VeriAnalizi

Matlab final sınavında genellikle MATLAB fonksiyonlarının uygulamaları ve kurs boyunca işlenen konuların kapsamlı soruları sorulur. Örnek soru türleri: - Mini-Projeler veya ev ödevlerindeki sorunlara benzer problemler. - Döngü, operatör ve grafik fonksiyonları gibi Matlab'ın temel konularıyla ilgili sorular. - Veri analizi, matris manipülasyonu ve algoritma uygulaması gibi konular. Ayrıca, sınav sırasında öğrencilerden MATLAB çıktılarını içeren kısa ve öz bir rapor hazırlamaları da istenebilir.

Veri toplama, istatistiksel çalışmalarda ve analizlerde kullanılmak üzere farklı kaynaklardan bilgi toplanması sürecidir. Bu süreç, aşağıdaki adımları içerir: 1. Problem Tanımı: Çözülecek problemin ve araştırma hedeflerinin belirlenmesi. 2. Çalışma Tasarımı: Popülasyonun veya örneklemin, örnekleme yönteminin, toplanacak veri türünün ve veri toplama yönteminin belirlenmesi. 3. Veri Toplama Araçlarının Hazırlanması: Anket, gözlem protokolü veya görüşme gibi araçların açık, kesin ve anlaşılır şekilde hazırlanması. 4. Örnek Seçimi: Temsiliyet sağlamak için rastgele veya uygun bir örnekleme yöntemiyle örnek seçilmesi. 5. Veri Toplama: Hazırlanan araçlar ve seçilen örneklem kullanılarak veri toplama işleminin gerçekleştirilmesi. 6. Veri Doğrulaması: Verilerin doğru ve güvenilir olduğundan emin olmak için doğrulanması. 7. Veri Analizi: Toplanan verilerin istatistiksel teknikler ve analitik araçlar kullanılarak kalıpları, ilişkileri ve eğilimleri belirlemek için analiz edilmesi.

Çetele ve sıklık tablosu, veri toplama ve analiz etme amacıyla kullanılan iki farklı tablodur. - Çetele tablosu, bir konuyla ilgili toplanan verilerin sonuçlarının çizgilerle gösterildiği bir tablodur. - Sıklık tablosu ise, aynı verilerin sayılarla gösterildiği bir tablodur.

Power BI'da proje hazırlamak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Veri Toplama: İlk olarak, proje için gerekli veriler çeşitli kaynaklardan toplanmalıdır. 2. Veri Bağlantısı: Power BI Desktop uygulamasında "Get Data" (Veri Al) butonuna tıklayarak veriler bağlanmalıdır. 3. Veri Analizi: "Fields" (Alanlar) bölümünden veriler seçilerek analiz edilmelidir. 4. Dashboard Oluşturma: "Dashboard" (Gösterge Tablosu) butonuna tıklayarak, verilerin anlık olarak izlenebileceği bir gösterge tablosu oluşturulmalıdır. 5. Raporlama: "Report" (Rapor) bölümüne giderek raporlar hazırlanmalı ve Power BI'nın sunduğu hazır şablonlar kullanılmalıdır. 6. Paylaşım: Son olarak, "Share" (Paylaş) butonuna tıklayarak raporlar ve dashboard'lar paylaşılmalıdır.

Grup sayısı ve grup genişliği, histogram oluştururken kullanılan iki önemli terimdir: 1. Grup Sayısı (s): Grafikteki sütun sayısını ifade eder. 2. Grup Genişliği (g): Belirtilen aralıkta kaç tane değer olduğunu özetleyen, her bir veri grubunun genişliğidir.

Zeus yapay zeka modeli, Careskore adlı platformda kullanılan bir yapay zeka algoritmasıdır. Amaçları arasında, hastaların sağlıkları hakkında daha şeffaf bilgi edinmelerini sağlamak ve hastanelerin hizmet kalitesini artırmak yer alır.

Matriks'te veri oluşturmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Amaç ve hedef belirleme: Hangi verilerin toplanacağını ve ne amaçla kullanılacağını belirlemek. 2. Veri kategorilerini tanımlama: Toplanacak verilerin kategorilerini belirlemek (örneğin, proje yönetiminde proje adı, sorumlu, tamamlanma tarihi gibi). 3. Matris tasarımını oluşturma: Satırlar ve sütunlar şeklinde bir matris tasarımı oluşturmak. 4. Veri toplama: Belirlenen kategorilere uygun verileri toplamak (anketler, mevcut veritabanları, gözlemler vb.). 5. Verileri matrise yerleştirme: Veri toplama işlemi tamamlandığında, verileri matrise yerleştirmek. 6. Analiz ve raporlama: Verileri analiz etmek ve sonuçları raporlamak için grafikleri, tabloları kullanarak verileri görselleştirmek ve sıralama, filtreleme gibi yöntemler uygulamak. 7. Güncelleme ve bakım: Matrisin güncel kalması için düzenli olarak güncellemeler yapmak.

Örnekleme muayenesi şu adımlarla yapılır: 1. Popülasyonun Belirlenmesi: İncelenecek grup veya topluluk (popülasyon) tanımlanır. 2. Örneklem Seçimi: Popülasyondan incelemek üzere bir örnek seçilir. 3. Veri Toplama: Seçilen örneklem üzerinden veriler toplanır. 4. Veri Analizi: Toplanan veriler analiz edilerek popülasyon hakkında çıkarımlar yapılır. 5. Sonuçların Yorumlanması: Analiz sonuçları, popülasyon hakkında genel eğilimler, ortalamalar veya diğer istatistiksel bilgiler sağlayacak şekilde yorumlanır.

Anal yapay zeka hakkında bilgi bulunamadı. Ancak, yapay zeka (AI) hakkında genel bilgi verilebilir. Yapay zeka (AI), bilgisayar sistemlerinin öğrenme ve sorun çözme gibi insan benzeri bilişsel işlevleri taklit edebilme becerisidir. Yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi temel araçlar kullanır. Yapay zeka, çeşitli alanlarda kullanılır: Sağlık sektörü: Doku örneklerini analiz ederek daha doğru tanılar koymaya yardımcı olur. E-ticaret: Müşteri davranışı analiz ederek kişiselleştirilmiş öneriler sunar. Üretim: Video ve ses düzenleme gibi görevleri optimize eder.

Excel'de en çok tekrar eden 15 sayıyı bulmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: 1. EĞERSAY Formülü: `=EĞERSAY(A1:G25;ENÇOK_OLAN(A1:G25))` formülü ile en çok tekrar eden sayıyı ve kaç kez tekrar ettiğini öğrenebilirsiniz. 2. Pivot Tablolar: Verilerinizi seçip "Ekle" menüsünden "PivotTable" seçeneğini kullanarak, tekrar eden sayıları tablo halinde görebilirsiniz. 3. Koşullu Biçimlendirme: İlgili hücre aralığını seçip "Giriş" sekmesinden "Koşullu Biçimlendirme" > "Hücre Kurallarını Vurgula" > "Yinelenen Değerler" seçeneğini kullanarak tekrar eden sayıları renklendirebilirsiniz. 4. BENZERSİZ Formülü: Excel 365 veya Excel 2021 kullanıcıları için `=SATIRSAY(BENZERSİZ(A1:A100))` formülü ile benzersiz değerleri sayabilirsiniz.

Tüketici tutum ve davranışları çeşitli yöntemlerle ölçülür: 1. Anketler ve Pazar Araştırmaları: Tüketicilerin tercihleri, ihtiyaçları ve satın alma alışkanlıkları hakkında doğrudan veri toplar. 2. Odak Grupları: Tüketici tercihleri ve tutumları hakkında niteliksel bilgiler sağlar. 3. Veri Analitiği: Satış verileri, sosyal medya analitiği ve web sayfası dataları gibi kaynaklardan elde edilen verilerin analizi. 4. Duygu ve Davranış Analizi: Tüketicilerin ürünlere ve markalara karşı duygusal tepkilerini ve davranışlarını anlamak için gözlem, odak grupları ve anketler kullanılır. 5. Müşteri Memnuniyeti Ölçümleri: Müşterilerin bir ürün veya hizmetten ne kadar memnun olduğunu ölçmek için NPS (Net Promoter Score) gibi metrikler kullanılır. Bu yöntemler, işletmelerin tüketici davranışlarını daha iyi anlamalarına ve stratejilerini buna göre uyarlamalarına yardımcı olur.

Formül kavis, Microsoft Excel gibi programlarda hesaplama ve veri analizi yapmak için kullanılır. İşe yarar yönleri: - Toplama, çarpma, mantıksal sınamalar gibi basit matematiksel işlemleri kolaylaştırır. - Tarih formülleri ile tarihin otomatik olarak güncellenmesini sağlar. - Grafik oluşturma ve tablodaki verilerin güncellenmesinde yardımcı olur.

SPSS çıktılarının düzenlenmesi için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Tabloların ve Grafiklerin Düzenlenmesi: SPSS, analiz sonuçlarını doğrudan tablo ve grafik olarak sunar. 2. Yazılı Raporlama: Grafik ve tabloların yanı sıra, elde edilen sonuçları açıklayan kısa metinler eklenmelidir. 3. Format Birliği: Veri formatlarının tutarlı olması önemlidir. 4. Belgeleme: Yapılan tüm işlemler ve uygulanan testler belgelenmeli, hangi testlerin neden seçildiği kaydedilmelidir. 5. Alternatif Formatlara Aktarma: SPSS çıktıları, APA veya MLA formatlarına uygun olarak düzenlenebilir.

NumPy'nin temel özellikleri şunlardır: 1. Çok Boyutlu Diziler (ndarray): NumPy, tek boyutlu dizilerden karmaşık çok boyutlu dizilere kadar farklı veri yapıları oluşturmanıza ve yönetmenize olanak tanır. 2. Hızlı İşlemler: C dilinde yazılmış optimize edilmiş kodlar içerir, bu sayede Python'un yerleşik veri yapılarına kıyasla çok daha hızlı veri işleme ve hesaplama imkanı sunar. 3. Geniş Matematiksel İşlevler: Toplama, çıkarma, çarpma, bölme gibi temel matematiksel işlemlerin yanı sıra trigonometrik fonksiyonlar, istatistiksel fonksiyonlar, lineer cebir işlemleri gibi birçok karmaşık matematiksel işlevi barındırır. 4. Kolay Kullanım: Python'un basit ve anlaşılır sözdizimi ile uyumlu bir arayüze sahiptir. 5. Entegre Fonksiyonlar: Pandas, SciPy, Scikit-Learn gibi diğer bilimsel ve veri analiz kütüphaneleri ile entegre çalışabilir.

9. sınıf coğrafya Türkiye'nin iklimleri proje ödevi için aşağıdaki kaynaklar ve adımlar izlenebilir: Kaynaklar: YouTube: "Türkiye iklim Tipleri 🌎 Tyt coğrafya 9.sınıf coğrafya Türkiye'nin iklimleri özellikleri 📂PDF" videosu. cografyahocasi.com: 9. sınıf "Türkiye’nin İklimi" slaytı. cografyaninkodlari.com: "Türkiye’nin İklim Tipleri" PDF ders notları. scribd.com: 9. sınıf coğrafya "Türkiye İklimi" PDF ders notları. supersoru.com.tr: "Türkiye’de Görülen İklim Tipleri" konu anlatımı. Adımlar: 1. Konu Seçimi: Türkiye'nin iklim tiplerini ve özelliklerini araştırmak. 2. Kaynak Taraması: Belirlenen kaynaklar incelenerek bilgi toplanması. 3. Sunum Hazırlığı: Toplanan bilgiler ışığında sunum, slayt veya PDF dosyası hazırlanması. 4. Görsel Ekleme: Haritalar, grafikler ve görseller kullanılarak sunumun zenginleştirilmesi. 5. Çıkmış Sorular Ekleme: Slayta konuyla ilgili çıkmış soruların eklenmesi. Ayrıca, coğrafya hocalarından veya öğretmenlerden destek alınabilir.

Google Analytics 4 (GA4) şablonunu indirmek için aşağıdaki adımları izleyin: 1. Google Analytics'te GA4 mülkü oluşturun: Google Analytics arayüzünde Yönetici bölümüne gidin, Mülk Oluştur'a tıklayın ve gerekli bilgileri girin. 2. Veri akışı ekleyin: GA4 > Admin > Veri Akışları bölümünden web veri akışınızı seçin ve Etiket talimatlarını görüntülemek için Talimatları Görüntüle düğmesine tıklayın. 3. Manuel kurulum kodunu kopyalayın: "Manuel olarak yükle" seçeneğini seçin ve kodu kopyalayın. 4. Şablonu Google Sheets'e bağlayın: Supermetrics gibi bir araç kullanarak GA4 rapor şablonunu Google Sheets'e bağlayın. Bu şekilde, GA4 şablonuna erişip indirebilirsiniz.

Yapay zeka destekli metadata analizi, veri analizi süreçlerinde yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmalarının kullanılarak metadata'nın (veri tanımlayıcılarının) incelenmesi ve değerlendirilmesidir. Bu analiz türü, aşağıdaki adımları içerir: 1. Veri Toplama ve İşleme: Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin farklı kaynaklardan toplanması, temizlenmesi ve entegre edilmesi. 2. Makine Öğrenimi Modellerinin Eğitimi: Temizlenen verilerin, örüntüleri ve ilişkileri öğrenmek için çeşitli makine öğrenimi modelleriyle eğitilmesi. 3. Otomatik İçgörü Üretimi: Eğitilmiş modellerin, yeni verileri analiz ederek içgörüler ve tahminler üretmesi. 4. Görselleştirme ve Raporlama: Analiz sonuçlarının grafikler ve tablolar şeklinde sunulması. Yapay zeka destekli metadata analizi, veri odaklı karar alma süreçlerini optimize eder ve geleneksel yöntemlere göre daha doğru ve kapsamlı sonuçlar sağlar.

Tableau sertifikası, Tableau yazılımını kullanarak veri analizi ve görselleştirme becerilerini doğrulayan bir niteliktir. Bu sertifikanın faydaları şunlardır: 1. Kariyer Gelişimi: Sertifikasyon, iş yerinde terfi, yeni iş teklifleri ve maaş artışı gibi kariyer fırsatlarını artırır. 2. Profesyonel Tanıma: Sertifikalı olmak, profesyonel itibarı yükseltir ve veri görselleştirme araçlarına hakimiyetinizi gösterir. 3. Gerçek Dünya Deneyimi: Sertifikalar, gerçek dünya senaryolarında Tableau'yu kullanma yeteneğinizi kanıtlar. 4. Ağ Oluşturma: Sertifikalı kullanıcılar, diğer Tableau profesyonelleriyle ağ kurma imkanı bulur. Tableau'nun farklı sertifikasyon seviyeleri, başlangıç seviyesinden ileri düzeye kadar çeşitli beceri setlerini kapsar.

Dal-yaprak grafiğinde yorumlama şu şekilde yapılır: 1. Veri Dağılımı: Grafik, veri değerlerinin konsantrasyonunu ve aralıklarını göstererek verilerin dağılımının net bir örneğini sağlar. 2. Medyan ve Çeyrekler: Medyan, çeyrekler ve aykırı değerlerin belirlenmesi sürecini basitleştirir, bu da veri kümesinin daha kapsamlı bir analizine olanak tanır. 3. Kalıpların Belirlenmesi: Grafik, veri desenlerini ve eğilimlerini hızlı bir şekilde görmeyi sağlar, böylece fark edilebilir kalıplar veya aykırı değerler vurgulanır. 4. Karşılaştırma: Farklı veri setleri arasında hızlı karşılaştırmalar yaparak, hangi değerlerin nerede yoğunlaştığını ve yayılımın ne kadar olduğunu görmek mümkündür.

Model eğitimi sırasında kullanılan çapraz doğrulama (cross validation) yönteminin temel amacı, modelin yeni, görülmemiş verilere ne kadar iyi genelleştiğini değerlendirmektir. Bu yöntem ayrıca: - Aşırı uyumu önlemek ve modelin bağımsız veri kümeleri üzerinde nasıl performans göstereceğine ilişkin güvenilir tahminler sağlamak; - Modelin performansını birden fazla doğrulama kümesinden yararlanarak daha güvenilir bir şekilde tahmin etmek.