VeriAnalizi

Logistik regresyon ve doğrusal regresyon arasındaki temel farklar şunlardır: Çıktı değişkeni. Değişken ilişkisi. Matematiksel dağılım türü. Hata minimizasyonu. Kullanım alanları: Doğrusal regresyon. Logistik regresyon.

Başarı takip sistemi, öğrencilerin akademik performanslarını izlemek ve değerlendirmek için çeşitli araçlar ve yöntemler kullanır. İşte bazı çalışma prensipleri: Günlük veri girişi: Öğrenciler, günlük çalışma girişleri, deneme sınavı sonuçları ve okunan kitapların özetlerini sisteme kaydederler. Öğretmen değerlendirmesi: Öğretmenler, öğrencilerin performanslarını değerlendirir ve geri bildirim sağlar. Veri analizi: Deskriptif, kıyaslamalı ve tahmine dayalı analizlerle öğrenci başarıları izlenir. Gerçek zamanlı izleme: Çevrimiçi sınavlar ve ödevler sırasında performans anında değerlendirilir. Veri görselleştirme: Grafikler ve tablolar aracılığıyla veriler anlaşılır hale getirilir. Kişiselleştirilmiş geri bildirim: Öğrencilerin hangi alanlarda gelişmeye ihtiyaç duyduğunu net bir şekilde gösteren geri bildirimler verilir. Örnek bir başarı takip sistemi, 19 Mayıs İlçe Milli Eğitim Müdürlüğü tarafından geliştirilen ve 8. sınıf öğrencilerinin LGS hazırlıklarını takip eden sistemdir.

İçerik temelli filtreleme, ürünlerin meta bilgilerine, açıklamalarına ve özelliklerine göre benzerlikler üzerinden yapılan öneri sistemleridir. Çalışma prensibi: 1. Metinleri matematiksel olarak ifade etme (vektörleştirme). Count Vector (Word Count). TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency). 2. Benzerlikleri hesaplama. Öklid uzaklığı hesabı ve Cosine Similarity hesabıyla filmlerin birbirine olan yakınlığı hesaplanır. 3. Önerilerin sunulması. Örneğin, bir kullanıcı bir şarkı dinlediğinde, sahip olunan tek bilgi dinlenen şarkıdır.

Frekans tablosunda mod (tepe değeri) bulmak için: 1. Frekansı en yüksek olan sınıf mod sınıfı olarak belirlenir. 2. Mod = L + d1 / (d1 + d2) c formülü kullanılır. L: Mod sınıfının alt sınırı. d1: Mod sınıfı frekansı ile bir önceki sınıf frekansı arasındaki fark. d2: Mod sınıfı frekansı ile bir sonraki sınıfın frekansı arasındaki fark. c: Sınıf aralığı (genişliği). Frekans tablosunda medyan (ortanca) bulmak için: 1. Veriler küçükten büyüğe veya büyükten küçüğe doğru sıralanır. 2. Eğer veri sayısı tek ise, ortadaki değer medyan olarak alınır. 3. Eğer veri sayısı çift ise, ortadaki iki değerin ortalaması medyan olarak alınır. Ayrıca, frekans tablosundan aritmetik ortalama, medyan ve mod hesaplama örnekleri için şu kaynaklar kullanılabilir: youtube.com'da "Frekans Tablosundan Aritmetik Ortalama, Medyan ve Mod Hesaplama | 3 Örnek Soru" videosu; tezyardimplatformu.com'da "Frekans Tablosundan Aritmetik Ortalama, Medyan ve Mod Hesaplama | 3 Örnek Soru" yazısı.

Negatif korelasyon, iki değişkenin zıt yönde hareket ettiğini gösterir; bir değişken artarken diğeri azalır. Negatif korelasyonun önemli olmasının bazı nedenleri: Portföy çeşitlendirmesi: Negatif korelasyonlu varlıklar, portföyde denge sağlar ve piyasa dalgalanmalarına karşı koruma sunar. Strateji oluşturma: Negatif korelasyon, karar alma süreçlerinde ve strateji oluşturmada rehberlik eder. Ancak, korelasyonun nedensellik anlamına gelmediği ve diğer faktörlerin de etkili olabileceği unutulmamalıdır.

R Studio ve Jupyter Notebook aynı değildir, her ikisi de veri bilimi ve programlama için kullanılan popüler araçlardır ancak farklı özelliklere sahiptirler. Jupyter Notebook, birden fazla programlama dilini (Python, R, Julia gibi) destekleyen, web tabanlı, açık kaynaklı bir araçtır. R Studio, özellikle R programlama dili için tasarlanmış entegre bir geliştirme ortamıdır (IDE). Özetle, Jupyter Notebook daha çok dil desteği ve etkileşimli keşif için uygunken, R Studio R'ye özgü özellikler ve iş akışı verimliliği açısından öne çıkar.

Yapay Sinir Ağları'nın (YSA) bazı avantajları: Bilgilerin ağın tamamında saklanması. Eksik bilgi ile çalışabilme. Hata toleransı. Dağıtık hafıza. Paralel işlem yeteneği. Makine öğrenmesi yapabilme. Genelleştirme.

Power BI ve Power Query arasındaki temel farklar şunlardır: Kullanım Amacı: Power BI, veri görselleştirme ve raporlama için kullanılır. Power Query, veri hazırlama ve dönüştürme işlemlerinde kullanılır. Entegrasyon: Power Query, Excel ve Power BI gibi Microsoft ürünleriyle entegre çalışır. Power BI, Power Query ile birlikte çalışır ve Power Pivot ile oluşturulan veri modellerini içe alabilir. Özellikler: Power BI, geniş veri görselleştirme ve etkileşimli özellikler sunar. Power Query, veri temizleme, otomatik veri temizleme, karmaşık ETL görevlerini yerine getirme gibi gelişmiş veri dönüştürme yetenekleri sunar. Her iki araç da farklı ihtiyaçlara yönelik olduğundan, kullanım amacı doğrultusunda tercih edilir.

Yapay zekada veresiye hesaplama hakkında bilgi bulunamadı. Ancak, yapay zeka ile veri analizi ve hesaplama için kullanılan bazı araçlar şunlardır: TensorFlow. IBM Watson. Google AI Platform. RapidMiner. Yapay zeka ile veri analizi, algoritmalar ve modelleme teknikleri kullanarak gizli kalıpları ve trendleri belirler, böylece daha bilinçli kararlar alınmasını sağlar.

Veri analizi konusu, özellikle verilerin düzensiz ve kontrolsüz olduğu durumlarda zor olabilir. Veri analizi sürecinin bazı zorlukları: Veri temizliği. Araştırmacı önyargısı. Veri güvenliği. Veri analizi sürecini kolaylaştıran unsurlar: Teknoloji entegrasyonu. Yapay zeka kullanımı.

İstatistikte sıkça sorulan sorular şunlardır: Ortalama, mod ve medyan hesaplamaları: Sayıların toplamının sayıya bölünmesi, en çok tekrar eden sayının bulunması ve sayıları küçükten büyüğe sıralayıp ortadakinin belirlenmesi. Değişkenler arasındaki ilişkilerin belirlenmesi: İki veya daha fazla değişken arasında bir ilişki olup olmadığının ve bu ilişkinin yönünün ve büyüklüğünün ölçülmesi. Gruplar arasındaki farkların tespiti: Farklı gruplar arasında bir fark olup olmadığının ve bu farkın hangi gruptan kaynaklandığının belirlenmesi. Hipotez testleri: Bir ya da daha fazla evren parametre değeriyle ilgili önermelere dair hipotezlerin test edilmesi. Veri yorumlama: Basit veri yorumlamaları yapılması. Ayrıca, istatistik soruları için YouTube ve vcantugakkas.wordpress.com gibi platformlarda örnek sorular ve çözümleri bulunmaktadır.

Yapay zekâ (YZ) ve finans arasındaki ilişki, büyük veri analitiği ve otomatikleştirilmiş karar alma süreçlerinin yaygınlaşmasıyla giderek artmaktadır. Bazı kullanım alanları: Müşteri hizmetleri: YZ, müşteri sorularını 7/24 yanıtlayabilir ve kişiselleştirilmiş hizmetler sunabilir. Risk yönetimi: YZ algoritmaları, kredi riski ve dolandırıcılık girişimlerini tespit edebilir. Portföy yönetimi: YZ, piyasa verilerini analiz ederek optimal portföy dağılımını belirleyebilir. Tahmin modelleri: YZ, finansal piyasalardaki fiyat hareketlerini tahmin edebilir. Süreç otomasyonu: YZ, kredi başvuruları ve fatura ödemeleri gibi işlemleri daha hızlı ve doğru bir şekilde gerçekleştirir. YZ, finans sektöründe maliyet tasarrufu, işlemlerin hızlanması ve güvenlik gibi avantajlar sağlar.

Paket kontrol sistemi, sevkiyata hazır ürünlerin ağırlık ölçümlerini otomatik olarak yapar ve bu ürünlerin ağırlık, boyut ve paket kimlik verilerini depolayarak ana bilgisayara aktarır. Çalışma prensibi: 1. Etiketleme ve gönderim: Paketlere takip numarası atanır ve üzerine barkod veya QR kodu yapıştırılır. 2. Kontrol noktalarında tarama: Paket, dağıtım merkezleri gibi çeşitli kontrol noktalarından geçerken barkod taranır ve veriler takip sistemine iletilir. 3. Taşıma takibi: GPS ve RFID etiketleri aracılığıyla paketin konumu izlenir ve bilgiler veritabanında güncellenir. 4. Teslimat onayı: Paket teslimat adresine ulaştığında, sistem başarıyla teslim alındığını kaydeder. 5. Son bildirim: Başarılı teslimat sonrasında, paketin alındığını bildiren bir bildirim gönderilir. Ayrıca, paket kontrol sistemlerinde X-ray, metal algılama, kontrol tartımı, kamera kontrolü gibi farklı teknolojiler de kullanılabilir.

İllere göre enerji tüketiminin nasıl hesaplandığına dair bilgi bulunamadı. Ancak, bir cihazın enerji tüketimi aşağıdaki adımlarla hesaplanabilir: 1. Cihaz gücü belirlenir. 2. Çalışma süresi tespit edilir. 3. Enerji tüketimi hesaplanır. Ayrıca, elektrik tüketimini hesaplamak için aydemperakende.com.tr ve gedizperakende.com.tr gibi web sitelerindeki "Elektrik Tüketimi Hesaplama" ve "Tasarruf Asistanı" araçları kullanılabilir.

Çeşitli yapay zeka araçları, farklı türdeki verileri analiz edebilir: Julius AI. TensorFlow. IBM Watson. Microsoft Azure Machine Learning. Google AI Platform. RapidMiner. Tableau AI. ChartGPT. Polymer. Code Interpreter.

Veri odaklı SMS, işletmelerin hedef kitlelerini detaylı bir şekilde segmentlere ayırarak, kişiselleştirilmiş ve doğru müşterilere yönelik SMS pazarlama kampanyaları yürütmesine olanak tanıyan bir hizmettir. Bu hizmet sayesinde: 15 milyondan fazla izinli kullanıcı datası üzerinden, çeşitli demografik veya lokasyon bazlı segmentasyonlarla hedef kitle belirlenebilir. 100’ü aşkın segmentasyon özelliği ile yaş, cinsiyet gibi bilgilerin yanı sıra bölgeye odaklı kırılımlar yapılabilir. Hedefli SMS gönderimi ile Facebook reklamlarına kıyasla dört kat daha etkili sonuçlar elde edilebilir. Veri odaklı SMS hizmetinden KOBİ’ler, esnaflar, yerel mağazalar, perakende işletmeler ve kurumsal şirketler faydalanabilir.

Yapay zeka, belirli bir kişilik parametreleriyle tasarlanmış bir karakterdir. Yapay zekanın kişiliği, şu özelliklere sahip olabilir: Ton ve konuşma tarzı. Bilgi ve açıklama şekli. Duygusal zeka. Yapay zeka, kullanıcı girdilerine göre tepkilerini ayarlar ve kişiselleştirilmiş bir iletişim sağlar.

Veri analizi daireyi grafiğe çevirme işlemi şu adımlarla yapılır: 1. Merkez Açıların Toplamını Belirleme: Bir daire grafiğindeki merkez açıların toplamı 360°'dir. 2. Verilerin Oranını Hesaplama: Grup verilerinin her biri, toplam veri sayısına oranlanarak daire grafiğindeki oranı bulunur. 3. Açıları Hesaplama: Her bir verinin açısı, toplam veri sayısının 360°'ye oranı ile istenen verinin 360°'ye oranı eşitlenerek hesaplanır. 4. Grafiği Oluşturma: Hesaplanan açılara göre daire grafiği oluşturulur. Örnek: 24 kişilik 8-E sınıfındaki öğrencilerin kazandıkları lise türlerinin dağılımı şu şekildedir: Fen Lisesi: 10 öğrenci Anadolu Lisesi: 8 öğrenci Sağlık Lisesi: 4 öğrenci Meslek Lisesi: 2 öğrenci Toplam kişi sayısı 24 olduğundan, her bir kişiye 360° ÷ 24 = 15° düşer. Fen Lisesi: 10 × 15° = 150° Anadolu Lisesi: 8 × 15° = 120° Sağlık Lisesi: 4 × 15° = 60° Meslek Lisesi: 2 × 15° = 30° Bu şekilde, lise türlerine karşılık gelen açılar daire grafiğinde gösterilir. Not: Çizgi veya sütun grafiğinde verilen toplam veri, daire grafiğinin tamamına (360°) eşitlenip istenen sayılara göre oran oluşturularak da daire grafiğine çevirme işlemi yapılabilir.

Tezde veri analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Araştırma sorusu ve hipotez belirleme. 2. Veri toplama. 3. Verilerin düzenlenmesi ve temizlenmesi. 4. İstatistiksel analiz yönteminin seçilmesi. 5. Veri analizi yapma. 6. Sonuçların yorumlanması ve raporlama. Tezde veri analizi yapmak karmaşık ve zaman alıcı olabilir. Tezde veri analizi yapmak için kullanılabilecek bazı programlar şunlardır: SPSS; Excel; R; Python; SAS.

Power Pivot'ta ilişki, tablolar arasında ortak alanlar kullanılarak kurulan bağlantıdır. İlişki kurma süreci: 1. Tabloların hazırlanması: Excel'deki klasik tablolar, "Format As Table" özelliği ile dinamik hale getirilir. 2. Tabloların eklenmesi: Tablolar, Power Pivot'ta "Data Modeline Ekle" düğmesi ile eklenir. 3. İlişki kurma: Ortak alan belirlenerek, bir tablodaki alan diğer tablodaki ilgili alana sürüklenir. Power Pivot'ta ilişkiler, "Diagram View" modunda görsel olarak görülebilir.