VeriAnalizi

Post-hoc testleri, bir deneyin tamamlanmasından sonra, önceden planlanmamış bir şekilde yapılan istatistiksel analizlerdir. Bazı yaygın post-hoc testleri: Tukey HSD Testi. Bonferroni Düzeltmesi. Scheffé Testi. LSD (Least Significant Difference) Testi. Duncan Testi. Post-hoc test seçimi, araştırmanın doğasına ve veri yapısına bağlıdır.

ArcGIS'de basit bir harita hazırlamak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Veri Toplama: ArcGIS Online'da Katalog pane'sini kullanarak veri arayın. 2. Harita Oluşturma: ArcGIS Pro'da yeni bir harita oluşturun. Uygun bir koordinat sistemi seçin. İstediğiniz boyutlara sahip yeni bir düzen ekleyin. 3. Veri Ekleme: Birden fazla harita sayfası varsa, benzer verileri birleştirin. Elektronik tablolar, coğrafi dosyalar ve görüntüler gibi çeşitli veri formatlarını ekleyin. 4. Verileri Sembolize Etme: Haritanın görünümünü ve anlaşılırlığını artırmak için verileri sembolize edin. 5. Etiket Ekleme: Uygun katmanlar için etiketleme açın ve etiket sınıflarını oluşturun. 6. Düzenleme ve Paylaşma: Düzenlemeyi tamamladığınızda, haritayı kaydedin ve paylaşın. ArcGIS'de harita hazırlarken kullanılabilecek bazı kaynaklar: YouTube: "ArcGIS ile Harita Yapımı (Kuzey Oku, Lejant, Ölçek vb.)" videosu. ArcGIS Documentation: "Make a Map" başlıklı doküman. Esri Blog: "Map Making: A Step-by-Step Guide" başlıklı yazı.

İstabot, Ondokuz Mayıs Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü Öğretim Üyesi Doç. Dr. Naci Murat tarafından geliştirilen, yapay zeka destekli istatistiksel veri analizi platformudur. Özellikleri: Erişilebilirlik: Kullanıcıların istatistiksel altyapı gerektirmeden verilerini yükleyerek analiz yapmalarını sağlar. Hız: Geleneksel analizlerin günler sürebileceği işlemleri saniyeler içinde tamamlar. Çok Dilli Destek: Analiz sonuçlarını hem Türkçe hem de İngilizce olarak sunar. Bulut Teknolojisi: Analiz sonuçlarına her an, her yerden erişim imkanı tanır. Veri Güvenliği: Kullanıcı verilerini güçlü protokollerle korur. Maliyet Etkinliği: Lisans bedellerini ortadan kaldırarak düşük maliyetle yüksek verimlilik sunar.

Dendogram, hiyerarşik kümelemede, birbirine benzeyen örneklemleri birleştirerek, bir ağaç yapısında, tek küme kalana kadar yapılan işlemler bütünüdür. Dendogram, aynı zamanda şu alanlarda da kullanılır: Hesaplamalı biyoloji. Filogenetik. Dendogram, Grekçe "ağaç" anlamına gelen "δένδρον" (déndron) ve "çizim, matematiksel şekil" anlamına gelen "γράμμα" (grámma) kelimelerinden türemiştir. Dendogramda, bacakların uzunluğu, kümeler arasındaki mesafeyi temsil eder. Dendogramda optimal küme sayısını bulmak için, bacak kesme operasyonu yapılır.

Üniversite bilişim sınıfları, öğrencilere bilişim teknolojileri alanında gerekli bilgi ve becerileri kazandırmayı amaçlar. Bilişim sınıflarında öğrenilen bazı konular: yazılım geliştirme ve programlama; veritabanı yönetimi; ağ sistemleri ve güvenliği; veri analizi ve big data; siber güvenlik. Mezunlar, bu bilgi ve beceriler sayesinde çeşitli alanlarda çalışabilirler: yazılım geliştiricisi; sistem ve ağ yöneticisi; veri analisti; siber güvenlik uzmanı; proje yöneticisi. Bilişim sınıfları, öğrencilere hem teknik beceriler hem de iş süreçleri üzerine bilgi sunarak, onları kamu ve özel sektörde yüksek talep gören bilişim pozisyonlarında görev almaya hazırlar.

Yapay zeka ile yapılabilecek bazı modifikasyonlar: Araç modifikasyonu: Yapay zeka, araç görsellerini dijital olarak düzenleyebilir ve iyileştirebilir. Fotoğraf ve video düzenleme: Yapay zeka, görüntüler arasındaki geçişleri iyileştirebilir, renk düzeltmeleri yapabilir ve otomatik kurgu oluşturabilir. Tasarım: Yapay zeka, web sitesi sayfaları veya uygulama deneyimlerinin çoklu varyasyonlarının performansını takip edebilir ve öğelerde ince ayarlar yapabilir. İçerik üretimi: Yapay zeka, metin, video ve 3D model gibi içerikler üretebilir. Ayrıca, yapay zeka ile sürücüsüz araçlar için gelişmiş algılama sistemleri, tıbbi görüntü analizi ve dolandırıcılık tespiti gibi alanlarda da modifikasyonlar yapılabilir.

Yapılandırılmış veri, hem yazılımların hem de insanların verimli erişim sağlaması için standartlaştırılmış bir formata sahip verilerdir. Yapılandırılmış verilerin bazı özellikleri: Tanımlanabilir öznitelikler. İlişkisel öznitelikler. Nicel veriler. Depolama. Yapılandırılmış veri örnekleri: Excel dosyaları; SQL veritabanları; satış noktası verileri; web formu sonuçları; arama motoru optimizasyonu (SEO) etiketleri. Yapılandırılmış veriler, analiz kolaylığı, veri bütünlüğü, verimli depolama ve işleme gibi avantajlar sağlar.

Hangi tavsiye sisteminin kullanılması gerektiği, kullanım amacına ve mevcut verilere bağlıdır. İşte bazı tavsiye sistemi türleri: İşbirlikçi Filtreleme (Collaborative Filtering). Üç şekilde uygulanabilir: Kullanıcı temelli (user-based). Ürün temelli (item-based). Model temelli (matrix factorization). İçeriğe Dayalı Filtreleme (Content-Based Filtering). Popülarite Tabanlı Öneri Sistemleri. Hibrit Öneri Sistemleri. Tavsiye sistemleri hakkında daha detaylı bilgi edinmek için Miuul'un ilgili eğitimlerine göz atılabilir.

Dinamik içerik ekleme, kullanıcının davranışına, tercihlerine ve diğer faktörlere bağlı olarak değişen dijital içerik ekleme işlemidir. Dinamik içerik eklemenin bazı türleri: Kişiselleştirilmiş ürün önerileri. Konuma dayalı içerik. Gerçek zamanlı içerik güncellemeleri. Davranışa dayalı kullanıcıya özel içerik. Dinamik e-posta içeriği. Dinamik içerik ekleme, kullanıcı etkileşimini artırabilir, SEO sıralamasını iyileştirebilir ve dönüşüm oranlarını yükseltebilir.

Veri grubunun medyanı şu şekilde bulunur: 1. Veriler küçükten büyüğe doğru sıralanır. 2. Eğer veri sayısı tek ise, ortadaki değer medyan olarak belirlenir. 3. Eğer veri sayısı çift ise: - Ortadaki iki sayının aritmetik ortalaması medyan olarak alınır. Formül kullanımı: - N x 0,50 formülü: N, veri sayısını ifade eder. - (N+1) / 2 formülü: Bu formül, medyan pozisyonunu verir. Örnek: - 2, 3, 5, 6, 7, 8, 15 veri setinde: - Tek sayıda veri olduğu için medyan 6'dır. - 2, 4, 6, 6, 8, 25, 30, 40 veri setinde: - Ortadaki iki sayı 6 ve 8 olduğu için medyan (6 + 8) / 2 = 7'dir.

Duyarlılığın ölçülmesi için kullanılan iki ana analiz yöntemi şunlardır: 1. Duyarlılık Analizi (Sensitivity Analysis). 2. Senaryo Analizi (Scenario Analysis). Ayrıca, Duygu Analizi (Sentiment Analysis), yatırımcıların bir menkul değere veya ilgili finansal piyasaya yönelik ilgisinin ne yönde olduğunu ölçmek için kullanılır.

Excel'de paket oluşturma, Excel'in esnek ara yüzünü kullanarak bir program veya şablon seti geliştirmeyi ifade eder. Bazı örnekler: Şablon oluşturma. Paket program geliştirme. Ayrıca, Excel'de uygulama paketleri oluşturmak için Test Temeli gibi araçlar da kullanılabilir.

Eş anlı veri, "eş anlı" kelimesinin veri ile ilgili anlamını belirtmiyor. Ancak, "eş anlı" kelimesi "eş zamanlı" anlamına gelir. Eş anlı göstergeler ise, ekonomik faaliyetlerin ne kadar hızlı veya yavaş olduğunu ölçmek için kullanılan, genellikle aylık olarak toplanan verileri kullanarak hesaplanan ortalama değerlerdir.

Excel'de tekrar eden satırları bulmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: Koşullu Biçimlendirme: Yinelenenleri kontrol etmek istenen hücreler seçilir. "Giriş" sekmesinde, "Koşullu Biçimlendirme" > "Hücre Kurallarını Vurgula" > "Yinelenen Değerler" seçeneğine tıklanır. İstenirse "Yinelenen" veya "Benzersiz" değerler işaretlenir ve verilerin biçimlendirmesi ayarlanır. Yinelenenleri Kaldır Özelliği: Yinelenen değerleri içeren hücre aralığı seçilir. "Veri" sekmesinde, "Yinelenenleri Kaldır" butonuna tıklanır. Hangi sütunlardaki yinelenenlerin kaldırılacağı işaretlenir veya işaret kaldırılır. EĞERSAY Formülü: Formül, belirli bir değerin arama yapılacak hücre aralığında kaç kez geçtiğini sayar. Formül örneği: `=EĞERSAY(A1:A100; A1)`. Pivot Table: Veri aralığı seçilip "Ekle" > "PivotTable" komutu verilir. Ürün adları "Satırlar" bölümüne, aynı alan tekrar "Değerler" bölümüne sürüklenir ve "Değerler" "Say" olarak ayarlanır.

"Türk posmo" ifadesi, farklı bağlamlarda çeşitli anlamlar taşıyabilir. İşte bazıları: E-ticaret Altyapısı: "Turkpos" adıyla bilinen bir e-ticaret altyapısı hizmeti sunan şirket, düşük komisyon oranlarıyla dikkat çekmektedir. Kripto Cüzdanı: "Posmo Wallet" olarak bilinen, kullanıcıların kripto varlıklarını güvenli bir şekilde saklamalarına, yönetmelerine ve işlem yapmalarına olanak tanıyan bir dijital platform. Veri Kooperatifi: "POSMO" projesi, kişisel hareketlilik verilerini toplamak ve yönetmek için şeffaf bir veri kooperatifi oluşturmayı amaçlar. Ödeme Sistemi: "Param Pos (Türk Pos)" olarak bilinen, uygun fiyatlı komisyon oranları sunan bir ödeme sistemi. "Türk posmo"nun tam olarak ne iş yaptığı, kullanıldığı bağlama göre değişiklik gösterebilir.

Bir sayı grubunun ortalamasının en yüksek olması için, sayıların toplamının sayı adedine bölümü olan aritmetik ortalamanın (AO) büyük olması gerekir. Aritmetik ortalamayı (AO) hesaplamak için: 1. Tüm sayıları toplayın. 2. Toplanan sayıları sayı adedine bölün. Örneğin, 5 sayıdan oluşan bir grupta sayılar 10, 15, 30, 45 ise: 1. Sayıların toplamı: 10 + 15 + 30 + 45 = 100. 2. Sayı adedi: 4. 3. Aritmetik ortalama: 100 / 4 = 25. Bir sayı grubunun ortalamasını hesaplamak için ayrıca Excel'deki "ORTALAMA" işlevi veya çevrimiçi ortalama hesaplama araçları da kullanılabilir.

Excel'de MAK (MAX) formülünü Türkçe olarak kullanmak için aşağıdaki adımları izleyin: 1. Formülü girin: Seçtiğiniz bir hücreye =MAK yazın. 2. Aralık seçin: Maksimum değerini bulmak istediğiniz hücre aralığını seçin. 3. Formülü tamamlayın: Enter tuşuna basarak formülü onaylayın. Örneğin, A2:A6 aralığındaki en büyük değeri bulmak için formül şu şekilde olacaktır: =MAK(A2:A6). Eğer belirli bir değerle birlikte maksimum değeri bulmak istiyorsanız, örneğin 30 ile birlikte, formül şu şekilde olur: =MAK(A2:A6, 30). Daha karmaşık senaryolar için, belirli koşullara göre en büyük değeri bulmak amacıyla "IF" ve "ARRAY" fonksiyonları da kullanılabilir.

Ki-kare tek örneklem testi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Verilerin hazırlanması. 2. Analyze menüsünün kullanılması. 3. Değişken seçimi. 4. Testin çalıştırılması. 5. Sonuçların yorumlanması. Ki-kare testi, yalnızca kategorik veri tipiyle çalışır ve en az iki kategorik değişken gerektirir. Ki-kare testi, istatistiksel analiz gerektiren bir konu olduğundan, bir uzmana danışılması önerilir.

Veri toplama ve veri analizi arasındaki temel fark, verilerin işleniş ve kullanım biçimidir: Veri toplama, belirli bir amaç doğrultusunda ham verilerin toplanması, sınıflandırılması ve depolanması sürecidir. Veri analizi, toplanan verilerin işlenerek anlamlı ve kullanışlı bilgilere dönüştürülmesi sürecidir. Veri analizi, veri toplamayı da içeren daha geniş bir kavramdır.

Wilcoxon testi, aşağıdaki istatistiksel yazılım programlarında yapılabilir: SPSS; R (stats paketi, wilcox.test() fonksiyonu); Python (scipy kütüphanesi, stats.wilcoxon() fonksiyonu); SAS; Stata; Minitab; MedCalc; Jamovi; JASP; GraphPad Prism.