazı nedenleri: Veri toplama ve istatistik oluşturma. Sosyoekonomik önlemlerin geçerliliğini doğrulama. Uluslararası normlara uygunluk. Karar alma süreçlerine katkı.

Power Pivot ile bütçe analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Verilerin hazırlanması. 2. Verilerin Power Pivot'a aktarılması. 3. İlişkilerin modellenmesi. 4. Pivot tablosu oluşturulması. 5. Verilerin görselleştirilmesi. 6. Veri kesitlerinin kullanılması. 7. Grafikler ve gösterge panolarının oluşturulması. Power Pivot ile bütçe analizi hakkında daha fazla bilgi edinmek için aşağıdaki kaynaklar kullanılabilir: Microsoft Destek. YouTube. Vidoport. Tutkit. mshowto.org.

KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) ve Bartlett testlerinin yorumlanması şu şekildedir: KMO Testi: KMO değeri 0 ile 1 arasında değişir ve 1'e ne kadar yakınsa örneklem o kadar faktör analizine uygundur. KMO değerinin 0,50'den büyük olması gerekir. Bartlett Testi: P-value değeri < 0,05 ise veri seti faktör analizi için uygundur. Bartlett testi, veri matrisinin birim matris olup olmadığına ve değişkenler arasındaki korelasyonun yeterli olup olmadığına karar verir. Tüm korelasyon katsayılarının sıfır olduğu boş hipotezini test eder. Bu testler, verilerin faktör analizi için uygun olup olmadığını belirlemek amacıyla kullanılır.

Beşli kutu grafiği, bir veri setinin dağılımını görsel olarak özetleyen bir grafik türüdür ve beş sayılı özet tablosunu (minimum, 1. çeyrek, medyan, 3. çeyrek, maksimum) ve aykırı değerleri gösterir. Kutu grafiğinin temel bileşenleri: Kutu. Medyan. 1. ve 3. çeyrekler. Bıyıklar. Kutu grafiği, verilerin merkez eğilimi, değişkenlik ve olası aykırı değerler hakkında hızlı ve kolay bilgi sağlar.

Veri analistliği zor bir meslek olarak değerlendirilebilir, çünkü bu işte: Sürekli öğrenme gereklidir. Dikkatli ve titiz çalışmak önemlidir, çünkü en ufak bir veri hatası şirketlerin yanlış kararlar almasına neden olabilir. Karmaşık sorunları analiz etmek ve verileri yorumlamak gerekir. Sosyal beceriler (iletişim, ekip çalışması vb.) önemlidir. Hızlı sonuçlara ulaşmak zor olabilir. Ancak, veri analistliği aynı zamanda yüksek maaş ve kariyer imkanları sunan bir meslektir.

Yapay zeka (AI), bulut bilişimde çeşitli şekillerde kullanılır: Veri depolama ve analitiği. Bulut güvenliği. Uzaktan çalışma ve bulut yazılım. İşletme verimliliği. Akıllı sohbet robotları. Öneri motorları. Kestirimci bakım. Finansal risk modellemesi. Yapay zeka odaklı bulut optimizasyonu.

Ki-kare testi sonucunun yorumlanması için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Ki-kare istatistiği ve serbestlik derecesi belirlenir. 2. P-değeri hesaplanır. 3. P-değerine göre yorum yapılır: P-değeri 0,05 veya daha düşükse, sıfır hipotezi reddedilir ve iki kategori arasında bir ilişki olduğu sonucuna varılır. P-değeri 0,05'ten büyükse, sıfır hipotezi reddedilmez ve veriler arasında anlamlı bir farklılık olmadığı, yani kategorilerin ilişkisiz olduğu sonucuna varılır. Ki-kare testi, gözlemlenen verilerin beklenen sonuçlardan ne kadar saptığını ölçerek ilişkilerin varlığını belirlemeye yardımcı olur. Ki-kare testi sonuçlarının doğru yorumlanması için bir uzmana danışılması önerilir.

Dönüşüm odaklı kampanya oluşturmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Hedef belirleme. 2. Kullanıcı davranışlarını analiz etme. 3. Testler ve A/B denemeleri. 4. Sayfa yüklenme süresi ve mobil uyumluluk. 5. Güçlü çağrıya yönlendirme (CTA). 6. Sürekli ölçüm ve iyileştirme. Ayrıca, Google Ads gibi platformlarda kampanyaya özel dönüşüm hedefleri oluşturmak ve özel ve standart hedeflerin bir kombinasyonunu uygulamak da dönüşüm odaklı kampanyaların etkinliğini artırabilir.