VeriAnalizi

Yandex veri analizi sertifikası, Yandex'in veri güvenliği ve analiz araçlarıyla ilgili bilgi ve becerileri doğrulayan bir belgedir. Bu sertifika, aşağıdaki faydaları sağlar: 1. Profesyonel Gelişim: Veri analizi alanında uzmanlaşmayı ve kariyer fırsatlarını artırır. 2. İş Olanakları: Büyük teknoloji şirketleri ve çeşitli kurumlarda veri analizi ve yönetimi pozisyonlarında çalışma imkanı sunar. 3. Yetkinlik Kanıtı: Yandex'in veri güvenliği standartlarına ve ISO sertifikalarına uyumu gibi uluslararası standartlara hakimiyeti gösterir. 4. Eğitim ve Destek: Yandex School of Data Analysis gibi eğitim programlarından yararlanma ve sürekli eğitim olanaklarına erişim sağlar.

Değer temizleme, veri setindeki hataları, eksiklikleri ve tutarsızlıkları gidermek için yapılan bir süreçtir. Bu süreç, yanlış ya da eksik verilerin düzeltilmesi veya veri setinden çıkarılması gibi işlemleri içerir. Değer temizleme adımları genellikle şunları kapsar: 1. Eksik verilerin düzeltilmesi veya silinmesi. 2. Tutarsız verilerin düzeltilmesi. 3. Aykırı değerlerin tespiti. 4. Veri dönüşümü.

PCE iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. PCE (Personal Consumption Expenditures), kişisel tüketim harcamaları anlamına gelir ve bu, ABD'de tüketicilerin mal ve hizmetlere harcadığı paranın bir ölçüsüdür. 2. PCE (TurboGrafx-16 ROM), Magic Engine yazılımı ile ilişkili bir video oyunu konsolu formatıdır.

Veri Analisti ve Veri Bilimcisi arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Görev Kapsamı: - Veri Analisti, mevcut verileri analiz ederek iş kararları için içgörüler sağlar. - Veri Bilimcisi, karmaşık ve büyük veri setlerinden anlamlı bilgiler çıkarır. 2. Teknik Beceriler: - Veri Analistleri, SQL, Excel ve temel istatistiksel yazılımlara (R veya Python gibi) odaklanır. - Veri Bilimcileri, programlama, derin öğrenme, doğal dil işleme ve bulut bilişim gibi daha ileri düzey teknik becerilere sahiptir. 3. Çalışma Ortamı: - Veri Analistleri, genellikle iş birimleri ile yakın çalışarak veri analizlerini iş hedeflerine uyarlar. - Veri Bilimcileri, ürün geliştirme ve yürütme süreçlerine daha fazla dahil olur ve çapraz fonksiyonel projelerde yer alırlar.

COUNTIF ve COUNTIFS işlevleri, Excel'de hücreleri belirli bir koşula göre sayma amacıyla kullanılır, ancak bazı farklılıkları vardır: - COUNTIF: Sadece bir koşullu tek bir kontrol yapar. - COUNTIFS: Birden fazla koşullu ifadeyi kabul eder ve verileri daha karmaşık bir şekilde analiz etmeyi sağlar. Bu nedenle, COUNTIFS işlevi, tek bir raporda birden fazla kriteri değerlendirmek gerektiğinde daha kullanışlıdır.

ÇOKEĞERORTALAMA işlevi, Excel'de birden fazla ölçütü karşılayan hücrelerin ortalamasını almak için kullanılır. Kullanımı için aşağıdaki adımlar izlenmelidir: 1. Formülü başlatın: Bir hücreyi seçin ve formül çubuğuna aşağıdaki gibi bir formülü girin: `=ÇOKEĞERORTALAMA(şart_aralığı, değer_aralığı)`. 2. Koşulları belirtin: `şart_aralığı` olarak belirtilen koşul aralığına uyan hücreleri seçin ve hangi koşulların karşılanması gerektiğini belirtin. 3. Değerleri belirtin: `değer_aralığı` olarak belirttiğiniz aralık, ortalaması alınacak değerlerin bulunduğu aralık olmalıdır. 4. İşlemi tamamlayın: Formülü girip koşulları ve değerleri belirttikten sonra Enter tuşuna basın. Sonuç, seçtiğiniz hücrede görünecektir. Örnek kullanım: A1:A10 aralığındaki sayıların ortalamasını, B1:B10 aralığındaki değerlerin "elma"ya eşit olması ve C1:C10 aralığındaki değerlerin ">50" olması koşuluyla hesaplamak için: `=ÇOKEĞERORTALAMA(A1:A10; B1:B10; "elma"; C1:C10; ">50")`.

Sürü yönetimi programı, çiftlik sahiplerine ve hayvan yetiştiricilerine çeşitli faydalar sağlar: 1. İzleme ve Planlama: Hayvanların doğumundan itibaren tüm yaşam evrelerini izleyerek, ileriye dönük planlamayı kolaylaştırır. 2. Veri Toplama ve Analiz: Doğum tarihi, tıbbi geçmiş ve diğer kişisel bilgiler gibi verileri toplayarak, çiftlikle ilgili tüm verileri toplar, sıralar ve analiz eder. 3. Maliyet Etkinliği: İşçilik maliyetlerini ve hataları en aza indirerek, çiftlik üretkenliğini ve karlılığı artırır. 4. Risk Yönetimi: Hava durumu, hastalıklar ve diğer dış risklere karşı erken uyarı sistemleri ile çiftliğin korunmasını sağlar. 5. Uyum ve Gıda Güvenliği: Global tarım uygulamaları ve diğer düzenlemelere uyumu sağlar, kaliteli ve taze ürün tedarikini garanti eder.

Normallik testleri, verilerin normal bir dağılıma uyup uymadığını kontrol etmek için kullanılan istatistiksel testlerdir. İşte bazı yaygın normallik testleri: 1. Jarque-Bera Testi: Verilerin normal dağılıma uygun olup olmadığını test eder ve çarpıklık ile basıklık ölçülerini kullanır. 2. Shapiro-Wilk Testi: Verilerin normal dağılıma uygunluğunu test eder, özellikle küçük veri setleri için etkilidir. 3. Kolmogorov-Smirnov Testi: İki veri setinin dağılımlarının birbirine ne kadar benzediğini veya bir veri setinin belirli bir dağılıma ne kadar uyduğunu test eder. 4. Ki-kare Testi: Tek örneklem için normal dağılıma uygunluk iyiliğini inceler. 5. Anderson-Darling Testi: Verilerin dağılımının belirli bir teorik dağılıma ne kadar uyduğunu test eder.

Ev kirasının yapay zekayla belirlenmesi, gayrimenkul değerleme uzmanlarının yapay zeka algoritmalarını kullanması ile gerçekleşir. Bu süreçte yapay zeka, aşağıdaki adımları izler: 1. Veri Toplama: Konum, mülk tipi, alan büyüklüğü, çevresel faktörler, geçmiş satış fiyatları ve piyasa trendleri gibi değişkenler toplanır. 2. Analiz: Toplanan veriler işlenerek benzer mülklerin değerleri karşılaştırılır. 3. İstatistiksel Modelleme: Yapay zeka algoritmaları, elde edilen bilgileri kullanarak istatistiksel modeller oluşturur. 4. Değer Belirleme: Sürekli güncellenen veriler sayesinde, piyasa koşullarındaki değişikliklere göre en güncel kira veya satış fiyatı tespit edilir. Bu yöntem, daha fazla veri analiz edilerek daha isabetli sonuçlara ulaşılmasını sağlar.

Excel'de bir koşula uyan hücreleri saymak için kullanılan formül `COUNTIF` fonksiyonudur. Kullanım adımları: 1. Bir boş hücre seçin ve formül çubuğuna `=COUNTIF(` yazın. 2. Saymak istediğiniz hücre aralığını belirtin (örneğin, `A1:A10`). 3. Şimdi, sayılacak kriteri belirtin (örneğin, `,"Mevcut")`. 4. Formülü tamamlayın ve Enter tuşuna basın. Bu şekilde, belirtilen kriteri sağlayan hücrelerin sayısı ekranda görüntülenecektir.

İstatistiksel varyans prosedürü, varyans analizi (ANOVA) olarak adlandırılır ve farklı gruplar arasındaki ortalamaların anlamlı farklarının olup olmadığını belirlemek için kullanılan bir tekniktir. ANOVA prosedürü şu adımları içerir: 1. Hipotezlerin Belirlenmesi: Analizin temeli olan hipotezlerin oluşturulması. 2. Veri Toplama ve Hazırlama: Uygun verilerin toplanması ve analiz için hazırlanması. 3. Uygun Analiz Modelinin Seçilmesi: Tek yönlü veya çift yönlü ANOVA gibi uygun analiz modelinin seçilmesi. 4. Sonuçların Yorumlanması: Elde edilen sonuçların değerlendirilmesi ve yorumlanması. ANOVA, t-testinin 3 veya daha fazla gruba genişletilmiş hali olarak da düşünülebilir.

Denetimli ve denetimsiz öğrenme farklı alanlarda çeşitli amaçlarla kullanılır: Denetimli Öğrenme: - Finans: Kredi risk analizi ve ürün öneri sistemleri gibi alanlarda kullanılır. - Sağlık: Hastalık teşhisi gibi hayati önem taşıyan durumlarda yüksek hassasiyet gerektirir. - Pazarlama: Müşteri segmentasyonu ve pazarlama kampanyalarının hedef kitleye göre optimize edilmesi için kullanılır. Denetimsiz Öğrenme: - Anomali Tespiti: Bankalarda kara para aklama tespitinde ve üretimde makine arızalarının önceden belirlenmesinde etkilidir. - Müşteri Segmentasyonu: Müşteri davranışlarını analiz ederek yeni pazar segmentleri oluşturmak için kullanılır. - Görüntü İşleme: Görüntüler üzerindeki nesnelerin otomatik olarak sınıflandırılmasında kullanılır. Her iki yöntem de büyük veri setlerinin analizinde ve veri keşfinde yaygın olarak kullanılır.

Kibana ve Elasticsearch aynı değildir, ancak birlikte çalışırlar. Elasticsearch, büyük veri kümelerini depolamak, aramak ve analiz etmek için kullanılan bir dağıtılmış arama ve analitik motorudur. Kibana ise Elasticsearch'teki verileri görselleştirmek ve analiz etmek için kullanılan bir arayüzdür. Yani, Kibana, Elasticsearch'ün sağladığı verileri anlamak ve kullanmak için gerekli olan kullanıcı dostu bir araçtır.

Evet, veri analistleri kamuda iş bulabilirler. Veri analistleri, kamu sektöründe politika geliştirme, hizmet optimizasyonu ve sosyal programların etkinliğini değerlendirme gibi alanlarda çalışabilirler.

CRM sunumunda olması gerekenler: 1. Müşteri Verilerinin Yönetimi: CRM sistemi, müşteri bilgilerini merkezi bir veritabanında toplar ve bu verilerin analiz edilmesini sağlar. 2. Kişiselleştirilmiş İçerik: Sunumda, müşterinin ihtiyaçlarına ve tercihlerine göre özelleştirilmiş içerikler kullanılmalıdır. 3. Görsel ve Grafikler: Sunum, görseller, grafikler ve slayt geçişleriyle daha etkileyici hale getirilmelidir. 4. Özelleştirilmiş Teklifler: Müşteriye özel teklifler sunarak sunumu daha ikna edici yapmak mümkündür. 5. Takım Çalışması: Satış ekibi ile işbirliği yaparak sunumları geliştirmek ve bilgi paylaşımını kolaylaştırmak önemlidir. 6. Veri Analitiği ve Raporlama: Müşterinin ihtiyaçlarına uygun teklifler hazırlamak için veri analitiği ve raporlama özelliklerinden yararlanılmalıdır. 7. İnteraktif Özellikler: Anketler veya gerçek zamanlı sorularla müşteri etkileşimini artırmak, sunumu daha canlı hale getirebilir.

Likert ölçeği, bireylerin belirli bir konu, tutum veya algı hakkında ne ölçüde katıldıklarını veya katılmadıklarını bir spektrum üzerinde belirlemek için kullanılan yaygın bir ölçme aracıdır. Genellikle 5’li (Kesinlikle Katılmıyorum – Kesinlikle Katılıyorum) veya 7’li (Tamamen Katılmıyorum – Tamamen Katılıyorum) derecelendirme sistemine sahiptir. Kullanım alanları: - Sosyal bilimlerdeki anket çalışmaları. - Müşteri memnuniyeti, çalışan katılımı, eğitim gibi çeşitli konular. Puanlama: Likert ölçeği ile elde edilen veriler, toplam veya ortalama puan üzerinden analiz edilir.

R ile örneklem büyüklüğünü hesaplamak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Nüfus Büyüklüğü: Öğrenmek istenen toplam insan sayısı belirlenir. 2. Güven Düzeyi: Sonuçlarda ne kadar güvenli olmak istendiği belirtilir, yaygın olarak %95 güven düzeyi kullanılır. 3. Hata Payı: Sonuçlarda kabul edilebilecek hata miktarı belirlenir, daha küçük bir hata payı daha kesin sonuçlar sağlar. 4. Standart Sapma veya Oran: Verilerdeki varyasyonun miktarı ölçülür. Bu bilgiler ışığında, sample() fonksiyonu kullanılarak örneklem büyüklüğü hesaplanabilir. Fonksiyonun kullanımı şu şekildedir: ```r sample(1:k, size=1, replace=F) ``` Burada: - 1:k, popülasyon birimlerinden ilk seçimin yapıldığı aralıktır. - size=1, seçilecek örneklem büyüklüğünü gösterir. - replace=F, örneklemin değiştirilmeden seçilmesini sağlar. Ayrıca, LimeSurvey ve Jotform gibi platformlarda da örneklem büyüklüğü hesaplayıcıları bulunmaktadır.

Toplama sonuçlarının ayrı sayfalarda görüntülenmesi için Pivot Tablo kullanılabilir. İşte adımlar: 1. Veri Girişi: Toplanacak verileri içeren bir tablo oluşturun. 2. Pivot Tablo Oluşturma: "Veri" menüsünden "Anahat" ve ardından "Pivot Tablo" seçeneğini kullanarak pivot tabloyu oluşturun. 3. Sayfa Ayırma: Pivot tablo düzenindeyken, "Pivot Tablo Araçları" menüsünden "Analiz" sekmesine gidip "Hepsini Güncelle" düğmesine basarak tüm tabloların aynı anda güncellenmesini sağlayın. 4. Sayfa Seçimi: "Görünüm" menüsünden "Sayfa Sonları" seçeneğini kullanarak sayfa sonlarını ekleyin ve her bir ara toplam grubu için yeni bir sayfa oluşturun. Ayrıca, Excel'in Otomatik Toplam özelliği de sütun toplamlarını ayrı sayfalarda görüntülemek için kullanılabilir.

"Annle" kelimesi ile ilgili bilgi bulunamadı. Ancak, "ANELE" kodu ile işlem gören Anel Elektrik Proje Taahhüt ve Ticaret A.Ş. hakkında bilgi verilebilir. Anel Elektrik, yurt içi ve yurt dışında elektrik tesisat ve taahhüt işleri yapan bir Türk şirketidir. Başlıca faaliyet alanları: elektrik dağıtım ve üretim projeleri için elektrik tesisat ve teçhizatı üretimi ve montajı; enerji santralleri için elektrik tesisat ve teçhizatı üretimi ve montajı; endüstriyel tesisler için elektrik tesisat ve teçhizatı üretimi ve montajı; binalar için elektrik tesisat ve teçhizatı üretimi ve montajı. Şirket, ürünlerini Türkiye'nin yanı sıra Orta Doğu, Kuzey Afrika ve Asya'da bulunan ülkelere ihraç etmektedir.

Stata için Excel dosyasını hazırlamak iki ana yöntemle yapılabilir: 1. Menü Üzerinden İthalat: - Stata'yı açtıktan sonra "File" menüsünden "Import" seçeneğini seçin ve ardından "Excel Spreadsheet"i işaretleyin. - Açılan pencerede, ithal etmek istediğiniz Excel dosyasını bulmak için "Browse" butonuna tıklayın. - İlk satırda değişken adlarının yazılı olması durumunda, bu seçeneği işaretleyin. 2. Komut Satırı Kullanımı: - "import excel" komutunu kullanarak Excel verilerini ithal edebilirsiniz. - Ayrıca, ithal edilen verilerin hücre aralığını belirtmek için `cellrange()` seçeneğini kullanabilirsiniz. Excel dosyasını Stata formatına dönüştürmek için, dosyayı .csv formatında kaydetmek ve ardından Stata'da `insheet` komutunu kullanmak gereklidir.