VeriAnalizi

Kriging ve IDW (Inverse Distance Weighting), uzamsal verileri tahmin etmek için kullanılan iki yaygın yöntemdir. Temel farklar: 1. Çalışma Prensibi: - Kriging, birbirine yakın konumdaki verilerin daha benzer olma eğiliminde olduğu mekansal bağımlılığı dikkate alır ve bu bağımlılığı semivaryogram adı verilen bir fonksiyon ile modelleyerek daha doğru tahminler yapar. - IDW, bilinen noktalara olan mesafeye göre tahmin değeri hesaplar ve mesafeye göre ağırlıklar atar, mekansal otokorelasyonu hesaba katmaz. 2. Varsayımlar: - Kriging, veri trendlerinin veya yön sürüklenmesinin olmadığı varsayımını yapar. - IDW, veri trendleri olabileceğini varsayar, ancak bu trendleri açıkça modellemez. 3. Hesaplama ve Veri İhtiyacı: - Kriging, daha fazla veri gerektirir ve hesaplama açısından daha yoğundur. - IDW, daha basit ve hızlıdır, daha az veri ile kullanılabilir.

Yapay zeka sunumunda olması gerekenler şunlardır: 1. Veri Analizi: Yapay zeka, sunum sırasında verileri analiz ederek sunum içeriğini optimize eder. 2. Otomatik İçerik Üretimi: Yapay zeka, metin ve görsellerin otomatik olarak oluşturulmasına yardımcı olur. 3. Kişiselleştirilmiş Sunumlar: Sunumların hedef kitleye göre özelleştirilmesi, marka kimliğine uygun tasarımlar oluşturulması. 4. Gerçek Zamanlı Geri Bildirim: Sunum sırasında izleyicilerden gelen geri bildirimlerin anında değerlendirilmesi ve sunum stratejisinin iyileştirilmesi. 5. İnteraktif Öğeler: Slaytlara GIF, video ve diğer multimedya öğelerinin eklenmesi, sunumların daha çekici hale getirilmesi. Bu özellikler, yapay zeka destekli sunumların verimliliğini artırır ve izleyicilere etkili bilgi iletimi sağlar.

Neden-sonuç grafiği yapmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Verilerin Toplanması: Analiz edilecek örnekten istatistiksel veriler toplanır. 2. Eksenlerin Çizilmesi: Dağılım grafiğinin iki ekseni çizilir. 3. Değişkenlerin Belirlenmesi: Grafiğe çizilecek iki istatistiksel değişken belirlenir. 4. Ölçek Kalibrasyonu: Her eksenin ölçeği, değişkenlerin minimum ve maksimum değerlerine göre kalibre edilir. 5. Noktaların Temsil Edilmesi: Dağılım grafiğindeki her veri çifti bir noktayla temsil edilir. 6. Grafiğin Analizi ve Yorumu: Elde edilen dağılım diyagramı analiz edilir ve yorumlanır. Ayrıca, karar tablosu kullanarak da neden-sonuç ilişkilerini görselleştirmek mümkündür.

Dizi formülü ile aşağıdaki işlemler yapılabilir: 1. Birden fazla hücreye veya hücre aralığına işlem uygulama. 2. Karmaşık hesaplamaları tek bir formülde gerçekleştirme. 3. Veri filtreleme. 4. Büyük veri kümeleri ile çalışma. Dizi formüllerini girmek için, formülü yazdıktan sonra Ctrl + Shift + Enter tuşlarına basmak gerekir.

Tableau öğrenmek zor değildir, ancak bazı zorluklar içerebilir. Başlıca zorluklar: - Veri hazırlama: Ham verilerin toplanması, birleştirilmesi, yapılandırılması, temizlenmesi ve dönüştürülmesi gibi süreçler zorlayıcı olabilir. - İlişkisel veritabanları ve joins: Relasyonel veritabanları ve joins kavramlarını öğrenmek, Tableau kullanıcıları için başlangıçta zor gelebilir. Öğrenme sürecini kolaylaştırmak için öneriler: - Yapılandırılmış öğrenme yolları: Online kurslar ve eğitim videoları gibi kaynakları kullanmak faydalıdır. - Pratik yapmak: Örnek veriler üzerinde çalışarak ve gerçek dünya projelerine katılarak deneyim kazanmak önemlidir. - Topluluk desteği: Tableau forumları ve topluluklarından yardım almak, takıldığınız yerlerde size yol gösterebilir.

Yapay zekada sezgi, yapay sezgi olarak adlandırılan dördüncü nesil yapay zeka teknolojisi ile çalışır. Çalışma prensibi şu şekildedir: 1. Nitel Model: Yapay sezgi, veriyi işlemek için nicel bir model yerine nitel bir model uygular. 2. Bağlamsal Dil: Veri kümesini analiz eder ve gözlemlediklerinin genel konfigürasyonunu temsil eden bir bağlamsal dil geliştirir. 3. Matematiksel Modeller: Bu dil, matrisler, öklid ve çok boyutlu uzay, doğrusal denklemler ve özdeğerler gibi çeşitli matematiksel modeller kullanır. 4. Örüntü Tanıma: Büyük resmi görerek, özvektörlerin karşılıklı ilişkilerine dayalı olarak boşlukları doldurmak için geriye doğru çalışır. Bu sayede, yapay zeka, bilinmeyen verilerle karşılaştığında bile sezgisel bir hisle kararlar alabilir.

BERTopic ile konu belirleme şu adımlarla yapılır: 1. Kurulum: BERTopic kütüphanesini ve gerekli bağımlılıkları pip komutuyla kurun: ``` pip install bertopic ``` 2. Veri Yükleme: Analiz edilecek belgeleri yükleyin. Örneğin, 20newsgroups dataset'ini kullanmak için: ``` from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups docs = fetch_20newsgroups(subset='all', remove=('headers', 'footers', 'quotes'))['data'] ``` 3. Model Başlatma: BERTopic modelini başlatın: ``` topic_model = BERTopic() ``` 4. Konuları Çıkarma: `fit_transform` yöntemini kullanarak konuları ve olasılık değerlerini elde edin: ``` topics, probs = topic_model.fit_transform(docs) ``` 5. Konuları İnceleme: `get_topic_info` yöntemi ile konuların detaylarını görün: ``` topic_model.get_topic_info() ``` Bu adımlar, BERTopic'in konu modelleme sürecinin temel adımlarını kapsar ve daha gelişmiş özellikler için kütüphanenin dokümantasyonu incelenebilir.

Tanı Şirketi, müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) ve veri analizi alanlarında hizmet veren bir şirkettir. Faaliyet alanları şunlardır: - Derin CRM bilgi birikimi: 20'den fazla sektöre dokunarak müşteri sadakati ve deneyimini veri ile uyumlu yönetme. - Ürün ve proje geliştirme: Yapay zekâ ve makine öğrenmesi tabanlı kişiselleştirilmiş çalışmalar ile verimliliği artırma. - Mobil sadakat programları: Chippin gibi mobil ödeme tabanlı sadakat programları sunma. - Stratejik danışmanlık: Müşterilere rekabet avantajı sağlamak için hedef kitle analizi, dijital pazarlama stratejileri gibi konularda rehberlik etme. Şirket, veri işleme, barındırma ve ilgili faaliyetler alanında da faaliyet göstermektedir.

Tekrarlanan veriler, veri analizi sürecinde veri temizleme aşamasında analiz edilir. Bu aşamada yapılan işlemler şunlardır: 1. Tekrarlanan Kayıtların Ayıklanması: Verilerdeki aynı veya benzer kayıtların tespit edilip çıkarılması. 2. Hatalı Kısımların Düzeltilmesi: Veri girişlerindeki hataların düzeltilmesi. 3. Konuyla Alakasız Bilgilerin Ayrılması: Analizle ilgili olmayan verilerin filtrelenmesi. Bu işlemler, verilerin standart bir formata dönüştürülmesini ve sadece analiz için gerekli olan bilgilerin kalmasını sağlar.

Haber istatistiklerinin yapılması için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Toplama: Anketler, gözlemler, deneyler veya diğer kaynaklardan verilerin toplanması gereklidir. 2. Verilerin Temizlenmesi ve Düzenlenmesi: Toplanan verilerin doğru ve güncel olduğundan emin olmak için kontrol edilmesi, eksik veya hatalı verilerin düzeltilmesi gerekir. 3. Görselleştirme: Verilerin histogramlar, seriler, dağılımlar ve kutu grafiği gibi araçlarla görselleştirilmesi, verilerin daha iyi anlaşılmasını sağlar. 4. İstatistiksel Analiz: Temel istatistiksel ölçümler, hipotez testleri ve regresyon analizi gibi yöntemlerle verilerin analiz edilmesi. 5. Sonuçların Yorumlanması: Analiz edilen verilerin yorumlanması ve elde edilen sonuçların geçerliliği ve güvenilirliğinin değerlendirilmesi. Bu süreçte Excel, SPSS, R Studio, Minitab, Tableau gibi istatistiksel analiz programları kullanılabilir.

Box plot (kutu grafiği) üzerinde aşağıdaki veriler gösterilir: 1. Minimum değer: Veri setindeki en küçük değer. 2. İlk çeyrek (Q1): Veri setinin %25'inin altında kaldığı değer. 3. Medyan (Q2): Veri setinin ortasındaki değer, yani %50'sinin altında, %50'sinin üzerinde olduğu değer. 4. Üçüncü çeyrek (Q3): Veri setinin %75'inin altında kaldığı değer. 5. Maksimum değer: Veri setindeki en büyük değer. Ayrıca, box plot üzerinde aykırı değerler (outliers) de işaretlenebilir.

İstatistikte en çok kullanılan tablolar şunlardır: 1. Pasta Grafiği (Daire Grafiği): Nitel verileri görsel olarak temsil eder ve her dilim farklı bir kategoriyi temsil eder. 2. Histogram: Nicel verilerle kullanılır, değer aralıklarını ve frekanslarını gösterir. 3. Kök ve Yaprak Grafiği: Nicel veri setinin her bir değerini iki parçaya ayırarak listeler. 4. Dağılım Grafiği: Eşleştirilmiş verileri yatay ve dikey eksenler kullanarak gösterir, eğilimleri analiz etmek için kullanılır. 5. Çubuk Grafik: Kategorik verilerin sıklığını ölçer, sütunlar arasında boşluk bırakılır. Ayrıca, standart normal dağılım tablosu, T tablosu, ki-kare tablosu ve F tablosu gibi özel tablolar da istatistiksel analizlerde sıkça kullanılır.

TADAS (Türkiye İvme Veri Tabanı ve Analiz Sistemi), depremlerin daha iyi anlaşılmasını sağlamak amacıyla Afet ve Acil Durum Yönetimi (AFAD) Başkanlığı tarafından geliştirilen bir sistemdir. Bu sistem sayesinde: Deprem araştırmaları ve deprem mühendisliğinin gelişimi desteklenir. Depremlerin dalga formları analiz edilerek, gelecekteki yapı tekniklerinin depreme daha dayanıklı olması için çalışmalar yapılır. Çok sayıda kullanıcının aynı anda veri analizi yapabilmesi mümkün olur.

TSİM (Temel Sağlık İstatistikleri Modülü) - tsim.saglik.gov.tr, Türkiye Sağlık Bakanlığı Sağlık Hizmetleri Genel Müdürlüğü tarafından geliştirilen bir yazılımdır. Bu modül, sağlık durumu ve sağlık riskleri hakkında güncel ve güvenilir bilgi sağlamak amacıyla, sağlık kurum ve kuruluşlarının verilerini toplamak ve analiz etmek için kullanılır. TSİM'e giriş yapmak için www.saglik.gov.tr adresinden "Kurumsal Uygulamalar (TSİM-ÇKYS)" bölümüne veya doğrudan tsim.saglik.gov.tr adresine erişim sağlanabilir.

Excel'de alış satış listesi hazırlamak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Veri Organizasyonu: Ürünler, satış tarihleri, satış miktarları ve satış fiyatları gibi bilgileri içeren sütunlar oluşturun. 2. Formüller ve Fonksiyonlar: Excel'in sunduğu TOPLA, ORTALAMA, DÜŞEYARA ve ÇAPRAZARA gibi fonksiyonlar verileri toplamak, ortalamalarını almak ve veri arasında ilişkilendirme yapmak için kullanılabilir. 3. Pivot Tabloları: Büyük veri setleriyle çalışırken, pivot tabloları verileri özetlemek ve analiz etmek için etkili bir araçtır. 4. Grafikler ve Görselleştirme: Verileri grafikler ve çizelgeler kullanarak görselleştirin, bu verilerinizi daha anlaşılır ve sunumlarınızı daha etkileyici hale getirebilir. 5. Veri Doğrulama Araçları: Hata yapma riskini azaltmak için veri doğrulama araçlarını kullanın. 6. Koşullu Biçimlendirme: Belirli kriterlere göre hücreleri otomatik olarak renklendirerek verilerinizdeki önemli eğilimleri ve anormallikleri hızla tespit edin. 7. Makrolar ve Otomasyon: Tekrar eden görevleri otomatikleştirmek için makroları kullanın, bu zaman tasarrufu sağlar ve hataları azaltır. 8. Düzenli Güncellemeler ve Bakım: Verileri düzenli olarak güncelleyin ve hataları kontrol edin, böylece verilerin güvenilir ve doğru kalmasını sağlayın. Ayrıca, hazır Excel şablonları kullanarak da alış satış listesi oluşturabilirsiniz.

0'dan 1'e Python veri analizi öğrenmek için gereken süre, kişinin başlangıç seviyesine, öğrenme hızına ve konuya ayırdığı zamana bağlı olarak değişir. Genel olarak, Python programlama ve veri analizi konularında temel bilgileri öğrenmek için birkaç haftadan birkaç aya kadar bir süre gerekebilir. Bu süreçte, Python'un temel veri yapıları, kütüphaneler (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn gibi) ve veri analizi yöntemleri (veri yükleme, temizleme, keşif ve analiz) gibi konular öğrenilir. Daha detaylı ve kapsamlı bir öğrenme için ise 6-12 ay gibi daha uzun bir süre gerekebilir. Öğrenme sürecini hızlandırmak için çevrimiçi kurslar, eğitim videoları ve pratik projeler faydalı olabilir.

Kohort analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Kohortların Belirlenmesi: Müşterileri belirli bir kritere göre gruplandırmak gerekir. 2. Verilerin Toplanması: Her kohort için zaman içinde belirli metrikler (müşteri sayısı, satın alma sıklığı, harcama miktarı vb.) izlenmelidir. 3. Verilerin Analiz Edilmesi: Kohort verileri, hafta, ay veya çeyrek gibi zaman dilimlerine bölünerek her bir kohortun performansı karşılaştırılmalıdır. 4. Sonuçların Yorumlanması: Analiz sonuçları yorumlanarak, müşteri davranışlarındaki değişiklikler ve bu değişikliklerin olası nedenleri belirlenmelidir. 5. Strateji Geliştirme: Elde edilen sonuçlara dayanarak, müşteri sadakatini artırmak veya iş süreçlerini optimize etmek için yeni stratejiler geliştirilmelidir.

RBI ve bilişim terimleri farklı bağlamlarda kullanılmaktadır: 1. RBI (Real Estate Business Intelligence), emlak profesyonellerine veri, analiz ve iş zekası hizmetleri sunan bir şirkettir. 2. Bilişim Teknolojisi ise, bilgisayar ve yazılım kullanarak işletmelerin teknolojik ihtiyaçlarını karşılayan bir alandır. Dolayısıyla, "RBI bilişim" ifadesi, emlak verileri ve bilişim teknolojilerinin birleşimi olarak yorumlanabilir.

Power BI ile veri analizi yapmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Power BI Desktop'ı İndirin ve Yükleyin: Power BI'nın masaüstü uygulamasını resmi web sitesinden indirip bilgisayarınıza yükleyin. 2. Veri Kaynaklarını Bağlayın: Power BI ile çalışmak istediğiniz verileri içe aktarın veya bağlayın. Excel, SQL Server, SharePoint, Salesforce gibi birçok veri kaynağına bağlanma imkanı sunar. 3. Verileri Temizleyin ve Düzenleyin: İçe aktardığınız verileri temizleyin, dönüştürün ve düzenleyin. 4. Raporlar ve Görseller Oluşturun: Verilerinizi grafikler, tablolar, haritalar gibi görsel öğelerle sunarak raporlar oluşturun. 5. Veri Hikayeleri Oluşturun: Verileri anlamlı bir şekilde sunmak için veri hikayeleri oluşturun. 6. Veri Paylaşımı ve Dağıtımı: Raporlarınızı ve görsellerinizi Power BI Servis'i kullanarak çevrimiçi paylaşın ve erişim izinleri verin. 7. Güncelleme ve İzleme: Veriler değiştikçe raporlarınızı güncelleyin ve performanslarını izleyin. Ayrıca, Power BI'nin kullanımını öğrenmek için resmi web sitesi, eğitim videoları, kitaplar ve online kurslar gibi kaynaklardan faydalanabilirsiniz.

SPSS analiz dosyaları `.sav` formatında kaydedilir.