VeriAnalizi

Pivot tablolarda en iyi örnek olarak verilebilecek birkaç kullanım senaryosu: Satış raporu analizi. Veri filtreleme ve sıralama. Yüzdelik ifadeler ve dağılımlar. Dış veri kaynakları ile çalışma. Pivot tablo oluşturma ve kullanma konusunda detaylı bilgi için aşağıdaki kaynaklar kullanılabilir: support.microsoft.com; someka.net; vidoport.com; medium.com; iienstitu.com.

İstatistiğe giriş, verilerin toplanması, sınıflandırılması, özetlenmesi, düzenlenmesi, analiz edilmesi ve yorumlanması süreçlerini kapsayan bir bilim dalına ilk adımdır. İstatistik, genellikle iki ana dala ayrılır: 1. Betimsel (Tanımlayıcı) İstatistik: Gözlemlenen verilerin sunulması ve analiz edilmesi. 2. Çıkarımsal İstatistik: Örneklemden elde edilen verilerle daha büyük popülasyonlar hakkında tahminlerde bulunma ve genelleme yapma. İstatistik, işletme, devlet, tıp, çevre, fizik ve sosyal bilimler gibi birçok alanda geniş bir uygulama alanına sahiptir.

Yol analizi için kullanılan bazı yöntemler şunlardır: Yapısal eşitlik modellemesi (YEM). SPSS ve STATA gibi istatistiksel programlar. AMOS (Analysis of Moment Structures). Yol analizi için kullanılan yöntemler, analizin amacına ve verilerin niteliğine göre değişebilir.

Z skoru değerleri şu şekilde açıklanabilir: Negatif Z skoru. Pozitif Z skoru. Z skoru değerlerinin bazı kullanım alanları: Solunum fonksiyon testleri. Çocuk gelişimi. İflas tahmini. Z skoru hesaplama formülü: Z = (x - μ) / σ Burada: x: Dönüştürülmek istenen değer; μ: Popülasyon aritmetik ortalaması; σ: Popülasyon standart sapması.

Makine öğrenmesi ve ekonometri arasındaki ilişki, özellikle kestirim ve öngörü alanında şekillenmiştir. Ekonometri, ekonomik ilişkilerde nedenselliği araştırırken, makine öğrenmesi veriye odaklanır ve kestirim başarısıyla ilgilenir. Makine öğrenmesi, yüksek derecede ilişkili çok sayıda değişkenin yer aldığı büyük veri setlerinde kolayca uygulanabilir ve doğrusal olmayan ilişkileri tahmin edebilir. Ekonometri ve makine öğrenmesi arasındaki etkileşim, nedensel çıkarım için yeni ekonometrik yöntemlerin geliştirilmesine ve mevcut yöntemlerin iyileştirilmesine yol açmıştır. Bu etkileşim, özellikle büyük veri kullanımında ve yüksek boyutlu problemlerde makine öğrenmesi yaklaşımlarının, hata oranı düşük tahminler sunabilmesi sayesinde güç kazanmıştır.

ArcGIS'te sınıflandırma doğruluğunun hesaplanması için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Veri Hazırlığı: Sınıflandırılmış veriler ve referans veriler analiz için hazır hale getirilir. 2. Doğruluk Değerlendirme Aracı Kullanımı: ArcGIS, doğruluk değerlendirmesi için yerleşik araçlar sunar. 3. Karışıklık Matrisi Oluşturma: Karışıklık matrisi, sınıflandırma modelinin performansını gerçek pozitifler, gerçek negatifler, yanlış pozitifler ve yanlış negatifler sayılarıyla özetleyen önemli bir çıktıdır. 4. Metrik Hesaplama: Karışıklık matrisi oluşturulduktan sonra, doğruluk, geri çağırma (recall) ve F1 skoru gibi metrikler yukarıdaki formüller kullanılarak hesaplanabilir. 5. Sonuçların Görselleştirilmesi: Doğruluk değerlendirmesi sonuçlarının temsil edilmesi için ArcGIS'in haritalama ve grafik oluşturma yeteneklerinden yararlanılır. ArcGIS'te sınıflandırma doğruluğunun nasıl hesaplanacağına dair daha fazla bilgi için YouTube'da "ArcGIS Pro ile Sınıflandırma Doğruluğunun Hesaplanması" başlıklı video izlenebilir.

Isı tablosu (ısı haritası) oluşturmak için Excel kullanılabilir. Bunun için aşağıdaki adımlar takip edilebilir: 1. Verilerin seçilmesi. 2. Koşullu biçimlendirme menüsüne gidilmesi. 3. Renk ölçeklerinin seçilmesi. 4. Renk skalasının belirlenmesi. 5. Özelleştirmelerin yapılması. 6. İşlemin tamamlanması. Ayrıca, Excel’de coğrafi ısı haritası oluşturmak için de aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Verilerin hazırlanması. 2. Verilerin incelenmesi. 3. Harita grafiğinin eklenmesi. 4. Haritanın özelleştirilmesi. 5. Haritanın kaydedilmesi ve yazdırılması. Daha karmaşık ısı haritası oluşturma işlemleri için hazır şablonlar veya profesyonel yazılımlardan yararlanılabilir.

WakaTime, yazılım geliştiricilerin kodlama süreçlerini takip etmelerine yardımcı olan bir araçtır. Başlıca işlevleri: Zaman takibi: Geliştiricilerin hangi projede ne kadar zaman harcadıklarını gün bazlı olarak analiz etmelerini sağlar. Kodlama dili ve editör kullanımı: Kullanılan programlama dilleri ve editörler hakkında istatistikler sunar. Hedef belirleme: Kullanıcılar, belirli projelerde ne kadar süre çalışmak istediklerini hedef olarak belirleyebilirler. Entegrasyon: GitHub, Bitbucket, JIRA ve Trello gibi servislerle entegre çalışabilir. WakaTime, lokal olarak çalışır ve yazılan kodları kendi sunucularına göndermez. Araç, ücretsiz ve ücretli (9$/ay) sürümlerle sunulmaktadır.

Bilimsel araştırmalarda araştırma basamaklarını takip etmek önemlidir çünkü bu basamaklar: Yapısal bir yaklaşım sağlar. Hedeflerin netleşmesine yardımcı olur. Veri analizi için yöntemler sunar. Sonuçların güvenilirliğini artırır. Yanlış sonuçların önüne geçer. İlerleyişin takibini kolaylaştırır.

KDKS'nin nasıl çalıştığına dair bilgi bulunamadı. Ancak, PDKS (Personel Devam Kontrol Sistemi) şu şekilde çalışır: 1. Kimlik Doğrulama: Çalışanlar iş yerine geldiğinde, PDKS cihazları üzerinden kimlik doğrulaması yapılır ve bu bilgi merkezi veritabanına iletilir. 2. Veri Toplama: Sistem, tüm giriş-çıkış verilerini toplar. 3. Hesaplama: Çalışma saatleri, fazla mesai ve eksik çalışma gibi parametreler otomatik olarak hesaplanır. 4. Raporlama: Veriler raporlar halinde veri tabanına aktarılır ve işveren tarafından erişilebilir. PDKS, yüz tanıma cihazları, parmak izi okuyucu ve kartlı geçiş kontrol terminalleri gibi farklı yöntemlerle uygulanabilir.

Makine öğrenmesinde SSE (Sum of Squared Errors - Karelerin Toplamı Hatası) şu şekilde hesaplanır: 1. Her tahmin için: Gerçek değer ile tahmin edilen değer arasındaki fark bulunur. 2. Farklar karelenir. 3. Tüm veri noktaları için karelenmiş farklar toplanır. SSE'nin formülü şu şekildedir: SSE = Σ(ŷi - yi)² Burada: - ŷi: Tahmin edilen değer - yi: Gerçek değer Örnek: Bir veri setinde beş veri noktası olduğunu ve bir modelin bu veri noktaları için şu değerleri tahmin ettiğini varsayalım: ŷ1 = 6, ŷ2 = 7, ŷ3 = 8, ŷ4 = 9, ŷ5 = 10 Gerçek değerler ise: y1 = 5, y2 = 6, y3 = 7, y4 = 8, y5 = 9 SSE hesaplaması şu şekilde yapılır: SSE = (6 - 5)² + (7 - 6)² + (8 - 7)² + (9 - 8)² + (10 - 9)² = 1 + 1 + 1 + 1 + 1 = 5. SSE, bir modelin tahminlerinin gerçek değerlere ne kadar yakın olduğunu gösterir; daha düşük bir SSE değeri, modelin verilere daha iyi uyduğunu ifade eder.

R programlama dili ile yapılabilecek bazı şeyler: Veri analizi ve istatistiksel modelleme. Veri görselleştirme. Makine öğrenimi. Veri manipülasyonu ve temizleme. Finansal analiz. Sağlık ve biyoinformatik. Akademik araştırmalar. Sosyal medya analitiği.

NLP (Doğal Dil İşleme) tekniğinin etkinliği, kullanıldığı alana ve amaca bağlı olarak değişiklik gösterebilir. Bazı alanlarda NLP'nin etkinliği: Müşteri hizmetleri: Sanal asistanlar ve sohbet robotları, kullanıcı sorularını anlayıp yanıtlayarak müşteri memnuniyetini artırabilir. Pazarlama ve satış: Müşteri davranışlarını analiz ederek daha etkili stratejiler geliştirmeye yardımcı olabilir. Sağlık hizmetleri: Elektronik tıbbi kayıtları analiz ederek yeni içgörüler elde etmeyi sağlar. Hukuk: Büyük belge koleksiyonlarını tarayarak yasal keşif süreçlerini otomatikleştirebilir. Kişisel gelişim: Fobiler, kaygılar ve diğer duygusal sorunların üstesinden gelmeye yardımcı olabilir. NLP'nin sihirli bir değnek olmadığını ve tüm sorunları bir gecede çözmeyeceğini unutmamak gerekir.

URL kod çözme, kodlanmış URL'leri orijinal hallerine çevirir. URL kod çözmenin kullanım alanlarından bazıları şunlardır: Sorgu dizelerini veya URL'lerde iletilen yol parametrelerini çözmek. Kodlanmış verilerin okunabilirliğini ve doğru işlenmesini sağlamak. Kullanıcı girdilerini yorumlamak veya URL kodlanmış diğer verileri bir uygulama içinde kullanmak veya görüntülemek. URL kod çözme, çoğu programlama dilinde yerleşik işlevler kullanılarak yapılabilir. Ayrıca, URL kod çözme işlemi çevrimiçi araçlar aracılığıyla da gerçekleştirilebilir.

En büyük ve ikinci en büyük değeri bulmak için Excel'de MAK ve MİN fonksiyonları kullanılabilir. MAK fonksiyonu: Belirlenen hücre aralığındaki en büyük sayıyı bulur. MİN fonksiyonu: Hücre aralığında yer alan en küçük değeri bulur. Ayrıca, iki sayının en büyük veya en küçük değerini bulmak için `max()` ve `min()` fonksiyonları da kullanılabilir.

Goals uygulaması, farklı amaçlarla kullanılabilir: Kişisel gelişim ve hedef takibi. Organizasyonel hedef yönetimi. Spor, sağlık ve beslenme takibi.

HLOOKUP (Yatay Ara) formülü, bir tablonun veya dizi değerlerinin en üst satırında soldan sağa doğru yatay olarak bir değer arar ve belirtilen satırdaki aynı sütundan bir değer döndürür. HLOOKUP formülünün kullanım alanları: Geniş veri tablolarında veri bulma ve karşılaştırma. Mali tablolar, envanter listeleri veya herhangi bir tablo formatındaki verilerde yatay arama. HLOOKUP formülü, yaklaşık veya tam eşleşme döndürebilir ve kısmi eşleşmeler bulmak için joker karakterler ( veya ?) kullanabilir.

Tek Yönlü ANOVA'nın (One-Way ANOVA) temel varsayımları şunlardır: 1. Normal Dağılım: Her grup içindeki veriler normal dağılım göstermelidir. 2. Varyansın Homojenliği: Bağımlı değişkenin varyansı tüm gruplar arasında yaklaşık olarak eşit olmalıdır. 3. Bağımsızlık: Her bir gruptaki gözlemler birbirinden bağımsız olmalıdır. 4. Rastgele Örnekleme: Gruplar rastgele bir örnekleme süreci ile oluşturulmalıdır. Bu varsayımların karşılanmaması durumunda, bunun yerine kullanılabilecek alternatif testler (örneğin, Kruskal-Wallis testi) mevcuttur.

Instagram yorum verilerini analiz etmek için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: Duygu analizi: Yorumlardaki duyguların (olumlu, olumsuz, nötr) ve bu duyguların yoğunluklarının belirlenmesi. Anahtar kelime madenciliği: Hangi kelimelerin birlikte geçtiğinin analiz edilmesi, bu sayede kullanıcı düşünce bağlantılarının anlaşılması. Kullanıcı segmentasyonu: Yorum davranışlarına göre kullanıcıların marka savunucusu, rasyonel tüketici gibi kategorilere ayrılması. Etkileşim analizi: Yorumların beğeni, yanıt ve paylaşım sayılarının incelenmesi. Rekabet analizi: Rakiplerin yorumlarının ve etkileşimlerinin takip edilmesi. Bu analizler için Instagram Insights, Hootsuite, Iconosquare gibi araçlar kullanılabilir. Analiz sürecinde net hedefler belirlemek, trendi takip etmek, test etmek ve ayarlamak önemlidir.

Korelasyonu etkileyen faktörler şunlardır: Veri türü ve ölçek: Korelasyon katsayısının seçimi, değişkenlerin hangi ölçek düzeyinde ölçüldüğüne ve sürekli veya süreksiz olmalarına bağlıdır. Doğrusallık: Pearson korelasyonu yalnızca doğrusal ilişkileri analiz edebilir, doğrusal olmayan ilişkiler için farklı teknikler gereklidir. Dış etkenler: Korelasyon analizinde göz ardı edilen üçüncü bir faktör, sonuçları çarpıtabilir. Zaman dilimi: Kısa vadeli korelasyonlar yanıltıcı olabilir. Korelasyon, iki değişken arasındaki ilişkinin yönünü ve gücünü ölçer, ancak bu ilişkinin nedensellik anlamına gelmediğini unutmamak gerekir.