VeriAnalizi

Tablo yorumlama yapay zeka işlemleri için aşağıdaki araçlar ve yöntemler kullanılabilir: 1. Google E-Tablolar'da Yapay Zeka Özellikleri: Google E-Tablolar, yapay zeka destekli birkaç araç sunar: - Gemini AI: Kullanıcıların verileriyle doğal dilde çalışarak çizelgeler ve grafikler oluşturur. - Simple ML: Makine öğrenimi modellerini elektronik tablolara entegre ederek trendleri tahmin eder, aykırı değerleri belirler ve öneriler sunar. - Coefficient: Büyük veri kümeleriyle çalışarak verilerin içe aktarılmasını otomatikleştirir ve gerçek zamanlı veri akışlarına bağlanır. 2. Jotform Yapay Zeka Grafik Oluşturucu: Bu araç, elektronik tabloları yükleyerek çeşitli grafik türleri oluşturur ve bunları özelleştirir. 3. PromptLoop: Yapay zekaya dayalı bu platform, otomatik veri görevleri ve gerçek zamanlı veri analizi gibi özellikler sunar. 4. ExcelFormulaBot: Düz metin komutlarını karmaşık formüllere dönüştüren yapay zeka destekli bir araçtır.

Çok çözünürlüklü sinyal işleme yöntemleri şunları içerir: 1. Dalgacık Dönüşümleri: Sinyalleri farklı ölçeklerde analiz ederek geçici özellikleri belirlemeye ve gürültüyü gidermeye olanak tanır. 2. Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka: Karmaşık kalıpları öğrenmek ve yeni ölçümler hakkında tahminlerde bulunmak için kullanılır. 3. Hızlı Fourier Dönüşümü (FFT): Zaman alanlı sinyalleri frekans alanlı sinyallere dönüştürerek sinyalin frekans bileşenlerini analiz eder. 4. Bileşen Analizi: Temel Bileşen Analizi (PCA) gibi teknikler, boyutluluğu azaltabilir ve verilerin yorumlanabilirliğini geliştirebilir. 5. Paralel Hesaplama Teknolojisi: Sinyalin farklı bölümlerini aynı anda işlemek için birden fazla işlemci çekirdeği kullanır.

Akıllı kent kavramının kökeni, 1974 yılında Los Angeles kentinin büyük şehir veri projesini başlatmasına dayanmaktadır. Bu dönemde, Los Angeles Topluluk Analiz Bürosu, konut kalitesi ve mahalle demografileri hakkında raporlar üretmek, yoksullukla mücadele etmek ve toplumsal çöküntüyü önlemek amacıyla hava fotoğrafçılığı, küme analizleri ve bilgisayar veri tabanlarından yararlanmıştır. Kavram, 2000'li yıllardan sonra IBM, Siemens ve Cisco gibi teknoloji firmaları tarafından da benimsenmiş ve akıllı kent planları "akıllı büyüme hareketi" ile şekillenmeye başlamıştır.

Kendi veri setinizi kullanmak için aşağıdaki adımları izleyebilirsiniz: 1. Mevcut Verinin Analizi: İşletmenizin veya sektörünüzün elindeki verileri inceleyin ve kullanılabilir ve eksik veri noktalarını belirleyin. 2. Yeni Veri Üretme Teknikleri: - Veri Birleştirme: Farklı veri setlerini bir araya getirerek yeni bilgiler elde edin. - Türev Veriler Oluşturma: Mevcut verilerden yeni değişkenler üretin (örneğin, "müşteri başına ortalama alışveriş miktarı" gibi). - Korelasyon Analizi: İki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi belirleyerek yeni içgörüler türetin. - Tahmin Modelleri Kullanma: Geçmiş verilere dayanarak gelecek tahminleri yapın. 3. Verileri Görselleştirme: Grafikler, tablolar ve görseller kullanarak yeni oluşturulan verileri daha kolay yorumlanabilir hale getirin. 4. Yeni Verinin Doğrulaması ve Kullanımı: Üretilen verilerin doğruluğunu test edin ve stratejik karar alma süreçlerinde nasıl kullanabileceğinizi belirleyin. Veri seti oluşturma ayrıca aşağıdaki yöntemlerle de yapılabilir: - Belgelerden Veri Oluşturma: Ajanslardan ve devlet dairelerinden elde edilen belgelerden veri oluşturulabilir. - İnsan Kaynakları: Anketler, kamuoyu yoklamaları, kitle kaynak kullanımı, örnekleme ve test etme gibi yöntemlerle veri toplanabilir. - Araştırma veya Gözlem: Metodolojiler geliştirerek araştırma ve gözlem yoluyla veri oluşturulabilir.

Arduino ile veri analizi için kullanılabilecek bazı kütüphaneler: Wire: Bir cihaz veya sensör ağı üzerinden veri göndermek ve almak için iki kablolu arabirim (TWI/I2C) sağlar. LiquidCrystal: Likit kristal ekranları (LCD) kontrol etmek için kullanılır. SoftwareSerial: Herhangi bir dijital pin üzerinde seri iletişim için kullanılır. EEPROM: Kalıcı depolamaya okuma ve yazma işlemleri için kullanılır. GSM: GSM/GPRS şebekesine bağlanmak için kullanılır. Ayrıca, kendi kütüphanelerinizi oluşturabilir veya GitHub gibi platformlardan hazır kütüphaneler indirebilirsiniz. Kütüphane kullanımı için Arduino IDE'de "Taslak > Library Ekle" menüsünü kullanabilirsiniz.

Nitel veri analizinde frekans, belirli bir veri öğesinin (değişkenin) bir gözlemde kaç kez tekrar ettiğini ifade eder. Bu, nitel verilerin sayısallaştırılmasında kullanılan yöntemlerden biridir ve verilerin yüzde ve oran olarak sunulmasını sağlar.

PCA'da kaç bileşen olması gerektiği, analizin amacına ve veri setinin özelliklerine bağlıdır. Genellikle ilk 2-3 bileşen, veri setindeki varyansın büyük bir kısmını açıklamak için yeterlidir. Önerilen adımlar: 1. Scree Plot: Veri setindeki her bir bileşenin açıkladığı varyans miktarını gösteren bir scree plot oluşturulmalıdır. Bu, hangi bileşenlerin daha fazla bilgi taşıdığını belirlemeye yardımcı olur. 2. Bilgi Kaybı Toleransı: Ne kadar bilgi kaybını tolere edilebileceği belirlenmeli ve buna göre bileşen sayısı seçilmelidir. Daha karmaşık veri setlerinde, tüm önemli bilgileri yakalamak için daha fazla bileşen gerekebilir.

Matematiksel istatistiğin temel amacı, belirsizlik altında karar verme süreçlerini desteklemektir. Diğer temel amaçlar ise: - Teorik altyapı geliştirme: Yeni istatistiksel yöntemlerin teorik temellerini atmak. - Veri analizi ve yorumlama: Elde edilen gözlemleri tablo ve grafikler yardımıyla özetleyip, hipotez testleri veya regresyon analizleriyle ilişkiler ve farkları değerlendirmek.

Remodel Dijital Pazarlama aşağıdaki hizmetleri sunar: 1. Veri Analizi: Verileri eyleme dönüştürülebilir öngörüler haline getirir. 2. Web Analizi: Web sitesinin performansını takip eder, ölçer ve optimize eder. 3. Medya Tanıtımı: Etkili medya tanıtım stratejileriyle markanın görünürlüğünü artırır. 4. SEO Optimizasyonu: Arama motoru optimizasyonu ile web sitesinin arama sonuçlarında üst sıralarda yer almasını sağlar. 5. Hedefli Reklamlar: Davranış ve tercihlere göre ideal kitleye özel reklamlar sunar. 6. İçerik Üretimi: İlgi çekici ve SEO uyumlu içerikler oluşturur. Bu hizmetler, markaların çevrimiçi ortamda büyümesini ve ölçülebilir sonuçlar elde etmesini sağlar.

Toplama bilgisayar, verileri sistematik bir şekilde toplamak, depolamak ve analiz etmek için kullanılan bir sistemdir. İdeal kullanım alanları şunlardır: 1. Veri Analizi: Toplanan verilerin analizi, trendler, kalıplar ve ilişkilerin keşfedilmesini sağlar. 2. Hızlı Erişim: Büyük veri yığınları içinde kaybolmadan, anlık verilere hızlı erişim imkanı sunar. 3. Tahmin ve Modelleme: Makine öğrenimi algoritmaları kullanarak verilerin gelecekteki eğilimlerini tahmin eder. 4. Veri Görselleştirme: Karmaşık veri setlerini görsel hale getirerek, analiz süreçlerini kolaylaştırır. Ayrıca, oyun ve grafik tasarım gibi yüksek performans gerektiren görevler için de tercih edilir.

İkas ajans, e-ticaret ve dijital pazarlama alanlarında işletmelere çeşitli hizmetler sunan bir altyapı sağlayıcısıdır. İkas ajansının yaptığı işler arasında: Veri analizi ve raporlama: Kampanyaların performansını ölçerek optimizasyon önerileri sunar. Reklam yönetimi: Farklı reklam kanalları üzerinde kampanyaları entegre bir şekilde yönetir. Hedefleme ve segmentasyon: Doğru kitleye ulaşmak için gelişmiş hedefleme ve segmentasyon özellikleri sunar. Otomasyon ve entegrasyon: Reklam süreçlerini otomasyona bağlayarak zaman ve maliyet açısından avantaj sağlar. SEO uyumlu altyapı: Web sitelerinin arama motorlarında üst sıralarda yer almasını sağlar. E-ticaret sitesi kurulumu ve yönetimi: Kullanıcı dostu arayüzle hızlı ve kolay e-ticaret sitesi kurulumu ve yönetimi sunar.

Excel ile yapılabilecek bazı şeyler: Veri analizi ve görselleştirme. Hesaplamalar. Grafik ve dashboard hazırlama. Makro ve VBA ile otomasyon. Rapor oluşturma. İnternetten veri çekme. Oyun yapma. Excel, kişisel finans yönetiminden devasa veri analizi projelerine kadar geniş bir kullanım alanına sahiptir.

Excel — Microsoft tarafından geliştirilen, verileri depolamaya, organize etmeye ve analiz etmeye yarayan bir hesap tablosu (spreadsheet) programıdır. Excel'in bazı özellikleri: karmaşık bilimsel verilerin analizi; finansal tabloların yorumlanması; büyük veri setlerinin yönetimi; farklı açılardan verilere bağımlılıklarına göre kısımlara ayırma imkanı; Visual Basic makro programlama dili sayesinde kendi türünde dünyadaki en popüler yazılımlardan biri olması. Yayınlanan son sürümü Microsoft Excel 2019'dur.

Excel'de dashboard oluşturmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Veri Kaynaklarını Belirleme: İlk olarak, raporlama için kullanılacak veri kaynakları belirlenmelidir. 2. Veri Toplama ve Hazırlama: Toplanan verilerin temizlenmesi, birleştirilmesi ve analiz için uygun hale getirilmesi gerekmektedir. 3. Anahtar Performans Göstergelerini (KPI) Belirleme: Hangi metriklerin raporda yer alacağı belirlenmelidir. 4. Dashboard Tasarımı: Verilerin görselleştirileceği kontrol panelinin tasarımı yapılır. 5. Veri Görselleştirme: Seçilen KPI'lar, grafikler, tablolar ve diğer görsel unsurlar kullanılarak görselleştirilir. 6. Dashboard'u Entegre Etme ve Yayınlama: Hazırlanan dashboard, kullanıcıların erişimine sunulur. 7. Geri Bildirim ve İyileştirme: Dashboard kullanıldıkça, kullanıcı geri bildirimleri alınır ve rapor gerekli iyileştirmelerle güncellenir. 8. Bakım ve Güncelleme: Dashboard'un sürekli güncel ve doğru verileri yansıtması için düzenli bakım ve güncellemeler yapılması gerekmektedir.

Regresyonda R-kare (R²), bağımsız değişken(ler) tarafından açıklanan bağımlı değişkendeki varyansın oranını temsil eden istatistiksel bir ölçüdür. Örnek: Yağış miktarı ile belirli bir ürünün verimi arasındaki ilişkiyi inceleyen bir çalışmada, regresyon analizi kullanılarak yağış miktarına dayalı olarak ürün verimini tahmin eden bir model oluşturulur.

Likert ölçeği verilerini SPSS'e girmek için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Veri Girişi: Likert ölçeği soruları için SPSS'te her bir soru için ayrı bir sütun açılmalıdır. 2. Yanıtların Kodlanması: Katılımcıların verdiği yanıtlar sayısal değerlere çevrilmelidir. Örneğin, "Kesinlikle Katılmıyorum" için 1, "Tamamen Katılıyorum" için 5 değeri verilebilir. 3. Excel'den Aktarım: Veriler önce Excel'e girilmeli, ardından SPSS programı açıkken Excel dosyası sürüklenip SPSS'e bırakılmalıdır. 4. Değişkenlerin Tanıtılması: SPSS'te "Değişken Görünümü" sekmesinde "Label" düğmesi kullanılarak cinsiyet gibi kategorik değişkenlerin tanımları yapılmalıdır. 5. Analiz Öncesi Kontrol: Verilerin güvenilirliğini ve tutarlılığını kontrol etmek için Cronbach's Alpha gibi güvenilirlik analizleri yapılabilir. Bu adımlar, Likert ölçeği verilerinin SPSS ile doğru ve etkili bir şekilde analiz edilmesini sağlar.

Açık ders istatistik hipotez testleri arasında şunlar yer alır: Normal dağılıma sahip populasyonun oranı için hipotez testleri. Normal dağılıma sahip iki populasyonun ortalamalarının farkları için hipotez testleri. Tek ve iki yönlü hipotez testleri. Parametrik ve parametrik olmayan hipotez testleri. İstatistiksel hipotez testleri hakkında daha fazla bilgi için aşağıdaki kaynaklar kullanılabilir: acikders.ankara.edu.tr; youtube.com; muweb.mu.edu.tr; avys.omu.edu.tr; biyoistatistik.hacettepe.edu.tr.

Pi4no ifadesi, belgelerde veya kaynaklarda tanımlanmamış bir terimdir. Ancak, "Python" programlama dili hakkında bilgi verilebilir. Python, yüksek seviyeli, yorumlanabilir ve dinamik bir programlama dilidir. Ayrıca, Python ile veri görselleştirme, bilimsel araştırmalar, sistem yönetimi ve API testleri gibi görevler de gerçekleştirilebilir.

Excel'de ÇOKETOPLA (SUMIFS) formülü birden fazla koşula göre verileri filtrelemek ve bu koşulları karşılayan değerlerin toplamını almak için kullanılır. Formül kullanımı: ``` =ÇOKETOPLA(aralık_toplamı; ölçüt_aralığı1; ölçüt1; ölçüt_aralığı2; ölçüt2) ``` Parametreler: - aralık_toplamı: Toplanacak değer aralığı. - ölçüt_aralığı1: İlk kriter aralığı. - ölçüt1: İlk kriter. - ölçüt_aralığı2: İkinci kriter aralığı. - ölçüt2: İkinci kriter. Örnek kullanım: Elektronik kategorisinde olup fiyatı 8500 TL’den fazla olan ürünlerin fiyatlarını toplamak için: ``` =ÇOKETOPLA(C2:C16;B2:B16;"Elektronik";C2:C16;">8500") ```

Medyan ve ortalamanın aynı olması, veri setinde tüm değerlerin ortada toplandığı ve dağılımın simetrik olduğu anlamına gelir.