VeriAnalizi

DWA (Data-Driven Web Attribution) dijital pazarlama, çeşitli dijital kanalların kullanımını içeren ve pazarlama faaliyetlerinin iş sonuçlarına etkisini ölçmeyi amaçlayan bir yaklaşımdır. DWA dijital pazarlamanın faydaları: 1. Pazarlama verimliliğinin artırılması: Hangi pazarlama faaliyetlerinin en fazla iş değerini sağladığını belirleyerek bütçe ve kaynakların daha verimli tahsis edilmesini sağlar. 2. Dönüşüm oranlarının artırılması: En etkili kanalların ve faaliyetlerin belirlenmesi ile pazarlama stratejilerinin optimize edilmesi mümkün olur. 3. Müşteri içgörülerinin iyileştirilmesi: Müşteri davranışları, tercihleri ve ihtiyaçları hakkında daha fazla bilgi edinilerek daha hedeflenmiş ve kişiselleştirilmiş pazarlama kampanyaları oluşturulabilir. 4. Yatırım getirisinin (ROI) iyileştirilmesi: Pazarlama faaliyetlerinin etkisinin doğru bir şekilde ölçülmesi, veri odaklı kararlar alınmasını ve pazarlama harcamalarının en iyi şekilde değerlendirilmesini sağlar.

Türkiye'de panel veri analizi, 2010-2017 yılları arasındaki dönemi kapsayan bir çalışmayla başlamıştır.

SVM'nin (Destek Vektör Makineleri) optimizasyon problemi, hiperdüzlemi (karar sınırını) maksimum marj ile belirlemektir. Bu optimizasyon sürecinde çözülen ana problemler şunlardır: 1. Destek Vektörlerinin Seçimi: Hiperdüzleme en yakın olan veri noktaları destek vektörleri olarak belirlenir ve bu vektörler, karar sınırının konumunu belirler. 2. İkili Sınıflandırma: Veriler doğrusal olarak ayrılabilir değilse, doğrusal olmayan ayrım için çekirdek fonksiyonları (kernel functions) kullanılarak bir çözüm bulunur. 3. Parametre Ayarı: Düzenlileştirme parametresi C ve kernel parametreleri gibi SVM parametrelerinin optimize edilmesi, model performansını artırır. Bu optimizasyon, eğitim ve tahmin aşamalarında daha verimli ve etkili bir SVM modeli oluşturmayı sağlar.

Akbank veri paketlerinin işe yaradığı bazı alanlar şunlardır: Borsa takibi. Kişiselleştirilmiş hizmetler. Akbank veri paketlerinin işe yaradığı diğer alanlar hakkında bilgi almak için Akbank'ın resmi web sitesini ziyaret edebilirsiniz.

Latent Dirichlet Allocation (LDA) ile konu modelleme üç adımda gerçekleştirilir: 1. Veri Seçimi ve Ön İşleme: Metin verilerinin analizi için hazırlanması gereklidir. Bu adımda: - Gerekli kütüphaneler (NLTK veya Gensim gibi) yüklenir. - Veriler temizlenir, gürültü ve alakasız bilgiler kaldırılır. - Metin tokenize edilir, yani bireysel kelimelere ayrılır. 2. LDA Modelinin Eğitimi: DTM (Document-Term Matrix) kullanılarak model eğitilir. 3. Sonuçların Analizi: Modelin sonuçları üç şekilde analiz edilir: - Konuların ve Kelime Dağılımlarının Çıkarılması: En olası terimler ve konuları temsil eden temalar belirlenir. - Konuların Belgeye Atanması: Belgelerin, içinde geçen konu ile ilgili kelimelerin dağılımına göre konulara atanması. - Konu Dağılımlarının Görselleştirilmesi: Isı haritaları, çubuk grafikler, etkileşimli panolar ve diğer görselleştirme teknikleri kullanılır.

İTÜ GIS (Coğrafi Bilgi Sistemleri) bölümü, çeşitli alanlarda çalışarak coğrafi verilerin toplanması, analizi, işlenmesi ve sunulması gibi görevler üstlenir. İş yapabilecekleri bazı alanlar: - Harita ve coğrafi bilgi sistemleri şirketleri: Harita üretimi ve uzaktan algılama. - Kamu kurumları ve belediyeler: Planlama, alt yapı geliştirme, afet risk analizi. - Çevre planlama ve doğal kaynak yönetimi: Çevre koruma, tarım alanlarının yönetimi. - Eğitim ve araştırma kurumları: Yeni nesil GIS uzmanlarının yetiştirilmesi ve bilimsel projelerde yer alma. Ayrıca, İTÜ GIS İnovasyon Uygulama ve Araştırma Merkezi aracılığıyla sanayi ve diğer kamu kesimleriyle ortak projeler geliştirerek ekonomiye katkı sağlarlar.

Heat map (ısı haritası) yapmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: 1. Excel gibi elektronik tablo araçları: Büyük veri kümelerini görselleştirmek ve desen tanıma yapmak için Excel gibi araçlar kullanılabilir. 2. Özel yazılımlar: Heatmap oluşturmak için çeşitli yazılımlar mevcuttur. Örneğin, Tableau ve Power BI gibi araçlar, coğrafi ısı haritaları ve diğer türlerde görselleştirmeler sunar. 3. Online ısı haritası araçları: Hotjar gibi platformlar, web sitesi ısı haritaları oluşturmak için kullanıcı etkileşim verilerini analiz eden ücretsiz araçlar sunar. Tasarım sürecinde dikkat edilmesi gereken bazı önemli noktalar: - Renk paleti: Verilerin özelliklerine ve hedef kitleye uygun bir renk paleti seçmek önemlidir. - Ölçek ve efsane: Isı haritasının yorumlanmasını kolaylaştırmak için bir ölçek ve efsane eklemek gereklidir. - Veri ön işleme: Isı haritasının doğru ve anlamlı olması için verileri temizlemek ve gerekli ön işlemleri yapmak önemlidir.

SPSS (Statistical Package for the Social Sciences), biyoistatistikte aşağıdaki işlevleri yerine getirir: 1. Veri Girişi ve Düzenleme: Excel veya .csv dosyalarından veri aktarımı yapar ve değişkenlerin türünü, etiketlerini, ölçüm düzeyini kolayca tanımlar. 2. Tanımlayıcı İstatistikler: Ortalama, medyan, standart sapma, varyans gibi temel istatistikleri hızlıca hesaplar. 3. İleri Düzey İstatistiksel Analizler: Korelasyon analizi, regresyon, t-testi, ANOVA, ki-kare testi gibi karmaşık analizleri destekler. 4. Veri Görselleştirme: Grafikler, histogramlar, kutu grafikleri, çubuk ve pasta grafiklerle verileri daha anlaşılır hale getirir. 5. Anket Verilerinin Analizi: Likert ölçekli sorular, çapraz tablolar, güvenilirlik analizleri gibi anket verilerinin analizinde kullanılır. Bu sayede, SPSS, biyoistatistik araştırmalarının daha doğru sonuçlar vermesini ve bilimsel çalışmaların güçlenmesini sağlar.

K-Means algoritmasının akış şeması şu adımlardan oluşur: 1. Küme Sayısının Belirlenmesi: İlk adım, kaç küme oluşturulacağının belirlenmesidir. 2. Başlangıç Küme Merkezlerinin Seçilmesi: Rastgele olarak K adet veri noktası seçilir ve bu noktalar her bir kümenin merkezini temsil eder. 3. Verilerin Küme Merkezlerine Atanması: Her bir veri noktası, Öklid mesafesi veya başka bir mesafe ölçütü kullanılarak en yakın küme merkezine atanır. 4. Küme Merkezlerinin Güncellenmesi: Her küme için yeni bir merkez hesaplanır; bu, o kümedeki tüm noktaların ortalamasıdır. 5. Tekrar: 3. ve 4. adımlar, küme merkezleri değişmediği sürece tekrarlanır.

Karma analiz, halk sağlığı araştırmalarında nitel ve nicel veri toplama ve analiz yöntemlerinin birlikte kullanılması anlamına gelir. Bu yöntem, daha kapsamlı ve derinlemesine bir anlayış elde etmek için farklı bakış açılarını bir araya getirir. Halk sağlığı bağlamında, karma analiz şu şekillerde kullanılabilir: Hastalıkla ilgili deneyimlerin incelenmesi: Bireylerin sağlık durumlarıyla ilgili ihtiyaçlarını ve deneyimlerini anlamak için hem standartlaştırılmış ölçeklerden elde edilen nicel veriler hem de nitel veriler kullanılır. Program değerlendirmeleri: Müdahalelerin etkinliğini ve etkisini değerlendirmek için karma yöntem araştırmaları yapılabilir. Üçgenleme: Farklı yöntemlerden elde edilen verilerin karşılaştırılması ve zıtlaştırılması yoluyla çalışmanın genel geçerliliğini ve güvenilirliğini artırmak.

Görsel Analog Skala (VAS) değerlendirmesi, skala üzerinde yapılan işaretlerin sayısal değerlere dönüştürülmesi ve bu değerlerin istatistiksel analiziyle yapılır. Değerlendirme adımları: 1. Mesafenin Ölçülmesi: Yanıtlayanların çizgide işaretledikleri noktadan başlangıç noktasına olan mesafe ölçülür. 2. Sayısal Skorun Hesaplanması: Bu mesafe, çizginin toplam uzunluğuna bölünür ve 100 ile çarpılır. 3. Puan Aralıklarının Belirlenmesi: Bazı durumlarda çizgi, eşit aralıklarla bölümlere ayrılır ve işaret hangi segmentte ise o segmentin skoru alınır. VAS, müşteri memnuniyeti, ürün tercihi, satın alma niyeti gibi çeşitli pazarlama araştırmalarında kullanılır ve verilerin yorumlanması, araştırma hedeflerine bağlı olarak değişir.

Magpie adlı farklı alanlarda kullanılan iki farklı araç bulunmaktadır: 1. Magpie (Web Kırpma Aracı): Bu araç, kullanıcıların web'den içerik toplamasına, düzenlemesine ve paylaşmasına olanak tanır. 2. Magpie (Veri Mühendisliği Platformu): Bu platform, şirketlerin verilerini organize etmelerine ve analiz etmelerine yardımcı olur. 3. Magpie (Dijital Raf Analitiği Yazılımı): Bu yazılım, işletmelerin çevrimiçi satışlarını artırmalarına yardımcı olur.

Nicel analiz ve nitel analiz, verileri farklı yaklaşımlarla değerlendiren iki temel araştırma yöntemidir. Nicel analiz, sayısal verilerin istatistiksel yöntemlerle incelenmesini içerir. Nitel analiz ise metin tabanlı veya kalitatif verilerin anlamlı bir şekilde değerlendirilmesini içerir. Her iki analiz türü de farklı araştırma sorularına cevap bulmak için kullanılabilir ve birbiriyle tamamlayıcıdır.

Clojure çeşitli alanlarda kullanılan çok yönlü bir programlama dilidir: 1. Web Geliştirme: Clojure, Ring ve Compojure gibi çerçevelerle web uygulamaları geliştirmek için kullanılır. 2. Veri Analizi: Immutable (değişmez) veri yapıları ve Incanter, Clerk gibi kütüphaneler sayesinde veri manipülasyonu, görselleştirme ve istatistiksel analiz için uygundur. 3. Makine Öğrenimi: Neanderthal ve CLML gibi kütüphanelerle makine öğrenimi görevleri, veri ön işleme ve model değerlendirme gibi işlemler yapılabilir. 4. Yapay Zeka: Doğal Dil İşleme, Bilgisayar Görüşü ve Mantık Programlama gibi alanlarda kullanılabilir. 5. Eş Zamanlı Programlama: Clojure'un immutable data yapıları ve Software Transactional Memory (STM) desteği, eş zamanlı ve paralel programlama için idealdir. Ayrıca, Clojure'un Java ile seamless interoperasyonu, mevcut Java kütüphanelerinden yararlanmayı sağlar.

fANOVA analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Hipotezlerin Belirlenmesi: Null hipotezi (H0), gruplar arasında fark olmadığını; alternatif hipotez (H1) ise en az bir grup ortalamasının farklı olduğunu belirtir. 2. Veri Toplama ve Düzenleme: Bağımsız değişkenler ve bağımlı değişkenler açısından veriler toplanır ve organize edilir. 3. ANOVA İstatistiklerinin Hesaplanması: Gruplar arası varyans (SSB), gruplar içi varyans (SSW) ve toplam varyans (SST) hesaplanır. 4. P-Değerinin Kontrol Edilmesi: Hesaplanan F-istatistiği ve p-değeri, istatistiksel anlamlılığı belirlemek için kullanılır. 5. Post-hoc Testlerin Yapılması: Eğer null hipotezi reddedilirse, hangi gruplar arasındaki farkların anlamlı olduğunu belirlemek için ek testler yapılır. fANOVA yazılımı, Python üzerinden rastgele ormanlara dayalı bir performans modeli kullanarak parametrelerin önemini analiz etmek için kullanılır.

Python'da borsa analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Veri Çekme: Yahoo Finance, Alpha Vantage veya Quandl gibi platformlardan borsa verilerini çekmek için API'ler kullanılır. Örneğin, `yfinance` kütüphanesi ile hisse senedi verilerini çekmek için: ```python import yfinance as yf hisse_verisi = yf.download('AAPL', start='2022-01-01', end='2022-12-31') print(hisse_verisi) ```. 2. Veri Temizleme ve Yönetme: Pandas kütüphanesi, verileri temizlemek, eksik değerleri doldurmak veya silmek için kullanılır. Örneğin: ```python hisse_verisi.dropna(inplace=True) ```. 3. Veri Analizi: Teknik analiz ve temel analiz gibi yöntemler için çeşitli kütüphaneler kullanılır. Örneğin, `TA-Lib` ile teknik analiz göstergelerini hesaplamak veya `statsmodels` ile zaman serisi analizi yapmak mümkündür. 4. Görselleştirme: Matplotlib ve Seaborn gibi kütüphaneler ile verileri grafikler halinde göstermek ve eğilimleri analiz etmek kolaylaşır. 5. Otomasyon ve Algoritmik Ticaret: Belirli koşullara göre otomatik alım satım yapabilen sistemler geliştirmek için Python'un `ccxt` kütüphanesi kullanılabilir.

TCDD'de istatistik mezunu, veri analizi ve istatistiksel modelleme alanlarında çalışarak çeşitli görevlerde bulunabilir. Bu mezunlar, aşağıdaki gibi pozisyonlarda istihdam edilebilir: Risk Analisti: Kredi skorlama ve risk değerlendirmesi yapar. Pazar Araştırma Analisti: Tüketici davranışları ve pazar eğilimleri üzerine analizler yürütür. Epidemiyolojik Araştırmacı: Sağlık araştırmaları ve klinik deneyler için istatistiksel analizler gerçekleştirir. İstatistik Danışmanı: Kamu kurumlarında ve politika yapıcı kuruluşlarda istatistiksel danışmanlık hizmeti sunar. Akademik Kariyer: Üniversitelerde istatistik öğretmeni veya araştırmacı olarak çalışabilir.

Veri analizi öğrenmek için aşağıdaki programlar önerilmektedir: 1. Microsoft Excel: Temel veri analizi, finansal analiz ve grafik oluşturma için yaygın olarak kullanılır. 2. Python: Büyük veri analizi, makine öğrenimi ve veri görselleştirme için esnek ve popüler bir programlama dilidir. 3. Tableau: Veri görselleştirme ve iş zekası için kullanıcı dostu bir araçtır. 4. R: İstatistiksel analiz ve veri madenciliği için geniş kütüphane desteği sunan açık kaynaklı bir programlama dilidir. 5. SPSS (Statistical Package for the Social Sciences): Sosyal bilimler ve eğitim gibi alanlarda sıkça kullanılan bir istatistik programıdır. Bu programlar, veri analizi becerilerinizi geliştirmenize ve farklı veri türlerinde etkili analizler yapmanıza yardımcı olacaktır.

Prosel Bilgisayar, dijital dönüşüm sürecinde şirketlere çeşitli teknolojik çözümler sunan bir firmadır. Başlıca faaliyetleri şunlardır: 1. Bulut Bilişim: Verimlilik artırma ve maliyetleri düşürme imkanı sunan bulut tabanlı çözümler geliştirir. 2. Veri Analizi: Gelişmiş veri analizi araçları ile işletmelerin verilerini daha etkili kullanmalarını sağlar. 3. Yapay Zeka ve Otomasyon: İş süreçlerini hızlandırmak ve iş yüklerini azaltmak için AI tabanlı çözümler sunar. 4. Yazılım ve Donanım Satışı: Bilişim, güvenlik ve yazılım ürünlerinin satışı ve teknik servisini yapar. 5. Özel Proje Uygulamaları: Özel yazılım projeleri geliştirir ve uygular.

ÇOKEĞER (IFS) formülü, Excel'de birden fazla koşulu test etmek ve her bir koşul için belirlenen sonuçları döndürmek için kullanılır. Formülün kullanımı şu şekildedir: IFS(koşul1, değer1, koşul2, değer2, ..., koşulN, değerN): - koşul1, koşul2, ..., koşulN: Test edilecek koşullar. - değer1, değer2, ..., değerN: Eşleşen koşulun sonucu. Formül örnekleri: 1. Öğrenci notlarına göre harf notu belirleme: =ÇOKEĞER(A2>=90, "A", A2>=80, "B", A2>=70, "C", A2>=60, "D", DOĞRU, "F"). 2. Çalışan performansına göre bonus hesaplama: =ÇOKEĞER(C2>=90, 1000, C2>=75, 750, C2>=60, 500, DOĞRU, 0). 3. Ürün kategorisine göre kargo ücreti belirleme: =ÇOKEĞER(E2="Elektronik", 20, E2="Kitap", 10, E2="Giyim", 5, DOĞRU, 15).