VeriAnalizi

Analitik çalışmak için bazı öneriler: Temel kavramları öğrenmek: Analitiğin temel kavramlarını iyice kavramak, sonraki konuların daha kolay anlaşılmasını sağlar. Sırayla ilerlemek: Konuları sırasıyla öğrenmek, analitik geometrinin bir bina inşası gibi alt katlar inşa edilmeden üst katlara çıkılamayacak bir ders olduğunu göz önünde bulundurarak önemlidir. Bol bol soru çözmek: Soru çözmek, öğrenilen kavramları pekiştirir ve eksik noktaların belirlenmesine yardımcı olur. Çalışma planı yapmak: Çalışma planında, öğrenilecek konuları ve her bir konu için ayrılacak süreyi belirlemek, düzenli çalışmayı sağlar. Öğretmen desteği almak: Anlaşılmayan konular için bir öğretmenden destek almak faydalı olabilir.

Kruskal-Wallis Testi (WALS testi olarak da bilinir), farklı gruplar arasındaki sıralı veya ordinal verilerin dağılım farkını analiz etmek için kullanılan bir istatistiksel testtir. Bu test, parametrik varsayımların sağlanmadığı durumlarda ve normal dağılım varsayımı geçerli olmadığında tercih edilir. Kullanım alanları: - Tıp ve sağlık araştırmaları. - Sosyal bilimler araştırmaları. - Eğitim araştırmaları. - Pazar araştırmaları. Testin adımları: 1. Hipotezlerin belirlenmesi. 2. Uygun veri setinin hazırlanması. 3. Grupların belirlenmesi. 4. Gruplara göre sıralamaların belirlenmesi. 5. Toplam sıralamaların hesaplanması. 6. Test istatistiğinin hesaplanması. 7. p değerinin hesaplanması ve sonuçların yorumlanması.

En iyi interpolasyon yöntemi, veri setinin özelliklerine ve uygulama gereksinimlerine bağlı olarak değişir. İşte bazı yaygın interpolasyon yöntemleri ve bunların avantajları: 1. Akima Spline: Yerel sığdırma uygular ve hızlı hesaplanır. 2. Kübik Spline: Global sığdırma yapar ve tüm veri noktalarını etkiler. 3. Doğrusal İnterpolasyon: Basit ve hızlı yakınsar. Ayrıca, makine öğrenimi tabanlı AI interpolasyon yöntemleri de modern video düzenleme yazılımlarında kullanılarak daha net ve akıcı görüntüler elde edilmesini sağlar.

Yapay zekanın (AI) temel amacı, bilgisayar sistemlerine insan benzeri zeka yetenekleri kazandırmaktır. AI'nin bazı amaçları: Otomasyon: Tekrarlayan ve zaman alıcı görevleri yerine getirerek iş verimliliğini artırmak. Akıllı karar verme: Veri analizi yaparak daha doğru ve hızlı kararlar almak. Gelişmiş müşteri deneyimi: Müşteri sorgularına hızlı ve etkili yanıtlar vermek. Araştırma ve veri analizi: Verileri daha verimli bir şekilde analiz ederek eğilimleri ve senaryoların olası sonuçlarını anlamak. Karmaşık problemleri çözme: Sahtekarlık tespiti, hava tahmini ve tıbbi teşhis gibi zorlu sorunları çözmek. İş sürekliliği: Acil durumlara hazırlık yaparak iş sürekliliğini sağlamak.

Yapay zekanın (YZ) ERP'ye katkısı şu şekilde özetlenebilir: 1. Veri Analizi ve Tahmin: YZ, büyük veri analizi yaparak gelecekteki talepleri tahmin edebilir, bu da stok yönetimi, talep planlaması ve envanter optimizasyonunu iyileştirir. 2. Otomasyon: YZ, sipariş işleme, faturalandırma ve envanter kontrolü gibi tekrarlayan görevleri otomatikleştirerek iş süreçlerini hızlandırır ve hataları azaltır. 3. Müşteri Hizmetleri: YZ destek botları, müşteri siparişlerini takip eder ve sorunları daha hızlı çözerek müşteri memnuniyetini artırır. 4. Veri Güvenliği: YZ, anormallikleri tespit ederek siber güvenlik önlemlerini güçlendirir ve işletmenin verilerini daha iyi korur. 5. Kişiselleştirilmiş Deneyim: YZ, ERP sistemlerinin daha kullanıcı dostu olmasını sağlar ve akıllı asistanlar ile çözüm önerileri sunar.

Histogram ve frekans dağılımı aynı şeyi ifade eder. Histogram, bir veri setindeki değerlerin dağılımını gösteren bir grafiktir ve frekans dağılımının görselleştirilmiş halidir.

TopraK AI, tarım sektöründe veri odaklı çözümler sunan bir teknolojidir. Yaptığı işler arasında: - Toprak analizi: Topraktaki nem oranı, besin seviyeleri ve pH değeri gibi verileri analiz ederek çiftçilere hangi bölgelerde hangi bitkilerin daha iyi yetişeceğini söyler. - Otonom tarım makineleri: GPS ve sensörler kullanarak tarlalarda hassas bir şekilde hareket eden, enerji tüketimini minimize eden traktörler ve hasat makineleri geliştirir. - Zararlı ve hastalık tespiti: Görüntü işleme ve makine öğrenimi teknikleri ile bitkilerdeki anormallikleri tespit ederek hastalıkları erken aşamada belirler. - Veri analizi ve tahmin: Geçmiş verileri ve mevcut koşulları analiz ederek gelecek sezonlar için üretim tahminleri yapar. - Sürdürülebilir tarım: Su tüketimini optimize ederek su kaynaklarının verimli kullanılmasını sağlar ve gübre ile pestisit kullanımını minimize eder.

Evet, dijital ikiz ve yapay zeka birleşebilir ve bu birleşim, çeşitli alanlarda daha verimli ve etkili çözümler sunar. Dijital ikiz, gerçek dünyadaki bir nesnenin, sürecin veya sistemin sanal bir simülasyonudur ve yapay zeka ile entegre edildiğinde: - Veri analizi ve tahmin yetenekleri gelişir. - Gerçek zamanlı izleme ve optimizasyon sağlanır. - Kestirimci bakım yapılarak ekipman arızaları önceden tespit edilebilir. Yapay zeka, dijital ikizlere şu katkıları sağlar: - Makine öğrenimi algoritmaları ile büyük sensör verilerini analiz eder. - Kullanıcılara kişiselleştirilmiş öneriler sunar. - Oyunlaştırma ile motivasyonu artırır ve daha dinamik bir etkileşim sağlar.

Parametrelerin tahmininde tahmin tabloları kullanılır.

Yapay zeka ile arama motoru kullanmak, arama sonuçlarının daha alakalı ve kişiselleştirilmiş olmasını sağlar. İşte bazı yapay zeka destekli arama motoru kullanım alanları: 1. Kullanıcı Niyetinin Anlaşılması: Yapay zeka, kullanıcı sorgusunun altındaki niyeti tanımlayarak, anahtar kelime kullanılmamış olsa bile en alakalı sonuçları sunar. 2. Sesli Aramalar: Sesli arama kullanan kullanıcıların telaffuz ettiği kelimeleri daha doğru şekilde algılar. 3. İçerik Kalitesinin Değerlendirilmesi: Yapay zeka, içeriklerin kalite ve ilgisini belirlemek için taramalar yapar. 4. Otomatik Tamamlama: Arama sorgusu girerken otomatik tamamlama önerilerini doğru ve özel şekilde yapar. 5. Kişiselleştirilmiş Sonuçlar: Aranan anahtar kelimelerden yola çıkarak, kullanıcıya özgü sonuçların kişiye özel sıralama ile sunulmasını sağlar. 6. Çeviri Uygulamaları: Yapay zeka destekli çeviri uygulamaları, farklı ülkelerden ziyaretçi veya müşteri elde etmeye yardımcı olur. 7. Veri Analizi: Kullanıcılardan elde edilen verilerin etkili biçimde analiz edilmesi ve bazı çıkarımlarda bulunulması konusunda yapay zeka yardımcı olur. Ayrıca, ChatGPT gibi yapay zeka tabanlı arama motorları, web tarayıcılarında varsayılan arama motoru olarak da kullanılabilir.

Excel'de satır ve sütun sabitleme, büyük veri tablolarıyla çalışırken belirli alanların görünür kalmasını sağlar. Bu özellik şu durumlarda işe yarar: Veri takibi: Başlık satırları ve sütunlar sabitlendiğinde, hangi sütunun hangi veriyi içerdiğini her zaman görebilirsiniz. Karşılaştırma: Sabit bir satır veya sütunla veri karşılaştırması yapmak, verileri analiz ederken büyük kolaylık sağlar. Zaman tasarrufu: Dondurulan bölmeler, veri girişi ve analiz süreçlerinde zaman kazandırır.

Microsoft Access programı, veritabanı oluşturmak, idame ettirmek ve düzenlemek için kullanılır. Access programının bazı kullanım amaçları: Veri depolama ve analiz. Form oluşturma. Rapor hazırlama. Makro ve modül kullanımı. Uygulama geliştirme. Access, hem küçük projeler hem de büyük işletmeler için uygundur.

Excel'de dolaylı liste, DOLAYLI (INDIRECT) fonksiyonu kullanılarak oluşturulan bir listedir. DOLAYLI fonksiyonu, metin olarak verilen bir hücre referansını gerçek bir hücre adresine dönüştürerek o hücrenin içeriğine erişmeyi sağlar.

Yapay zekanın en büyük faydalarından bazıları şunlardır: 1. Veri Analizi ve Karar Alma: Büyük veri setlerini hızlı ve doğru bir şekilde analiz ederek stratejik kararlar almaya yardımcı olur. 2. Otomasyon ve Verimlilik: Tekrarlayan görevleri otomatikleştirerek iş süreçlerini hızlandırır ve verimliliği artırır. 3. Sağlık Hizmetleri: Hastalıkların erken teşhisini ve kişiselleştirilmiş tedavi yöntemlerini mümkün kılar. 4. Eğitim: Öğrenci ihtiyaçlarını analiz ederek bireyselleştirilmiş öğrenme deneyimleri sunar. 5. Çevre Yönetimi: İklim değişikliğiyle mücadelede ve doğal kaynakların korunmasında stratejik çözümler üretir. Bu faydalar, yapay zekanın çeşitli sektörlerde geniş bir kullanım alanına sahip olmasını sağlar.

Kanser tanısı için çeşitli makine öğrenmesi yöntemleri kullanılabilir, bunlar arasında en sık kullanılanlar şunlardır: 1. Karar Ağaçları: Verilerin sınıflandırılması ve sıralanmasında kullanılır. 2. Destek Vektör Makineleri (SVM): Sınıflandırma problemleri için optimal bir hiper düzlem bulmayı hedefler. 3. Yapay Sinir Ağları: Biyolojik sinir sistemleri tabanlı olarak tasarlanmıştır ve öğrenme sürecindeki verileri anlamak, sınıflandırmak ve tahmin etmek için kullanılır. Ayrıca, derin öğrenme yöntemleri de kanser tanısında etkili olabilir ve görüntü işleme teknikleriyle birlikte kullanılarak daha doğru sonuçlar elde edilebilir. Bu yöntemlerin seçimi, veri kümesinin türüne, boyutuna ve doğasına bağlı olarak değişir.

Matriks, finansal teknoloji şirketi olarak veri analizi ve işlem platformları alanında hizmet verir. Başlıca faaliyetleri: - Veri yönetimi: Türkiye ve dünya finans piyasalarından anlık veri, haber ve yorumları müşterilerine sunar. - Teknolojik çözümler: Emir ve risk yönetim sistemleri gibi teknolojik çözümler geliştirir. - Borsa işlemleri: Borsa İstanbul ve diğer borsalarda işlem yapma imkanı sağlar. - Mobil uygulamalar: Mobil finansal veri izleme ve işlem platformları geliştirir. Ayrıca, kripto para altyapı ürünleri üzerine de çalışmalar yapmaktadır.

İki yönlü tablolarda iki kategorik değişkenin ilişkisi, çapraz tablo analizi ile incelenir. Bu analizde kullanılan adımlar şunlardır: 1. Değişkenlerin Kategorilerini Belirleme: Her bir değişkenin kategorilerini gösteren satır ve sütunlar oluşturulur. 2. Gözlenen ve Beklenen Frekansların Hesaplanması: Gözlenen frekanslar, tabloda yer alan gerçek verileri, beklenen frekanslar ise sıfır hipotezine dayanarak hesaplanan değerleri temsil eder. 3. Ki-Kare İstatistiği: Beklenen frekansların gözlenen hücre frekanslarından ne kadar saptığını özetleyen ki-kare istatistiği hesaplanır. 4. İlişkinin Yorumu: Ki-kare analizi sonucunda elde edilen bulgular, iki değişken arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişkinin varlığını belirlemek için kullanılır. Ayrıca, mosaic plot veya heatmap gibi görselleştirmeler de kullanılarak kategorik değişkenler arasındaki ilişki daha kolay anlaşılabilir.

SPSS'de MANOVA (Multivariate Analysis of Variance) aşağıdaki durumlarda kullanılır: 1. Birden fazla bağımlı değişkenin incelenmesi: Tek bir bağımsız değişkenin, iki veya daha fazla bağımlı değişken üzerindeki etkisini aynı anda değerlendirmek için kullanılır. 2. Tip I hata riskinin azaltılması: Ayrı ANOVALAR (Analysis of Variance) yaparak her bir bağımlı değişken için hata riskini artırmak yerine, MANOVA bağımlı değişkenleri topluca değerlendirerek bu riski azaltır. 3. Etkileşim etkilerinin anlaşılması: Bağımsız ve bağımlı değişkenler arasındaki karmaşık etkileşimleri ortaya çıkararak, tek ölçümlerin gözden kaçırabileceği ilişkileri ortaya koyar. MANOVA'yı kullanmadan önce SPSS'de aşağıdaki varsayımların sağlanması gereklidir: - Multivariate normality (çok değişkenli normal dağılım). - Homogeneity of covariance matrices (varyans-kovaryans matrislerinin homojenliği). - Doğrusallık (linearity).

Veri analizi yüksek lisans programı ve veri bilimi yüksek lisans programı farklı odak noktalarına sahiptir. Veri analizi yüksek lisans programı, veri toplama, depolama, düzenleme, yönetme ve analiz etme becerilerini kazandırmayı amaçlar. Veri bilimi yüksek lisans programı ise, veri bilimi, bilgisayar bilimi, karar analizi, istatistik ve matematik gibi disiplinleri birleştirerek yönetimsel kararları daha doğru vermeye yardımcı olmayı hedefler. Dolayısıyla, veri analizi daha çok veri odaklı kararlar almaya yönelik bir uzmanlık sağlarken, veri bilimi daha geniş bir yelpazede veri ile ilgili bilimsel ve teknolojik yetkinlikler sunar.

Kalman Filtresi çeşitli durumlarda kullanılır: 1. Nesne Takibi: Bilgisayarla görmede, özellikle nesne izlemede, gürültülü algılamaları düzeltmek ve nesnelerin gelecekteki konumunu tahmin etmek için kullanılır. 2. Sensör Füzyonu: Birden fazla sensörden gelen verileri birleştirmek ve sistemin durumunun daha doğru bir resmini elde etmek için kullanılır. 3. Finansal Tahmin: Zaman serisi analizinde, finansal verilere uygulanarak gürültüyü filtrelemek ve daha doğru piyasa tahminleri yapmak için kullanılır. 4. Havacılık ve Navigasyon: Uçakların ve uzay araçlarının konumunu ve hızını tahmin etmek için kullanılır. 5. Tıbbi Sinyal İşleme: Tıbbi görüntü analizinde ve biyosinyallerin işlenmesinde, gürültüyü azaltarak verilerden anlamlı bilgiler çıkarmak için kullanılır.