VeriAnalizi

Forex'te yapay zeka (YZ) kullanımı, piyasa verilerini analiz etme, trendleri tespit etme ve risk yönetimi gibi alanlarda etkili olabilir. YZ'nin forex piyasasındaki bazı etkileri: Otomasyon ve hız: YZ, işlemleri hızlı bir şekilde gerçekleştirerek duygusal önyargıları ortadan kaldırır. Risk yönetimi: YZ, pozisyon büyüklüklerini optimize eder, zararı durdur emirleri verir ve portföyleri çeşitlendirir. Tahmine dayalı modelleme: Geçmiş verileri analiz ederek gelecekteki fiyat hareketlerini tahmin eder. Ancak, YZ'nin etkinliği, kullanılan modelin doğruluğuna ve piyasa koşullarının değişkenliğine bağlıdır. Forex ticareti yaparken YZ kullanmak, belirli bir risk içerir ve dikkatli olunması önerilir.

Excel'de büyüme trendi oluşturmak için BÜYÜME (GROWTH) veya TREND işlevleri kullanılabilir. BÜYÜME işlevi, üstel büyüme oranına dayalı olarak Y değerlerini hesaplar: `=BÜYÜME(bilinen_ys, bilinen_x, yeni_x, sabit)`. bilinen_ys. bilinen_x. yeni_x. sabit. TREND işlevi ise verilen doğrusal veri kümesine göre doğrusal eğilim çizgisini hesaplar: `=TREND(bilinen_y'ler, bilinen_x'ler, yeni_x'ler, sabit)`. bilinen_y'ler. bilinen_x'ler. yeni_x'ler. sabit. Veri tahmininin doğru olması için tüm argümanların dahil edilmesi önerilir. Excel'de BÜYÜME ve TREND işlevlerinin kullanımı hakkında daha fazla bilgi için YouTube'da ilgili videolar bulunabilir.

SoSoValue, kripto para yatırımcıları için yapay zekâ destekli bir yatırım ve araştırma platformudur. Başlıca işlevleri: Piyasa analizi: Piyasa eğilimlerini analiz etmek için gerçek zamanlı veri işleme yapar. Portföy takibi: Varlık performansını izlemek ve portföy yönetimini optimize etmek için araçlar sunar. Araştırma raporları: Otomatik veri madenciliği ve yapay zekâ odaklı araştırmalarla kapsamlı analizler oluşturur. Yönetişim: SSI Protokolü üzerindeki güncellemeler için öneri sunma ve oy kullanma imkânı sağlar. Ekosistem teşvikleri: Kullanıcı etkileşimini ödüllendirme sistemleri içerir. SoSoValue, merkezi finansın (CeFi) verimliliğini merkeziyetsiz finansın (DeFi) şeffaflığıyla birleştirerek daha verimli ve şeffaf bir yatırım deneyimi sunmayı hedefler.

Excel'de fiyat görmek için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: Hisse senedi fiyatlarını görmek. Fiyat hesaplama ve takip. Ayrıca, "ecatalog.com.tr" sitesinde Excel'de fiyat hesaplamayı kolaylaştıran diğer yöntemler de anlatılmaktadır. Excel'de fiyat görme ve hesaplama işlemleri, kullanılan Excel sürümüne ve ek özelliklere bağlı olarak değişiklik gösterebilir.

Grafik inceleme, grafik okuma ve yorumlama olarak da bilinir. Grafik inceleme, finansal varlıkların geçmiş fiyat hareketlerini anlamak ve gelecekteki fiyat trendlerini tahmin etmek için kullanılan bir yöntemdir. Grafik incelemenin bazı adımları şunlardır: Grafik türlerini anlama. Trend çizgilerini kullanma. Destek ve direnç seviyelerini bilme. Zaman çerçevesini seçme. Grafik inceleme, teknik analiz adı verilen bir sürecin parçasıdır ve hisse senetleri, kripto paralar, yatırım fonları gibi finansal piyasalarda yaygın olarak kullanılır.

Hazır SPSS veri setlerini aşağıdaki kaynaklardan bulabilirsiniz: SPSS resmi sayfası: IBM'in SPSS istatistikleri sayfası, örnek dosyalar sunmaktadır. Üniversitelerin açık kaynak arşivleri: Örneğin, Yıldız Teknik Üniversitesi'nde öğretim üyelerinin paylaştığı veri örnekleri bulunmaktadır. Veri analizi kitapları: İngilizce yazılmış SPSS veri analizi kitaplarının verilerine ulaşılabilir. İnternet sayfaları: UCI, Kaggle ve Data.world gibi sitelerde de hazır SPSS verileri mevcuttur. Ayrıca, SPSS üzerinde çalışmış araştırmacılarla iletişime geçerek kendi çalışmalarını örnek olarak kullanmak istediğinizi belirtebilirsiniz.

CAN Analyzer, CAN-Bus mesajlarını görüntüleyen ve kaydeden bir analiz cihazıdır. Bazı özellikleri: İzolasyon devresi: Araç tesisatını ve USB hattını fiziksel olarak ayırarak kısa devre, yüksek voltaj ve statik elektrik sorunlarına karşı koruma sağlar. Elektriksel gürültü engelleme: Daha doğru analiz sonuçları elde etmeyi sağlar. Çift kanal (Dual Channel) özelliği: Aynı anda iki CAN hattını analiz etme ve veri gönderme imkanı tanır. Veri kaydetme ve oynatma: CAN mesajlarını süresine göre kaydedebilir ve oynatma özelliği vardır. Çoklu kayıt formatı desteği: Farklı formatlarda veri kaydı yapabilir. CAN Analyzer, motorlu taşıtlar üzerindeki CAN arızalarını çözmek, modülleri simüle etmek, modüllere komut vermek ve CAN-Bus ile haberleşen ürünler üretmek için kullanılabilir.

İstatistik dersi örnek sorularının nasıl çözüldüğüne dair bilgi bulunamadı. Ancak, istatistik örnek sorularına şu sitelerden ulaşılabilir: bumatematikozelders.com. docplayer.biz.tr. Ayrıca, istatistik dersi soru çözümleri içeren videolar için şu platformlar kullanılabilir: YouTube.

Normallik varsayımı sağlanmadığında aşağıdaki adımlar izlenebilir: Veri dönüşümü: Verilerin logaritması, karekökü veya Box-Cox dönüşümü gibi yöntemlerle normal dağılıma yaklaştırılması sağlanabilir. Non-parametrik testler: Mann-Whitney U testi, Kruskal-Wallis testi gibi non-parametrik testler uygulanabilir. Ayrıca, ANOVA gibi testlerde küresellik varsayımı sağlanmadığında, Mauchly's Sphericity Test ile kontrol yapılıp, gerekli düzeltmeler yapılabilir. Hangi yöntemin uygun olduğu, verinin doğasına ve ihlalin derecesine bağlıdır.

Excel'de iki sütun arasındaki farkı bulmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: EĞER (IF) formülü. DÜŞEYARA fonksiyonu. Koşullu biçimlendirme. Formüller. Daha karmaşık veri setleriyle çalışırken, VLOOKUP, MATCH ve INDEX gibi ileri düzey fonksiyonlar da kullanılabilir. Excel formüllerinin kullanımı, doğru sonuçlar elde etmek için dikkatli bir şekilde yapılmalıdır. Gerekirse bir uzmana danışılması önerilir.

Yapay zeka (YZ) ve işletme yönetimi ilişkisi üzerine yapılan değerlendirmeler, YZ'nin iş dünyasında yaratacağı dönüşümleri ve yönetim süreçlerine etkilerini inceler. Bazı bulgular: YZ, karar destek sistemleri, müşteri ilişkileri ve finansal yönetim gibi alanlarda değer yaratır. Büyük veri analizi sayesinde YZ, daha doğru ve hızlı kararlar alınmasını sağlar. YZ, rutin işleri otomatikleştirerek maliyet düşürür ve zaman tasarrufu sağlar. YZ, kişiselleştirilmiş hizmet sunma imkanı tanır. YZ, dolandırıcılık riskini azaltır ve risk yönetimi avantajı sağlar. Ancak, bazı zorluklar da mevcuttur: YZ'nin entegrasyonu, gelişmiş yazılımlar ve altyapı yatırımları gerektirir, bu da küçük işletmeler için finansal zorluk yaratabilir. Müşteri ve çalışan verilerinin gizliliği konusunda endişeler vardır. YZ sistemleri, veri setlerindeki önyargıları yansıtabilir, bu da eşitsizliklere yol açabilir. YZ'nin sürekli gelişimi, işletmelerin sürekli eğitim ve beceri geliştirme ihtiyacını artırır. Bu değerlendirmeler, YZ'nin işletme yönetiminde hem fırsatlar hem de zorluklar sunduğunu ortaya koyar.

İstatistik türleri iki ana bölümde incelenir: 1. Tanımlayıcı (Betimleyici) İstatistik: Verilerin toplanması, düzenlenmesi, özetlenmesi ve sunulması süreçlerini kapsar. 2. Çıkarımsal İstatistik: Örnek verilerden popülasyon değerlerinin belirlenmesini sağlar. İki türe ayrılır: - Parametrik İstatistik: Verilerin bir olasılık dağılımı kullanılarak modellenebileceğini varsayar. - Parametrik Olmayan İstatistik: Olasılık dağılımına uymayan verileri analiz eder.

Normal dağılım, çan eğrisi biçimindeki matematiksel bir modeldir ve birçok küçük rastlantısal değişkenin toplamını ifade eder. Normal dağılımın özellikleri: Değerlerin yarısı ortalamanın solunda, diğer yarısı sağındadır. Ortalama (mean), medyan (median) ve tepe değeri (mod) aynı noktadadır. Dağılımın eğrisi çan şeklindedir ve x = μ doğrusu etrafında simetriktir. Eğrinin altındaki toplam alan 1’dir, yani olasılıkların toplamı %100’dür. Anormal dağılım hakkında bilgi bulunamadı. Ayrıca, psikolojide "normal" ve "anormal" kavramları, değerler, kurallar, veri ve bağlama göre değişen yargıları ifade eder.

Netler, sınav veya testlerde doğru ve yanlış cevapların belirli bir formül ile değerlendirilmesi sonucunda bulunur. En yaygın net hesaplama yöntemi şu şekildedir: 1. Doğru ve yanlış sayısını belirleme. 2. Yanlışların doğrulardan çıkarılması. 3. Net hesaplama. Net hesaplama formülü: Net = Doğru Sayısı - (Yanlış Sayısı / 4). Örneğin, 70 doğru ve 20 yanlış cevap varsa, net cevap sayısı 65 olacaktır. Net hesaplama yöntemleri, sınav formatına göre değişiklik gösterebilir.

Yapay zeka, matematiksel kavramlarla oynar ve bu kavramlar arasında şunlar yer alır: Lineer Cebir: Matrisler ve vektörler üzerindeki işlemler, görüntü işleme, doğal dil işleme ve veri analitiği gibi alanlarda kullanılır. Olasılık Teorisi: Belirsizlikle başa çıkmak için yapay zeka algoritmalarında kullanılır. Optimizasyon: Yapay zeka modellerinin eğitimi ve optimizasyonu için matematiksel teknikler kullanılır. Graf Teorisi: Ağlar, ilişkiler ve veri yapıları gibi karmaşık yapıları modeller. Sayısal Analiz: Lineer regresyon, lojistik regresyon, türevler ve integral gibi matematiksel kavramlar yapay zekada temel oluşturur. Ayrıca, yapay zeka büyük veri kümelerini işleyerek sayılar üzerinde daha doğru tahminler ve analizler yapar.

Yapay zeka ve veri analizi destekli takım tasarımı şu işleri yapar: 1. Optimizasyon ve Verimlilik: Karmaşık tasarım ve optimizasyon problemlerini çözerek takım süreçlerini daha hızlı ve verimli hale getirir. 2. Tasarımın Otomatikleştirilmesi: Belirli parametrelere dayalı olarak otomatik tasarım oluşturma ile insan müdahalesini azaltır. 3. Maliyet Azaltma: Malzeme seçimi, üretim süreçleri ve bileşen düzenlemeleri gibi alanlarda maliyetleri minimize eder. 4. Gerçek Zamanlı Analiz: Tasarım sürecini sürekli izleyerek değişiklikleri tahmin eder ve esnekliği artırır. 5. Yaratıcı Çözümler: Geniş veri kümelerinden öğrenerek yenilikçi tasarım çözümleri üretir. Ayrıca, yapay zeka takım içinde bağımlılık analizlerini yaparak projelerin ilerlemesini yönetir ve takım üretkenliğinin önündeki engelleri tespit eder.

Sigortacılıkta veri analizi için aşağıdaki yöntemler ve araçlar kullanılabilir: Google Data Studio: Farklı veri kaynaklarından gelen verileri görsel bileşenlerle birleştirerek anlamlı raporlar oluşturmayı sağlar. İş Zekâsı Portalı (SBM): Sigorta şirketleri ve kamu kurumlarındaki yetkili kullanıcıların, sigortacılık verilerini görsel, hızlı ve verimli bir şekilde analiz etmelerini sağlar. Telematik Cihazları: Araç sigortalarında, sürüş profilleri hakkında veri toplamak için kullanılır. IoT Cihazlar: Sağlık ve hayat sigortalarında, bireylerin günlük aktivitelerini ve sağlık verilerini izlemek için kullanılır. Makine Öğrenmesi ve Yapay Zeka: Dolandırıcılık tespiti, müşteri segmentasyonu ve kişiselleştirilmiş sigorta ürünleri gibi alanlarda kullanılır. Ayrıca, veri analizi sürecinde veri temizleme ve kaliteli hale getirme adımları da önemlidir.

"Final Analysis" iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. Film Konusu: 1992 yapımı bir psikolojik gerilim filmi. 2. Veri Analizi: Veri analizinde "final analysis", keşifsel analizin rafine edilmiş sonucu olup, kodun yeniden yazılarak halka açık bir şekilde paylaşılmasını gerektirir.

Çarpık dağılımda ortalama, aşırı uç değerlerden etkilendiği için grup başarısı hakkında yanlış yorumlamaya yol açabilir. Sola çarpık dağılımlarda (negatif kayışlı) ortalama, medyandan küçüktür. Sağa çarpık dağılımlarda (pozitif kayışlı) ise ortalama, medyandan büyüktür.

Yapay zeka ile ürün analizi yapmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: Veri analizi. Müşteri segmentasyonu. Müşteri kaybı tahmini. Geri bildirim analizi. Talep tahmini. Ürün ilişkilendirme analizi. Yapay zeka ile ürün analizi yapmak için AiDA gibi yapay zeka asistanları veya özel yazılımlar ve bulut tabanlı hizmetler kullanılabilir.