VeriAnalizi

KPI (Key Performance Indicator) verilerinde bulunması gerekenler, KPI'nın türüne ve kullanım amacına göre değişiklik gösterebilir. İşte bazı yaygın KPI veri türleri: Finansal KPI'lar: Gelir artışı, net kar marjı, nakit akışı, müşteri karlılığı gibi finansal göstergeler. Operasyonel KPI'lar: Üretim verimliliği, hammadde stok seviyeleri, teslimat süreleri, hizmet kalitesi. Müşteri Memnuniyeti KPI'ları: Müşteri memnuniyeti endeksi, müşteri şikayet oranı, tekrar satış oranı, net tavsiye skoru. Pazarlama KPI'ları: Müşteri edinme maliyeti, dönüşüm oranları, marka farkındalığı, sosyal medya etkileşimi. İnsan Kaynakları KPI'ları: Çalışan devir oranı, işe alım süresi, çalışan bağlılığı, çalışan memnuniyeti. Proje Yönetimi KPI'ları: Proje tamamlanma süresi, bütçe dahilindeki proje sayısı, kaynak kullanım verimliliği, risk değerlendirmesinin başarı oranı. Teknoloji ve İnovasyon KPI'ları: Yenilikçi ürünlerin yüzdesi, araştırma ve geliştirme giderleri, inovasyon hızı, teknoloji altyapısının güvenilirliği. Sosyal Sorumluluk KPI'ları: Çevresel etki, sosyal katkılar, çalışan gönüllülüğü, etik uygulamalar. KPI belirlenirken ölçülebilir, gerçekçi, zamanlı ve ilgili veriler seçilmelidir.

KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) değeri 0,5'ten küçükse, veri setinin faktör analizi için uygun olmayabileceği anlamına gelir. Bu durumda yapılabilecekler: Değişkenlerin çıkarılması: Anti-image korelasyon matrisinde, köşegen değerlerinden herhangi biri 0,5'ten küçük olan değişkenler analizden çıkarılır ve faktör analizi tekrar yapılır. Örneklem büyüklüğünün artırılması: Artan örnek boyutu, KMO değerinin artmasına yardımcı olabilir. Ayrıca, KMO değerinin düşük çıkmasının nedeni, değişkenlerin çoğunlukla çiftler halinde korelasyon göstermesi de olabilir. Faktör analizi sürecinde doğru adımlar için bir uzmana danışılması önerilir.

Lojistik regresyon ve doğrusal regresyon arasındaki temel farklar şunlardır: Yanıt değişkeni türü: Doğrusal regresyon, sürekli bir değer ölçeğine sahip bağımlı değişkenler için kullanılır. Lojistik regresyon, kategorik veya ikili (örneğin, evet/hayır) değerlere sahip bağımlı değişkenler için kullanılır. Kullanılan denklem: Doğrusal regresyon, Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βp şeklinde bir denklem kullanır. Lojistik regresyon, p(X) = eβ0 + β1X1 + β2X2 + ... + βp şeklinde bir denklem kullanır. Denklemi sığdırma yöntemi: Doğrusal regresyon, en uygun regresyon denklemini bulmak için sıradan en küçük kareler yöntemini kullanır. Lojistik regresyon, maksimum olabilirlik tahmini yöntemini kullanır. Tahmin edilecek çıktı: Doğrusal regresyon, sürekli bir değer öngörür. Lojistik regresyon, olasılıkları bir sonuç olarak öngörür.

Excel 751, bireylerin ve işletmelerin Excel kullanarak bilgi yönetimi ve karar destek süreçlerini daha verimli bir şekilde yönetmelerine yardımcı olmayı amaçlayan bir Microsoft Excel eğitim platformudur. Platformun bazı amaçları: Bilgi yönetimi süreçlerini sadeleştirmek ve erişilebilir hale getirmek. Excel'in güçlü yeteneklerini herkesin anlayabileceği bir şekilde öğretmek. Uygulamalı eğitimlerle destek sağlamak. Türkiye'deki Excel kullanıcılarının bilgi birikimlerini artırarak, sundukları rapor, program ve otomasyonları iyileştirmek. Excel 751, YouTube, Instagram, TikTok, LinkedIn ve X (Twitter) gibi platformlarda içerikler üreterek daha geniş kitlelere ulaşmayı hedeflemektedir.

Doğrusal enterpolasyon yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Veri hazırlığı. 2. Yöntem seçimi. 3. Enterpolasyon süreci. 4. Değerlendirme ve analiz. Doğrusal enterpolasyon formülü: y = y1 + ((x – x1) / (x2 – x1)) (y2 – y1). Bu formülde: X: Bilinen değer; Y: Bilinmeyen değer; X1 ve Y1: Bilinen x değerinin altındaki koordinatlar; X2 ve Y2: X değerinin üzerindeki koordinatlar. Örnek: (2, 4) ve (6, 8) veri noktaları verildiğinde, x = 2 olduğunda y'nin değerini hesaplamak için: 1. Koordinatların çıkarılması: x1 = 2; y1 = 4; x2 = 6; y2 = 8. 2. M ve y değerlerinin hesaplanması: m = (y2 – y1) / (x2 – x1) = 1; y = y1 + m (x – x1) = 4. Doğrusal enterpolasyon, verinin doğrusal olarak dağıldığı veya doğrusal bir eğilim izlediği senaryolarda değer tahmini için kullanılır.

Yapay zeka (YZ) veri toplama yöntemleri arasında şunlar bulunur: Web kazıma (web scraping). Doğal dil işleme (NLP). Bu yöntemler, büyük veri kümelerine hızlı ve etkili bir şekilde erişim sağlar.

Python programlama dilinin bazı kullanım alanları: Web geliştirme: Flask ve Django gibi framework'ler ile web sitelerinin arka ucu oluşturulabilir. Oyun geliştirme: Pygame kütüphanesi ile macera, bulmaca gibi oyunlar geliştirilebilir. Yapay zeka ve makine öğrenimi: Öngörü, gelecek tahmini, öneri sistemleri ve yüz tanıma gibi uygulamalar geliştirilebilir. Veri analizi: Matplotlib, Seaborn ve Pandas gibi kütüphaneler ile veri görselleştirme ve manipülasyon işlemleri yapılabilir. Otomasyon: Tekrar eden görevler otomatikleştirilebilir. Robotik uygulamalar: Yapay zeka ve robotik için uygun bir dildir. Siber güvenlik: Kötü amaçlı yazılım analizi ve sızma testi gibi işlevler için kullanılabilir. Diğer kullanım alanları: OpenOffice.org, GIMP, Inkscape, Blender, Scribus ve Paint Shop Pro gibi programlarda betik dili olarak kullanılır.

Twitter veri analisti olmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Eğitim: Veri analisti olmak için üniversite eğitimi almak gereklidir. 2. Sertifika Programları: Online sertifika programlarına katılmak, mesleki bilgi sahibi olmayı sağlar. 3. İş Deneyimi: Temel düzeyde bilgi edindikten sonra küçük çapta iş deneyimleri kazanmak, sektörde kendini geliştirmeyi sağlar. 4. Dil Bilgisi: İngilizce bilmek, veri analistleri için önemlidir. 5. Sosyal Beceriler: Analitik düşünme, iletişim ve ekip çalışması gibi sosyal becerilere sahip olmak gereklidir. Veri analisti olmak için ayrıca alanı araştırmak, bir çalışma formatı seçmek, kariyer danışmanlığı almak ve bir portföy oluşturmak faydalı olabilir.

MAXQDA'nın temel kullanım adımları: 1. Proje Oluşturma: - Yeni Proje'ye tıklayın, projenize bir isim verin ve kaydedin. 2. Veri İçe Aktarma: - Farklı veri türleri için içe aktarma yollarını kullanın veya belgeleri Belge Sistemi penceresine sürükleyin. 3. Verileri Keşfetme: - Belge Tarayıcısı'nda belgeleri inceleyin. 4. Kodlama: - Belgelerin bölümlerini vurgulayın, sağ tuşla tıklayıp Yeni Kod İle seçeneğini seçin. 5. Verileri Analiz Etme: - Kodlama Sorgusu veya Sözcüksel Arama gibi yöntemlerle verileri analiz edin. 6. Görselleştirme: - Kelime bulutları, kavram haritaları gibi araçlarla verileri görselleştirin. 7. Raporlama: - Alıntılar, tablolar, grafikler içeren raporlar oluşturun ve PDF, HTML veya RTF formatlarında dışa aktarın. MAXQDA, nitel ve karma yöntemler için veri analizi, yorumlama ve görselleştirme araçları sunar.

Büyük veri (big data) iş başvurusu yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Eğitim ve Beceriler: Programlama, SQL, Hadoop, Apache Spark ve NoSQL gibi büyük veri teknolojilerinde bilgi sahibi olunmalıdır. 2. Portfolyo ve Projeler: Kendi başınıza gerçekleştirdiğiniz veri projelerini içeren bir portfolyo hazırlamak, deneyiminizi gösterir. 3. Online Varlık: Profesyonel bir LinkedIn profili oluşturmak ve sosyal medyada olumsuz yorumlardan kaçınmak önemlidir. 4. İş Başvuru Siteleri: LinkedIn, Indeed ve Glassdoor gibi iş arama sitelerinde güncel iş ilanlarına başvurulabilir. 5. Ağ Oluşturma: Endüstri profesyonelleriyle bağlantı kurmak için online forumlara katılmak, bilgilendirme görüşmeleri yapmak ve üniversite ağlarından yararlanmak faydalı olabilir. Ek olarak, özgeçmişin ve kapak mektubunun iş ilanına uygun şekilde hazırlanması ve başvuruların takip edilmesi önerilir.

Bir veri dizisinde en sık tekrarlanan sayıya mod veya tepe değer denir. Eğer veri dizisinde iki veya daha fazla veri eşit sayıda ve diğerlerinden daha fazla tekrarlanıyorsa, bu verilerden her biri dizinin modudur ve bu duruma çoklu mod denir. Tüm verileri eşit sayıda olan veri gruplarının ise modu olmaz.

Data (veri), bilgisayar için işlenebilir duruma getirilmiş sayısal ya da sayısal olmayan niceliklerdir. Dijital data, bilgisayar tarafından çeşitli işlemlerde veya görevlerde kullanılan, manyetik, optik ya da mekanik bir ortamda saklanan ve elektriksel sinyale dönüştürülebilen karakterler ya da semboller bütünüdür. Ayrıca, "data bilgisayar" ifadesi, bilgisayar malzemeleri, oyunlar ve maketler satan bir sanal mağaza olan "data.com.tr" sitesini de ifade edebilir.

Doğrusal ilişkilerin nasıl bulunacağına dair bazı bilgiler şu şekildedir: Grafiksel yöntem. Denklemsel yöntem. Doğrusal ilişkiler hakkında daha fazla bilgi edinmek için aşağıdaki kaynaklar kullanılabilir: matematikdelisi.com; yanitokul.com; derslig.com. Ayrıca, "Doğrusal İlişkiler | LGS | 8.Sınıf Matematik" başlıklı YouTube videosu da faydalı olabilir.

Google Data Studio'da veri kümesi yapılandırma hatasını düzeltmek için aşağıdaki adımlar izlenebilir: Güncelleme kontrolü: Hata, Google sistemlerindeki güncellemelerden kaynaklanıyor olabilir; bu durumda bir süre bekleyip tekrar kontrol edilebilir. Bağlantı yenileme: İnternet bağlantısının kontrol edilmesi ve gerekirse yenilenmesi önerilir. Veri kaynağı kontrolü: Veri kaynağı bağlantı ayarlarının doğru olduğundan emin olunmalı ve gerekli tüm alanların eksiksiz doldurulduğu kontrol edilmelidir. Kimlik bilgileri güncelleme: Veri kaynağı kimlik bilgilerinin güncel ve doğru olduğundan emin olunmalı, gerekirse güncellenmelidir. Sayfa yenileme: Sayfa yenilenerek sorunun çözülüp çözülmediği kontrol edilebilir. Eğer sorun devam ederse, uzman destek almak faydalı olabilir. Ayrıca, Google Data Studio topluluk forumuna başvurarak benzer sorunları yaşayan diğer kullanıcıların deneyimlerinden yararlanılabilir.

Mühendislik programları mezunları, çeşitli sektörlerde farklı görevler üstlenebilirler. İşte bazı örnekler: Bilgisayar mühendisleri: Yazılım geliştirme, bilişim teknolojileri, oyun sektörü, yapay zeka, robotik ve siber güvenlik alanlarında çalışabilirler. Elektrik-elektronik mühendisleri: Enerji, telekomünikasyon, savunma sanayii, otomotiv endüstrisi ve havacılık gibi birçok sektörde görev alabilirler. Endüstri mühendisleri: Üretim, planlama, stok yönetimi, lojistik, kalite kontrol ve proje yönetimi gibi alanlarda çalışabilirler. Makine mühendisleri: Otomotiv, havacılık, enerji ve üretim sektörlerinde makineler, motorlar ve robotik sistemlerin tasarımında ve üretiminde rol alırlar. İnşaat mühendisleri: Altyapı ve üstyapı projelerinin tasarımı, inşası ve bakımında görev alırlar. Mühendislik programı mezunları, tasarım, araştırma-geliştirme, üretim, kalite kontrol, satış ve pazarlama, yönetim, danışmanlık ve eğitim gibi birçok alanda iş bulabilirler.

"Teknomuz" kelimesinin ne anlama geldiğine dair bilgi bulunamadı. Ancak, "teknopark" ve "teknoloji" kavramlarının işlevleri hakkında bilgi verilebilir. Teknopark, hükümetler, akademik birimler ve işletmelerin bir araya gelerek teknolojiyi ürettiği, geliştirdiği ve yenilikçilik yaptığı alanlardır. Teknoloji, günlük yaşamı kolaylaştıran ve iş süreçlerini hızlandıran araçlar ve sistemleri kapsar.

Korelasyonu yüksek olan değişkenlere bazı örnekler: Pozitif korelasyon: Bir sınava hazırlanmak için harcanan zaman ve emek. Bireysel gelir ve ödenecek vergi miktarı. Mesai süresi ve kazanılan maaş. Negatif korelasyon: Çekilen banka kredisi için yapılan ödemeler ve borç miktarı. Ofiste geçirilen süre ve evde geçirilen zaman. Bir işletmeye alınan ürün miktarı ve sermaye. Sıfır korelasyon: Bir insanın zekası ve işe erken gelmesi. İşletmeye yapılan yatırım ve çalışanların işten ayrılma süresi. Korelasyon, iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkinin gücünü ve yönünü ifade eder, ancak bu ilişki nedensellik anlamına gelmez.

Excel'de yapay zeka kullanmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: Microsoft 365 Copilot: OneDrive veya SharePoint'te depolanan bir Excel elektronik tablosu açılır, Giriş sekmesinden Copilot simgesi seçilerek sohbet bölmesi açılır ve veri temizleme, eğilim belirleme, karmaşık formüller önerme gibi işlemler yapılır. Numerous AI: Excel veya Google Sheets'te "Ekle" butonuna tıklanır, "Eklenti Ekle" seçeneğiyle Numerous AI aranır ve eklenir. Yapay zeka araçlarını kullanmak için temel Excel bilgisi önerilir, ancak araçlar teknik bilgi az olsa bile kullanıcıya yol gösterir. Ayrıca, vidoport.com sitesinde yapay zeka ve Excel kullanımı hakkında eğitim setleri bulunmaktadır.

Excel'in önemli olmasının bazı nedenleri: Kullanım Alanı: Excel, finans, muhasebe, insan kaynakları, kalite kontrol, üretim ve stok takip gibi birçok sektörde yaygın olarak kullanılır. Veri Analizi: Excel, verileri analiz etmek ve anlamlı hale getirmek için güçlü araçlar sunar. Zaman Tasarrufu: Excel sayesinde karmaşık işlemler ve raporlar kısa sürede hazırlanabilir, bu da zamandan tasarruf sağlar. Kariyer Fırsatları: Excel bilgisi, iş başvurularında teknik bir yeterlilik olarak değerlendirilir ve kariyer fırsatlarını artırır. Kişisel Gelişim: Excel öğrenmek, analitik düşünme ve teknolojiye uyum sağlama yeteneğini geliştirir. Ek Gelir: İleri düzey Excel bilgisi, freelancer olarak çalışma imkanı sunar. Hayat Kolaylaştırıcı: Evde bütçe takibi, tatil planlaması gibi günlük işlerde de kullanılabilir.

Spark akış işleme, Apache Spark'ın bir bileşeni olan Spark Streaming ile gerçek zamanlı veri akışlarının yüksek verimli ve hataya dayanıklı bir şekilde işlenmesi işlemidir. Spark Streaming'in bazı özellikleri: Veri kaynakları: Kafka, Kinesis veya TCP soketleri gibi çeşitli kaynaklardan veri alabilir. İşleme: Verileri mikro batch'lere ayırarak Spark Engine'de işler. Aktarma: Sonuçları dosya sistemlerine, veri tabanlarına ve dashboard'lara gerçek zamanlı olarak aktarabilir. Soyutlama: Sürekli veri akışını temsil eden DStream adı verilen üst düzey bir soyutlama sağlar. Kullanım alanları: Makine öğrenimi, grafik verileri ve akış verileri gibi farklı konularda büyük veri uygulamalarında kullanılabilir.