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.

ETL (Extract, Transform, Load) ve ELT (Extract, Load, Transform) arasındaki temel fark, dönüştürme işleminin ne zaman ve nerede gerçekleştiğidir. ETL'de veriler, hedef sisteme yüklenmeden önce dönüştürülür. ELT'de ise veriler doğrudan hedef sisteme yüklenir ve dönüşüm işlemleri bu sistem üzerinde yapılır. Diğer farklar: Veri depolama: ETL, yapılandırılmış veriler için daha uygundur; ELT ise yapılandırılmamış veriler dahil her türlü veriyi işleyebilir. Performans: ELT, bulut tabanlı sistemlerin paralel işleme kapasitesi sayesinde daha hızlıdır. Maliyet: ELT, bulut tabanlı altyapı sayesinde daha uygun maliyetlidir. Güvenlik: ETL'de özel çözümler gerekebilir; ELT, veri ambarının yerleşik güvenlik özelliklerini sunar.

WALS testi hakkında bilgi bulunamadı. Ancak, benzer isimdeki bazı testler şunlardır: Kruskal–Wallis Testi. Wallach Kogan Testi.

En iyi interpolasyon yöntemi, kullanılan duruma ve veri özelliklerine bağlı olarak değişir. İşte bazı yaygın interpolasyon yöntemleri ve özellikleri: Doğrusal İnterpolasyon: İki bilinen nokta arasında doğrusal bir bağlantı kurarak ara değerleri tahmin eder. Akima Spline: Yerel sığdırma uygular ve hızlı hesaplama yapar. Kübik Spline: Global sığdırma yapar, tüm veri noktalarını kullanır ve iyi sonuçlar verir. Kriging: Mekansal otokorelasyonu ve değişkenliği dikkate alan bir jeostatistiksel yöntemdir. En uygun yöntemi belirlemek için veri hazırlığı, yöntem seçimi, enterpolasyon süreci ve değerlendirme adımlarını izlemek önemlidir.

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 ERP'ye (Kurumsal Kaynak Planlama) katkıları şunlardır: Süreç otomasyonu: Fatura işleme, belge tarama ve sınıflandırma gibi tekrar eden görevler otomatikleştirilir. Tahmine dayalı analitik: Talep tahmini ile üretim planlaması daha isabetli yapılır, satış verilerine göre müşteri davranışları tahmin edilir. Doğal dil işleme (NLP): Kullanıcılar ERP sistemine sesli ya da yazılı komutlarla talimat verebilir. Anomali tespiti ve risk yönetimi: Muhasebe hataları, tedarik zinciri kesintileri ve siber tehditler önceden fark edilir. Kişiselleştirilmiş karar destek sistemleri: Kullanıcıların davranışlarını analiz ederek ihtiyaçlara özel önerilerde bulunulur. Esnek ve uyarlanabilir sistemler: Yeni iş modellerine hızla uyum sağlar.

Histogram ve frekans dağılımı aynı şey değildir, ancak frekans dağılımı histogramın temelini oluşturur. Frekans dağılımı, bir veri kümesindeki her bir farklı değerin ne sıklıkla meydana geldiğini gösterir. Histogram, sürekli veri kümelerindeki puan oluşumlarının sıklığını göstermek için kullanılırken, çubuk grafik gibi diğer grafik türleri sıralı ve nominal veri kümeleri de dahil olmak üzere daha geniş bir değişken yelpazesi için kullanılabilir.

Topraq AI, tarımsal verileri anlamlandırmak için istatistiksel makine öğrenmesi ve yapay zeka teknolojilerini kullanan bir tarım teknolojileri şirketidir. Başlıca hizmetleri: Yaprak analizi (Yapraq). Akıllı sulama istasyonu (T-Irrigate). Tarım istasyonu (T-Weather). Dijital feromon tuzak (T-Trap). Toprak analizi (Soliv). Çiftlik yönetim sistemi (Agromatiq). Uydu hizmeti (T-Earth). Bu hizmetler sayesinde, çiftçilere %52'ye varan elektrik tasarrufu, %40'a varan gübre optimizasyonu ve %45'e varan su tasarrufu gibi avantajlar sağlamaktadır.

Evet, dijital ikiz ve yapay zeka birleşebilir ve bu birleşim, işletmelere çeşitli avantajlar sağlar. Dijital ikiz ve yapay zekanın birlikte kullanımı: Tahmine dayalı bakım yapılmasını sağlar; makine öğrenimi algoritmaları, dijital ikizlerin topladığı verileri analiz ederek arızaları önceden tespit edebilir. Daha doğru tahminler ve analizler elde edilmesini mümkün kılar; yapay zeka, dijital ikizlere gerçek dünya verileri sağlayarak daha iyi öğrenmelerine ve daha doğru tahminler yapmalarına olanak tanır. Kişiselleştirilmiş hizmetler sunulmasına imkan verir; müşteri dijital ikizleri sayesinde, bireysel müşterilerin davranışları ve talepleri tahmin edilebilir. Bu teknolojiler, birbirlerini tamamlayan bir şekilde çalışarak işletmelerin verimliliğini, maliyet tasarrufunu ve rekabet avantajını artırır.

Parametrelerin tahmininde kullanılan bazı tablolar şunlardır: Z tablosu. t tablosu. Ayrıca, parametrelerin tahmininde en küçük kareler yöntemi, maksimum benzerlik yöntemi ve moment yöntemi gibi istatistiksel yöntemler de yaygın olarak kullanılmaktadır.

Yapay zeka ile arama motoru kullanmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: Google Yapay Zeka Modu. Perplexity AI. SearchGPT. Yapay zeka ile arama motorlarını kullanırken şu özellikler kullanılabilir: Anlamsal arama. Görsel arama. Sürekli öğrenme. Kaynak şeffaflığı. Yapay zeka ile arama motorları, geliştirme aşamasında oldukları için her zaman doğru sonuç vermeyebilir.

Excel'de satır ve sütun sabitleme (dondurma), özellikle büyük veri tablolarıyla çalışırken, kaydırma yapıldığında başlık satırları ve sütunların ekranda sabit kalmasını sağlar. Bu özelliğin bazı faydaları şunlardır: Kolay veri takibi: Sabit başlıklar sayesinde, hangi sütunun hangi veriyi içerdiği her zaman görülebilir. Karşılaştırma imkanı: Sabit bir satır veya sütunla veri karşılaştırması yapmak, analizlerde kolaylık sağlar. Veri analizinde hız ve verimlilik: Dondurulan bölmeler, analiz sürecini hızlandırarak zaman tasarrufu sağlar.

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" kavramı hakkında bilgi bulunamadı. Ancak, DOLAYLI (INDIRECT) işlevi, metin olarak verilen bir hücre referansını gerçek bir hücre adresine dönüştürerek o hücrenin içeriğine erişmeyi sağlar. Bu işlevin bazı kullanım alanları: Veri analizi ve dinamik raporlama. Hücre referanslarını esnek bir şekilde yönetme. Farklı hücrelere dinamik başvurular yapma. DOLAYLI işlevinin söz dizimi şu şekildedir: ``` =DOLAYLI(başv_metni, [a1]) ``` Burada: Başv_metni, hücre referansını belirten bir metin dizesidir. A1, isteğe bağlı olarak başvurunun tipini belirleyen mantıksal bir değerdir (DOĞRU ise A1 stili, YANLIŞ ise R1C1 stili).

Yapay zekanın en büyük faydalarından bazıları şunlardır: Eğitim ve öğrenmede kolaylık. İş verimliliği ve otomasyon artışı. Veri analitiği ile daha iyi karar alma. Sağlık hizmetlerine yardım. Engellilere destek olma. Yapay zekanın faydaları kadar, işsizlik artışı, veri güvenliği riskleri ve kontrol kaybı gibi bazı riskleri de bulunmaktadır.

Kanser tanısı için çeşitli makine öğrenmesi yöntemleri kullanılmaktadır, bunlar arasında: Destek Vektör Makinesi (Support Vector Machine). Naïve Bayes. Rastgele Orman (Random Forest). K-En Yakın Komşu (K-Nearest Neighbour). Lojistik Regresyon. Ayrıca, derin öğrenme modelleri de kanser teşhisinde kullanılmaktadır, örneğin CNN (Convolutional Neural Network) ve DNN (Deep Neural Network). Kanser teşhisinde kullanılan makine öğrenmesi yöntemleri, hastalıkların erken teşhisinde ve tedavi yöntemlerinin tahmininde önemli rol oynamaktadır.

Matriks, Türkiye ve dünya finans piyasalarında oluşan verileri ve bu piyasalarla ilgili haber ve yorumları müşterilerine analiz imkanıyla birlikte anlık olarak sunan bir finansal teknoloji şirketidir. Matriks'in bazı faaliyetleri: Veri izleme ve işlem platformları: Borsa İstanbul, CME Group, Deutsche Boerse gibi birçok borsa ve iş ortağıyla çalışarak veri ve bilgi içeriğini sürekli artırır. Emir ve risk yönetim sistemleri: Elektronik işlem alt yapısı ve emir-risk yönetim sistemi yazılımları geliştirir. Analiz araçları: Bilanço analizi, takas analizleri, formasyon analizi gibi birçok analiz modülü sunar. Haber hizmeti: Yaygın haber ajanslarından elde edilen haberleri derleyerek kullanıcılarına ulaştırır.

İki yönlü tablolarda iki kategorik değişkenin ilişkisi ki-kare analizi ile incelenir. Eğer değişken sayısı ikiden fazla ise, ki-kare analizi ile iç içe geçmiş tabloların analizi yapılamaz. Ki-kare analizinde ayrıca, ilişki büyüklüğünü gösteren katsayı testleri de seçilmelidir: Nominal değişkenler için Cramer’s v. Ordinal değişkenler için Kendall’s tau b veya c. Hangi testin seçileceği, verilerin türüne ve araştırma sorusuna bağlıdır. İki yönlü tablolarda kategorik değişkenler arasındaki ilişkiyi inceleyen videolar şu platformlarda bulunabilir: YouTube. Khan Academy.

SPSS'te MANOVA (Multivariate Analysis of Variance) aşağıdaki durumlarda kullanılır: Birden fazla bağımlı değişken olduğunda ve bu değişkenler arasında ilişki varsa. Bağımsız değişken kategorik olduğunda (örneğin, grup ya da sınıflandırma değişkeni). Bağımlı değişkenler sürekli olduğunda (eşit aralıklı ya da eşit oranlı ölçeklerde). Normal dağılım ve varyans homojenliği varsayımları sağlandığında. MANOVA, değişkenler arasındaki ilişkileri göz önünde bulundurarak daha bütünsel bir analiz sağlar ve birden fazla ANOVA testi yapıldığında artan Tip I hata oranını azaltır.

Veri analizi yüksek lisansı ile veri bilimi yüksek lisansı arasındaki seçim, kişinin hedeflerine ve ilgi alanlarına bağlıdır. Veri analizi yüksek lisansı, genellikle istatistiksel veri analizi ve araştırma odaklıdır. Veri bilimi yüksek lisansı ise, büyük veri kümelerinden bilgi ayıklamak için bilgisayar bilimi, karar analizi, istatistik ve matematik gibi farklı disiplinleri bir araya getirir. Her iki alanda da uzmanlaşan kişiler, geniş bir iş teklifiyle karşılaşabilir. Hangi programın daha iyi olduğu, kişisel tercihler ve eğitim sonrası kariyer planlarına bağlıdır.