VeriAnalizi

Atisoft, Ankara Ostim'de web sitesi tasarımı, SEO, arama motoru optimizasyonu, sosyal medya ve yazılım hizmetleri sunan bir firmadır. Başlıca faaliyetleri: Web tasarım: Duyarlı tasarımlar, kullanılabilirlik odaklı web uygulamaları ve sosyal ağ konusunda uzmanlaşmıştır. SEO: Profesyonel SEO hizmetleri sunar. Yazılım: Mobil teknolojiler alanında hizmet verir. Hosting: Windows ve Linux tabanlı hosting hizmetleri sunar. 2011 yılında KOSGEB'in yeni girişimcilik desteğini almıştır.

5 milyon görüntülenmenin kaç saat ettiği, videonun süresine bağlı olarak değişir. Örneğin: 30 saniyelik video: 5 milyon görüntülenme, 0,5 5.000.000 / 60 = 833 saat izlenme anlamına gelir. 1 dakikalık video: 5 milyon görüntülenme, 1 5.000.000 / 60 = 8333 saat izlenme anlamına gelir. 5 dakikalık video: 5 milyon görüntülenme, 5 5.000.000 / 60 = 41666 saat izlenme anlamına gelir. 10 dakikalık video: 5 milyon görüntülenme, 10 5.000.000 / 60 = 83333 saat izlenme anlamına gelir. 1 saatlik video: 5 milyon görüntülenme, 60 5.000.000 / 60 = 500000 saat izlenme anlamına gelir. Bu hesaplamalar, 1 milyon görüntülenmenin 833 saat izlenme anlamına geldiği varsayımına dayanır.

Veri analizi kazanım kavrama testlerini çözmek için aşağıdaki kaynaklar kullanılabilir: YouTube: 6. sınıf matematik veri analizi kazanım testi çözümü için bir video bulunmaktadır. Test Çöz: 8. sınıf veri analizi testlerini cevapları ile birlikte çözme imkanı sunar. Testkolik: 8. sınıf veri analizi testleri ve PDF formatında sorular içerir. Alonot.com: 12. sınıf temel düzey matematik veri analizi kazanım testleri ve çözümleri mevcuttur. Bu platformlarda çeşitli konu kavrama testleri ve örnek sorular bulunmaktadır. Testleri çözmeden önce ilgili konunun temel bilgilerini öğrenmek faydalı olabilir.

Google Colab ile yapılabilecek bazı şeyler: Python programlama: Google Colab, Python programlama dilinde uygulama geliştirme imkanı sunar. Derin öğrenme uygulamaları: Keras, TensorFlow, PyTorch gibi kütüphaneler kullanarak derin öğrenme uygulamaları geliştirilebilir. Veri analizi ve görselleştirme: Popüler Python kütüphaneleri ile veri analiz edip görselleştirilebilir. Makine öğrenimi: Resim veri kümeleri içe aktarılıp üzerinde resim sınıflandırıcıları eğitilebilir ve modeller değerlendirilebilir. Kod paylaşımı ve işbirliği: Notebooklar kolayca paylaşılabilir ve diğer kullanıcılarla işbirliği yapılabilir. Çevrimdışı kullanım: İnternet bağlantısı olmadan notebooklar görüntülenip çalıştırılabilir. Bulut tabanlı hizmet: Google Cloud altyapısını kullanarak kolay bir şekilde GPU ve TPU hesaplama kaynaklarına erişim sağlanır.

Yazılı analiz programlarının kullanımı genellikle şu adımları içerir: 1. Bilgilerin Girilmesi: Programda, eğitim öğretim yılı, dönem, dersin adı, öğretmenin adı ve her sorunun kazanımları gibi bilgilerin girilmesi gerekir. 2. Sınıf Listesinin Eklenmesi: Eokuldan kopyalanan sınıf listesi, "Sınıf Listesi Yapıştır" kısmına eklenerek otomatik olarak ilgili çalışma sayfasına aktarılır. 3. Puanların Girilmesi: Öğrencilerin her sorudan aldıkları puanlar girildiğinde, analizler otomatik olarak oluşturulur. 4. Raporlama: Analizler, genellikle grafikler ve oranlarla raporlaştırılabilir. Bazı yazılı analiz programları: fenusbilim: Otomatik yazılı sınav analiz programı. Zip Grade: Yazılı kâğıtlarını okuma ve analiz etme programı. Sınav Analiz Programı: Excel tabanlı, öğrenci ve sınıf bazında analiz yapma imkânı sunar. Rize Ölçme Değerlendirme Merkezi Programı: Excel platformunda, öğrenci, sınıf ve okul genelinde analiz yapma imkânı sunar.

İstatistiksel testlerin temel amacı, bir araştırma sonucunda elde edilen değerlerin ya da bulguların istatistiksel açıdan anlamlı olup olmadığını test etmektir. İstatistiksel testlerin diğer amaçları şunlardır: Deneye ve gözleme dayalı çalışmalarda nedenselliği incelemek. Hipotezin doğruluğunu test etmek. Veriler arasındaki ilişkileri tespit etmek. Geleceğe yönelik tahminler yapmak. İstatistiksel testler, parametrik ve parametrik olmayan testler olmak üzere iki gruba ayrılır. Parametrik testler, ilgilenen değişken bakımından ölçümlerin evrendeki dağılımlarıyla ilgili normal olması, varyansların eşit olması gibi bazı varsayımları gerektirir. Parametrik olmayan testler, sayısal ölçüm değerleri yerine skorlamalar ve benzeri sıralamalar kullanıldığında kullanılır.

Öge sayısını bulmak için şu adımlar izlenir: 1. Yüklem ve özneyi bulun. - Yüklem, eylemi veya durumu bildiren kelimedir ve genellikle cümlenin sonundadır. - Özne, yüklemdeki eylemi yapan veya durumu üzerine alan ögedir. 2. Kalan ögeleri sorularla belirleyin. - Nesne: "Kimi?", "Neyi?" soruları sorulur. - Zarf tümleci: "Ne zaman?", "Nasıl?" gibi sorularla bulunur. - Yer tamlayıcısı: "Kime?", "Kimden?" gibi sorularla belirlenir. 3. Öbeklere dikkat edin. - Birçok kelime bir araya gelip tek bir ögeyi oluşturabilir. 4. Soru cümlelerine dikkat edin. - Cümlenin sonunda soru varsa ve bir öge soruluyorsa, o ögeyi de sayıma dahil edin. Örnek: "Geçen gün bir arkadaşıyla bize geldi" cümlesinde: - Zarf tümleci: geçen gün; - Edat: bir arkadaşıyla; - Dolaylı tümleç: bize; - Yüklem: geldi. Öge sayısı: 4.

Yapay zeka (YZ), basketbolda çeşitli şekillerde kullanılmaktadır: Oyuncu takibi ve analizi: YZ, oyuncu hareketlerini gerçek zamanlı olarak izleyerek antrenörlere anlık bilgiler sunar ve stratejilerin ayarlanmasına yardımcı olur. Antrenman desteği: Golden State Warriors gibi takımlar, YZ destekli robotlar kullanarak antrenmanlarda ribaunt, pas ve savunma oyunları gibi konularda oyunculara yardımcı olur. Hakem desteği: YZ, faul ve saha dışı oyunların tespitinde kullanılarak hakemlere ek bilgiler sağlar. Maç planlaması: YZ, geçmiş veriler ve oyuncu performansı analizleriyle optimize edilmiş maç programları oluşturulmasına yardımcı olur. Sosyal medya etkileşimi: Maç görüntülerinin analiziyle otomatik öne çıkan videolar oluşturulur. Sakatlık tahmini: Oyuncuların antrenman verileri ve fiziksel aktiviteleri analiz edilerek sakatlık riskleri önceden tahmin edilir. Gelişmiş scouting: Birden fazla sezon ve lig boyunca büyük miktarda veri analiz edilerek gelecek vaat eden yetenekler belirlenir.

Pareto analizi, bir problemin önemli nedenlerini önemsiz nedenlerinden ayırmak için kullanılır. Bu analizin hesaplanması için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Sorun belirlenir ve bilgiler kategorize edilir. 2. Ölçüm birimi tespit edilir. 3. Bilgiler listelenir ve X eksenine nedenler, Y eksenine ise nedenlerin meydana gelme sayısı konur. 4. Nedenler en fazladan en aza doğru sıralanır ve her bir nedenin toplam nedenler içindeki yüzdesi hesaplanır. 5. Yüzde 100'den başlayıp %0'a doğru 10'luk artışlarla azalan yüzdelerle ikinci bir Y ekseni oluşturulur. 6. Noktalar birleştirilerek bir eğri oluşturulur ve Y ekseninde %80'de X eksenine uzanan bir çizgi çizilir. 7. Çizgi, X eksenindeki eğri ile kesiştiği noktada bırakılır. Pareto optimumu, ekonomide sıklıkla kullanılan bir standarttır ve sonuçların %80'inin, nedenlerin %20'sinden kaynaklandığını belirtir. Pareto analizi, zor ve hızlı bir kural değildir; karar vermeye rehberlik eden bir çerçevedir. Pareto analizi hesaplaması için aşağıdaki kaynaklar kullanılabilir: isbank.com.tr; eleman.net; avansas.com.

Google E-Tablolar'da yinelenen değerleri bulmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: 1. Yerleşik Kopyaları Kaldır Özelliği: - İlgili elektronik tabloyu açın. - Yinelenenleri içeren hücreyi seçin. - Üstteki görev çubuğunda "Veri" sekmesine tıklayın. - "Kopyaları kaldır" seçeneğini bulup tıklayın. 2. Sayfada Bul Özelliği: - Klavyede Ctrl ve F tuşlarına aynı anda basın. - Sağ üst köşede açılan arama çubuğuna yinelenen değeri yazın. - Bulunan değerleri seçip silmek için "Değiştir" seçeneğine tıklayın. 3. Formüller: - `UNIQUE` formülü, e-tablonun tamamını analiz eder ve yinelenen satırları kaldırır. - `COUNTIF` formülü, belirli bir sütundaki yinelenen girişleri saymak için kullanılabilir. Ayrıca, Google Workspace Marketplace'te bulunan üçüncü taraf eklentiler de yinelenen değerleri bulma ve kaldırma konusunda yardımcı olabilir.

Görüşme formundan elde edilen verilerin değerlendirilmesi için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Transkripsiyon: Görüşmelerin yazılı hale getirilmesi. 2. İçerik Analizi: Verilerin daha yakından incelenmesi ve kavramları, temaları ortaya çıkaracak şekilde sınıflandırılması. 3. Kodlama ve Gruplama: Verilerin kodlanması ve benzer verilerin aynı temalar altında toplanması. 4. Yorumlama: Elde edilen bulguların araştırma hedefiyle uyuşup uyuşmadığının ve kendi içlerinde tutarlı olup olmadığının incelenmesi. 5. Raporlama: Analiz sonuçlarının rapor haline getirilmesi. Nitel veri analizinde, kuramdan türetilen denencelerin sınanmasına dayalı nicel veri analiz yöntemlerinden farklı bir yöntem kullanılır. Görüşme verilerinin değerlendirilmesi, araştırmacının alanında uzman olması gerektiren karmaşık bir süreçtir.

Ki-kare tablosunu okumak için şu adımlar izlenir: 1. Anlamlılık düzeyi (α) ve serbestlik derecesi (df) belirlenir. 2. Ki-kare değeri (kritik değer) bulunur. 3. Hesaplanan ki-kare değeri ile tablo değeri karşılaştırılır. Ki-kare tablosunda, sütunlarda α anlamlılık düzeyleri, satır başlıklarında ise serbestlik dereceleri yer alır. Ki-kare tablosunu PDF formatında indirmek için zinzinzibidi.com sitesindeki bağlantı kullanılabilir. Ki-kare tablosunu okumak, istatistiksel bilgi ve deneyim gerektirdiğinden, bir uzmana danışılması önerilir.

Üretim bilgi sistemleri, üretim ile ilgili tüm bilgileri analiz ederek hedeflerin belirlenmesine, üretim araçlarının sağlanmasına ve programlarının yapılmasına imkan tanıyan bilgi sistemleridir. Bazı üretim bilgi sistemleri şunlardır: Üretim Yönetim Sistemi (MES). Bilgisayar Tümleşik İmalat (CIM). Malzeme Gereksinim Planlaması (MRP II). Kalite Kontrol Sistemleri. Üretim bilgi sistemleri, üretim süreçlerinin planlanması, izlenmesi ve raporlanması için kullanılır.

Standart sapmanın varyansa göre bazı avantajları: Birim ile ifade edilmesi: Standart sapma, varyansın karekökü alınarak hesaplandığı için birimi verilerle aynıdır. Daha sık kullanılması: Satış performansındaki dalgalanmaları anlamak ve planlama yapmak gibi iş dünyasında çeşitli durumlarda daha sık tercih edilir. Gözlem ölçeğiyle karşılaştırılabilir olması: Standart sapma değerleri, gözlem ölçeği ile karşılaştırılabilir.

Müşteri istek ve ihtiyaçlarını belirlemek için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: Anketler ve geri bildirim. Sosyal medya izleme. Müşteri davranışı ve verileri. Müşteri destek etkileşimleri. Yapay zeka ve otomasyon. Müşteri ihtiyaçlarını belirlemek, memnuniyeti artırmak, teklifleri genişletmek ve sadakati artırmak için önemlidir.

Power Pivot'ta ilişki kurmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Tabloları dinamik hale getirme. 2. Tabloları ekleme. 3. İlişki kurma. 4. İlişkileri görüntüleme. Power Pivot'ta ilişkiler, genellikle ortak alanlar üzerinden kurulur ve bu ilişkiler "one to many" (bire çok) veya "many to one" (çoğa bir) türünde olabilir. Power Pivot'un kullanımı hakkında daha fazla bilgi ve öğretici kaynaklar için Microsoft Destek ve Peakup gibi kaynaklar incelenebilir.

P-value (p-değeri) hesaplamak için kullanılan bazı yöntemler: Ki-kare (Chi-square) testi: Gözlenen ve beklenen sonuçlar arasındaki farkı ölçer. Z-puanı (Z-score): Test istatistiğine dayanarak p-değerini hesaplamak için kullanılır. T-puanı (T-score): Bir noktanın ortalama değerden uzaklığını standart sapma cinsinden ifade eder. F-istatistiği: İki veya daha fazla grubun varyansları arasındaki farkı değerlendirmek için kullanılır. P-değeri hesaplama adımları: 1. Test istatistiğini hesaplayın. 2. Hipotez testinin türüne göre uygun tabloyu veya hesaplayıcıyı kullanarak p-değerini belirleyin. P-değeri hesaplamak için çeşitli çevrimiçi araçlar ve istatistiksel yazılımlar mevcuttur, örneğin: calculator-online.net; medcalc.org.

NASEM Dairy-8 yazılımını kullanmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Yazılımı indirme ve kurma. İndirme işlemi tamamlandıktan sonra sistem, dosyayı Downloads klasörüne kaydeder. Klasöre gidildikten sonra zip dosyası üzerinde sağ tıklanarak "Windows Explorer ile Aç" seçeneği seçilir. Açılan dosyadan DotNetFX461, setup.exe ve Setup-NRC-Dairy-8.msi dosyaları çıkarılır. Setup.exe dosyası çift tıklanarak yazılım yüklenir. 2. Yazılımı çalıştırma. Masaüstünde sol alt köşedeki "Başlat" butonuna tıklanır. NASEM klasörüne ait simgeye gidilir. "Run NASEM-Dairy-8" simgesine çift tıklanır. 3. Rapor oluşturma. "Rapor" ekranına gidilir. "Switch Report Viewer" butonuna çift tıklanır. Açılan "Select an option" diyalog kutusunda "Free TextMaker from FreeOffice" seçeneği seçilir ve "OK" butonuna tıklanır. Bu seçenek seçildiğinde yazılım, Word belgelerini görüntülemek için TextMaker, Excel çalışma kitaplarını görüntülemek için ise PlanMaker'ı kullanır. Yeni Rapor Görüntüleyicisi'nin etkili olması için NRC Dairy-8 programından çıkılıp yeniden başlatılması gerekir. NASEM-dairy-8 yazılımı yalnızca Windows işletim sisteminde çalışır. Daha fazla bilgi için NASEM web sitesindeki indirme talimatlarına başvurulabilir.

"Prev" kelimesi İngilizce'de "önceki" anlamına gelir. Ayrıca, bilgisayar alanında "prev" kısaltması şu anlamlara gelebilir: Önceki sayfa (prev page); Önceki sütun (prev column); Çalışmakitabı önceki (workbook prev); Veri bul önceki (data find prev); Öncekini bul (find prev).

Crystal Reports, veritabanından çekilen veya anlık oluşturulan verileri rapor haline getirmek için kullanılan bir yazılım raporlama aracıdır. Başlıca kullanım amaçları: Veri sunumu: Verileri düzenli ve okunaklı bir şekilde çıktı almak. Raporlama: Raporları yerel makinalarda veya web üzerinde çalıştırmak. Formatlama: Raporları Excel, PDF, CSV ve TXT gibi farklı formatlara dönüştürmek.