VeriAnalizi

Pazaryeri araştırması yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Hedef belirleme. 2. Veri toplama. 3. Verileri analiz etme ve yorumlama. 4. Raporlama ve sonuç. Pazaryeri araştırması yaparken kullanılabilecek bazı araçlar: Google Docs - Forms. SurveyMonkey. Typeform. Getsitecontrol. Pazar araştırması yaparken doğru veri toplama ve analiz etme, güvenilir kaynaklardan veri toplama ve verileri doğru yorumlama gibi unsurlara dikkat edilmelidir.

Log Bilişim, bilgi teknolojileri alanında çeşitli hizmetler sunmaktadır. Başlıca faaliyet alanları: Network ürünleri: Gelişmiş kablolar, fiber optik ürünler, kablosuz sinyal ürünleri, router ve switch gibi ürünlerin temini. Geçiş kontrol sistemleri: Alanlara kişi veya araçların giriş çıkışlarının takibi. Güvenlik kamera sistemleri: İhtiyaçlara uygun ve kullanışlı cihazların entegrasyonu. Kablosuz akıllı ev sistemleri: Aydınlatmalar, prizler, ısı cihazları ve perdelerin otomasyon kontrolü. Multimedia ses sistemleri: Yüksek ses kalitesi sunan sistemler. Oyuncu ekipmanları ve PC bileşenleri: Gelişmiş oyun ekipmanları ve bilgisayar parçaları. Ses ve görüntü kabloları: Çeşitli ebat ve miktarlarda kablo temini. Yangın alarm sistemleri: Köpüklü, sulu ve gazlı yangın söndürücülerin konumlandırılması.

Quick Analysis (Hızlı Çözümleme) aracını kullanmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Analiz edilecek verileri içeren hücre aralığı seçilir. 2. Seçilen verilerin sağ alt köşesinde görünen küçük kutulu şimşek simgesine sahip butona tıklanır. 3. Buton görünmüyorsa, Ctrl + Q kısayolu kullanılarak etkinleştirilir. 4. Quick Analysis (Hızlı Çözümleme) menüsünde, veri analizi ihtiyaçlarına yönelik çeşitli özellikler içeren kategoriler görüntülenir. 5. Belirli bir seçeneğin üzerine gelindiğinde, verilerin nasıl dönüştürüleceğine dair bir önizleme görülür. Quick Analysis (Hızlı Çözümleme) aracı ile yapılabilecekler: Biçimlendirme. Grafik ekleme. Toplamlarla analiz. Tablolarla analiz. Sparklines ile analiz.

12 aylık TÜFE ortalamasının nasıl hesaplandığına dair bir örnek bulunamadı. Ancak, yıllık TÜFE'nin hesaplanması için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Tüketici sepetinin belirlenmesi. 2. Ağırlıklandırma. 3. Fiyat takibi. 4. Endeks numarasının hesaplanması. Yıllık TÜFE oranları, Türkiye İstatistik Kurumu'nun (TÜİK) internet sitesinden öğrenilebilir. Enflasyon hesaplamaları ile ilgili en doğru ve güncel bilgiler için resmi kaynaklara başvurulması önerilir.

Pasta grafiği ve sonuç grafiği arasındaki fark, kullanım amaçları ve temsil ettikleri veri türleridir. Pasta grafiği, kategorik değişkenlerin bir alandan ne kadar pay aldıklarını göstermek için kullanılır. Sonuç grafiği hakkında ise bilgi bulunamamıştır. Özetle: - Pasta Grafiği: Oransal dağılımları ve kategorik verileri gösterir. - Sonuç Grafiği: Belirli bir sonuca dair verileri görselleştirir, ancak daha fazla bilgiye ihtiyaç vardır.

ANOVA'da post hoc testi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Varsayımların kontrolü. 2. Hipotezlerin belirlenmesi. 3. Genel ortalamanın bulunması. 4. Toplam değişimin bulunması. 5. F testinin yapılması. 6. Post hoc test çeşitlerinin belirlenmesi. 7. Gruplar arasındaki farkların belirlenmesi. Post hoc testi yapmadan önce bir uzmana danışılması önerilir.

Biyoistatistik, iş sağlığı ve güvenliğinde risk değerlendirmesi ve müdahale etkinliğinin analizi için önemlidir. Bazı kullanım alanları: Hastalık sürveyansı: Hastalık kalıplarının izlenmesi ve salgınların kontrolü. Maruziyet değerlendirmesi: İşyeri ortamından numuneler alarak zararlı maddelere maruziyetin belirlenmesi. Koruyucu sağlık hizmetleri: Hastalıkların sıklık, yer, zaman ve kişi özelliklerine göre dağılımının incelenmesi. Biyoistatistik, sağlık alanında bilinçli kararlar almak, kaynakları etkili bir şekilde tahsis etmek ve toplum sağlığını iyileştirmek için gerekli araç ve teknikleri sağlar.

"Re-bi" ifadesi, belgelerde veya kaynaklarda geçmemektedir. Ancak, "Power BI" adlı bir iş zekası ve veri görselleştirme aracı hakkında bilgi mevcuttur. Power BI, verileri analiz etmeye, raporlamaya ve görselleştirmeye yardımcı olur. Power BI'nın bazı işlevleri: Veri erişimi ve yönetimi: Birden fazla kaynaktan büyük miktarda veriye erişim sağlar. Veri modelleme ve görselleştirme: Verileri anlamlı hale getirir ve grafikler, tablolar, haritalar gibi formatlarda sunar. İşbirliği: Raporları ve panoları başkalarıyla paylaşma imkanı tanır. Gerçek zamanlı analiz: Sensörler ve sosyal medya gibi kaynaklardan gelen verileri işleyerek anlık analiz yapma olanağı sunar.

NDVI (Normalize Edilmiş Fark Bitki Örtüsü İndeksi) değeri her zaman -1 ile +1 arasında değişir. Yüksek NDVI değerleri (+0,6 – +0,8 ve üzeri), yoğun ve sağlıklı bitki örtüsünü (örneğin ormanlık alanlar veya verimli tarım arazileri) gösterir. Düşük NDVI değerleri (0,1 veya daha az), bitkisiz veya stresli alanları işaret eder. NDVI değerinin yorumlanması, yapılan analizin türüne ve çalışma amacına göre değişebilir.

Excel'de bir koşula bağlı toplama yapmak için ETOPLA veya ÇOKETOPLA fonksiyonları kullanılabilir. ETOPLA fonksiyonu ile tek bir koşula bağlı toplama yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Aralık. 2. Ölçüt. 3. Toplam aralığı. ÇOKETOPLA fonksiyonu ile birden fazla koşula bağlı toplama yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. D2:D11. 2. A2:A11. 3. "Güney". 4. C2:C11. 5. "Et". Daha fazla bilgi ve örnekler için Microsoft Destek, Vidoport ve Temel Excel gibi kaynaklar incelenebilir.

Friedman testi, aşağıdaki durumlarda kullanılır: Ölçümlerin normal dağılım göstermemesi. Sıralama ölçeğinde veriler. Tekrarlı ölçümler. Ayrıca, Friedman testi, tekrarlı ölçümler için ANOVA'nın nonparametrik karşılığı olarak da kabul edilir.

Excel'de harita verileri, aşağıdaki yöntemlerle alınabilir: Coğrafya veri türü: Excel'de hücreler metinle doldurulup, "Veri" sekmesinden "Coğrafya" veri türü seçilerek, metin çevrimiçi kaynaklarla eşleştirilebilir. Google Haritalar: "Data > From Web" seçeneği ile bir web sitesinden veri çekilebilir. Ayrıca, "exceldepo.com" sitesinde, haritadaki verilerin Excel hücrelerine nasıl alınacağına dair bir konu bulunmaktadır.

Veri üzerinde çalışan bazı meslek grupları ve görevleri: Veri Hazırlama ve Kontrol İşletmeni: Verilerin analiz aşamasına geçmeden önce düzenlenmesini ve kullanıma hazır hale getirilmesini sağlar. Veri Mühendisi: Verilerin depolanması, işlenmesi ve aktarılmasından sorumludur; büyük veri platformları kurar ve veri yönetim sistemlerini geliştirir. Veri Bilimci: Matematik, istatistik ve makine öğrenimi kullanarak verilerdeki desenleri ve trendleri keşfeder; verileri analiz ederek iş stratejileri için önemli bilgiler sağlar. Veri Analisti: Veri kaynaklarını birleştirerek veri analizi için uygun hale getirir, analiz sonuçlarını yorumlar ve iş kararlarının alınmasına yardımcı olur.

Stata'ya veri girişi iki şekilde yapılabilir: 1. Menü kullanarak: "Data" menüsünden "Data Editor (Edit)" seçeneği seçilir. El ile veri girişi yapılabilir. 2. Komut yazarak: Farklı uzantılara sahip dosyalar için farklı kodlar kullanılır. Örneğin, Excel dosyası için `import excel` komutu kullanılır. `use` komutu ile .dta uzantılı dosyalar açılabilir. Stata, xls, xlsx, csv, dta, txt gibi çeşitli uzantılara sahip dosyaları çekebilir. Ayrıca, Stata içinde "File" menüsünde "Example datasets" seçeneği ile kullanıma hazır birçok veri setine ulaşılabilir. Daha detaylı bilgi ve destek için Stata'nın resmi belgeleri ve yardım sekmesi kullanılabilir.

Veri analizi için kullanılan bazı motorlar ve araçlar: DAX Studio: Power BI modellerini incelemek ve sorgu performansını optimize etmek için kullanılır. Apache Kafka ve RabbitMQ: Veri akışlarını gerçek zamanlı yönetmek için kullanılır. Jupyter Notebooks: Veri setlerini analiz etmek ve görselleştirmek için Python dili ile kullanılır. Pandas ve Dask: Veri analizi araçlarıdır; Pandas küçük ve orta ölçekli veri setleriyle çalışırken, Dask büyük veri setleri üzerinde paralel işlem yapabilir. Apache Spark: Büyük veri analizi için kullanılır, verileri hızlı işler ve paralel işlem yeteneği vardır. SQL ve Google BigQuery: Veri çekme, filtreleme ve hazırlama sürecinde kullanılır. RapidMiner ve KNIME: Otomatikleştirilmiş veri analizi araçlarıdır, kodlama gerektirmeden makine öğrenmesi ve istatistiksel analiz yapma imkanı sunar.

Açık ders istatistikleri, Ankara Üniversitesi gibi kurumların açık ders malzemeleri platformlarında sunulan istatistik derslerini ifade eder. İstatistik, belirsizlik altında karar verebilmek amacıyla verilerin toplanması, düzenlenmesi, özetlenmesi, çözümlenmesi ve sonuçlarının yorumlanmasına yönelik yöntemler topluluğudur. Bu tür dersler genellikle şu konuları içerir: istatistiksel yöntemlere giriş; merkezi eğilim ölçütleri; olasılık teorisi; örnekleme teorisi; hipotez testleri; kategorisel veri analizi; korelasyon ve regresyon analizleri.

Kümülatif toplam, bir veri kümesinin kısmi toplamı olarak tanımlanır ve diziye her yeni sayı eklendiğinde yenilenen bir sayı dizisinin toplamıdır. Kümülatif toplamın nasıl bulunacağına dair bazı yöntemler: Basit toplama işlemi. TOPLA işlevi. Pivot tablo. Ayrıca, SQL Server gibi veri tabanı yönetim sistemlerinde de kümülatif toplam hesaplama yöntemleri bulunmaktadır. Kümülatif vergi matrahı hesaplanırken ise, brüt maaştan SGK primi ve işsizlik sigortası kesintileri çıkarılır ve her ay elde edilen matrah, bir önceki ayların toplamına eklenerek kümülatif matrah bulunur.

Veri zarflama analizinde (VZA) yapay sinir ağları (YSA) şu şekillerde kullanılabilir: Etkinlik tahmini: VZA sonuçları ve VZA'da kullanılan veriler yardımıyla, mevcut veya yeni açılacak bir havalimanının etkinliğinin tahmin edilebileceği bir YSA modeli geliştirilebilir. Sınıflandırma: Sınıflandırma problemlerinde, VZA ile elde edilen etkinlik sonuçları YSA analizlerinde bağımlı değişken olarak kullanılarak, bir teknolojinin kurulmadan önce etkin olup olmayacağını tahminleyen bir model oluşturulabilir. YSA'nın VZA ile birlikte kullanımı, özellikle büyük veri kümelerinde analiz süresini kısaltarak karar sürecini hızlandırabilir. YSA modelinin etkinliği, hiperparametre optimizasyonu ve ağ yapısının doğru belirlenmesine bağlıdır.

Yapısal Eşitlik Modellemesi (YEM) kullanılmasının bazı nedenleri: Karmaşık ilişkileri analiz etme: YEM, değişkenler arasındaki karmaşık ilişkileri modellemek için kullanılır. Teorik modelleri test etme: Teorik hipotezleri test etmek ve modellerin geçerliliğini, güvenilirliğini artırmak için uygundur. Doğrudan ve dolaylı etkileri test etme: Doğrudan ve dolaylı etkileri aynı anda test edebilir. Çok değişkenli analizleri birleştirme: Regresyon analizi, faktör analizi ve varyans analizi gibi yöntemleri bir arada kullanır. Gizli (latent) değişkenleri inceleme: Gözlemlenemeyen (gizli) değişkenleri de analiz edebilir. YEM, özellikle sosyal bilimler, pazarlama, psikometri, finans ve sağlık bilimlerinde yaygın olarak kullanılır.

Basit rastgele örneklemede örneklem hacminin belirlenmesi için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Evrenin Listelenmesi: Tüm birimler listelenir. 2. Rastgele Sayılar: Listeden rastgele sayılar üretilir veya bir bilgisayar programı ya da rastgele sayı listeleri kullanılır. 3. Örneklem Büyüklüğünün Belirlenmesi: Örneklemin içinde olmasını istenen öğe sayısı kadar rastgele sayı üretilir. Örneklem hacmi, aşağıdaki formüller kullanılarak da hesaplanabilir: Kitledeki birey sayısı biliniyorsa: n = d²N/t²pq. Kitledeki birey sayısı bilinmiyorsa: n = t²s²/d². Bu formüllerde: n: Örnekleme alınacak birey sayısı. N: Kitledeki birey sayısı. p: İncelenen olayın görülme sıklığı (olasılığı). q: İncelenen olayın görülmeme sıklığı (olasılığı). t: Belirli serbestlik derecesinde ve saptanan yanılma düzeyinde t tablosundan bulunan teorik değer. s: Kitle standart sapması. Örneklem hacminin belirlenmesinde ayrıca araştırılan özelliğin popülasyondaki varyansı, arzulanan güven düzeyi ve kabul edilebilir marjinal hata gibi faktörler de dikkate alınmalıdır.