VeriAnalizi

Enade grafı analizi, verileri grafik yapılarında saklayan ve bu yapılar üzerinde sorgulama işlemleri yapılabilen grafi tabanlı veritabanları kullanılarak yapılan veri analizidir. Bu analiz yöntemi, özellikle sosyal ağ analizi, gezgin satıcı problemleri gibi kompleks yapıların çözümünde daha etkili ve verimli sonuçlar sunar.

Çeyrek sapmanın avantajları şunlardır: 1. Aykırı değerlerden etkilenmeme: Çeyrek sapma, veri setindeki aşırı uç değerlerden etkilenmez, bu nedenle çarpık dağılımlarda daha doğru sonuçlar verir. 2. Homojenliği belirleme: Grup içindeki verilerin ne kadar homojen olduğunu gösterir; çeyrek sapma büyükse grup heterojen, küçükse homojendir. 3. Basit hesaplama: Formülü ve hesaplanması diğer dağılım ölçülerine göre daha basittir.

Perakende sektöründe veri analizi, aşağıdaki adımlarla gerçekleştirilir: 1. Amaç Belirleme: Analizden elde edilmek istenen veriler önceden belirlenir ve analiz bu verileri ortaya çıkaracak şekilde planlanır. 2. Veri Toplama: Farklı kaynaklardan ve çeşitlerden, olabildiğince çok veri toplanır. 3. Veri Temizleme: Elde edilen verilerdeki yanıltıcı ve gereksiz bilgiler ayıklanır. 4. Veri Analizi: Veriler, betimsel, keşifsel, çıkarımsal veya tahminsel analiz yöntemleriyle incelenir. 5. Tekrar Etme ve Optimizasyon: Analiz süreci, verilerin tutarlılığını izlemek ve en doğru sonuçlara ulaşmak için tekrarlanır. Sonuç olarak, perakende analitiği, müşteri memnuniyetini artırmak, satışları optimize etmek ve iş süreçlerini iyileştirmek için kritik bir rol oynar.

Tahmin ve tahmin arasındaki temel farklar şunlardır: Amaç: Tahmin, rastgele bir değişkenin sonucunu tahmin etmeye çalışırken, tahminci ise doğanın gerçek durumunun bir özelliğini bilmeye çalışır. Belirsizlik: Tahmin, söz konusu rastgele değişkenin sonucundaki belirsizlik nedeniyle tahmin ediciden daha büyük belirsizliğe sahiptir. Veri Kullanımı: Tahmin, genellikle geçmiş verilerle desteklenen ve bu verilere dayalı olarak gelecekteki durumu tahmin etmeye yönelik yapılan bir işlemdir. Kapsam ve Derinlik: Tahmin genellikle daha dar bir kapsamda ve daha yüzeysel bir şekilde yapılırken, öngörü daha geniş bir bakış açısı sunar. Zaman Perspektifi: Tahminler genellikle kısa veya orta vadeli bir zaman dilimine yönelikken, öngörü daha uzun vadeli bir bakış açısı gerektirir.

Yapay zekanın en iyi ölçütü, performans metrikleri olarak adlandırılan hassasiyet, geri çağırma ve ortalama ortalama hassasiyet (mAP) gibi ölçütlerdir. Ayrıca, yapay zekanın başarısını ölçmek için aşağıdaki yöntemler de kullanılabilir: Sohbet robotları: Doğal dil işleme yetenekleri ve kullanım kolaylığı ile değerlendirilir. Görüntü ve video oluşturma: Metin istemlerinden etkileyici sonuçlar üretme yeteneği ile ölçülür. Veri analizi: Büyük veri setlerini hızlı ve doğru bir şekilde analiz etme ve öngörülerde bulunma yeteneği ile değerlendirilir. Gerçek dünya uygulamaları: Sağlık, finans, üretim gibi alanlarda yapay zekanın sağladığı verimlilik artışı ve maliyet tasarrufu gibi somut faydalar dikkate alınır.

İş analistlerinin bilmesi gereken bazı temel programlar şunlardır: 1. Microsoft Excel: Veri analizi, raporlama ve grafik oluşturma için yaygın olarak kullanılır. 2. SQL: Veri tabanlarında veri sorgulama ve analiz için kullanılır. 3. Tableau: Veri görselleştirme ve raporlama aracı. 4. Power BI: Etkileşimli raporlar ve panolar oluşturmak için kullanılır. 5. Python ve R: Veri analizi, modelleme ve istatistiksel analizler için programlama dilleri. 6. JIRA ve Trello: Proje yönetimi ve görev takibi için kullanılır. 7. Microsoft Visio: İş süreçlerini modellemek ve diyagramlar oluşturmak için kullanılır. Bu programlar, iş analistlerinin veri toplama, analiz etme ve iş süreçlerini optimize etme görevlerini etkin bir şekilde yerine getirmelerine yardımcı olur.

Ankette 5'li Likert puanlaması, her yanıt seçeneğine atanan sayı değerleri ve bu değerlerin anket katılımcılarının yanıtlarıyla eşleştirilmesiyle yapılır. Likert ölçeğinde yaygın olarak kullanılan puanlama şu şekildedir: Kesinlikle Katılmıyorum: 1. Katılmıyorum: 2. Ne Katılıyorum Ne de Katılmıyorum: 3. Katılıyorum: 4. Kesinlikle Katılıyorum: 5. Örneğin, 10 kişi "Kesinlikle Katılıyorum" seçeneğini seçerse, bu 10 ile 5 çarpılarak (10 5 = 50) puan hesaplanır.

Z-skoru 3 olduğunda, bu, analizin kabul edilemez olduğu ve düzeltici faaliyet uygulanması gerektiği anlamına gelir.

Bağıl frekans ve kümülatif (birikimli) frekans istatistikte farklı anlamlara sahiptir: 1. Bağıl Frekans: Bir deney n kez yapıldığında bir olayın A f kez meydana gelmesi durumunda, f/n oranına olay A'nın bağıl frekansı denir. 2. Kümülatif Frekans: Bir frekans tablosundaki bir aralıktaki gözlem sayısının, ondan önceki aralıklardaki frekanslar ile toplanıp, toplam gözlem sayısına bölünmesidir.

Veri işlemenin aşamaları genellikle şu şekilde sıralanır: 1. Veri Toplama: Ham verilerin mevcut kaynaklardan alınması. 2. Veri Hazırlama: Verilerin temizlenmesi, düzenlenmesi ve sonraki işlemler için hazırlanması. 3. Veri Girişi: Temiz verilerin hedef sisteme girilmesi ve anlaşılabilir bir dile çevrilmesi. 4. İşleme: Makine öğrenme algoritmaları kullanılarak verilerin yorumlanması. 5. Veri Çıktısı: Verilerin analiz edilmesi, çevrilmesi ve okunabilir hale getirilmesi. 6. Veri Depolama: İşlenen verilerin saklanması, gerektiğinde hızlı ve kolay erişilebilir olması.

SPSS ile bilimsel araştırma sürecinde nicel veri analizi indirmek için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Veri Toplama ve Düzenleme: İlk olarak, analiz için gerekli verileri toplamak ve düzenlemek gerekmektedir. 2. Veri İçeri Aktarma: Veriler, SPSS'e "File" menüsünden "Open" veya "Import" seçeneği kullanılarak aktarılmalıdır. 3. Temel İstatistikler: Verilerin temel istatistiklerini (ortalama, standart sapma, medyan vb.) incelemek için "Analyze" menüsünden "Descriptive Statistics" seçeneği kullanılmalıdır. 4. Grafikler Oluşturma: Verileri görselleştirmek için "Graphs" menüsünden çeşitli grafik seçenekleri kullanılmalıdır. 5. Hipotez Testleri: İstatistiksel hipotez testleri yapmak için "Analyze" menüsünden uygun test seçilmelidir (t-testi, ANOVA gibi). 6. Sonuçların Yorumu ve Raporlama: Analiz sonuçları yorumlanmalı, istatistiksel olarak anlamlı bulgular belirlenmeli ve sonuçlar raporlanmalıdır.

Excel uygulaması 6. sınıfta, veri girişi, düzenleme ve analiz yapma imkanı sunan bir hesap tablosu programı olarak öğretilir. Excel'in temel özellikleri: - Sayısal verileri tablolar halinde tutma. - Tablolarda hesaplamalar yapma. - Grafikler oluşturma. - Raporlar hazırlama. - Verileri sıralama ve filtreleme. - Verileri koruma. Ayrıca, Excel'de formüller kullanarak hücrelerdeki verileri hesaplamak ve koşullu biçimlendirme ile belirli koşullara göre hücreleri renklendirmek gibi ileri düzey işlemler de öğrenilir.

Çalışma protokolü, bir araştırmanın tasarım, veri toplama ve analiz çerçevesini özetleyen belgedir. Çalışma protokolünün temel bileşenleri şunlardır: 1. Giriş: Araştırmanın amaçlarına, hedeflerine ve mantığına genel bir bakış sağlar. 2. Çalışma Hedefleri: Araştırmanın birincil ve ikincil amaçlarını belirtir. 3. Çalışma Tasarımı: Araştırma hedeflerine ulaşmak için kullanılacak metodolojinin ana hatlarını belirler. 4. Veri Toplama ve Yönetimi: Toplanacak veri türleri, veri kaynakları ve veri yönetimi prosedürlerini açıklar. 5. İstatistiksel Analiz Planı: Araştırma hedeflerine ulaşmak için kullanılacak analitik yöntemleri detaylandırır. 6. Etik Hususlar ve Mevzuata Uygunluk: Araştırma süreci boyunca uyulacak etik ilkeleri ve düzenleyici gereklilikleri belirtir. 7. Katılımcı Alımı ve Bilgilendirilmiş Onam: Çalışmaya katılımcıların alınması ve bilgilendirilmiş onam prosedürlerini açıklar. 8. Kalite Kontrol ve Güvence: Veri toplama araçlarının doğrulanması ve veri toplama süreçlerinin izlenmesi gibi önlemleri özetler. 9. Zaman Çizelgesi ve Kaynaklar: Araştırmanın çeşitli aşamaları için ayrıntılı bir program ve gereken insan ve malzeme kaynaklarını belirtir. 10. Referanslar: Çalışma protokolü boyunca alıntı yapılan kaynakların listesini içerir.

Google Maps in Looker Studio kullanımı için aşağıdaki adımlar izlenmelidir: 1. Veri Kaynağı Hazırlığı: En az bir coğrafi boyut içeren bir veri kaynağı oluşturulmalıdır. 2. Coğrafi Boyutların Düzenlenmesi: Veri kaynağında kullanmak istenen coğrafi boyutlar seçilmeli ve "Type" menüsünden uygun "Geo field" tipi (örneğin, Ülke, Şehir, Bölge) olarak belirlenmelidir. 3. Harita Ekleme: Rapor sayfasında, araç çubuğundaki "Add a chart" (Chart ekle) ikonuna tıklayarak Google Maps grafiği eklenmelidir. 4. Harita Ayarları: Grafik eklendikten sonra, sağdaki özellikler panelinde "Location" veya "Geospatial" alanı düzenlenerek haritanın gösterilecek yerler belirlenmelidir. 5. Özel Harita Stili: Google Maps için özel bir stil oluşturmak amacıyla, Google Maps Platform Styling Wizard kullanılarak bir JSON dosyası oluşturulabilir ve bu dosya Looker Studio'da içe aktarılabilir.

Serbestlik dereceleri istatistiksel hesaplamalarda genellikle örneklem büyüklüğü eksi bir olarak hesaplanır.

Endüstriyel robotlar dersinde işlenen konular şunlardır: 1. Robotların Yapısı: Sensörler, aktüatörler, güç kaynağı ve kontrol ünitesi gibi robot bileşenlerinin yapısı. 2. Programlama Dilleri ve Araçları: Python, C++, Java gibi programlama dilleri ve ROS, PLC gibi programlama araçları. 3. Robot Programlama Adımları: Hareket planlama, sensör entegrasyonu, kod yazma, test etme ve optimizasyon. 4. Güvenlik Önlemleri ve Standartlar: Endüstriyel robotların güvenli kullanımı için alınması gereken önlemler ve standartlar. 5. Veri Analizi ve Optimizasyon: Üretim süreçlerinden toplanan verilerin analizi ve robot performansının iyileştirilmesi. 6. Uygulama Örnekleri: Montaj, paketleme, kaynak, boyama gibi endüstriyel robotların kullanım alanları.

Bilgilearb ifadesi, iki farklı bağlamda değerlendirilebilir: 1. Google Bilgi Paneli: Arama sonuçlarında çıkan ve kullanıcılara özet bilgi sunan bir bölümdür. 2. Microsoft Power BI: Veri analizi ve iş zekası platformu olup, verileri toplamak, analiz etmek, görselleştirmek ve paylaşmak için kullanılır.

ÇOKEĞERORTALAMA fonksiyonunda en fazla 127 ölçüt kullanılabilir.

Frequency (Sıklık) ve cumulative frequency (kümülatif sıklık) arasındaki fark şu şekildedir: - Frequency, bir veri kümesinde bir değerin kaç kez tekrarlandığını ifade eder. - Cumulative frequency ise, belirli bir değere kadar olan tüm frekansların toplamını temsil eder; yani, önceki frekansların birikimli toplamıdır.

CRM analitiği eğitimi, müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) süreçlerinde toplanan verilerin analiz edilmesi ve yorumlanması üzerine odaklanan bir eğitimdir. Bu eğitim, katılımcılara aşağıdaki konularda bilgi ve beceriler kazandırır: Veri Toplama ve Hazırlama: Müşterilerle olan tüm etkileşimlerden toplanan verilerin temizlenmesi ve analize hazır hale getirilmesi. Veri Analizi: İstatistiksel yöntemler, makine öğrenimi algoritmaları ve veri madenciliği teknikleri kullanılarak verilerin derinlemesine analiz edilmesi. Yorumlama ve Eylem Planlaması: Analiz sonuçlarının işletmenin karar alma süreçlerine rehberlik edecek şekilde yorumlanması ve pazarlama, satış ve müşteri hizmetleri stratejilerinin geliştirilmesi. CRM analitiği eğitimi, üniversiteler, online eğitim platformları ve profesyonel eğitim kuruluşları tarafından sunulmaktadır.