VeriAnalizi

BEA iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. Ekonomik Analiz Bürosu (BEA): ABD Ticaret Bakanlığı'nın bir bölümü olup, ekonomik verilerin analizinden ve raporlanmasından sorumludur. 2. BEA dosya uzantısı: NintendoWare Bezel Engine video oyunları tarafından kullanılan bir oyun veri arşividir.

Excel'de en büyük sayıyı bulmak için kullanılan formül `MAK (MAX)` fonksiyonudur. Bu fonksiyonu kullanmak için: 1. Bir hücre seçin ve şu formülü yazın: `=MAK(A1:A10, 1)`. 2. ENTER tuşuna basarak, belirtilen aralıktaki en büyük sayıyı görebilirsiniz. Ayrıca, BÜYÜK (BIG) formülü de belirli bir veri kümesindeki en büyük sayıları bulmak için kullanılabilir ve bu formül daha esnek bir seçenek sunar.

OYAK İK Analitiği (HR Analytics), insan kaynakları yönetimine veri odaklı bir yaklaşım olarak tanımlanabilir. OYAK İK Analitiğinin kapsadığı bazı alanlar: - Yetenek Analitiği: Şirketlerin yetenekli çalışanlarından en fazla değeri elde etmelerine ve gerekli temel yetkinlikleri belirlemelerine olanak tanır. - Çalışan Kayıp Analizi: Personel devir oranlarını değerlendirerek geleceği tahmin etmeye ve çalışan kaybını azaltmaya çalışır. - Kurumsal Kültür Analitiği: Şirket kültürünün anlaşılması ve değerlendirilmesi sürecini içerir. - İşe Alım Kanalı Analitiği: En iyi performans gösteren çalışanların nereden gelme eğiliminde olduğunu ve hangi işe alım kanallarının en etkili olduğunu belirlemeye çalışır. İK Analitiği, şirketlerin içgüdüsel kararlar yerine veriye dayalı stratejiler geliştirmelerine yardımcı olur.

Korelasyonu en iyi gösteren tablo, korelasyon matrisi olarak adlandırılır.

Pivot tablodaki verileri gruplamak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Pivot tablo oluşturma: A1:B12 aralığındaki hücreleri seçip, üst şeritteki "Ekle" sekmesine ve ardından "PivotTable"a tıklayarak pivot tabloyu oluşturun. 2. Verileri sürükleme: "Tarihi" "Satırlar" alanına, "Satışları" ise "Değerler" alanına sürükleyin. 3. Gruplama: Pivot tablodaki tarihlerden birine sağ tıklayın, açılan menüden "Gruplandır"ı seçin. 4. Grup ayarlarını yapma: Gruplandırma kutusunda "Başlangıç" ve "Bitiş" onay kutularını işaretleyin ve gerekirse değerleri düzenleyin. 5. Tamamlama: "Tamam" düğmesine tıklayın.

İstatistiksel analizin bazı örnekleri şunlardır: 1. Tanımlayıcı İstatistikler: Verilerin genel yapısını tanımlamak için kullanılır, ortalama, medyan, mod gibi temel istatistikleri içerir. 2. Kıyaslayıcı Testler: Veriler arasındaki farkları veya benzerlikleri bulmak için t-testi, ANOVA gibi yöntemler kullanılır. 3. Regresyon Analizi: Değişkenler arasındaki ilişkileri incelemek ve bir değişkenin diğerine etkisini ölçmek için kullanılır. 4. Korelasyon Analizi: İki ya da daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi belirlemeye yarar. 5. Pazar Araştırması: Tüketici tercihlerini belirlemek için anketler yapılıp verilerin analiz edilmesi. 6. Kalite Kontrol: Üretim süreci verilerinin analiz edilerek kusurların belirlenmesi ve ürün kalitesinin iyileştirilmesi. 7. Sağlık Hizmetleri: Hasta verilerinin analiz edilerek risk faktörlerinin belirlenmesi ve tedavi etkinliğinin değerlendirilmesi. 8. Finans: Yatırım fırsatlarını belirlemek ve portföy performansını değerlendirmek için finansal verilerin analiz edilmesi.

Lognormal dağılım çeşitli alanlarda sağlam bir modelleme aracı olarak kullanılır çünkü: 1. Pozitif çarpık verileri etkili bir şekilde ele alır. 2. Çarpımsal süreçleri anlamak için uygundur. 3. Normal dağılımla ilişkisi vardır. 4. Geniş uygulama alanları bulunur.

Omni ismi altında farklı bilişim alanları faaliyet göstermektedir: 1. Omni Analytics: Bu platform, veri analizi ve iş zekası çözümleri sunar. Kullanıcıların verileri çeşitli şekillerde (UI, SQL, AI) keşfetmelerine olanak tanır ve gömülü analitiklerle müşteri odaklı veri ürünleri oluşturur. 2. Omni (Annalect): Pazarlama alanında kullanılan bir açık işletim sistemidir. AI destekli sanal asistan, gerçek zamanlı veriler ve birleşik görünüm gibi özelliklerle pazarlama çabalarını optimize eder. 3. Omni POS Sistemleri: Yiyecek ve içecek sektörüne yönelik satış noktası otomasyon çözümleri sunar. Restoranlar, kafeler, oteller gibi işletmelere yazılım ve donanım çözümleri sağlar.

Dijital dönüşüm projesi, aşağıdaki aşamaları kapsar: 1. Farkındalık ve Hazırlık: İşletmenin dijital dönüşümün gerekliliğini anlaması ve mevcut durumunu analiz etmesi. 2. Dijital Strateji Geliştirme: Dönüşüm hedeflerine ulaşmak için yol haritasının belirlenmesi ve stratejinin oluşturulması. 3. Teknoloji ve Altyapı Yatırımı: Gerekli teknolojik altyapının oluşturulması, veri tabanları, bulut sistemleri ve yapay zeka gibi yatırımların yapılması. 4. İş Süreçlerinin Dijitalleştirilmesi: Mevcut iş süreçlerinin dijital çözümler ile yeniden yapılandırılması. 5. Kültürel Dönüşüm ve Çalışanların Uyumu: Çalışanların yeni sistemlere adapte olması ve dijital yetkinlik kazandırma programlarının düzenlenmesi. 6. Veriye Dayalı Karar Alma: Toplanan verilerin analiz edilerek stratejik kararlar alınması. 7. Sürekli İyileştirme ve Geri Bildirim: Performansın düzenli olarak ölçülmesi ve ihtiyaç duyulan iyileştirmelerin yapılması.

Getir'in verileri, veri analizi süreci kapsamında aşağıdaki adımlarla incelenebilir: 1. Hedef Belirleme: Analiz edilecek verilerin belirlenmesi ve hangi tekniklerin kullanılacağının planlanması. 2. Veri Toplama: Anketler, müşteri geri bildirimleri, satış verileri gibi çeşitli kaynaklardan verilerin toplanması. 3. Veri Temizleme: Hatalı, eksik veya tutarsız verilerin giderilmesi ve analiz için uygun hale getirilmesi. 4. Veri Analizi: İstatistiksel yöntemler, makine öğrenimi ve veri madenciliği gibi teknikler kullanılarak verilerin yorumlanması. 5. Sonuçların Sunumu: Analiz sonuçlarının grafikler, tablolar ve raporlar aracılığıyla görselleştirilmesi ve raporlanması. Bu süreçte Microsoft Excel, Tableau ve Python gibi araçlar ve programlama dilleri kullanılabilir.

ANOVA (Varyans Analizi) testi, aşağıdaki durumlarda kullanılır: İki veya daha fazla grup arasındaki ortalamaların karşılaştırılması. Farklı tedavilerin veya müdahalelerin belirli bir sonuç üzerindeki etkilerinin karşılaştırılması. Aynı grubun, üç veya daha fazla farklı koşul veya zamanda aldığı puan ortalamalarının karşılaştırılması. ANOVA testinin kullanılabilmesi için verilerin normal dağılması ve grupların varyanslarının eşit olması gibi varsayımların sağlanması gerekir.

McNemar'ın testinin varsayımları şunlardır: 1. Eşleştirilmiş Örnekler: Veriler, bir gruptaki her deneğin diğer gruptaki bir deneğe karşılık geldiği eşleşen çiftlerden gelmelidir. 2. İkili Sonuç: Test, evet/hayır, başarı/başarısızlık veya varlık/yokluk gibi ikili sonuçlar için tasarlanmıştır. 3. Çiftlerin Bağımsızlığı: Çalışmadaki her çift, diğer çiftlerden bağımsız olmalıdır. 4. Yeterli Örneklem Boyutu: McNemar'ın testi küçük örneklem boyutları için sağlamdır, ancak çok küçük örneklemlerde güvenilirlik azalır. 5. Kategorik Değişkenler: İncelenen iki değişken de kategorik olmalıdır.

Akıllı destek hizmetleri, müşterilerin ihtiyaçlarını karşılamak için ürün ve hizmetlerin desteklenmesini sağlar. Bu hizmetler, aşağıdaki görevleri yerine getirir: Müşteri sorunlarının çözümü. Müşteri memnuniyetinin artırılması. 7/24 hizmet. Veri analizi. Kişiselleştirilmiş hizmet. Akıllı destek hizmetleri, yapay zeka destekli chatbotlar, çağrı merkezi çözümleri ve diğer teknolojik uygulamaları içerir.

Görselleştirme tekniği — bilgi veya kavramları temsil etmek için zihinsel imgeler oluşturma yöntemidir. Bu teknikler, bilişsel süreçleri geliştirerek karmaşık fikirlerin kavranmasını ve doğru kararlar alınmasını sağlar. Bazı görselleştirme teknikleri türleri: Diyagramatik temsiller. Veri görselleştirme. Rehberli görselleştirme. Görselleştirme teknikleri, iş dünyası, bilim, eğitim ve sanat gibi çeşitli alanlarda kullanılmaktadır.

Churn yönetimi, müşterilerin bir şirketle aboneliklerini veya hizmetlerini sonlandırma oranını minimize etmeye yönelik stratejiler geliştirmeyi ifade eder. Churn yönetiminin temel amaçları: - Müşteri kaybını azaltmak; - Müşteri memnuniyetini ve sadakatini artırmak; - Gelirleri ve karlılığı korumak. Churn yönetimi süreçleri genellikle şunları içerir: - Veri analizi: Müşteri davranışlarının, satın alma alışkanlıklarının ve diğer ilgili verilerin incelenmesi; - Risk tespiti: Hangi müşterilerin ayrılma riskinin yüksek olduğunun belirlenmesi; - Önleyici kampanyalar: Yüksek riskli müşterilere özel teklifler, indirimler veya kişiselleştirilmiş mesajlar sunulması; - Müşteri geri bildirimi: İptal talepleri veya üyelik sonlandırmaları sonrası müşterilerin memnuniyetsizlik sebeplerinin anlaşılması için anketler yapılması.

Tepe değeri (mod), bir veri grubunda en fazla tekrarlanan veriye verilen isimdir. Örnekler: 1. Veri grubu: 2, 3, 2, 4 2'dir. 2. Veri grubu: 5, 5, 3, 5, 3 5'tir. 3. Veri grubu: 8, 8, 7, 5, 7, 5, 7, 1 7'dir.

Teknoloji, çeşitli alanlarda iş yaparak hayatı kolaylaştırır ve verimliliği artırır. İşte bazı teknoloji iş alanları: İş Süreçleri: Otomasyon sistemleri ile üretim süreçlerini hızlandırır ve hata oranını düşürür. İletişim ve İşbirliği: Video konferans ve işbirliği araçları ile mesafeleri ortadan kaldırarak iletişimi kolaylaştırır. Pazarlama ve Satış: İnternet ve sosyal medya üzerinden ürün ve hizmetlerin daha geniş bir kitleye ulaşmasını sağlar. Veri Analizi: Büyük veri analitiği ile müşteri davranışlarını ve satış trendlerini analiz eder. Güvenlik: Siber güvenlik araçları ile verileri kötü niyetli saldırılardan korur. Ayrıca, teknoloji sektörü yazılım geliştirme, donanım üretimi, telekomünikasyon, yapay zeka ve bulut bilişim gibi alt alanları da kapsar.

Tahmin okulları, genellikle veri analizi ve nitel araştırma yöntemleri kullanarak kuruluşların gelecek için plan yapmasına yardımcı olan tahminler oluştururlar. Tahmin analistlerinin yaptığı bazı işler şunlardır: - Pazar eğilimlerini değerlendirmek ve hangi endüstrilerin büyüdüğünü veya azaldığını belirlemek. - Ekonomik tahminler, endüstri projeksiyonları ve demografik çalışmalar yapmak. - Ürün ve hizmetlerle ilgili müşteri ihtiyaçlarını anlamak için müşterilerle iletişim kurmak. - Finansal piyasaları araştırarak yatırım fırsatlarını değerlendirmek. - Üretim emirlerini iş hedefleriyle uyumlu hale getirmek için diğer departmanlarla işbirliği yapmak. Tahmin okulları, devlet kurumları, özel şirketler ve kar amacı gütmeyen kuruluşlar gibi çeşitli ortamlarda çalışabilirler.

SPSS verilerinde bulunan unsurlar şunlardır: 1. Değişkenler: Her bir sütun, farklı bir değişkeni temsil eder ve bu değişkenler sayısal veya metin verileri içerebilir. 2. Veri Seti: Her bir satır, bir birime (örneğin, bir kişiye) ilişkin verileri içerir. 3. Ölçüm Düzeyleri: Verilerin niteliklerine göre nominal, ordinal veya scale gibi ölçüm düzeyleri kullanılır. 4. Etiketler ve Değerler: Değişkenlerin etiketleri ve kısaltılmış değerleri (örneğin, cinsiyet için "K" değeri) veri analizini kolaylaştırmak için kullanılır. 5. İstatistiksel Analizler: SPSS, tanımlayıcı istatistikler, hipotez testleri, regresyon analizleri ve korelasyon gibi çeşitli istatistiksel yöntemleri uygulama imkanı sunar.

İstatistiksel kalite kontrol teknikleri şunlardır: 1. Kontrol Grafikleri (Control Charts): Süreçlerdeki sapmaları izlemek ve kontrol etmek için kullanılır. 2. Ortalama ve Medyan: Verilerin merkezini gösteren temel istatistikler. 3. Standart Sapma: Verilerin dağılımını ölçen bir teknik. 4. Korelasyon: İki değişken arasındaki ilişkiyi gösterir. 5. Regresyon Analizi: Veriler arasındaki ilişkiyi tahmin etmeye yönelik bir yöntem. 6. Histogram: Verilerin dağılımını gösteren bir grafik. 7. Altı Sigma (6σ): Süreçlerdeki farklılıkları ortadan kaldırmak için modern bir kalite yönetimi tekniği. 8. Kabul Örneklemesi: Bir parti ürünün tamamının kabul edilip edilmeyeceğine karar vermek için örnekleme yöntemi. Bu teknikler, süreç performansını ölçmek, kaliteyi kontrol etmek ve hataları önceden tespit etmek için kullanılır.