VeriAnalizi

NCF (Neural Collaborative Filtering) teknolojisi, kullanıcı-item etkileşimlerine dayalı kişiselleştirilmiş öneriler sunmak için derin öğrenme yöntemlerini kullanır. Çalışma prensibi: 1. Veri Girişi: Kullanıcı ve item embeddings (öznitelik vektörleri) olarak adlandırılan veriler, neural network'e beslenir. 2. Modelleme: Neural network, bu verileri işleyerek kullanıcılar ve items arasındaki etkileşimleri modeller ve daha karmaşık, doğrusal olmayan ilişkileri öğrenir. 3. Tahmin: Model, kullanıcıların belirli bir item'a olan tercihlerini tahmin eder. Bu süreç, geleneksel matrix factorization yöntemlerine göre daha yüksek doğruluk ve çeşitlilikte öneriler sağlar.

SPSS çıktılarını kopyalamanın birkaç yolu vardır: 1. Dosya Menüsünden Kopyalama: SPSS'te bir grafiği veya tabloyu kopyalamak için "Dosya" > "Kopyala" seçeneklerini kullanın. 2. Panoya Kopyalama: Aktif pencerede seçilen bölümü kesip panoya almak için "Düzenle" > "Kes" (Cut) veya "Kopyala" (Copy) seçeneklerini kullanın. 3. Microsoft Office Grafik Nesnesi Olarak Kopyalama: Grafiği Microsoft Office Grafik Nesnesi olarak kopyalayıp Excel veya PowerPoint gibi uygulamalarda kullanmak için "Düzenle" > "Microsoft Office Grafik Nesnesi Kopyala" seçeneklerini belirleyin. Ayrıca, SPSS çıktılarını Word veya Excel gibi diğer formatlarda kaydetmek için "Dosya" > "Dışa Aktar" seçeneğini kullanarak gerekli formatlamayı seçebilirsiniz.

Çeşitli yapay zeka araçları, metadatayı anlama yeteneğine sahiptir: 1. Undetectable.ai: Oluşturulan metinleri ve intihali tespit eden bir platform olup, sinir ağları tarafından üretilen metinleri tanıyabilir. 2. Copyleaks: Metni başka kelimelerle ifade etme veya içerik manipülasyonu açısından taramak için yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmalarını kullanır. 3. GLTR (Giant Language Model Test Room): GPT-2 algoritmik üretken modellere dayanan, metinlerin bağlamını analiz ederek metadatayı tespit eden açık kaynaklı bir araçtır. 4. Julius AI: Veri analizi ve görselleştirme için kullanılan, karmaşık verileri yorumlayan ve kullanıcı dostu bir yapay zeka veri analisti aracıdır. 5. Tableau: Veri analitiği için kullanılan, kullanıcı davranışlarının görselleştirilmesini sağlayan ve yapay zeka özellikleri sunan bir platformdur.

GA4'ün dönüşümleri saymamasının birkaç nedeni olabilir: 1. Yanlış Sayma Yöntemi: GA4'te dönüşümlerin sayma yöntemi, UA'daki hedef saymadan farklı olabilir. 2. Etiketleme Hataları: Etiketlerin yanlış veya birden fazla sayfaya eklenmesi, dönüşüm izleme kodlarını hatalı yapılandırabilir. 3. Filtreler ve Veri İşlenme Süresi: Filtrelerin yanlış ayarlanması veya veri işleme süresinin uzun olması, dönüşümlerin kaydedilmesini geciktirebilir veya engelleyebilir. 4. İlişkilendirme Modelleri: Google Ads'deki ilişkilendirme modellerindeki farklılıklar, dönüşümlerin yanlış kredilendirilmesine neden olabilir. Bu tür sorunları çözmek için, GA4'ün doğru şekilde yapılandırılması, etiketlerin tek bir SDK kullanılarak uygulanması ve dönüşüm izleme kodlarının düzenli olarak test edilmesi önerilir.

Hacmi anlamak için aşağıdaki adımları izlemek faydalı olabilir: 1. Arama Hacmi (Search Volume): Belirli bir anahtar kelimenin ne sıklıkla arandığını öğrenmek, o kelimenin çevrim içi dünyadaki ilgi seviyesini ve potansiyel trafik getirisini anlamak için arama hacmi verilerini incelemek gereklidir. 2. Borsa Hacmi: Menkul kıymetlerin belirli bir zaman diliminde yapılan tüm alım ve satım işlemlerinin toplam sayısını ifade eden borsa hacmini anlamak için, fiyat hareketleri ve hacim arasındaki ilişkiyi değerlendirmek önemlidir. 3. Hacim Formülü: Matematiksel olarak hacmi hesaplamak için, cismin en, boy ve yükseklik ölçülerini çarpmak gerekir.

İstatistiksel veri analizi önemlidir çünkü: 1. Stratejik Karar Alma: İşletmelere, pazarlama kampanyalarının etkisini değerlendirme, müşteri davranışlarını analiz etme ve bütçe planlaması gibi stratejik kararlar alırken yardımcı olur. 2. Bilimsel Araştırmalar: Hipotezlerin test edilmesi ve sonuçların genellenmesi için kritik öneme sahiptir. 3. Kamu Politikaları: Hükümetler, politika oluştururken istatistiksel analizlerden yararlanarak nüfus sayımı verilerini eğitim, sağlık ve altyapı planlamasında kullanır. 4. Veriye Dayalı Yaklaşım: Karar vermede daha bütünsel ve veriye dayalı bir yaklaşım sağlayarak büyümeyi, verimliliği ve yeniliği teşvik eder. 5. Hata ve Risk Yönetimi: Süreçlerdeki darboğazların ve israfın tespit edilmesini, ayrıca potansiyel risklerin önceden belirlenmesini mümkün kılar.

Sinir ağları önemlidir çünkü: 1. Karmaşık Problemlerin Çözümü: Sinir ağları, büyük veri setlerinden öğrenerek, karmaşık problemleri daha doğru ve etkili bir şekilde çözebilir. 2. Karar Alma Süreçleri: İnsan benzeri karar verme yetenekleri sayesinde, yapay zeka sistemlerinin gelişimini destekler ve bu sistemlerin neredeyse insan müdahalesi olmaksızın çalışmasını sağlar. 3. Uygulama Alanları: Tıp, finans, otomotiv, eğitim ve siber güvenlik gibi birçok alanda kullanılarak, bu sektörlerin verimliliğini ve etkinliğini artırır. 4. Sürekli Öğrenme: Sinir ağları, hatalardan ders çıkararak sürekli kendini günceller ve geliştirir, bu da onların daha akıllı ve esnek hale gelmesini sağlar.

Frekans hesabı yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Toplama: İlk olarak, frekansını hesaplamak istediğiniz veri kümesini toplamanız gerekir. 2. Veri Sınıflandırma: Toplanan veriler, belirli kategorilere veya aralıklara ayrılır. 3. Frekans Sayımı: Her bir kategori veya aralık için, o kategoriye düşen veri noktalarının sayısı sayılır ve frekanslar hesaplanır. 4. Frekans Tablosu Oluşturma: Hesaplanan frekanslar bir tabloya yerleştirilerek görselleştirilir. Frekans hesabı birçok alanda kullanılır, örneğin: - İstatistik: Verilerin dağılımını ve eğilimlerini anlamak için temel bir araçtır. - Pazarlama: Müşteri tercihlerini ve davranışlarını anlamak için kullanılır. - Eğitim: Öğrenci başarılarını değerlendirmek ve eğitim materyallerinin etkililiğini ölçmek için kullanılabilir.

Dashboard çeşitleri dört ana kategoriye ayrılır: 1. Operasyonel Dashboardlar: Günlük operasyonları izlemek ve yönetmek için kullanılır. 2. Analitik Dashboardlar: Geçmiş verileri analiz ederek trendleri, kalıpları ve ilişkileri ortaya çıkarır. 3. Stratejik Dashboardlar: Üst düzey yönetim için şirketin genel performansını ve uzun vadeli hedeflerini izlemek amacıyla kullanılır. 4. Taktik Dashboardlar: Stratejik planlama ile operasyonel faaliyetler arasındaki boşluğu doldurur.

Power BI'da birleştirme işlemi, "Append Queries" özelliği kullanılarak yapılır. İşte adımlar: 1. Verileri Dönüştürme: Mevcut fatura verilerinizle oluşturulmuş dashboard'unuz varsa, Power BI'a yeni verileri aktarın ve "Transform Data" (Verileri Dönüştür) seçeneğine tıklayın. 2. Sorguları Birleştirme: Açılan pencerede "Append Queries" seçeneğine ulaşın. 3. Tablo Seçimi: Dashboard'unuzun temelini oluşturan tabloyu seçin ve "Append Queries" seçeneğine tıklayın. 4. Eklenecek Tablolar: Birleştirmek istediğiniz diğer tabloları (örneğin, "isyeri2-faturalar" ve "depo-faturalar") seçin. Dikkat Edilmesi Gerekenler: - Her üç tablodaki sütun isimleri ve yapıları aynı olmalıdır. - Eğer sütun isimleri farklıysa, "Append" işleminden önce "Rename Columns" (Sütunları Yeniden Adlandır) adımını ekleyerek isimleri eşleştirebilirsiniz.

Veriye dayalı önerme ve yargıya varabilme, kimya alanında, bilimsel verilere dayanarak öneriler oluşturma ve bu önermeler üzerinden geçerli bir sonuca ulaşma sürecini ifade eder. Bu süreçte öğrenci,: 1. Öneri oluşturur: Atom orbitallerinin bağıl enerjileri veya elektronların atom orbitallerine yerleşimi gibi konularda önermeler geliştirir. 2. Önermeleri karşılaştırır: Veriye dayalı olan ve olmayan önermeleri ayırt eder. 3. Geçersiz çıkarımları ayıklar: Elde ettiği verileri inceleyerek yanlış tahminleri belirler. 4. Yargıya varır: Geçerli tahminleri temelinde bir yargıya ulaşır.

R'da meta-analiz için iki ana model kullanılır: 1. Sabit Etkiler Modeli (Fixed-Effects Model). 2. Rastgele Etkiler Modeli (Random-Effects Model). Bu modeller, meta ve metafor gibi R paketlerinde uygulanır.

Z-skoru bağlamında, değerin 3'ten büyük olması tehlikeli olarak kabul edilir.

Makine öğrenmesi öğrenme eğrisi, yeni bilgiler öğrenirken ilerleme oranının grafiksel bir gösterimidir. Bu eğri, genellikle üç aşamadan oluşur: 1. Yavaş ilerleme: Başlangıçta, öğrenilmesi gereken çok yeni bir bilgi olduğunda, ilerleme çok yavaş olur. 2. Hızlanan artış: Öğrenme süreci hızlanır ve daha doğru sonuçlar hesaplanır. 3. Plato: İlerlemenin zorlaştığı ve belirli bir beceri için bireysel maksimum yetkinliğe ulaşılan aşamadır.

Excel'de en çok önemli olan konular şunlardır: 1. Formüller ve Fonksiyonlar: Temel matematiksel işlemlerden karmaşık hesaplamalara kadar birçok işlemi otomatikleştirmek için kullanılır. 2. Veri Filtreleme ve Sıralama: Büyük veri setlerinde belirli kriterlere göre filtreleme yapmak ve verileri sıralamak. 3. Pivot Tablolar: Verileri özetlemek ve farklı açılardan analiz etmek için kullanılır. 4. Grafikler ve Görselleştirme: Verileri anlamak ve sunmak için grafikler ve diğer görsel araçları kullanma. 5. Makro ve Otomasyon: Tekrar eden görevleri otomatikleştirmek ve karmaşık hesaplamaları kolaylaştırmak için makro yazma. 6. Veri İthalatı ve Entegrasyonu: Çeşitli veri kaynaklarından veri alabilme ve bu verileri entegre edebilme. Bu konular, Excel'in iş dünyasında, eğitimde ve kişisel kullanımda verimliliğini artırmak için vazgeçilmez özellikleridir.

Analiz şirketi çalışanlarının maaşı, deneyim süresi, firmanın büyüklüğü, yapılan işin kapsamı ve kişinin uzmanlığı gibi birçok faktöre bağlı olarak değişiklik gösterir. 2025 yılı verilerine göre, Analiz ve Raporlama Uzmanları en düşük 38.700 TL, en yüksek 65.700 TL maaş almaktadır. Diğer analist türleri ve yaklaşık maaş aralıkları: Finansal Analist: 102.535 TL. İş Analisti: 117.012 TL. Veri Analisti: 129.350 TL. Pazar Analisti: Belirtilmemiştir. Risk Analisti: Belirtilmemiştir. Maaş bilgileri, farklı kaynaklara ve güncel durumlara göre değişiklik gösterebilir.

Regresyonda en iyi modeli seçmek için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: 1. Değişken Seçimi: Bağımsız değişkenlerin doğru seçilmesi ve bağımlı değişkenle doğrusal bir sebep-sonuç ilişkisi bulunması önemlidir. 2. Model Değerlendirme Teknikleri: Modelin verilere ne kadar iyi uyduğunu değerlendirmek için holdout yöntemi kullanılabilir. 3. Model Varsayımlarının Kontrolü: Normal dağılım, varyans homojenliği ve doğrusallık gibi varsayımların sağlanması gereklidir. 4. Bilgi Kriterleri: Akaike Bilgi Kriteri (AIC) ve Bayesçi Bilgi Kriteri (BIC) gibi bilgi kriterleri, modelin karmaşıklığı ve veri uyumu arasında bir denge kurarak en iyi modeli belirlemeye yardımcı olabilir.

8. sınıf veri analizi konu anlatımı şu şekilde yapılabilir: 1. Veri Toplama: Verilerin çeşitli kaynaklardan (anketler, gözlemler, kayıtlar) toplanması. 2. Veri Düzenleme: Toplanan verilerin tablolar ve grafikler kullanılarak düzenlenmesi. 3. Veri Görselleştirme: Düzenlenen verilerin görsel hale getirilmesi, bu sayede daha kolay anlaşılması ve yorumlanması. 4. Veri Yorumlama: Görselleştirilen verilerin yorumlanarak anlamlı hale getirilmesi ve karar verme sürecine yardımcı olunması. Kullanılan araçlar: - Tablolar: Verileri düzenli bir şekilde düzenlemek için kullanılır. - Grafikler: Verileri görselleştirmek için kullanılır (çubuk grafiği, daire grafiği, sütun grafiği). - İstatistiksel yöntemler: Verilerin ortalamasını, varyansını, standart sapmasını, korelasyonunu ve regresyonunu hesaplamak için kullanılır. - Bilgisayar programları: Verileri toplamak, düzenlemek, görselleştirmek ve yorumlamak için kullanılır. Örnekler: - Pazar araştırması, müşteri analizi, üretim analizi gibi alanlarda veri analizinin kullanımı.

Sınav sonuçları analiz raporu hazırlamak için aşağıdaki adımlar izlenmelidir: 1. Sınav sonuçlarının toplanması: Sınav kağıtlarının toplanması, öğrencilerin cevaplarının not edilmesi veya sınav sonuçlarının elektronik ortamda elde edilmesi. 2. Sonuçların sınıflandırılması: Puanlara, doğruluk oranlarına veya soru tiplerine göre gruplandırma yapılması. 3. Yorumlama: Genel başarının nasıl olduğu, öğrencilerin hangi konulara hakim olduğu ve hangi konularda eksiklikleri olduğu gibi soruların yanıtlanması. 4. Geri bildirim sağlanması: Öğrencilere ve öğretmenlere eksikliklerini fark etmeleri için geri bildirim verilmesi. Ek olarak, aşağıdaki araçlar da analiz sürecini kolaylaştırabilir: - Excel, SPSS, Minitab gibi yazılımlar: Sınav sonuçlarını analiz etmeyi daha hızlı ve pratik hale getirir. - Online sınav analiz platformları: Detaylı istatistikler ve raporlar sunar.

Karar ağacında en iyi düğümü bulmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Kök düğümle başlama: Karar ağacına, ana fikri veya kararı içeren bir kök düğümle başlanır. 2. Alternatif dallar ve karar düğümleri ekleme: Kök düğümden sonra, her karar için alternatif dallar ve bu kararları içeren karar düğümleri eklenir. 3. Şans düğümleri ekleme: Kararlardan sonra, birden fazla olası sonucu gösteren şans düğümleri eklenir. 4. Ağacı genişletme: Tüm olası sonuçlar eklenene kadar, ağaca yeni karar ve şans düğümleri eklenerek ağaç genişletilir. 5. Değer hesaplama: Her kararın beklenen değeri, maliyet ve olasılık kullanılarak hesaplanır. 6. Sonuçları değerlendirme: Beklenen değerler karşılaştırılarak, en yüksek değere sahip karar seçilir.