VeriAnalizi

Gıda israfı Excel tablosu hazırlamak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Veriyi Düzenleme ve Hazırlama: Boş satır ve sütunları kaldırarak ve veri tiplerini doğru kullanarak veriyi temizleyin. 2. Tablo Oluşturma: "Tablo" aracını kullanarak tabloyu oluşturun. Bunun için: - Tablonuzu seçin. - "Ekle" menüsünden "Tablo" seçeneğine tıklayın. - "Tablomda başlıklar var" kutusunu işaretleyin. 3. Biçimlendirme: Tablo araçları, verinizi otomatik olarak biçimlendirir ve filtreler ekler. 4. Koşullu Biçimlendirme: Satış hedefini aşan değerleri yeşil, kritik seviyedeki stok miktarlarını kırmızı gibi kriterlere göre hücreleri renklendirin. 5. Pivot Tablo: Büyük veri setlerini özetlemek ve analiz etmek için Pivot Tablo kullanın. 6. Grafik ve Dashboard: Verileri çizgi, pasta veya çubuk grafikleriyle sunarak tabloyu daha etkileyici hale getirin. Ayrıca, Excel makrolarını kullanarak rutin işlemleri otomatikleştirebilirsiniz.

AI kullanımında en iyi ipuçları şunlardır: Spesifik olmak. Örnekler kullanmak. Bağlam sağlamak. Anahtar kelimeler eklemek. Kontrol listesi sunmak. Yapay zeka ile çalışırken yinelemeli ve deneysel bir yaklaşım benimsemek, en iyi çözümleri bulmaya yardımcı olur.

Microcase iki farklı bağlamda değerlendirilebilir: 1. Microcase markası, telefon ve tablet aksesuarları üreten bir firmadır. 2. Microcase 4.5 ise istatistiksel analiz ve veri yönetimi için kullanılan bir yazılım programıdır.

Çarpıklık değerinin 0 olması, veri setinin simetrik olduğunu gösterir.

Radyal veri analizi, verilerin bir daire üzerinde görselleştirilerek sunulduğu bir analiz türüdür. Genel veri analizi süreci ise beş aşamadan oluşur: 1. Veri toplama: Gerekli verilerin belirlenmesi ve farklı kaynaklardan toplanması. 2. Veri temizleme ve ön işleme: Ham verilerin analiz için hazırlanması, eksik verilerin tamamlanması, aykırı değerlerin tespit edilmesi ve verilerin standart bir formata dönüştürülmesi. 3. Veri analizi: İstatistiksel analizler yapılarak ilişkiler ve desenlerin keşfedilmesi. 4. Veri yorumlama ve görselleştirme: Analiz sonuçlarının anlaşılır hale getirilmesi ve anlamlı içgörülere dönüştürülmesi. 5. Sonuçların paylaşılması ve uygulanması: Analiz sonuçlarının ilgili paydaşlarla paylaşılması ve bu sonuçlara dayalı aksiyonların belirlenmesi.

Müşteri segmentasyonu yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Hedef Kitle Belirleme: Segmentasyon yapılacak hedef kitlenin demografik, coğrafi ve psikografik özellikleri tanımlanır. 2. Veri Toplama: Müşteri verileri toplanır. Bu veriler, müşterilerin satın alma alışkanlıkları, demografik özellikleri, coğrafi konumları ve benzeri bilgileri içerebilir. 3. Veri Analizi: Toplanan veriler analiz edilir ve benzer özellikleri paylaşan müşteri grupları belirlenir. 4. Segmentlerin Tanımlanması: Benzer özellikleri paylaşan müşteriler gruplandırılır ve farklı segmentler tanımlanır. 5. Segmentlerin Özelliklerinin Belirlenmesi: Her segmentin özellikleri belirlenir ve farklı pazarlama stratejileri geliştirilir. 6. Segmentlerin Hedeflenmesi: Farklı segmentler, farklı pazarlama kanalları ve mesajları kullanılarak hedeflenir. 7. Segmentlerin Takibi: Segmentasyon süreci sürekli olarak takip edilir ve güncellenir. Müşteri segmentasyonu, demografik, coğrafi, psikografik ve davranışsal gibi çeşitli kriterlere göre yapılabilir.

CSV (Comma Separated Values) formatı aşağıdaki alanlarda işe yarar: 1. Veri Aktarımı: Farklı sistemler arasında veri taşımak için sıklıkla kullanılır. 2. Veri Analizi: Veri analistleri, verileri daha iyi anlamak ve analiz edebilmek için CSV formatını kullanır. 3. Veri Yedekleme: Düzenli olarak güncellenen verilerin yedeklenmesi için CSV formatı tercih edilir. 4. Raporlama: Çeşitli raporlar oluşturmak ve sonuçları dışa aktararak paylaşmak için CSV dosyaları sıkça kullanılır. 5. Programlar Arası Uyum: Pek çok program, CSV formatını destekleyerek farklı yazılımlar arasındaki veri alışverişini kolaylaştırır.

Regresyon analizinde ortam, bağımlı değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi modellemek ve bu model üzerinden tahminler veya hipotez testleri yapmak için kullanılan veri analiz ortamı anlamına gelir. Bu analizde kullanılan bazı yaygın ortamlar şunlardır: - Bilgisayar yazılımları: R, Python, SPSS veya SAS gibi programlar regresyon denklemlerinin oluşturulmasında kullanılır. - Anket verileri: Pazar araştırması ve sosyal bilimlerde, değişkenler arasındaki korelasyonu incelemek için anket sonuçları analiz edilir.

Meteum hava durumu uygulaması, aşağıdaki bileşenleri kullanarak çalışır: 1. AI ve makine öğrenimi: Meteum, hava tahminlerini iyileştirmek için tarihi hava verilerini analiz eden AI algoritmaları kullanır. 2. Çoklu veri kaynakları: Uygulama, hava balonları, uçaklar, uydular, yer istasyonları ve radarlar gibi çeşitli kaynaklardan gelen verileri birleştirir. 3. Kullanıcı raporları: Meteum, kullanıcıların anlık hava durumu raporlarını alarak tahminlerin doğruluğunu artırır. 4. Hiperyerel tahminler: Kullanıcılar, belirli konumlar için detaylı hava tahminleri alabilir ve gerçek zamanlı uyarılar alabilirler. 5. API erişimi: İşletmeler, Meteum'un hava durumu verilerini kendi uygulamalarına entegre etmek için GraphQL ve REST API'lerini kullanabilirler.

Split fonksiyonu, bir dizeyi belirli ayraçlara göre parçalara ayırarak bir diziye dönüştürmek için kullanılır. Bu fonksiyonun kullanım alanları şunlardır: 1. Metin İşleme ve Analiz: Metin içeriğini kelimelere veya cümlelere ayrıştırmak ve analiz etmek için kullanılır. 2. Dosya İşleme: Belirli formatlarda düzenlenmiş dosyaların okunması ve verilerin doğru alanlara aktarılması sırasında kullanılır. 3. Veri Tabanı İşlemleri: Veri tabanlarından alınan verilerin işlenmesi ve düzenlenmesi sürecinde verilerin parçalara ayrılmasını sağlar. 4. CSV Dosyaları: CSV dosyalarındaki verileri sütunlara göre bölmek için kullanılır. 5. Web Scraping: Web sayfalarından alınan metinleri parçalayarak kullanışlı verileri çıkarmak için kullanılır.

SPSS'te ters kodlama yapmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Verilerin Hazırlanması: SPSS programını açın ve analiz etmek istediğiniz veri setini yükleyin. 2. Değişkenlerin Tanımlanması: Ters kodlama yapılacak değişkenleri belirleyin. 3. Transform Menüsüne Giriş: "Transform" menüsüne gidin ve "Recode into Different Variables" seçeneğini tıklayın. 4. Değişkenlerin Seçilmesi: Ters kodlama yapmak istediğiniz değişkeni sağdaki kutuya ekleyin ve yeni değişken için bir ad belirleyin. 5. Kodlama Kurallarının Belirlenmesi: "Old and New Values" butonuna tıklayın ve eski ve yeni değerlerinizi tanımlayın. 6. İşlemin Tamamlanması: Tüm değişiklikleri onayladıktan sonra "OK" butonuna tıklayarak işlemi tamamlayın. Ters kodlama, sadece bazı maddelerin olumsuz olduğu durumlarda kullanılmalıdır.

Jensen-Shannon Divergence (JSD), iki olasılık dağılımının farkını ölçmek için kullanılan bir istatistiksel metriktir. Yorumlanması: 1. Simetri: JSD simetriktir, yani P ve Q dağılımları arasındaki sapma, Q ve P arasındaki sapmaya eşittir. 2. Sınırlandırma: 0 ile log(2) arasında değişir; 0, dağılımların aynı olduğunu, log(2) ise tamamen farklı olduklarını gösterir. 3. Kullback-Leibler Divergence (KLD) ile ilişki: JSD, KLD'nin ortalama değerini temsil eder ve bu nedenle daha yorumlanabilir ve çalışması daha kolaydır. Kullanım alanları: JSD, makine öğreniminde belge benzerliği, görüntü işleme, anomali tespiti ve tavsiye sistemlerinde kullanılır.

Soy araştırmalarında yapay zeka (YZ) çeşitli şekillerde kullanılabilir: 1. Görüntü Analizi: YZ, eski fotoğraflardaki yüzleri belirleyebilir, görüntüleri renklendirebilir, geri yükleyebilir ve düzenleyebilir. 2. Aile Ağaçlarının Oluşturulması: YZ, verilerdeki kalıpları tanıyarak olası akrabaları önerir ve aile ağaçlarının oluşturulmasına yardımcı olur. 3. Veri Eşleştirme: Birden fazla veri tabanından veya belgeden bilgileri çapraz referanslayarak belirli kişileri bulmayı veya atanızla ilgili olabilecek ek kayıtlar önermeyi sağlar. 4. Hikaye Anlatımı: YZ araçları, tarihsel bağlam ekleyerek veya kaydedilmiş hikayeleri yazıya dökerek soybilim verilerini ilgi çekici anlatılara dönüştürebilir. 5. Kayıtların Transkripsiyonu: YZ, hem basılı hem de el yazısı tarihi kayıtları okuyabilir ve transkripsiyonunu yapabilir. 6. Çeviri: YZ, yabancı dildeki kayıtları çevirerek belgeleri ana dilinizde olmayan atalarınız hakkında bilgi edinmenizi sağlar. Popüler YZ araçları: - ChatGPT: Aile hikayeleri oluşturma ve tarihsel bağlam soruları yanıtlama gibi görevlerde kullanılabilir. - Google Colab: Python tabanlı YZ ve makine öğrenimi projeleri için ücretsiz bir platform. - TensorFlow ve PyTorch: Derin öğrenme ve makine öğrenimi modelleri geliştirmek için kullanılan kütüphaneler.

Kriko ajans, dijital pazarlama danışmanlığı hizmeti sunan bir firmadır. Sunduğu hizmetler arasında: - Büyüme pazarlaması. - Site geçişi ve taşıma. - Uygulama (APP) optimizasyonu. - İçerik üretimi ve pazarlaması. - Veri analizi. - Kurumsal eğitim.

Yapay zeka uzmanı olmak için gerekli olanlar şunlardır: 1. Eğitim: Bilgisayar bilimi, istatistik, matematik veya mühendislik gibi alanlarda lisans derecesi edinmek faydalıdır. 2. Programlama Dilleri: Python, R ve Java gibi programlama dillerinde yetkinlik kazanmak önemlidir. 3. İstatistik ve Matematik: Lineer cebir, olasılık teorisi ve istatistik bilgisi gereklidir. 4. Veri Analizi ve Yönetimi: Büyük veri analitiği ve veri taban sistemleri hakkında bilgi sahibi olmak avantaj sağlar. 5. Sertifika ve Kurslar: Coursera, Udacity ve edX gibi platformlardaki yapay zeka ve makine öğrenimi sertifikaları ve online kurslar becerileri geliştirir. 6. Staj ve Deneyim: Teorik bilgileri pekiştirmek için staj yapmak veya giriş seviyesinde iş deneyimi kazanmak faydalıdır. Ayrıca, sürekli öğrenme ve en yeni trendleri takip etmek de yapay zeka uzmanlığının önemli bir parçasıdır.

Small data, basit formatta ve küçük hacimli verileri ifade eder, bu veriler tek bir makine tarafından işlenebilir veya bir birey tarafından anlaşılabilir. Anlattıkları: - Eylemlenebilir içgörüler: Küçük veri, kısa sürede işlenerek hızlı ve doğru kararlar alınmasını sağlar. - Maliyet tasarrufu: Pahalı altyapı gerektirmeden, erişilebilir ve analiz edilebilir, bu da maliyetleri düşürür. - İnsan anlayışı: Küçük veri, teknik uzmanlık olmadan da anlaşılabilir, bu da karar vericilerin verileri daha kolay kavramasını sağlar. - Gerçek zamanlı sonuçlar: Özellikle müşteri davranışları ve yerel tüketici eğilimleri gibi konularda anında sonuçlar sunar.

Selka Q ifadesi, iki farklı bağlamda değerlendirilebilir: 1. Koenzim Q10 (CoQ10): Bu bileşik, hücrelerde enerji üretimini destekleyerek genel sağlığı iyileştirir. Faydaları arasında: - Kalp sağlığı: Kalp kasının enerji üretimini artırarak kalp-damar hastalıkları riskini azaltır. - Kas performansı: Yoğun egzersiz sonrası kas toparlanmasını hızlandırır ve dayanıklılığı artırır. - Beyin sağlığı: Bilişsel işlevleri destekler ve oksidatif strese karşı koruma sağlar. - Sperm sağlığı: Sperm hareketliliğini artırır. 2. Selka: Bu, veri toplama ve analiz etme amacıyla kullanılan bir geliştirici aracıdır.

AXN, Sony Pictures Entertainment'a ait bir ödemeli televizyon kanalıdır. AXN, 24 saat boyunca diziler, filmler, animasyonlar ile macera, reality ve yaşam spor programları yayınlamaktadır. Ayrıca, Axion ($AXN) adında, merkeziyetsiz finans (DeFi) alanında faaliyet gösteren bir kripto para projesi de bulunmaktadır.

Tapusor, Türkiye'deki gayrimenkullerle ilgili kapsamlı veriler sunan bir platformdur. Başlıca işlevleri: - Seçilen lokasyon ve çevresindeki gayrimenkul sektörüyle ilgili analiz, yorum, raporlama ve sunum hizmetleri sunar. - Konut, işyeri ve arsa değerlerinin hesaplanmasını sağlar. - Mülkünüze özel raporlar hazırlar. - Çevredeki haberler, şikayetler, icralıklar ve ihalelere erişim imkanı sunar. - Bölgesine hakim gayrimenkul danışmanlarıyla iletişime geçme fırsatı sağlar. Tapusor, Yıldız Teknik Üniversitesi, İkitelli Teknopark'ta geliştirilmektedir.

Chi-square (χ²) değerinin kaç olması gerektiği, testin türüne ve hipotezlerin durumuna bağlıdır. Genel olarak: - Küçük chi-square değeri (genellikle p-değeri > 0.05), gözlemlenen frekansların beklenen değerlere yakın olduğunu ve null hipotezinin kabul edilebileceğini gösterir. - Büyük chi-square değeri (p-değeri < 0.05), gözlemlenen ve beklenen değerler arasında önemli bir fark olduğunu ve null hipotezinin reddedilmesi gerektiğini gösterir. Özel durumlar için kesin değerleri belirlemek amacıyla, chi-square tablosuna veya istatistiksel yazılımlara başvurmak gereklidir.