VeriAnalizi

Z testi, belirli durumlarda kullanılır: Örneklem büyüklüğü 30 ve üzeri olduğunda ve popülasyonun standart sapması biliniyorsa Z testi kullanılması önerilir. Veriler normal dağılım gösterdiğinde Z testi uygulanabilir. Finansal analizlerde ve büyük veri kümelerinde istatistiksel karşılaştırmalarda Z testi tercih edilir. Z testi, iki grup veya bir grup ile belirli bir popülasyon ortalaması arasındaki farkın anlamlı olup olmadığını belirlemek için kullanılan parametrik bir testtir. Z testinin kullanım alanları arasında ekonomi, sosyal bilimler, tıp ve iş dünyası bulunur. Z testinin uygun bir yöntem olup olmadığını belirlemek için bir istatistik uzmanına danışılması önerilir.

SAP yapay zeka ürünleri arasında öne çıkanlar şunlardır: SAP AI Core: İşletmelerin makine öğrenimi modellerini geliştirmesine, yönetmesine ve dağıtmasına olanak tanıyan bulut tabanlı bir yapay zeka platformudur. SAP AI Foundation: Çeşitli SAP uygulamaları için kullanıma hazır yapay zeka işlevleri sunan bir platformdur. SAP Joule: İş süreçlerini optimize etmek için tasarlanmış, doğal dil işleme (NLP), makine öğrenimi ve veri analitiği kullanan bir yapay zeka asistanıdır. SAP İş Yapay Zekası: Şirketlerin trendleri öngörmesine ve proaktif kararlar almasına yardımcı olan yapay zeka destekli bir araçtır. SAP Leonardo Yapay Zeka: Yapay zeka ve nesnelerin interneti (IoT) entegrasyonuyla akıllı üretim için çözümler sunar. Bu ürünler, işletmelerin görevleri otomatikleştirmesine, büyük veri kümelerini analiz etmesine ve veri odaklı kararlar almasına yardımcı olur.

Akıllı şehirler, teknolojinin kullanımı ile şehirlerin sosyal, ekonomik ve çevresel ihtiyaçlarını karşılamak için optimize edilmiş şehir modelleridir. Akıllı şehirlerin bazı bileşenleri: Çevre: Çevre dostu enerji kaynakları, atık ve su yönetimi, hava kalitesi. Güvenlik: Güvenlik kameraları ve sistemleri. İnsan: Sağlık hizmetleri, eğitim, e-devlet erişimi. Yapılar: Tasarruf sağlayan binalar. Ekonomi: E-ticaret, finansal hizmetler, veri analitik. Yönetişim: Yerel yönetimler ve sivil toplum kuruluşları arasında iş birliği. Ulaşım: Toplu taşıma, trafik yönetimi. Enerji: Sürdürülebilir enerji kullanımı. İletişim Teknolojileri: Bilgi güvenliği. Altyapı: Akıllı sayaçlar, mikro şebekeler. Afet ve Acil Durum Yönetimi: Acil durum müdahaleleri. Coğrafi Bilgi Sistemleri: Planlama ve yönetim için coğrafi veriler. Dünyada ilk akıllı şehir olarak Singapur gösterilirken, Türkiye'de İstanbul, Ankara, Kayseri, Bursa, Trabzon, Gaziantep gibi şehirler akıllı şehir projeleri yürütmektedir.

Biyoinformatik alanında çalışan bir kişinin bilmesi gereken bazı programlar şunlardır: R: İstatistiksel veri analizi için kullanılır. Python: Veri organizasyonu, dizi analizi, SNP veri analizi, genom referansları ve açıklamalarıyla çalışma, istatistiksel analiz, simülasyonlar, görselleştirme, filogenetik ağaç oluşturma, makromoleküler yapıları keşfetme ve mikrodizi verilerini işleme gibi birçok alanda kullanılır. Perl: Büyük metin verileriyle çalışma ve tekrarlayan görevleri otomatikleştirme için kullanılır. Java: Taşınabilirlik ve performans nedeniyle tercih edilir. C++: Performans kritik uygulamalar, örneğin dizi hizalama ve genom montajı için kullanılır. Bash: Tekrarlayan görevleri otomatikleştirme ve büyük veri setlerini yönetme için kullanılan bir betik dilidir. Ayrıca, Linux işletim sistemi ve ilgili komutlar (SED, grep, AWK vb.) biyoinformatik araçlarda sıkça kullanılır.

Aşırı düşük sınır değerinin Excel'de nasıl hesaplanacağına dair bilgi bulunamadı. Ancak, sınır değer hesaplamak için aşağıdaki siteler kullanılabilir: hakedis.org; ihale.gov.tr; maliyetbul.com. Ayrıca, Kamu İhale Genel Tebliği'nde belirtilen formüller ve katsayılar kullanılarak sınır değer hesaplanabilir. Sınır değer hesaplama, teklif sayısına, oranlara, katsayılara ve ihale türüne göre değişkenlik gösterdiğinden teknik bilgi ve dikkat gerektirir. Bu nedenle, bir uzmandan destek alınması önerilir.

RNV.ai, perakende sektörü için yapay zeka tabanlı çözümler sunan bir girişimdir. Başlıca hizmetleri: Envanter optimizasyonu: KLibre adlı platform, binlerce satış noktasından ve müşteri davranışı verilerinden yararlanarak ürünlerin doğru yerde ve doğru zamanda olmasını sağlar. Talep tahmini: Yapay zeka ve makine öğrenmesi ile müşteri taleplerini önceden tahmin eder. Operasyonel verimlilik artışı: Mağazalar arası transfer ve sevkiyat süreçlerini optimize ederek satışların artmasına yardımcı olur. RNV.ai, perakendecilerin stok yönetimi ve müşteri memnuniyeti gibi alanlarda karşılaştığı zorluklara çözüm sunmayı hedefler.

Akıllı iş modeli, veri ve teknolojiyi verimli kullanarak arzu edilen sonuçları daha hızlı ve az riskle elde etmeyi sağlayan bir stratejidir. Bu iş modellerinde kullanılan bazı teknolojiler: Yapay zeka (AI); Nesnelerin interneti (IoT); Makine öğrenmesi (ML); Blok zinciri; Gelişmiş analitikler. Akıllı iş modelleri, müşteri deneyimini iyileştirir, iş süreçlerini otomatikleştirir, yeni gelir kaynakları yaratır ve değişen pazar koşullarına uyum sağlamayı kolaylaştırır.

Excel'de birden fazla şarta göre toplama işlemi yapmak için ÇOKETOPLA fonksiyonu kullanılır. ÇOKETOPLA fonksiyonunun temel kullanım şekli: ``` =ÇOKETOPLA(aralık_toplamı; ölçüt_aralığı1; ölçüt1; [ölçüt_aralığı2; ölçüt2]; [ölçüt_aralığı3; ölçüt3]; ...) ``` Örnek kullanım: Güney bölgesindeki (A sütunu) et satışlarının (C sütunu) toplamını bulmak için: ``` =ÇOKETOPLA(D2:D11; A2:A11; "Güney"; C2:C11; "Et") ``` Bu formülde: D2:D11, sayıların bulunduğu hücre aralığıdır. A2:A11, koşulların bulunduğu veri aralığıdır. "Güney", ilk koşuldur. C2:C11, ikinci koşulun (et) bulunduğu hücre aralığıdır. "Et", ikinci koşuldur. ÇOKETOPLA fonksiyonu, birden fazla koşulun aynı anda değerlendirilmesini sağlar.

Medikal veri analizi, sağlık sektöründe toplanan verilerin istatistiksel yöntemlerle analiz edilmesi sürecidir. Bu süreçte kullanılan bazı yöntemler şunlardır: Tanımlayıcı istatistikler. Olasılık teorisi. İstatistiksel çıkarım. Regresyon analizi. Yapısal denklem modellemesi (SEM). Medikal veri analizi genellikle şu adımları içerir: 1. Veri toplama ve entegrasyon. 2. Veri inceleme ve temizleme. 3. Veri dönüştürme ve modelleme. 4. Veri analizi ve sonuç çıkarımı. 5. Veri görselleştirme ve dağıtım. Medikal veri analizi, tedavi yöntemlerinin geliştirilmesi, hastalıkların tanımlanması ve sağlık hizmetlerinin iyileştirilmesi gibi alanlarda kullanılır.

8. sınıf veri analizi konusunda genellikle 20 soru bulunmaktadır. Örneğin, Çanakkale ODM tarafından hazırlanan ortak sınav planında veri analizi ile ilgili 20 soru yer almaktadır. Ancak, soru sayısı farklı kaynaklara göre değişiklik gösterebilir.

Gelir ve Yaşam Koşulları Araştırması'nda yer alan bazı veriler: Hanehalkı değişkenleri: Oturulan konutun tipi, mülkiyet durumu, ısıtma sistemi, konut kolaylıkları, sahip olunan eşyalar, gayrimenkul, ulaştırma araçları. Hanehalkı fert değişkenleri: Demografik özellikler (yaş, cinsiyet, hanehalkı sorumlusuna yakınlık). Okul çağındaki çocukların eğitime devam etme durumları, sosyal-kültürel faaliyetler için harcadıkları süreler. 15 yaş ve üzeri fertlerin eğitim, medeni, genel sağlık ve istihdam durumları. Faaliyet gelirleri (ücret, maaş, yevmiye, tarım-tarım dışı müteşebbis).

Filtre kaldırma işlemi, farklı bağlamlarda çeşitli işlevlere sahiptir: Fotoğraf düzenleme: Fotoğraflardaki filtre efektlerini kaldırarak, görüntülerin orijinal halini geri kazandırır. Veri analizi: Raporlardaki gereksiz veya istenmeyen verileri gizleyerek, daha detaylı ve doğru analiz yapmayı sağlar. Elektronik cihazlar: Filtreleri kaldırarak, cihazın fonksiyonlarını engelleyen veya bozan unsurların ortadan kaldırılmasını mümkün kılar.

"N/A" kısaltmasının borsada nasıl hesaplandığına dair bilgi bulunamadı. Ancak, borsada nemalandırma ve endeks hesaplama yöntemleri hakkında bilgi mevcuttur. Borsada Nemalandırma: Yatırımcı, borsa üzerinden nemalandırma yapmak için öncelikle bir aracı kurumda vadesiz TL hesabı açar. Seçilen yatırım aracına bağlı olarak nemalandırma talimatı verilir. Bu talimat, genellikle günlük faiz getirisi sağlayan bir süreci başlatır. Borsa Endeksi Hesaplama: Borsa endeksi, bir grup hisse senedinin fiyatlarının ağırlıklı ortalamasını alarak hesaplanır. Bu hisse senetlerinin seçiminde, piyasa değeri, işlem hacmi ve sektör temsili gibi kriterler dikkate alınır. Daha fazla bilgi için ilgili kaynaklara başvurulabilir: borsaninizinden.com; borsaistanbul.com; getmidas.com; albyatirim.com.tr.

Çarpıklık (skewness), bir veri dağılımının simetrik olmayan veya dengesiz bir şekilde dağıldığını ifade eder. Çarpıklık şekli şu şekilde yorumlanabilir: Sola çarpıklık: Çarpıklık katsayısı (ÇK) negatif ise, ortalama ortancadan küçüktür ve dağılımın kütlesi grafiğin sağ tarafında yoğunlaşmıştır. Sağa çarpıklık: Çarpıklık katsayısı pozitif ise, ortalama ortancadan büyüktür ve dağılımın kütlesi grafiğin sol tarafında yoğunlaşmıştır. Normal dağılımda çarpıklık katsayısı 0'dır. Çarpıklık, veri analizi ve modelleme süreçlerini etkileyebilir; bu nedenle, çarpık verilerle çalışırken uygun görselleştirme tekniklerinin kullanılması ve gerekli dönüşümlerin yapılması önemlidir.

Selka sistemi, iki farklı bağlamda çalışabilir: 1. Selka Hazır Beton: Üç boyutlu beton yazıcı teknolojisi kullanarak inşaat sektöründe hizmet verir. 2. Selka Geliştirici Aracı: Çeşitli arama motorlarından (Google, Bing, Yandex gibi) veri toplamak ve analiz etmek için kullanılan bir araçtır. Selka Geliştirici Aracı'nın çalışma adımları: 1. Hesap Oluşturma: Selka web sitesinde ücretsiz bir hesap açılır. 2. Arama Motorlarını Bağlama: Google, Bing, Yandex gibi arama motorları araca bağlanır. 3. Veri Toplama Ayarları: Veri toplama takvimi belirlenir ve toplanacak veriler seçilir. 4. Veri Analizi: Toplanan veriler, Selka'nın veri yönetim sistemi ile organize edilip analiz edilir. 5. Veri İhracatı: Veriler CSV, Excel, JSON gibi çeşitli formatlarda dışa aktarılır.

Looker'da formül yazmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Veri kaynağına erişim: - Üst menü çubuğundaki "Veri Kaynakları" sekmesine tıklayın. - Formülü eklemek istediğiniz veri kaynağını seçin ve düzenleme moduna geçin. 2. Hesaplanan alan ekleme: - Üst bölümde yer alan "Alan Ekle" düğmesine tıklayın. - Bağlam menüsünden "Hesaplanan Alan Ekle" seçeneğini seçin. 3. Alan adı ve formül girişi: - Alan adı (Field Name) ve formülü girin. - Formül alanına bir alan adı yazmak için doğrudan adını yazabilir veya "Mevcut Alanlar" listesinden sürükleyebilirsiniz. 4. Kaydetme: - "Kaydet" düğmesine tıklayın. 5. Alanı inceleme: - Veri kaynağında yeni hesaplanan alanı gözden geçirin. Formül yazarken kullanılabilecek bazı unsurlar: Operatörler: Aritmetik (+, -, , /), karşılaştırma (>, <, =, >=, <=, <>) ve mantıksal (AND, OR, IN, IS NULL, NOT) operatörler. Fonksiyonlar: Looker Studio, 80'den fazla fonksiyon sunar ve bunlar formüllerde kullanılabilir. Koşullu ifadeler: CASE WHEN THEN ELSE END ifadesiyle formüllerde koşullu mantık kullanılabilir. Sabitler: Formüllere doğrudan yazılan 2 veya 3,14 gibi sayılar, "Looker Studio" veya "formulas and functions" gibi dizeler, true veya false gibi Boole değerleri, DATE '2021-4-1' veya DATETIME '2021-5-29 23:59:59' gibi tarih değerleri.

Bir veri analisti, genellikle 4 yıl süren lisans eğitimi alır. Ancak, veri analisti olarak çalışma süresi, kişinin kariyerine ve sektördeki deneyimine bağlı olarak değişir. Veri analistleri, telekomünikasyon şirketleri, büyük işletmeler, e-ticaret siteleri, şirketlerin veri analizi departmanları, bankalar gibi çeşitli sektörlerde çalışabilir. Özel sektörde 7200 prim gününü dolduran bir veri analisti, 58-65 yaş arasında emekli olabilir.

Medikal istatistik, sağlık sektöründe toplanan verilerin analizi ile ilgilenen bir istatistik dalıdır. Medikal istatistik, klinik araştırmalarda, epidemiyolojide ve sağlık hizmetlerinde yaygın olarak kullanılır: Betimsel istatistik. Olasılık teorisi. İstatistiksel çıkarım. Regresyon analizi. Medikal istatistik, klinik uygulama kılavuzlarının geliştirilmesinde ve tedavilerin etkinliğinin değerlendirilmesinde hayati bir rol oynar.

Power BI'da gider raporu oluşturmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Veri Kaynağına Bağlanma: Power BI Desktop'ta "Get Data" (Veri Al) seçeneği ile gerekli veri kaynağı bağlanır. 2. Veriyi Düzenleme: Veriler, "Transform Data" (Veriyi Dönüştür) seçeneği ile düzenlenir. 3. Grafikler ve Görseller: Düzenlenen veriler, grafikler ve görseller ile temsil edilir. 4. Raporun Yayımlanması: "Publish" (Yayımla) seçeneği ile rapor, Power BI Web'de yayımlanabilir. Daha detaylı bilgi ve örnekler için Power BI'nın resmi belgeleri ve çeşitli eğitim videoları incelenebilir.

Evet, açıklık ve ranj aynı şeyi ifade eder. Açıklık (ranj), bir veri seti içindeki en büyük değer ile en küçük değer arasındaki farkı belirtir.