VeriAnalizi

Warpiris Bilişim Teknolojileri aşağıdaki alanlarda hizmet vermektedir: 1. Finansal Teknolojiler ve Altyapı Çözümleri: Kart yönetim sistemi, ödeme şemaları, ürün ve BIN yönetimi, bankacılık ve CRM entegrasyonları gibi alanlarda yenilikçi çözümler sunar. 2. Veri Analizi: Derinlemesine veri analizi yaparak iş süreçlerini optimize eder ve stratejik kararlar alınmasına destek olur. 3. Teknoloji Danışmanlığı: PCI DSS, BKM, Visa ve Mastercard sertifikasyon süreçlerinde uzman rehberlik sunar. 4. Operasyon Hizmetleri: Ters ibraz operasyonları, sunucu hizmetleri ve terminal yönetimi gibi operasyonel süreçleri güvenli ve verimli bir şekilde yönetir. 5. Mobil Cüzdan ve Bildirim Sistemleri: Mobil cüzdan entegrasyonu ve anlık bildirimler ile dijital ödeme çözümleri sunar.

Kullanıcı önerileri yapmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: 1. Kullanıcı Verilerinin Toplanması: Kullanıcıların geçmiş davranışları, tercihleri ve kalıpları hakkında veri toplanması gereklidir. 2. Veri Analizi: Toplanan veriler, kullanıcı verilerini analiz ederek kalıpları ve eğilimleri belirlemek için kullanılır. 3. Önerilerin Oluşturulması: Analiz sonuçları kullanılarak kullanıcıya ilgi çekici olabilecek öğelerin bir listesi oluşturulur. 4. Kullanıcı Geri Bildirimleri: Önerilere kullanıcıların verdiği geri bildirimler de dikkate alınarak öneri sistemleri sürekli olarak güncellenir ve iyileştirilir.

İlişkisel tarama modeli, genellikle iki veya daha fazla değişken arasındaki etkileşimleri belirlemek amacıyla kullanılır. Bu model şu durumlarda tercih edilir: Korelasyon analizleri: Değişkenlerin birlikte değişip değişmediğini ve bu değişimin derecesini incelemek için. Grup ortalamalarının karşılaştırılması: T-testi ve varyans analizi gibi istatistiksel teknikler yardımıyla farklı gruplar arasındaki ortalamaların karşılaştırılması için. Bu model, özellikle bilimsel araştırmalarda ve veri madenciliği uygulamalarında yaygın olarak kullanılır.

Frekansı en yüksek olan sayıyı bulmak için, belirli bir veri setinde her bir sayının kaç kez tekrar ettiğini hesaplamak gerekir. Bu hesaplama şu adımlarla yapılır: 1. Veri setindeki her bir farklı öğenin sayısını belirleyin. 2. Her öğenin frekansını hesaplayın. 3. Frekans dağılımını belirleyin. Bu yöntemle, hangi sayının en sık tekrar ettiğini ve dolayısıyla en yüksek frekansa sahip olduğunu bulabilirsiniz.

Ki-kare uyum iyiliği testi, farklı değerler alabilen tek bir değişkenin, değerlerinin yaklaşık olarak beklediğimiz gibi dağıılıp dağılmadığını değerlendirmek için kullanılan bir istatistiksel testtir. Bu test, gözlenen verilerin beklenen frekanslardan farklı olup olmadığını belirlemek amacıyla yapılır.

Eğitimde veri analizi yöntemleri şunlardır: 1. Test ve sınav sonuçları değerlendirmesi: Öğrencilerin bilgi seviyesini analiz etmek için kullanılır. 2. Katılım takibi: Ders içi etkinliklere katılım düzeyi, öğrencinin motivasyonu ve öğrenme sürecine olan ilgisini gösterir. 3. Ödev ve proje incelemesi: Öğrencilerin yaratıcılıkları, problem çözme yetenekleri ve derinlemesine araştırma becerilerini değerlendirir. 4. Anket ve geribildirim analizleri: Öğrencilerin kendi öğrenme süreçlerine ilişkin görüşlerini objektif sonuçlarla ilişkilendirmeyi sağlar. Veri analitiği araçları: - Öğrenme Yönetim Sistemleri (LMS): Öğrenci etkinliklerini takip ederek analiz yapar. - Veri görselleştirme yazılımları: Tableau ve Power BI gibi araçlar, karmaşık verileri görselleştirir. - İstatistik ve tahmin analiz araçları: SPSS ve R, geçmiş performans üzerine tahmin analizi yapar. - Öğrenci analiz platformları: ExamSoft, öğrenci performansı ve öğrenme eksikliklerini değerlendirmek için detaylı raporlar üretir. Ayrıca, yapay zeka ve makine öğrenimi gibi teknolojiler de öğrenci verilerini analiz ederek kişiselleştirilmiş eğitim önerileri sunar.

Recurrent Neural Networks (RNN) çeşitli alanlarda kullanılır: 1. Konuşma Tanıma: RNN'ler, sanal asistanlar gibi sistemlerde konuşulan dili anlamak ve yanıt vermek için kullanılır. 2. Makine Çevirisi: Google Translate gibi uygulamalarda cümle yapısını ve bağlamı analiz ederek dil çevirisi yapar. 3. Metin Üretimi: Chatbot'lar ve yaratıcı yazı araçları gibi uygulamalarda metin oluşturmak için kullanılır. 4. Zaman Serisi Tahmini: Finansal veriler ve hava durumu tahminleri gibi zaman serisi verilerini analiz ederek gelecek olayları öngörür. 5. Müzik Üretimi: Mevcut müzik parçalarından öğrenerek yeni melodiler ve eşlik oluşturur. 6. Video Altyazıları: Video içeriğini analiz ederek otomatik altyazı üretir. 7. Anomali Tespiti: Ağ trafiği gibi veri akışlarındaki normal kalıpları öğrenerek anormallikleri tespit eder. 8. Sentiment Analizi: Sosyal medya gönderileri, yorumlar ve anketler gibi metinlerde duygu analizi yapar. RNN'ler ayrıca biyoinformatik ve genomik gibi alanlarda da sıralı verileri analiz etmek için kullanılır.

Mod, bir sayı değil, bir veri kümesinde en fazla tekrarlanan değeri ifade eden bir terimdir.

Panel verileri çeşitli yöntemlerle elde edilebilir: 1. Tekrarlanan anketler: Araştırmacılar, aynı bireyleri birden fazla kez anket yaparak görüş ve deneyimlerini sorgular. 2. İdari kayıtlar: Hükümet ve diğer kuruluşlar, normal operasyonları kapsamında insanların özelliklerini ve sonuçlarını zaman içinde takip eden kayıtlar tutar. 3. Özel araştırmalar: Belirli amaçlar için tasarlanmış özel araştırmalar ve paneller oluşturulur. Ayrıca, mevcut veri setleri de panel verilerine dönüştürülebilir: farklı ülkeler veya firmaların zaman sürecindeki verilerini içeren veriler, panel veri kümesi olarak kullanılabilir.

Snowflage ifadesi, iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. Kaya Tuzu: Kaya tuzu, çeşitli sağlık faydaları sunar. Bunlar arasında: - Solunum yolu hastalıklarının belirtilerini hafifletme: Havadaki zararlı iyonları uzaklaştırarak nefes almayı kolaylaştırır. - Stres yönetimi: Zihni ve bedeni rahatlatan özel bir aroma yayar. - Kanserden korunma: Vücutta düzgün kan dolaşımını sağlayarak kansere karşı koruyucu etki gösterir. 2. Snowflake Teknolojisi: Bulut tabanlı veri ambarı ve analiz platformu olan Snowflake, veri depolama, işleme ve analiz etme yetenekleri sunar. Bu teknoloji, işletmelere: - Ölçeklenebilirlik: Büyüme süreçlerinde veri yönetimini kolaylaştırır. - Veri entegrasyonu: Farklı veri kaynaklarını bir araya getirerek daha derin analizler yapmayı mümkün kılar. - Kullanıcı dostu arayüz: Teknik bilgisi az olan kullanıcıların bile platformu etkin şekilde kullanmasını sağlar.

SDF Ads, Structured Data Files (Yapılandırılmış Veri Dosyaları) anlamına gelir ve Google reklamlarını optimize etmek için kullanılan bir formattır. SDF Ads'in kullanım alanları: - Kampanya Yönetimi: Yeni kampanyalar, insertion orders (yerleştirme siparişleri) ve line items (hat öğeleri) oluşturmak veya düzenlemek için kullanılır. - Veri Analizi: Reklam verilerini düzenli bir şekilde organize ederek analiz etmeyi sağlar. SDF Ads dosyaları genellikle CSV veya TSV formatında oluşturulur.

Sıralama çeşitli durumlarda yapılabilir: 1. Veri Analizi: Excel gibi programlarda, verilerdeki bilgileri daha iyi anlamak ve düzenlemek için metinler, sayılar, tarihler ve saatlere göre sıralama yapılabilir. 2. Performans Değerlendirmesi: İş yerlerinde, çalışanların performanslarını değerlendirmek ve en iyiden en kötüye doğru sıralamak için sıralama yöntemleri kullanılır. 3. Algoritmalar: Programlama ve bilgisayar bilimleri alanında, veri kümelerindeki öğeleri belirli bir sıraya göre düzenlemek için sıralama algoritmaları kullanılır.

Analitik zekası yüksek olanlar, çeşitli mesleklerde başarılı olabilir. Analitik zeka gerektiren bazı meslekler: Veri bilimcisi. Yapay zeka mühendisi. Makine öğrenimi mühendisi. Veri analisti. Veri mimarı. Analitik danışman. İş zeka analisti. Finans ve muhasebe analisti. Stratejik planlama uzmanı. Araştırmacı. Ayrıca, mühendislik, bilim, finans, bilişim teknolojileri ve araştırma gibi alanlarda da analitik zeka önemli bir avantaj sağlar. Analitik zekası yüksek bireyler, yönetici olarak da görev yapabilir; çünkü bu kişiler, birçok detayı yönetme becerisine sahiptir.

Veriye dayalı karar, işletme yönetiminde nicel ve nitel verilerin analiz edilerek stratejik iş kararlarına rehberlik edilmesi sürecidir. Bu süreçte: 1. Amaç belirlenir: Çözülmesi gereken sorun veya hedef netleştirilir. 2. Veri toplanır: İç ve dış kaynaklardan veriler toplanır ve analiz için hazırlanır. 3. Kalıplar ve eğilimler analiz edilir: Verilerdeki ilişkiler, korelasyonlar ve anormallikler incelenir. 4. Bulgular yorumlanır: Elde edilen sonuçlar, amaç ve hedeflerle uyumu açısından değerlendirilir. 5. Kararlar alınır: Maliyet-fayda analizi, SWOT analizi gibi yöntemlerle en iyi karar belirlenir. Veriye dayalı kararlar, daha doğru tahminler yapmayı, hataları azaltmayı ve rekabet avantajı sağlamayı mümkün kılar.

Bazı analiz araçları: SPSS (Statistical Package for the Social Sciences). SAS (Statistical Analysis System). R (GNU S). Python. Julius AI. DataLab. Microsoft Power BI. Tableau. Fintables. Excel.

DAX'ta önceki yılı almak için `PREVIOUSYEAR` işlevi kullanılır. Sözdizimi: `PREVIOUSYEAR(<dates>, [<year_end_date>])`. Parametreler: - dates: Tarihleri içeren bir sütun. - year_end_date (isteğe bağlı): Yıl sonu tarihini tanımlayan bir tarih içeren değişmez dize. Örnek kullanım: `Previous Year Sales := CALCULATE(SUM(Sales[Sales Amount]), PREVIOUSYEAR(Sales[Date]))`.

Aralıklı ölçek, istatistik ve araştırma alanlarında varlıklar arasındaki farkı ölçmek için kullanılan bir veri ölçüm ölçeğidir. Aralıklı ölçeğin temel özellikleri: Her yerde eşit adımlar (eşit aralıklar). Sıfır sadece bir yer tutucudur (keyfi sıfır noktası). Yalnızca ekleme ve çıkarma. Oranlar hakkında konuşulamaz. Aralıklı ölçek örnekleri: Sıcaklık (Santigrat veya Fahrenhayt). IQ puanları. Takvim yılları. Günün saati.

Yapay zeka modelinin test edilmesi için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Hazırlığı: Modelin eğitilmesi ve test edilmesi için üç alt kümeye ayrılmış bir veri seti oluşturulur: eğitim, doğrulama ve test kümeleri. 2. Özellik Ölçekleme ve Normalleştirme: Girdi özelliklerinin homojenliğini korumak ve bir özelliğin diğerlerini ezmesini önlemek için normalleştirme veya ölçeklendirme yapılır. 3. Doğru Algoritmanın Seçimi: Problemin özelliklerine bağlı olarak sınıflandırma, regresyon veya kümeleme gibi farklı algoritmalar seçilir. 4. Hiperparametre Ayarlama: Modelin performansını artırmak için hiperparametreler ayarlanır. 5. Modelin Eğitilmesi: Seçilen algoritma ile model, eğitim verileri üzerinde eğitilir. 6. Modelin Test Edilmesi: Modelin performansı, test verileri kullanılarak değerlendirilir. 7. Modelin Optimizasyonu: Gerekirse modelin optimizasyonu için farklı bir algoritma denenir veya hiperparametre ayarlamaları yapılır. 8. Sonuçları Yorumlama ve Uygulama: Elde edilen sonuçlar yorumlanır ve iş kararlarına entegre edilir.

Excel'de pivot tablo testi yapmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Verileri Hazırlama: Pivot tablo oluşturmak için verilerin düzgün bir şekilde tablo halinde düzenlenmiş olması ve her sütunun başlığının olması gerekmektedir. 2. Pivot Tablo Ekleme: Excel'in üst menüsünde yer alan "Ekle" sekmesine tıklayın ve "Pivot Tablo" seçeneğini seçin. 3. Veri Aralığını Seçme: Veri aralığını seçtikten sonra, Excel otomatik olarak veri aralığınızı belirleyecektir. 4. Pivot Tablo Alanlarını Yapılandırma: Sağ tarafta açılan "Pivot Tablo Alanları" panelinde, veri başlıklarınızı "Satırlar", "Sütunlar", "Değerler" veya "Filtreler" alanlarına sürükleyin. 5. Pivot Tablo Verilerini Filtreleme: Bölge veya diğer kategorilerle ilgili filtreler ekleyerek, verileri belirli bir kriter altında inceleyebilirsiniz. 6. Hesaplama Değiştirme: Pivot tablo üzerindeki herhangi bir sayısal değere sağ tıklayıp, "Değer Alanı Ayarları" seçeneğini seçerek, hesaplama türünü değiştirebilirsiniz (örneğin, toplam yerine ortalama, maksimum). 7. Grafik Oluşturma: Pivot tabloyu seçip, "Ekle" sekmesinde "Pivot Grafik" seçeneğine tıklayarak, ihtiyaca uygun grafik türünü seçip tamam butonuna basın.

Nicel değişim, bir değişkenin miktarındaki, sayısındaki veya yoğunluğundaki değişimi ifade eder. Bunu bulmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Toplama: İlgili sayısal verilerin toplanması ve organize edilmesi. 2. Veri Analizi: Toplanan verilerin istatistiksel yöntemler kullanılarak analiz edilmesi. 3. Sonuçların Yorumlanması: Analiz sonuçlarının değerlendirilmesi ve değişimlerin nedenlerinin anlaşılması. 4. Karar Alma: Elde edilen bulgulara dayanarak en iyi kararın verilmesi. Nicel değişim, ekonomi, psikoloji, sağlık bilimleri, sosyal bilimler ve mühendislik gibi birçok alanda uygulanır.