VeriAnalizi

Tasnife çeşitli alanlarda başvurmak mümkündür: 1. Bilgi Yönetimi: Bilgiyi düzenlemek, gruplamak ve organize etmek için tasnif kullanılır. 2. Araştırma ve Analiz: Büyük veri setlerinin analizi için tasnif önemlidir. 3. Ticari Faaliyetler: İşletmeler, müşterilerini segmentlere ayırmak ve ihtiyaçlarına göre hizmet sunmak için tasnif yöntemlerini kullanır. 4. Kütüphane ve Arşivler: Kitapları, belgeleri ve diğer materyalleri kategorilere ayırmak için tasnif yöntemleri uygulanır.

Grafana'da regex (düzenli ifadeler) kullanımı çeşitli şekillerde gerçekleştirilebilir: 1. Değişkenlerde Regex: Grafana'da bir veri kaynağını sorgulamak ve sonuçları regex kullanarak filtrelemek için değişkenler oluşturulabilir. Bunun için: - "Variables" bölümüne gidip yeni bir değişken oluşturun. - "Query" değişken türünü seçin. - "Regex" alanına, eşleşmesi gereken deseni yazın (örneğin, `/\%20/` tüm %20 karakterlerini eşleştirir). - "Replace with" alanına, eşleşen her bir desen için değiştirilecek karakteri (örneğin, boşluk karakteri) girin. 2. Sorgu Düzenleyicisinde Regex: Panel sorgu düzenleyicisinde regex kullanmak için: - Grafana UI'da, düzenlemek istediğiniz panelin sorgu düzenleyicisini açın. - Regex seçeneğini etkinleştirin (bu seçenek genellikle bir onay kutusu veya açılır menüdür). - Regex desenini yazın (Grafana, RE2 regex sözdizimini destekler). - `=~` operatörünü kullanarak regex'i metrik değeriyle eşleştirin (örneğin, `metric_name =~ /^system/`). 3. Görselleştirmelerde Regex: Legend isimlerini değiştirmek için görselleştirme ayarlarında regex kullanılabilir. Bunun için: - "Visualization" sekmesine gidip "Series overrides" sekmesine tıklayın. - "Series" alanına, legend ismini değiştirmek istediğiniz serinin regex desenini girin. - "Alias By" alanına, yeni legend ismini yazın. - "Add override" ve "Save" butonlarına tıklayarak değişiklikleri uygulayın.

XGBoost (eXtreme Gradient Boosting), gradient boosting algoritmalarının gelişmiş bir uygulamasıdır. Özellikleri: - Düzenlileştirme: Overfitting'i önlemek ve genellemeyi iyileştirmek için L1 (Lasso Regresyon) ve L2 (Ridge Regresyon) düzenlileştirmesini içerir. - Eksik Değerlerin Ele Alınması: Algoritma, eğitim kaybı azaltımına dayalı olarak en iyi eksik değer imputasyonunu öğrenir. - Ağaç Budama: Ağaçları geriye doğru budayan bir derinlik öncelikli yöntem kullanır. - Paralel İşleme: Eğitim hızını artırmak için paralel ağaç inşası yapar. - Desteklenen Programlama Dilleri: Python, R, Java, Scala ve Julia gibi çeşitli dillerde kullanılabilir. Kullanım Alanları: - Kredi puanlama. - Müşteri kaybı tahmini. - Tıbbi teşhis. - Pazarlama, tedarik zinciri ve satış tahmini gibi çeşitli alanlarda ileri analizler.

Çarpık ve basık dağılım, veri setlerinin farklı şekillerde yoğunlaştığını veya yayıldığını ifade eden istatistiksel kavramlardır. - Çarpık dağılım, veri setinin tek taraflı olarak yoğunlaştığı durumu ifade eder. - Basık dağılım, dağılımın geniş bir alana yayıldığı ve standart sapmasının büyük olduğu durumu ifade eder.

Power Pivot'ta bağlama (ilişkilendirme) yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Power Pivot sekmesine tıklayın ve "Veri Al" butonunu kullanarak uygun veri kaynağını seçin. 2. Gerekli bağlantı bilgilerini girin ve sorguyu işleyin. 3. İlişkiler sekmesine gidin ve "Yeni İlişki" butonuna tıklayın. 4. İlişki kurulacak iki tabloyu seçin ve hangi alanların ilişkili olduğunu belirtin. 5. İlişki türünü (birden bire, bire çok) seçerek "Tamam" butonuna tıklayın. Bu şekilde, farklı tablolardaki veriler birleştirilerek anlamlı hale getirilir ve karmaşıklık ortadan kaldırılır.

Kibana, Elasticsearch üzerinde depolanan verilerin görselleştirilmesi, sorgulanması ve analiz edilmesi için kullanılan bir açık kaynaklı analitik ve görselleştirme platformudur. Kibana'nın başlıca kullanım alanları: - Veri görselleştirme: Isı haritaları, çizgi grafikler, histogramlar, pasta grafikler ve coğrafi destek gibi çeşitli görselleştirme türleri sunar. - Günlük analizi: Log dosyalarını okuyarak sistem ve uygulama performansını izlemek, hataları tespit etmek ve güvenlik açıklarını bulmak için kullanılır. - Dashboard oluşturma: Dinamik ve özelleştirilebilir dashboard'lar ile gerçek zamanlı veri takibi ve paylaşımı sağlar. - Makine öğrenimi: Anomali tespiti ve veri davranışının modellenmesi gibi gelişmiş analizler sunar. Kibana, IT yöneticileri, veri analistleri ve iş kullanıcıları tarafından yaygın olarak tercih edilmektedir.

Kurumsal iş zekası (BI), işletmelerin verilerini analiz ederek stratejik kararlar almasını sağlayan bir süreçtir. Bu süreç, aşağıdaki adımlarla çalışır: 1. Veri Toplama: İşletmenin operasyonel veri tabanları, pazar araştırmaları veya sosyal medya gibi çeşitli kaynaklardan verilerin toplanması. 2. Veri Entegrasyonu: Farklı kaynaklardan gelen verilerin tek ve tutarlı bir veri kümesinde birleştirilmesi. 3. Veri Analizi: İstatistiksel analiz, veri madenciliği ve makine öğrenimi gibi tekniklerle verilerdeki kalıpların, eğilimlerin ve ilişkilerin belirlenmesi. 4. Veri Sunumu: Analiz edilen verilerin görselleştirmeler ve panolar aracılığıyla anlaşılması ve yorumlanması kolay bir şekilde sunulması. 5. Harekete Geçme: Elde edilen içgörülerin karar alma süreçlerini desteklemek ve iş performansını iyileştirmek için kullanılması.

Regresyonda aşağıdaki konular yer almaktadır: 1. Veri Toplama: Analiz için gerekli olan bağımlı ve bağımsız değişken değerlerinin toplanması. 2. Veri Hazırlama: Toplanan verilerin temizlenmesi, eksik verilerin doldurulması ve anormal değerlerin ayıklanması. 3. Model Seçimi: Uygun regresyon modelinin belirlenmesi, bu seçim bağımsız değişkenlerin sayısına ve veri setinin özelliklerine bağlıdır. 4. Model Kurulumu: Seçilen modelin veri setine uygulanması ve regresyon denkleminin oluşturulması. 5. Modelin Test Edilmesi: Oluşturulan modelin doğruluk ve güvenilirliğinin test edilmesi. 6. Sonuçların Yorumlanması: Regresyon katsayılarının incelenmesi ve bağımlı değişkenin bağımsız değişkenlerle olan ilişkisinin açıklanması. Ayrıca, regresyon türleri arasında doğrusal regresyon, lojistik regresyon, polinomsal regresyon gibi çeşitler de bulunmaktadır.

Basketbol canlı maç sonuçları, çeşitli veri toplama ve analiz yöntemleri kullanılarak hesaplanır: 1. Giyilebilir Teknolojiler: Akıllı bileklikler, GPS cihazları ve hız ölçerler gibi teknolojiler, oyuncuların sahadaki performansını takip eder ve ne kadar koştuklarını, hangi hızda hareket ettiklerini ve enerji harcamalarını ölçer. 2. Video Analizi: Maç görüntüleri, bilgisayar sistemleriyle analiz edilerek oyuncuların pozisyonları, pas alışverişleri, şut tercihleri ve takım arkadaşlarıyla olan uyumları incelenir. 3. Sensörler: Basketbol toplarına yerleştirilen sensörler, şut atma hızını, topun dönüş açısını ve şut mesafesini ölçer. 4. Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi: Bu teknolojiler, büyük veri kümelerini analiz ederek oyuncu davranışlarını ve gelecekteki performanslarını tahmin etmeye çalışır. Ayrıca, mobil uygulamalar ve spor haberleri web siteleri üzerinden de canlı skor takibi yapılabilir.

KDD (Knowledge Discovery in Databases) ile çalışmak, büyük ve karmaşık veri setlerinden faydalı bilgiler ve içgörüler çıkarma sürecini içerir. Bu süreç, aşağıdaki adımları takip eder: 1. Veri Seçimi: Analiz için ilgili verilerin belirlenmesi ve seçilmesi. 2. Veri Ön İşleme: Verilerin temizlenmesi, eksik ve tutarsız verilerin çıkarılması. 3. Veri Dönüşümü: Verilerin veri madenciliği tekniklerinin kullanabileceği bir formata dönüştürülmesi. 4. Veri Madenciliği: Verilerde gizli kalıplar, trendler ve ilişkiler keşfetmek için çeşitli veri madenciliği tekniklerinin uygulanması. 5. Model Değerlendirmesi: Keşfedilen kalıpların kullanışlılık ve önem açısından değerlendirilmesi. 6. Bilgi Sunumu: Elde edilen bilgilerin görselleştirmeler, raporlar veya diğer iletişim biçimleri aracılığıyla sunulması. 7. Uygulama: Kazanılan bilgi ve içgörülerin pratik uygulamalara entegre edilmesi. KDD, finans, sağlık, pazarlama, e-ticaret gibi çeşitli sektörlerde karar alma süreçlerini iyileştirmek ve iş performansını artırmak için kullanılır.

Normallik testi yapmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: 1. Görsel İnceleme: Veri setinin histogramı, kutu grafiği veya olasılık plotu gibi grafikler kullanılarak normal dağılıma ne kadar uyduğu değerlendirilir. 2. Grafiksel Yöntemler: Q-Q (Quantile-Quantile) plotu ve P-P (Probability-Probability) plotu gibi grafikler, veri setinin gözlenen değerlerini teorik bir normal dağılımın beklenen değerleriyle karşılaştırır. 3. İstatistiksel Testler: Shapiro-Wilk testi, Kolmogorov-Smirnov testi ve Anderson-Darling testi gibi testler, veri setinin normal dağılıma uygunluğunu istatistiksel olarak değerlendirir. SPSS üzerinde normallik testi yapmak için: 1. Analyze -> Descriptive Statistics -> Explore yolunu izleyin. 2. Test etmek istediğiniz değişkenleri Dependent List bölümüne koyun ve Plots butonuna basın. 3. Histogram ve Normality plots with tests seçeneklerini işaretleyin, ardından Continue ve OK tuşlarına basın. Sonuçlar, Tests Of Normality tablosunda p değeri olarak gösterilir; eğer p değeri 0.05'ten büyükse, normallik varsayımı kabul edilir.

Dashboard harita, veri görselleştirme ve analiz için kullanılan interaktif bir arayüzdür. Dashboard haritaların kullanım alanları: - İş dünyası: Satış performansı, müşteri analizi ve finansal raporlama gibi konularda kullanılır. - Sağlık sektörü: Hastaların tıbbi geçmişi ve sağlık durumlarının takibi için kullanılır. - Eğitim: Öğrenci performansları ve ders başarı oranlarının analizi için kullanılır. Faydaları: - Verilerin daha hızlı ve anlaşılır bir şekilde analiz edilmesini sağlar. - Gerçek zamanlı güncelleme ve anlık bilgiye erişim imkanı sunar. - Kullanıcı dostu arayüzü ile herkesin veri analizi yapmasına olanak tanır.

Google Analytics'i öğrenmek dört ila altı ay sürebilir, bu süre kişinin öğrenme hızına, konfor seviyesine ve matematikle olan ilişkisine bağlı olarak değişebilir. Ayrıca, 6-7 saatlik online kurslar da mevcuttur ve bu kurslar genellikle teorik bilgilerin yanı sıra uygulamalı Google Analytics paneli kullanımını da içerir.

2 yıllık istatistik ikinci üniversite mezunlarının ne iş yaptığına dair bilgi bulunamadı. Ancak, istatistik bölümü mezunlarının çalışabileceği bazı alanlar şunlardır: Kamu sektörü: Gelir İdaresi, Sosyal Güvenlik Kurumu, Ticaret Bakanlığı gibi kurumlarda istatistikçi olarak görev alabilirler. Özel sektör: Bankalar, sigorta şirketleri, teknoloji firmaları ve lojistik sektöründe istatistikçi, veri analisti veya risk yönetim uzmanı gibi pozisyonlarda çalışabilirler. Uluslararası kuruluşlar: Birleşmiş Milletler, Dünya Bankası ve Gıda ve Tarım Örgütü gibi uluslararası kuruluşlarda istatistik ve veri analizi departmanlarında iş bulabilirler. Akademik kariyer: Üniversitelerde öğretim üyesi veya araştırmacı olarak görev yapabilirler.

Özkan Alkan, dijital pazarlama uzmanı olarak aşağıdaki görevleri yerine getirir: Dijital reklam yönetimi: Google Ads, Facebook ve Instagram reklamlarını yönetir. Funnel ve mail marketing: Satış hunileri ve e-posta pazarlama kampanyaları oluşturur. Stratejik danışmanlık: İşletmelere dijital pazarlama stratejileri konusunda danışmanlık verir. SEO optimizasyonu: Web sitelerinin arama motoru optimizasyonunu yapar. Veri analizi: Site trafiği ve kullanıcı davranışları verilerini analiz ederek actionable insights sunar.

Excel'de `COUNT` ve `COUNTA` fonksiyonlarının farkı, sayma kriterlerinde yatmaktadır: - `COUNT` fonksiyonu, sadece sayı içeren hücrelerin sayısını sayar. - `COUNTA` fonksiyonu ise boş olmayan tüm hücrelerin sayısını sayar, yani metin, sayı, mantıksal değerler ve hata içeren hücreleri de içerir.

Hiyerarşik kümeleme, veri noktalarını benzerliklerine göre hiyerarşik bir düzende gruplayan bir kümeleme analiz yöntemidir. Bu yöntemde algoritma, sağlanan veri varlıklarını tek bir kümeden başlayarak ayrı kümeler halinde birleştirir. Hiyerarşik kümelemenin iki temel yaklaşımı vardır: 1. Birleştirici (agglomerative) yaklaşım: Aşağıdan yukarıya bir süreçtir ve her gözlem tek bir küme olarak kabul edilerek başlanır. 2. Bölücü (divisive) yaklaşım: Yukarıdan aşağıya bir süreçtir ve tüm veri noktaları benzersiz bir küme olarak kabul edilerek başlanır.

Uzaktan algılama harita ofisleri, çeşitli alanlarda veri toplama, analiz etme ve haritalama hizmetleri sunar. Bu ofislerin yaptığı işler arasında şunlar yer alır: Veri Toplama: Uydu veya hava araçları gibi platformlardan görüntü veya veri toplama. Veri İşleme: Toplanan verilerin düzeltilmesi, filtrelenmesi ve sınıflandırılması gibi tekniklerle işlenmesi. Veri Analizi: İşlenmiş verilerin belirli bir amaca yönelik olarak yorumlanması ve anlamlandırılması. Haritalama: Analiz edilen verilerin haritalar üzerinde gösterilmesi ve karar destek sistemleri için kullanılması. Uzaktan algılama hizmetleri, tarım, orman yönetimi, çevresel izleme, şehir planlaması ve afet yönetimi gibi birçok alanda kullanılır.

Yapay zekâ, kullanıcının yaşını çeşitli yöntemlerle tahmin edebilir: 1. Doğum Tarihi: Kullanıcı, yaş bilgisini doğum tarihi olarak girer. 2. Video Selfie: Kullanıcının platforma yüklediği fotoğraflar ve videolar analiz edilir, yeterli olmadığında ise kullanıcıdan bir video selfie çekmesi istenir. 3. Çevrim İçi Davranışlar: Kullanıcının ziyaret ettiği web siteleri, izlediği videolar ve hesap aktivitesi gibi veriler de yaş tahmininde kullanılır. Bu yöntemler, yapay zekânın daha doğru sonuçlar vermesini sağlar, ancak kesin bir doğrulama sağlamaz.

Lojistik analiz yöntemleri şunlardır: 1. Ana Performans Göstergeleri (KPI'lar): Zamanında teslimat oranı, stok devir hızı, taşıma maliyeti, sipariş hata oranı ve envanter doğruluğu gibi göstergeler kullanılarak lojistik süreçlerin etkinliği değerlendirilir. 2. Veri Toplama ve Analiz Yöntemleri: Otomasyon sistemleri, yazılım entegrasyonları ve veri analitiği araçları ile veriler anlık olarak toplanır ve detaylı analiz edilir. 3. Süreçlerin Optimizasyonu: Veri analizi sayesinde nakliye rotaları, envanter yönetimi ve yakıt tüketimi gibi unsurlar optimize edilir. 4. Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi: Büyük veri analitiği ve yapay zeka, lojistik operasyonların daha verimli hale getirilmesi için kullanılır. 5. Raporlama: Operasyonel verilerin düzenli olarak raporlanması, yöneticilerin ve operasyon ekibinin süreçleri takip etmesini ve iyileştirmeler yapmasını sağlar.