VeriAnalizi

Shapiro-Wilk normallik testi, 3 ila 5000 gözlem içeren örneklemelerde kullanılabilir.

Sturges kuralı, verilerin gruplandırılmasında kullanılan bir yöntemdir ve uygun grup sayısının ve grup aralığının hesaplanmasını sağlar. Bu kural, k = 1 + 3,3 log n formülü ile ifade edilir, burada k grup sayısını, n ise terim sayısını (veri sayısını) temsil eder.

Endüstri mühendisliği mezunları, iş süreçlerinin verimliliğini artırmak ve karmaşık sistemleri optimize etmek için çeşitli görevlerde bulunurlar. Bu görevler arasında: Proses iyileştirme: Mevcut süreçlerin analiz edilmesi ve daha verimli hale getirilmesi için gerekli adımların belirlenmesi. Veri analizi: İşlemleri optimize etmek için veri toplama ve analiz etme, karar verme süreçlerine veri destekli yaklaşımlar eklenmesi. Sistem tasarımı: Üretim ve hizmet sistemlerinin tasarımı, kaynakların en etkili şekilde kullanılmasını sağlamak için sistemlerin yapılandırılması. Kalite kontrol: Ürün kalitesinin artırılması için standartların belirlenmesi ve uygulama süreçlerinin yönetilmesi. Proje yönetimi: Projelerin planlanması, yürütülmesi ve izlenmesi, zaman ve maliyet hedeflerine ulaşılması için gerekli stratejilerin geliştirilmesi. İnsan kaynakları yönetimi: Çalışanların verimliliğini artırmak için ergonomik çalışma ortamları oluşturmak ve motivasyonu artırıcı yaklaşımlar geliştirmek. Tedarik zinciri yönetimi: Malzeme akışını optimize ederek maliyetleri düşürmek ve müşteri memnuniyetini artırmak için tedarik zinciri süreçlerinin yönetilmesi. Endüstri mühendisleri, üretim, otomotiv, sağlık, bankacılık, danışmanlık gibi birçok sektörde çalışabilirler.

Yaş değişkeni genellikle ordinal veya sürekli bir değişken olarak ele alınır. - Ordinal olarak: Yaş, belirli bir sıralamaya göre düzenlenmiş kategorik bir değişken olarak kabul edilir (örneğin, "18-24 yaş", "25-34 yaş"). - Nominal olarak: Yaş, belirli yaş gruplarını temsil eden kategorik bir değişken olarak da kodlanabilir (örneğin, "genç", "orta yaşlı", "yaşlı"). Ancak bu durumda, yaş verisini sıralamak veya aralarındaki sayısal farkları analiz etmek mümkün olmaz. Hangi türde bir değişken olarak ele alınacağı, analiz amacına ve veri setinin yapısına bağlı olacaktır.

Lojistik regresyon, makine öğreniminde yaygın olarak kullanılan bir istatistiksel yöntemdir ve ikili sınıflandırma problemleri için temel bir algoritmadır. Temel özellikleri: - Amaç: Bir girdi verisinin belirli bir kategoriye ait olma olasılığını tahmin etmek. - Veri türü: Bağımsız değişkenler (özellikler) ve ikili bağımlı değişken (örneğin, 0 veya 1, evet veya hayır). - Modelleme: Logistik fonksiyon (genellikle sigmoid fonksiyonu) kullanılarak, doğrusal bir kombinasyonun çıktısı 0 ile 1 arasında bir olasılığa dönüştürülür. - Kullanım alanları: Tıp, finans, pazarlama gibi çeşitli alanlarda gerçek dünya uygulamalarında kullanılır. Türleri: Lojistik regresyon, ikili, multinominal ve sıralı lojistik regresyon gibi farklı türlere ayrılabilir.

TBS (Tarım Bilgi Sistemi), çiftçilere ve tarım işletmelerine veri tabanlı çözümler sunarak çalışır. Sistemin çalışma prensibi şu şekilde özetlenebilir: 1. Veri Toplama: Çiftçilerin tarlalarındaki ürün verimlerinden, hava koşullarına, toprak analizlerinden hastalık etmenlerine kadar birçok değişken toplanır. 2. Analiz ve İşleme: Toplanan veriler, uydu görüntüleme, Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS), sensör teknolojileri ve mobil uygulamalar gibi araçlarla analiz edilir. 3. Bilgi Sunma: Analiz sonuçları, çiftçilerin, tarım danışmanlarının ve diğer paydaşların erişimine sunulur. 4. Karar Destek: Bu bilgiler, doğru zamanda verilen doğru kararların alınmasını sağlar, böylece tarımsal üretim süreçleri olumlu yönde etkilenir. TBS, ayrıca eğitim ve kapasite geliştirme alanlarında da rol oynayarak çiftçilere yeni teknolojiler ve en iyi uygulama yöntemleri hakkında bilgi sunar.

Nüfus piramitlerinde bulunmayan veriler şunlardır: 1. Ülkenin toplam yüzölçümü: Nüfus piramitleri, nüfusun yaş ve cinsiyet dağılımını gösterir, ancak yüzölçümü hakkında bilgi vermez. 2. Ekonomik göstergeler: Gelişmişlik ve geri kalmışlık gibi sosyoekonomik veriler, nüfus piramitlerinde doğrudan yer almaz. 3. Göç oranları: Göç hareketleri ve nüfusun ülke içindeki dağılımı, piramitlerde ayrıntılı olarak işlenmez.

Dijital bakım sistemi, makinelerin ve ekipmanların performansını sürekli izleyerek olası arızaları önceden tespit etmek için çeşitli teknolojiler kullanır. İşte çalışma prensibi: 1. Veri Toplama: Makinelerin ısı, voltaj, titreşim gibi kritik parametreleri sensörler aracılığıyla toplanır. 2. Veri Analizi: Toplanan veriler, IoT (Nesnelerin İnterneti) ve veri analitiği yöntemleri ile analiz edilir. 3. Uyarı ve Müdahale: Anormallikler tespit edildiğinde, bakım ekibine otomatik uyarılar gönderilir ve gerekli iş emirleri oluşturulur. 4. Uzaktan İzleme ve Yönetim: Makineler uzaktan izlenerek, operasyonel süreçler kolaylaştırılır ve zamandan tasarruf sağlanır. Bu sistemler, bakım maliyetlerini düşürürken, ekipman ömrünü uzatır ve üretim verimliliğini artırır.

Excel ve tablolama arasındaki farklar şunlardır: 1. Kullanım Amacı: Excel, büyük miktarda veriden anlamlı sonuçlar üretmek için kullanılan güçlü bir veri analiz aracıdır. 2. İşlevsellik: Excel, daha fazla özellik ve fonksiyon sunar; formüller, pivot tablolar, makrolar, veri tabanı kullanımı gibi. 3. Erişim ve Paylaşım: Excel, yazılım olarak bilgisayarlara kurulması gereken bir programdır ve internet bağlantısı olmadan da çalışabilir. 4. Eğitim Gereksinimi: Excel'in kullanımı için belirli eğitimler almak gerekebilir.

Crunchbase genel olarak güvenilir bir platform olarak kabul edilmektedir. Güvenilirlik göstergeleri: - Web sitesi otoritesi: Crunchbase.com, Moz ve Majestic gibi üçüncü taraf hizmetlerin verdiği yüksek otorite puanlarına sahiptir (Moz Domain Authority: 91, Majestic Trust Factor: 46). - Sosyal paylaşım: Facebook'ta 12.500'den fazla paylaşım almıştır. - Backlink profili: Çok sayıda geri bağlantıya sahiptir (Moz'a göre 343.587, Majestic'e göre 2.365.391). Ancak, kullanıcı yorumları arasında bazı olumsuz geri bildirimler de bulunmaktadır.

Ölçek, verilerin ölçülmesi ve değerlendirilmesi için kullanılan bir araçtır. Dört ana türü vardır: 1. Nominal Ölçek: Kategorik verileri sınıflandırmak için kullanılır. 2. Ordinal Ölçek: Verileri belirli bir sıralama içinde düzenler. 3. Aralık (Interval) Ölçek: Veriler arasındaki farkları ölçer ve sıfır noktası keyfi olarak belirlenmiştir. 4. Oran (Ratio) Ölçek: Mutlak sıfır noktası olan ve aritmetik işlemlerin yapılabildiği bir ölçek türüdür.

R paketinde güç analizi, pwr paketi kullanılarak yapılan istatistiksel testlerin yeterli örneklem büyüklüğüne sahip olup olmadığını belirleme sürecidir. Güç analizi, dört temel bileşene dayanır: 1. Etki Büyüklüğü (Effect Size): Değişkenler arasındaki ilişkinin büyüklüğünü ifade eder. 2. Örneklem Büyüklüğü (Sample Size): Araştırmaya katılan kişi veya ölçüm sayısıdır. 3. Anlamlılık Düzeyi (Alpha, α): Genellikle %5 (0.05) olarak kabul edilen bu değer, istatistiksel testin yanlış pozitif (tip I hatası) yapma olasılığını gösterir. 4. Güç (Power, 1-β): Testin gerçek bir farkı veya ilişkiyi tespit etme olasılığıdır, genellikle %80 (0.80) olarak kabul edilir. GPower gibi diğer yazılımlar da güç analizi için kullanılabilir.

Analistler, çeşitli sektörlerde farklı işler yapabilirler ve işlevleri, deneyimleri, yetenekleri ve coğrafi konumlarına göre değişiklik gösterebilir. İşte bazı analist türleri ve görevleri: Finansal analist: Şirketlerin mali durumunu, yatırım kararlarını ve piyasa eğilimlerini değerlendirir; yatırımcılara önerilerde bulunur. İş analisti: Kurumların iş süreçlerini analiz ederek verimlilik ve karlılığı artırmaya yönelik önerilerde bulunur. Veri analisti: Büyük veri kümelerini analiz ederek şirketler için değerli bilgiler elde eder. Pazar analisti: Sektörlerin ve pazarların durumunu değerlendirir; şirketlerin pazarlama stratejilerini geliştirmelerine yardımcı olur. Risk analisti: Finansal, operasyonel ve stratejik riskleri değerlendirir; risk yönetimi süreçlerini destekler. Analistler, genellikle veri analizi, süreç iyileştirme, rapor oluşturma ve teknik çözümler geliştirme gibi görevler üstlenirler.

Geleceğin okulu, teknoloji ve yenilikçi yaklaşımların entegre edildiği, daha kişiselleştirilmiş ve etkileşimli bir öğrenme ortamı sunmalıdır. İşte bazı özellikler: Yapay Zeka Kullanımı: Öğrencilerin bireysel ihtiyaçlarını analiz ederek kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri sunar. Sanal ve Artırılmış Gerçeklik: Dersleri daha ilgi çekici hale getirir, öğrenciler sanal laboratuvarlarda deneyler yapabilir veya tarihi olayları deneyimleyebilirler. Veriye Dayalı Öğrenme: Veri analizi araçları, öğrencilerin ilerlemesini ve öğrenme alışkanlıklarını izleyerek öğretmenlere daha etkili rehberlik sunar. Esnek Eğitim Modelleri: Çevrimiçi ve hibrit eğitim modelleri ile öğrencilere esnek öğrenme fırsatları sunar. Sürdürülebilirlik: Çevre dostu materyaller ve enerji verimli sistemlerle donatılmış, doğayla uyumlu alanlar olmalıdır. İş Birliğine Dayalı Öğrenme: Çevrimiçi platformlar ve sanal çalışma alanları ile öğrenciler arasında takım çalışmasını teşvik eder.

Excel veri ayıklama, büyük veri setlerinden belirli kriterlere uyan bilgileri hızlı bir şekilde bulmak için Excel Filtre Formülü'nü kullanma işlemidir. Bu işlem, aşağıdaki yöntemlerle de gerçekleştirilebilir: Web kazıma araçları: Web sitelerinden otomatik olarak veri çıkarmak için kullanılır. Power Automate: Excel elektronik tablosundaki metinleri ayıklamak için akışlar oluşturmak amacıyla kullanılır. Excel'de veri ayıklama, verileri sıralama, filtreleme ve görselleştirme gibi diğer analiz teknikleriyle birlikte veri analizi süreçlerini kolaylaştırır.

Friedman'ın kritik değeri, test istatistiğinin karşılaştırıldığı değer olup, serbestlik derecesine (df) bağlı olarak bir Friedman testi tablosundan elde edilir. Hesaplama adımları: 1. Test istatistiğini hesapla: Friedman test istatistiği, sıralı verilerin varyansının bir ölçüsüdür ve formülü şu şekildedir: (12 N R) / (K (K + 1)) – 3 (R + 1). 2. Kritik değeri bul: Hesaplanan test istatistiğini, df ile karşılaştırarak kritik değeri belirle. Eğer p değeri belirlenen anlamlılık düzeyinden küçükse (genellikle alfa = 0.05), H0 hipotezi reddedilir ve en az bir koşul veya zaman noktasında istatistiksel olarak anlamlı bir farklılık olduğu söylenebilir.

DBT uzmanı Türkiye'de aşağıdaki alanlarda görev yapabilir: 1. Ağ Çözümleri: Kablolu ve kablosuz ağ sistemlerinin kurulumu, projelendirmesi, güvenliği ve optimizasyonu. 2. Veri Yedekleme ve Kurtarma: Veri yedekleme altyapılarının kurulması, veri tekilleştirme ve sıkıştırma işlemleri. 3. Siber Güvenlik: Şirketlerin bilgi güvenliğini sağlamak, güvenlik politikaları ve teknolojileri uygulamak. 4. Dijital Dönüşüm: ERP çözümleri, RFID sistemleri ve Nesnelerin İnterneti (IoT) teknolojileri ile dijital dönüşüm projeleri yürütmek. 5. Veri Analizi ve Raporlama: Ham verileri analiz ederek anlamlı bilgilere dönüştürmek ve raporlama yapmak.

Ki-Kare bağımsızlık testi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Kontingenstablo Oluşturma: İki veya daha fazla kategorik değişkenin kesişimindeki frekansları içeren bir tablo oluşturulur. 2. Gözlenen Frekansların Hesaplanması: Veri setindeki gerçek frekanslar belirlenir. 3. Beklenen Frekansların Hesaplanması: Değişkenlerin marjinal frekanslarına dayanarak, toplam örneklem sayısına göre beklenen frekanslar hesaplanır. 4. Ki-Kare İstatistiğinin Hesaplanması: Gözlenen ve beklenen frekanslar arasındaki farkların karesi alınıp, beklenen frekansa bölünerek her hücre için hesaplanır ve tüm hücreler için bu değerler toplanır. 5. Serbestlik Derecesi ve Tablo Değeri: Kontingenstablo analizindeki satır ve sütun sayılarına bağlı olarak serbestlik derecesi hesaplanır ve Ki-Kare istatistiği, belirlenen anlamlılık düzeyine göre tablo değeriyle karşılaştırılır. 6. P-değerinin Hesaplanması: Ki-Kare istatistiğinin Ki-Kare dağılımına göre aldığı değerlere dayanarak istatistiksel anlamlılık değerlendirilir. Bu test, iki kategorik değişkenin birbirinden bağımsız olup olmadığını belirlemek için kullanılır.

SAS kısaltmasının iki farklı açılımı bulunmaktadır: 1. Su Altı Savunma Grup Komutanlığı. 2. Statistical Analysis Software (İstatistiksel Analiz Yazılımı).

Metin duygu analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Verilerin Tespiti: Analiz yapılacak konu hakkındaki gerekli sayfalar, tweetler veya yorumlar belirlenir. 2. Veri Toplama: Gerekli veriler toplanır. 3. Veri Ön İşleme: Çekilen veriler düzenlenir. 4. Veri Seti Oluşturma: Veriler, makine öğrenimi eğitim modeli kullanılarak olumlu, olumsuz ve nötr olmak üzere üç grupta incelenir. 5. Veri Analizi: Oluşturulan model kullanılarak veriler analiz edilir ve elde edilen veriler oluşturulan sınıflara göre gruplandırılır. 6. Sonuçların Görselleştirilmesi: C# ve .Net teknolojileri kullanılarak analiz sonuçları görselleştirilir. Duygu analizi ayrıca sözlük tabanlı yöntemler ve makine öğrenimi yöntemleri gibi farklı yaklaşımlarla da yapılabilir.