VeriAnalizi

Davranış analizi çeşitli veri türlerini kullanır: 1. Kullanıcı Davranışları: Kullanıcıların web sitelerinde, mobil uygulamalarda veya diğer dijital platformlarda gerçekleştirdiği eylemler, tıklamalar, sayfa gezintileri ve alışveriş sepetine ürün ekleme gibi. 2. Etkileşim Verileri: Kullanıcıların belirli bir sayfa veya özellik ile nasıl etkileşimde bulunduğu, hangi içeriklere ilgi gösterdiği veya ne zaman platformdan ayrıldığı. 3. Sosyal Medya Etkileşimleri: Kullanıcıların sosyal medya gönderilerine verdikleri tepkiler, paylaşımlar ve yorumlar. 4. E-posta Pazarlaması Verileri: E-posta açılma oranları, tıklama oranları ve dönüşüm oranları gibi metrikler. 5. Mobil Uygulama Verileri: Uygulama içi alışveriş verileri, push bildirimleri ve kullanıcı tercihleri. 6. Çevrimdışı Veri Toplama: Mağazalarda veya etkinliklerde müşteri davranışları ve satış verileri.

Chartio kullanmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Hesap Oluşturma: Chartio web sitesine gidip "Sign Up" butonuna tıklayarak bir hesap oluşturun. 2. Veri Kaynaklarını Bağlama: Chartio panosundaki "Data Sources" bölümüne gidip "Add New Data Source" seçeneğini seçerek veri kaynaklarınızı bağlayın. 3. Görselleştirme Oluşturma: Veri kaynaklarınızı bağladıktan sonra, "New Chart" butonuna tıklayıp istediğiniz grafik türünü (bar, line, pie vb.) seçerek görselleştirmenizi oluşturun. 4. Özelleştirme ve Paylaşma: Grafiklerinizi renklendirebilir, etiketleyebilir ve eksen ayarlarını yapabilirsiniz. Chartio'nun ücretsiz sürümü bazı sınırlamalara sahiptir, örneğin sadece bir veri kaynağı bağlama ve sınırlı veri yenileme sıklığı.

Tamamlama tekniği, farklı alanlarda kullanılan bir terimdir ve iki ana bağlamda ele alınabilir: 1. Veri Analitiği: Veri tamamlama teknikleri, eksik verilerin analiz süreçlerinde doğru sonuçlar vermesi için kullanılır. Bu teknikler arasında: - Ortalama, Medyan ve Mod Tamamlama: Basit ve yaygın kullanılan yöntemlerdir, ancak yanlılık oluşturabilir. - Regresyon Tamamlama: Mevcut verilere dayalı olarak regresyon modelleri kullanarak eksik değerleri tahmin eder. - Makine Öğrenimi Tabanlı Tamamlama: Karar ağaçları, rastgele ormanlar ve sinir ağları gibi algoritmaları kullanarak daha kesin tahminler yapar. 2. Eğitim ve Yaratıcılık: Hikaye veya cümle tamamlama teknikleri, çocukların dil becerilerini ve yaratıcı düşünme yeteneklerini geliştirmek için kullanılır.

Eğersay ve Çokeğersay formüllerinin farkı, ölçüt sayısı ve uygulama alanıdır. - Eğersay (COUNTIF) formülü, bir aralıkta yer alan ve tek bir ölçütü karşılayan hücrelerin sayısını sayar. - Çokeğersay (COUNTIFS) formülü ise, birden fazla aralıkta yer alan ve belirtilen birden fazla ölçütü karşılayan hücrelerin sayısını sayar.

Normal dağılıma uyum olmaması, bir veri setinin normal dağılım modeline uygun olmadığı anlamına gelir. Normal dağılıma uyumun olmaması şu şekillerde tespit edilebilir: - Görsel inceleme: Histogram veya QQ plot gibi grafikler kullanılarak veri setinin dağılımı analiz edilir. - İstatistiksel testler: Shapiro-Wilk testi veya Kolmogorov-Smirnov testi gibi yöntemler uygulanır. Veri setinin normal dağılıma uygun hale getirilmesi için matematiksel dönüşümler yapılabilir.

P değeri 0,05 veya daha küçükse, istatistiksel olarak anlamlı kabul edilir.

"AB Ülkelerinin Çevre ve Atık Yönetimi Performanslarının Değerlendirilmesi: Veri Zarflama Analizi ve Yapay Sinir Ağlarının Birlikte Uygulanması" başlıklı makale, 2023 yılında Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi'nde yayımlanmıştır. Makalenin yazarları: Nazlı Seyhan. Makalenin konusu: 2015 Döngüsel Ekonomi Eylem Planı sonrasında, 2017, 2018 ve 2019 yıllarında AB ülkelerinin atık yönetimi performansları, Veri Zarflama Analizi (VZA) ve Yapay Sinir Ağları yöntemleriyle incelenmiştir. Kullanılan değişkenler: kişi başı belediye atık üretimi; geri kazanım için atık ithalatı; çevre korumaya yönelik ulusal harcamalar; kişi başına reel GSYİH; insani gelişmişlik indeksi; kişi başına düşen plastik ambalaj atığı üretimi; belediye atıklarının geri dönüşüm oranı (çıktı değişkeni). Bulgular: Slovenya, Letonya, Almanya, İrlanda, Lüksemburg ve Belçika, tüm yıllarda etkin olan ve diğer ülkelerin referans kümelerinde sıkça yer alan ülkeler olmuştur. İleri Beslemeli Yapay Sinir Ağları ile eğitilen veri setinden elde edilen 2019 tahmin değerleri, gerçek etkinlik değerlerine oldukça yakın değerler almıştır.

Excel'de kalite kontrol yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Veri Toplama ve Hazırlık: Kalite kontrol için gerekli verileri Excel'e aktarın. 2. Veri Temizleme: Verilerin doğru ve temiz olduğundan emin olun. 3. Temel Veri Analizi Araçları: Filtreler, koşullu biçimlendirme ve pivot tablo gibi araçları kullanarak verileri analiz edin. 4. Kalite Kontrol Kontrol Listesi: Kalite kontrol süreçlerini sistematik hale getirmek için bir kontrol listesi oluşturun. 5. Bulguların Kaydedilmesi: Kalite kontrol değerlendirmelerinin ve testlerinin kaydını tutun. 6. İnceleme ve İyileştirmeler: Verileri düzenli olarak analiz ederek kalıpları, sorunları veya iyileştirme alanlarını tespit edin.

Oran analiz botu, finansal verilerin toplanması, analiz edilmesi ve yorumlanması için kullanılan bir yazılım veya otomasyon aracıdır. Bu tür botlar, genellikle aşağıdaki alanlarda yardımcı olur: - Veri görselleştirme: Finansal verilerin grafikler ve tablolar şeklinde net bir formatta görüntülenmesi. - Bütçeleme ve tahminleme: Gelecekteki performansı tahmin etmek için senaryo analizleri yapma. - Risk yönetimi: Finansal risklerin değerlendirilmesi ve yönetilmesi. - Karşılaştırma: Şirketin mali durumunun sektör ortalamaları ve diğer şirketlerle karşılaştırılması. Oran analiz botlarına örnek olarak Zoho Analytics ve Cube gibi programlar gösterilebilir.

Z değeri (z-skoru) hesaplamak için aşağıdaki formül kullanılır: z = (X - μ) / σ. Burada: - X: Hesaplanacak veri noktası; - μ: Veri setinin ortalaması; - σ: Veri setinin standart sapması. Örnek hesaplama: Bir sınavdan alınan puanlar 60, 70, 80, 90 ve 100 olsun z-skoru şu şekilde hesaplanır: z = (90 - 80) / 14.14 ≈ 0.71. Bu, 90 puanının ortalamanın yaklaşık 0.71 standart sapma üzerinde olduğunu gösterir.

P95 ve P kısaltmaları farklı bağlamlarda farklı anlamlara gelir: 1. P95: Bu, 95. yüzdelik dilimini ifade eder ve bir veri kümesindeki ölçümlerin %95'inin bu değerin altında, %5'inin ise üzerinde olduğunu gösterir. 2. P: Bu harf, respiratör filtrelerinin derecelendirmelerinde kullanılır ve "yağ geçirmez" anlamına gelir, bu filtreler en yüksek düzeyde koruma sağlar.

Bulgular ve sonuçlar arasındaki fark, araştırma sürecinde farklı aşamaları ifade etmeleridir: - Bulgular, araştırmanın veri toplama ve analiz etme aşamasında elde edilen somut veriler veya keşiflerdir. - Sonuçlar ise bu bulguların yorumlanması ve değerlendirilmesi neticesinde ortaya çıkan genel çıkarımlardır.

Pivot tablo oluşturmak için gerekli veriler şunlardır: 1. Satırlar (Rows): Kategorik veya metin verileri, genellikle ürün adları, çalışan isimleri, bölge veya şehir isimleri gibi. 2. Sütunlar (Columns): Başka bir kategorik veri, örneğin ay adları, yıl, çeyrek. 3. Değerler (Values): Sayısal veriler, bu alanda matematiksel işlemler (toplama, ortalama, sayma vb.) yapılır. 4. Filtreler (Filters): Verileri belirli kriterlere göre filtrelemek için kullanılır. Verilerin düzgün bir şekilde tablo halinde düzenlenmiş olması ve her sütunun bir başlığa sahip olması gereklidir.

R programlama dili, çeşitli alanlarda önemli avantajlar sunması nedeniyle önemlidir: 1. Açık Kaynak Kodlu Olması: R, ücretsiz ve açık kaynak kodlu bir programlama dilidir, bu da kullanıcıların herhangi bir maliyet olmadan kullanmalarını sağlar. 2. Geniş Kütüphane: CRAN ağı üzerinden erişilebilen kapsamlı bir kütüphaneye sahiptir, bu da istatistiksel işlemler, veri görselleştirme ve makine öğrenimi gibi alanlarda daha fazla özellik sunar. 3. Kullanım Alanları: Finans, sağlık, pazarlama, e-ticaret gibi birçok sektörde veri analizi ve modelleme için yaygın olarak kullanılır. 4. Uyumluluk: Python gibi diğer programlama dilleriyle uyumlu olması, R ile yapılan işlemlerin diğer yazılımlarla kolayca entegre edilmesini sağlar. 5. Eğitim ve Akademik Kullanım: Üniversitelerde istatistik ve veri bilimi eğitimi için sıkça tercih edilir.

Daire grafiklerinde kullanılan veriler, bir bütünün parçalarını veya oranlarını gösteren bilgilerdir. Örneğin: Seçimlerde alınan oy oranları. Bir bölgede üretilen tarım ürünlerinin oranları. Televizyon reyting oranları. Öğrencilerin en sevdiği meyveler (her dilim, bir meyveyi tercih eden öğrenci sayısını gösterir).

KNIME için kullanılabilecek bazı veri setleri şunlardır: 1. "Unemployment and Mental Illness Survey" veri seti. 2. "Mall Customer Segmentation" veri seti. 3. "Kaggle" üzerinden erişilebilen çeşitli veri setleri.

İzmir Planlama Ajansı (İZPA), İzmir'in geleceğini şekillendirmek için bilimsel, veri odaklı ve katılımcı yaklaşımlarla çözümler üretir. Ajans, aşağıdaki görevleri yerine getirir: Sürdürülebilir kalkınma: Kentin sosyal, ekonomik ve çevresel dinamiklerini gözeterek sürdürülebilir büyümeyi teşvik eder. Çoklu krizlerle başa çıkma: İklim krizi, su, gıda ve enerji gibi kaynakların tükenmesi gibi çoklu krizlere karşı yenilikçi ve etkili yaklaşımlar geliştirir. Kentsel planlama: Kentin gelişimi, yeni yerleşim yerleri ve kentsel dönüşümle ilgili planlar yapar. Vatandaş katılımı: Planların oluşturulmasında vatandaşların ve kent paydaşlarının aktif katılımını sağlar. Veri analizi: Yapay zeka destekli veri analizi ile kentle ilgili verileri toplar ve değerlendirir.

Python ile çeşitli finansal analizler yapılabilir, bunlar arasında: 1. Veri Manipülasyonu ve Analizi: Pandas kütüphanesi ile finansal verileri okumak, işlemek ve analiz etmek mümkündür. 2. Sayısal İşlemler: NumPy kütüphanesi, matematiksel hesaplamalar ve çok boyutlu diziler üzerinde işlemler yaparak risk yönetimi ve portföy optimizasyonu gibi alanlarda kullanılır. 3. İstatistiksel Analiz: SciPy kütüphanesi, istatistiksel testler, regresyon analizi ve zaman serisi analizi gibi işlemler için gerekli fonksiyonları sağlar. 4. Görselleştirme: Matplotlib ve Seaborn kütüphaneleri ile finansal verileri grafikler ve çizelgeler halinde görselleştirmek, analiz sonuçlarını daha anlaşılır hale getirmek mümkündür. 5. Makine Öğrenmesi: Scikit-learn kütüphanesi ile tahmin modelleri oluşturmak ve verilerden gizli kalmış örüntüleri keşfetmek için makine öğrenmesi teknikleri uygulanabilir. Ayrıca, Python web scraping, API entegrasyonları ve veri tabanları ile finansal veri toplama işlemlerinde de kullanılabilir.

Mod için frekans bulmak şu adımlarla yapılır: 1. Veri setindeki her bir farklı öğenin sayısını belirleyin. 2. Her öğenin frekansını hesaplayın. 3. Frekans dağılımını belirleyin. Örneğin, bir sınıftaki öğrencilerin notlarını analiz ederken, her notun frekansını hesaplayabilir ve notların sınıf genelindeki dağılımını belirleyebilirsiniz.

Yapay zeka (YZ) sistemleri temel olarak şu adımlarla çalışır: 1. Veri Toplama: YZ için hammadde veridir. 2. Veri İşleme: Ham veriler temizlenir, düzenlenir ve analiz için uygun formata dönüştürülür. 3. Model Eğitimi: İşlenmiş veriler, çeşitli algoritmalar kullanılarak makine öğrenimi modellerini eğitmek için kullanılır. 4. Çıkarım ve Karar Verme: Eğitilmiş modeller, yeni verileri analiz ederek tahminler yapar, sınıflandırmalar gerçekleştirir veya kararlar verir. 5. Sürekli Öğrenme: YZ sistemleri, sürekli olarak yeni verilerle beslenir ve performansı artırmak için modeller düzenli olarak güncellenir.