VeriAnalizi

Ekonometri için Excel'de kullanılabilecek bazı önemli fonksiyonlar şunlardır: 1. VLOOKUP ve HLOOKUP: Veri arama ve eşleştirme işlemleri için kullanılır. 2. SUMIF ve COUNTIF: Belirli koşulları karşılayan hücrelerin toplamını veya sayısını bulmak için kullanılır. 3. Pivot Tablolar: Verileri hızlı ve esnek bir şekilde özetlemek için kullanılır. 4. INDEX ve MATCH: Daha gelişmiş veri eşleştirme işlemleri için birleştirilir. 5. IF: Koşullu mantık işlemleri yapmak için kullanılır. Ayrıca, MAX, MIN, AVERAGE gibi temel matematiksel ve istatistiksel fonksiyonlar da ekonometrik analizlerde sıkça kullanılır.

Sütunların tamamını bir koşula göre toplamak için Excel'in TOPLA işlevini kullanabilirsiniz. Bunun için: 1. Koşulu sağlayan hücrelerin bulunduğu sütunu seçin. 2. Seçili hücreye =TOPLA( yazın ve Enter tuşuna basın. 3. Aralık adresini manuel olarak girebilirsiniz (örneğin, =TOPLA(C2:C22). Ayrıca, Otomatik Toplam özelliğini kullanarak da sütun toplamlarını alabilirsiniz. Bunun için: 1. Toplamı almak istediğiniz sütunun altındaki ilk boş hücreye tıklayın. 2. "Giriş" sekmesinde "Otomatik Toplam" seçeneğini seçin. 3. Enter tuşuna basarak sonucu görün.

AMOS'ta uyum iyiliği, çeşitli indeksler kullanılarak değerlendirilir ve bu indekslerin belirli eşik değerlerin üzerinde olması, modelin verilerle uyumlu olduğunu gösterir. Yaygın olarak kabul edilen uyum iyiliği indeksi eşik değerleri: CMIN/DF (Ki-kare/Serbestlik Derecesi): 5'in altında olması iyi uyum olarak değerlendirilir. CFI (Comparative Fit Index - Karşılaştırmalı Uyum Endeksi): 0 ile 1 arasında değişir, 1'e yaklaştıkça uyum iyiliğinin arttığı söylenir. GFI (Goodness-Of-Fit Index - Uyum İyiliği Endeksi): 0 ile 1 arasında değişir, 0.90'ın üzerinde olması yeterli kovaryansın hesaplandığını gösterir. RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation - Yaklaşık Hataların Ortalama Karekökü): 0.10'un altında olması beklenir. Uyum iyiliği değerleri istenen eşiklerin altında ise, modelde bazı değişiklikler yapılıp değerler kabul edilebilir seviyelere ulaşana kadar analiz tekrarlanır.

Destek Vektör Makineleri (SVM) iyi çalışır çünkü: 1. Yüksek boyutlu alanlarda etkinlik: SVM, yüksek boyutlu verileri etkili bir şekilde işleyebilir ve aşırı sığdırma riskini azaltır. 2. Doğrusal ve doğrusal olmayan sınıflandırma: Hem doğrusal hem de doğrusal olmayan sınıflandırma görevlerinde kullanılabilir ve kernel fonksiyonları sayesinde verileri daha yüksek boyutlu bir uzaya taşıyarak karmaşık ilişkileri yakalar. 3. Robustluk: SVM, aykırı değerlere karşı nispeten duyarsızdır, bu da gürültülü veriler üzerinde performansını artırır. 4. Bellek verimliliği: SVM modelleri, destek vektörleri adı verilen veri noktalarının bir alt kümesine dayanır, bu da depolama ve hesaplama kaynaklarını verimli kullanır. 5. Genelleme yeteneği: SVM, marjini maksimize ederek yeni veriler üzerinde iyi genelleme yapar.

İstatistikte kullanılan bazı testler ve amaçları şunlardır: 1. T-Kontrolü Testi: İki örneklem arasındaki ortalamaların karşılaştırılması için kullanılır. 2. Korelasyon Testleri: İki farklı bağımlı değişken arasındaki ilişkiyi ölçmek için kullanılır. 3. ANOVA Testleri: En az üç örneklem arasındaki ortalamaların karşılaştırılması için kullanılır. 4. Regresyon Analizi: Bir veya daha fazla bağımlı değişkenin bir veya daha fazla bağımsız değişkene bağlanması için kullanılır. Test seçimi, veri yapısı, örneklem büyüklüğü ve araştırma hedefleri gibi faktörlere bağlıdır.

Google Analytics 4 (GA4) iki ana boyut kategorisine sahiptir: önceden tanımlanmış ve özel. Önceden tanımlanmış boyutlar arasında şunlar bulunur: - Attribution. - Demografi. - E-ticaret. - Etkinlik. - Zaman. Özel boyutlar ise, kullanıcı etkileşimlerine ilişkin belirli verileri toplamak için kullanıcının kendi yapılandırdığı boyutlardır.

Miniconda ve Miniforge arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Paket İçeriği: Miniconda, Python ve conda paket yöneticisinin minimal bir kurulumunu sağlar ve kullanıcıların sadece gerekli paketleri kurmasına olanak tanır. 2. Hedef Kitle: Miniconda, hafif ve özelleştirilebilir bir kurulum tercih eden geliştiriciler için uygundur. 3. Paket Yöneticisi: Her iki dağıtım da conda paket yöneticisini kullansa da, Miniforge varsayılan olarak conda-forge paket yöneticisini kullanır.

Posta grafik analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Veri Toplama ve Hazırlık: E-postaların kaç kişiye ulaştığı, açılma oranları, tıklama oranları gibi metrikleri içeren verileri toplamak gereklidir. 2. Veri Temizleme: Verilerin doğru ve temiz olması önemlidir. Sayılar, tarihler veya metin gibi uygun veri türlerine sahip olduğundan emin olunmalı, hatalı değerler düzeltilmelidir. 3. Grafik Oluşturma: Excel'de "Ekle" sekmesinden çubuk, sütun, çizgi, alan veya pasta grafikleri gibi uygun grafik türleri seçilerek veriler görselleştirilebilir. 4. Grafik Özelleştirme: Grafiklere başlık, etiket, renk ve stil düzenlemeleri eklenerek daha anlaşılır hale getirilebilir. 5. Analiz ve Yorumlama: Oluşturulan grafikler üzerinden verilerdeki eğilimler ve ilişkiler analiz edilerek sonuçlar yorumlanabilir.

Mathematica, çeşitli alanlarda kullanılan bir yazılım programıdır ve şu işleri yapar: 1. Hesaplamalar ve Veri Manipülasyonu: Karmaşık matematiksel işlemleri, diferansiyel denklemleri ve sayısal hesaplamaları gerçekleştirir. 2. Görselleştirme: 2D ve 3D grafikler, plots ve çizelgeler oluşturarak verileri görselleştirir. 3. Belge Hazırlama: İnteraktif belgeler, metinler, görüntüler ve grafikler içeren notlar oluşturur. 4. Entegrasyon: Excel, MATLAB ve Python gibi diğer araçlarla entegre çalışır. 5. Eğitim ve Araştırma: Bilimsel araştırma, mühendislik ve eğitim alanlarında öğretim materyalleri ve projeler geliştirir. Ayrıca, Mathematica iş dünyasında veri analizi, finansal modelleme ve optimizasyon gibi uygulamalarda da kullanılır.

"Alanda neden toplama yapılmaz?" sorusuna doğrudan bir yanıt bulunamamıştır. Ancak, "toplama" kelimesinin kullanıldığı bazı bağlamlar ve bu bağlamlarda toplama işleminin yapılmama nedenleri şunlardır: Acil durum toplanma alanı: Acil durum toplanma alanı, çalışanların ve ziyaretçilerin acil durum tehlikelerinden uzak, güvenli bir alanda toplanmasını sağlamak amacıyla belirlenir. Çöp toplama: Çöplerin merdiven boşluklarına veya bina içine bırakılması, sağlık ve hijyen sorunlarına yol açabileceği gibi, yangın riski de taşır. Bitki toplama: Şifalı bitkiler toplanırken, bitkilerin kökünün kurutulduğu toplama şeklinden kaçınılmalıdır.

Evobulut'a her ölçekteki işletme üye olabilir. Evobulut'un hedef kitlesi arasında: - küçük işletmeler (müşteri ilişkilerini geliştirmek isteyenler); - orta ve büyük ölçekli işletmeler (verilerini daha iyi analiz etmek ve büyümeyi desteklemek isteyenler).

cat() fonksiyonu R'de iki ana amaçla kullanılır: 1. String ve nesne birleştirme: cat() fonksiyonu, argümanlarını birleştirir ve sonucu yazdırır. 2. "cat" paketi ise, eksik değerleri olan kategorik değişkenli veri setlerinin analizi ve imputasyonu için kullanılır.

Karmaşıklık hesabı farklı bağlamlarda farklı yöntemlerle yapılabilir: 1. Veri Analizi ve Büyük Veri İşleme: Excel gibi araçlar kullanılarak karmaşıklık analizi yapılabilir. Bu yöntemler arasında: - Power Query: Büyük veri setlerini almak, dönüştürmek ve yüklemek için kullanılır. - Power Pivot: Veri modelleme aracı olup, büyük veri setlerini ilişkilendirip analiz etmeye olanak tanır. - Pivot Tablolar: Verileri özetlemek ve farklı kategorilere ayırmak için kullanılır. 2. Yazılım Mühendisliği: Algoritmaların karmaşıklık analizi, çalışma zamanı ve bellek kullanımı gibi kriterlere göre yapılır. Bu analizde kullanılan yöntemler: - Big-O Notasyonu: Algoritmanın en kötü senaryosunu inceleyerek üst sınırı belirler. - Omega Notasyonu: Algoritmanın en iyi durumunu ifade eder. 3. Proje Yönetimi: Proje karmaşıklığının ölçümü, projenin içerdiği ögelerin sayısı, bileşenler arasındaki bağlantı ve seviye sayısı gibi metriklerle yapılır.

Standart sapma ve değişim katsayısı hesaplamaları şu şekilde yapılır: 1. Standart Sapma: - Verilerin aritmetik ortalaması hesaplanır. - Her bir verinin aritmetik ortalamadan farkı alınır ve bu farkların kareleri toplanır. - Toplanan kare farkların, veri sayısının 1 eksiğine bölünmesiyle varyans elde edilir. - Varyansın karekökü alınarak standart sapma bulunur. 2. Değişim Katsayısı: - Standart sapma, aritmetik ortalamaya bölünür. - Elde edilen sonuç 100 ile çarpılır. - Bu işlem, standart sapmanın aritmetik ortalamanın yüzde kaçına karşılık geldiğini gösterir.

EVD (Elektronik Veri Değişimi) sistemi şu şekilde çalışır: 1. Sensörler ve Ölçüm Cihazları: EVD sisteminin kalbi, enerji tüketimini ölçen sensörler ve akıllı ölçüm cihazlarıdır. 2. Veri Toplama ve İletim: Ölçüm cihazlarından alınan veriler, merkezi bir veri toplama birimine iletilir. 3. Yazılım ve Analiz Araçları: Toplanan veriler, EVD yazılımı tarafından analiz edilir. 4. Raporlama ve Performans Takibi: EVD yazılımı, kullanıcıya enerji tüketim raporları sunar. 5. Alarm ve Uyarılar: Sistem, enerji tüketimiyle ilgili herhangi bir anormallik ya da verimsizlik tespit ettiğinde, kullanıcıyı uyarır.

Avrupa Birliği (AB) tarafından yayımlanan dikkat çeken verilerden biri, Türkiye'nin 2025 yılında %2,8, 2026 yılında ise %3,5 oranında büyümesi beklentisidir. Ayrıca, AB Komisyonu'nun 2024 Genişleme Paketi kapsamında yer alan Türkiye Raporu'nda, Türkiye'nin işleyen bir piyasa ekonomisi konusunda oldukça ileri bir noktada olduğu ve raporlama döneminde bazı ilerlemeler kaydettiği belirtilmiştir. AB'nin bir diğer dikkat çeken verisi ise, 2022 yılında AB ülkeleri içindeki çocukların %24,7'sinin yoksulluk veya sosyal dışlanma riskiyle karşı karşıya olmasıdır.

Batimetrik harita çizimi aşağıdaki adımlarla gerçekleştirilir: 1. Veri Toplama: Su altı derinlik verileri, yan yana çoklu iletken ölçüm sistemleri (MBES), tek iletken ölçüm sistemleri (SBES) ve lazer yansıma cihazları (LIDAR) gibi teknolojilerle toplanır. 2. Veri Düzenleme ve Analiz: Toplanan ham veriler düzeltilir, eksik noktalar giderilir ve gereksiz gürültüler temizlenir. 3. Harita Oluşturma: CBS yazılımları ile veriler harita formatına dönüştürülür. 4. Doğrulama: Oluşturulan batimetrik haritanın doğruluğu, saha çalışmaları ve deniz altı keşifleri gibi yöntemlerle gerçek dünya verileriyle karşılaştırılarak doğrulanır. Örnek: Uluabat Gölü'nde batimetrik haritalama için uydu görüntüleri kullanılmış ve Envi uzaktan algılama yazılımı ile görüntüden bağıl ve mutlak derinlik verileri elde edilmiştir.

Veri analizi yeterli olmadığında, aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Veri Toplama ve Temizleme: Daha fazla ve daha doğru veri toplanarak, mevcut verilerin temizlenmesi ve eksik bilgilerin giderilmesi gerekir. 2. Farklı Analiz Yöntemleri: Regresyon analizi, zaman serisi analizi veya makine öğrenimi gibi daha gelişmiş analiz yöntemleri kullanılabilir. 3. Görselleştirme: Verilerin daha anlaşılır hale getirilmesi için grafik ve tablolar gibi görselleştirme araçları kullanılmalıdır. 4. Dış Kaynaklardan Yardım: Veri analizi konusunda uzman bir analist veya danışmanlık hizmeti alınabilir. 5. Yapay Zeka ve Otonom Teknolojiler: Yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmaları, veri analizinin daha etkili yapılmasını sağlayabilir.

ERP sistemlerinde çeşitli dashboardlar bulunmaktadır, bunlar arasında şunlar yer alır: 1. Satış Performans Dashboardu: Satış trendlerini, müşteri davranışlarını ve gelir akışlarını izleyerek satış ekiplerine kapsamlı bir görünüm sunar. 2. Envanter Yönetimi Dashboardu: Stok seviyelerini, ürün performansını ve tedarikçi analizlerini gerçek zamanlı olarak izleyerek envanter ihtiyaçlarını tahmin etmeye ve yönetmeye yardımcı olur. 3. Finansal Sağlık Dashboardu: Nakit akışı, giderler ve karlılık gibi finansal verileri entegre ederek finansal kararlar almak için kullanılır. 4. Müşteri Memnuniyeti Dashboardu: Müşteri geri bildirimleri, destek biletleri ve memnuniyet anketlerinden gelen verileri toplayarak müşteri ihtiyaçlarını ve deneyimlerini anlamaya yardımcı olur. 5. Verimlilik Dashboardu: Süreç süreleri, verimlilik oranları ve çalışan üretkenliği gibi anahtar performans göstergelerini izleyerek operasyonel süreçleri optimize etmeye çalışır. Ayrıca, üretim odaklı dashboardlar da mevcuttur ve bunlar üretim programları, malzeme gereksinimleri ve kalite kontrol gibi alanları kapsar.

Yapılacak işler için Excel'de aşağıdaki formüller kullanılabilir: 1. VLOOKUP (DÜŞEYARA): Farklı sayfalarda veya dosyalarda verilere hızlı erişim sağlar. 2. SUMIF ve COUNTIF: Belirli bir kriteri karşılayan verileri toplar veya sayar. 3. IF (EĞER): Belirli koşulların sağlanıp sağlanmadığını kontrol ederek uygun eylemleri belirler. 4. AVERAGE (ORTALAMA): Verilen değerlerin ortalamasını bulur. 5. TOPLA: Hücre aralığındaki sayıların toplamını hesaplar. Bu formüller, iş süreçlerini daha verimli hale getirmek ve veri analizi yapmak için yaygın olarak kullanılır.