VeriToplama

Geçiş kapısı, kişilerin belirli alanlara giriş ve çıkışlarını kontrol ve takip etmeye yarayan sistemlerin bir parçasıdır. İşe yarar yönleri: - Güvenlik: Yetkisiz kişilerin alanlara girmesini engelleyerek güvenlik sağlar. - Veri toplama: Giriş ve çıkışları kaydederek önemli istatistikler sunar. - Verimlilik: İnsan gücünü azaltarak işyerlerinde verimliliği artırır.

Türkiye'de çeşitli çalışmalar kayıt altına alınmaktadır, bunlar arasında: 1. Veri Toplama ve Paylaşma Çalışmaları: Çevre ve Şehircilik Bakanlığı tarafından, coğrafi ve konumsal verilerin toplanması, üretilmesi, paylaşılması ve satılmasına ilişkin tüm çalışmalar kayıt altına alınmaktadır. 2. Çiftçi Kayıt Sistemi: Tarım faaliyetleri yürüten kişilerin kayıt altına alınması ve tarım üretiminin izlenmesi amacıyla Çiftçi Kayıt Sistemi (ÇKS) kullanılmaktadır. 3. Yerel Çeşitlerin Kaydı: Tarla bitkileri, bağ-bahçe bitkileri ve diğer bitki türlerine ait yerel çeşitlerin kayıt altına alınması ve korunması için ilgili yönetmelikler uygulanmaktadır. 4. Yapı Kayıt Belgesi: Kaçak veya izinsiz yapıların kayıt altına alınması ve imar mevzuatına uygunluğunun denetlenmesi için yapı kayıt belgesi verilmektedir. 5. Çalışma İzinleri: Yabancıların Türkiye'de çalışabilmeleri için çalışma izinleri de kayıt altına alınmaktadır.

Datart iki farklı alanda faaliyet göstermektedir: 1. Datart R&D Management Consulting and Software Development: Bu şirket, veri odaklı karar destek sistemleri geliştirerek işletmelere operasyonel ve stratejik kararlarında yardımcı olur. 2. Datart Product Data Scraping: Bu hizmet, ürün verilerinin otomatik olarak toplanması ile ilgilenir.

Anketör, şirketlerin veya kurumların hazırladığı anket sorularını ilgili hedef gruba yönelten ve toplanan verileri düzenleyen kişidir. Anketörün görevleri arasında: - Anket sorularını yüz yüze, çevrimiçi veya telefon aracılığıyla uygulamak; - Anket süreci sonunda elde edilen verileri en doğru şekilde toplamak, düzenlemek ve raporlamak; - Verilerin analizini yaparak çeşitli sonuçlar çıkarmak yer alır. Anketörler, kamuoyu araştırma şirketleri, kurumsal firmaların araştırma departmanları, reklam ajansları ve medya şirketleri gibi çeşitli kuruluşlarda çalışabilirler.

4. sınıf "Gıcır Gıcır Matematik" kitabının 182. sayfasında veri toplama ve değerlendirme ile ilgili bir etkinlik bulunmaktadır.

UFED 15 sonrası Cellebrite UFED yazılımı, mobil cihazlardan veri toplama ve dijital adli bilişim işlemlerini sürdürmeye yarar. Bu yazılım, şifrelenmiş verileri çözerek karmaşık şifreleri ve şifreleme bariyerlerini aşabilir, ayrıca silinmiş veya bilinmeyen içerikleri kurtarabilir. Desteklediği cihazlar arasında akıllı telefonlar, drones, SIM kartlar, SD kartlar, GPS cihazları gibi çeşitli dijital cihazlar bulunur.

Araştırma verileri çeşitli yöntemlerle toplanabilir, bunlar arasında en yaygın olanlar şunlardır: 1. Anketler ve Anket Formları: Çok sayıda kişiden hızlı veri toplamak için kullanılır. 2. Gözlem Yöntemi: Bir durumu veya davranışı doğrudan izleyerek veri toplamayı içerir. 3. Röportajlar: Birebir veya grup halinde yapılan ve açık uçlu sorularla gerçekleştirilen veri toplama yöntemidir. 4. İkincil Veri Kaynakları: Daha önce toplanmış olan verilerin kullanılmasıdır. 5. Deney Yöntemi: Kontrollü ortamda değişkenlerin manipüle edilerek veri toplama yöntemidir. 6. Online Veri Toplama: İnternet üzerinden yapılan anketler ve sosyal medya verileri gibi yöntemler, hızlı ve geniş kitlelere ulaşmayı sağlar.

5G teknolojisi tarımda çeşitli alanlarda kullanılarak verimliliği ve sürdürülebilirliği artırır: 1. Veri Toplama ve Aggregasyon: 5G, büyük çiftliklerde veri toplama ve sensörler aracılığıyla bilgi elde etmeyi sağlar. 2. Prediktif Analitik: Gerçek zamanlı ve yoğun veri ile analitik modeller oluşturarak tarım kararlarını optimize eder. 3. Drone Operasyonları: Yüksek hızlı veri iletimi ile drone'ların daha kaliteli video verileri toplamasını ve bunları daha hızlı iletmesini sağlar. 4. Hayvan İzleme ve Takip: 5G, hayvan izleme sensörlerinin bağlanmasında ve bireysel hayvanların takibinde kullanılır. 5. Otonom Tarım Araçları: Traktörler ve diğer tarım ekipmanlarının otonom çalışmasını mümkün kılar. 6. Hava İstasyonları: Hava koşullarının izlenmesi için kullanılan hava istasyonlarının daha verimli çalışmasını sağlar.

KoboToolbox, veri toplama, yönetme ve görselleştirme amacıyla kullanılan bir platformdur. Başlıca işlevleri: Form Oluşturma: Hızlı ve kolay bir şekilde form tasarlama imkanı sunar. Soru Türleri: Konum, görüntü, video, derecelendirme, matris gibi 20'den fazla farklı soru türü içerir. Çevrimdışı Veri Toplama: Telefonlar, tabletler veya herhangi bir tarayıcı üzerinden veri toplama ve internet bağlantısı olmadığında bile verileri saklama imkanı sağlar. Veri Analizi: Toplanan verileri özet raporlar, grafikler ve haritalar şeklinde analiz etme imkanı sunar. Paylaşım ve İhracat: Verileri XLS, CSV, KML, ZIP ve SPSS gibi formatlarda dışa aktarma ve paylaşma imkanı sağlar. KoboToolbox, insani yardım, kalkınma, çevre koruma, barış inşası ve insan hakları gibi alanlarda çalışan kuruluşlar tarafından yaygın olarak kullanılmaktadır.

Veri toplamada dikkat edilmesi gereken bazı temel ilkeler şunlardır: 1. Veri Toplama Yöntemi: Araştırmanın planlama aşamasında uygun veri toplama yöntemi belirlenmelidir. 2. Tarafsızlık: Veri toplama sürecinde tarafsızlık son derece önemlidir. 3. İzin Alma: Çalışmanın yürütüleceği alanda yasal izinler gerekiyorsa, bunlar veri toplama sürecine başlamadan önce alınmalıdır. 4. Veri Toplama Aracı: Belirlenen yönteme uygun bir veri toplama aracı (anket, görüşme soruları, gözlem çizelgesi) hazırlanmalıdır. 5. Pilot Çalışma: Geliştirilen veri toplama aracı, küçük bir grup üzerinde denenmelidir. 6. Yeterli Veri Toplama: Gereğinden az ya da fazla veri toplanması çalışmanın kalitesini düşürebilir. 7. Kaynak Çeşitliliği: Farklı bakış açılarını ve senaryoları yakalamak için birçok kaynaktan veri toplanmalıdır.

Teknoloji tasarımında açık uçlu sorular, katılımcılara özgür bir şekilde cevap verme fırsatı sunarak derinlemesine bilgi almayı hedefler. İşte bazı açık uçlu soru örnekleri: 1. "X sayfasına/ürününe nasıl daha kısa bir sürede ulaşabilirsiniz?". 2. "Şirketimizde iyileştirilmesi gereken alanlar nelerdir?". 3. "Bu hizmetin faydalı olduğunu düşünüyor musunuz?" (kesinlikle katılıyorum, katılıyorum, katılmıyorum, kesinlikle katılmıyorum). Açık uçlu sorular sorarken, anahtar kelimeleri yakalamak, sorunun ana kaynağına odaklanmak ve yanıtları tarafsız bir şekilde değerlendirmek önemlidir.

Karayoluna bağlı siyah kablolar, yoldan geçen araç sayısını ölçmek ve araçların ortalama ağırlığını tespit etmek için kullanılır.

IoT sayaçları, Nesnelerin İnterneti (IoT) teknolojisinin bir parçası olarak, veri toplayıp ileterek çalışır. İşte IoT sayaçlarının çalışma prensibi: 1. Veri Toplama: IoT sayaçları, sıcaklık, basınç, hareket gibi çeşitli çevresel değişkenleri algılayan sensörler aracılığıyla veri toplar. 2. Bağlantı: Toplanan veriler, Wi-Fi, Bluetooth, 5G gibi bağlantı protokolleri üzerinden merkezi bir platforma iletilir. 3. Veri İşleme: Veriler, bulut bilişim veya uç bilişim sistemleri tarafından işlenir. 4. Kullanıcı Arayüzü: Son kullanıcıya, mobil uygulamalar veya web tabanlı kontrol panelleri aracılığıyla veriler sunulur.

Prospective ve retrospective arasındaki temel fark, zaman çerçevesi ve veri toplama yöntemidir: - Prospective: Geleceği öngörerek planlama yapmayı ve gelecekteki olayları tahmin etmeyi içerir. - Retrospective: Geçmişe bakarak, daha önce gerçekleşmiş olayları analiz etmeyi içerir.

Türkiye uydu haritaları, 2010-2011 yılları içinde çekilmiştir.

PAC (Programmable Automation Controller) cihazı çeşitli endüstriyel uygulamalarda kullanılır: 1. Otomasyon ve kontrol: Fabrika otomasyonu, proses kontrolü, makine kontrolü gibi endüstriyel otomasyon uygulamalarında kullanılır. 2. Veri toplama ve analiz: Üretim süreçlerinden veri toplama ve analiz etme, uzaktan izleme ve veri iletimi sağlar. 3. Tele-radyoloji: Tıbbi görüntülerin farklı yerlerde bulunan doktorlar tarafından aynı anda erişilmesini ve değerlendirilmesini sağlar. 4. Esnek programlama: PLC'lerin ve PC tabanlı kontrol sistemlerinin avantajlarını bir araya getirerek daha gelişmiş ve esnek kontrol çözümleri sunar.

Büyük veri kampında sorulabilecek bazı sorular şunlardır: 1. Büyük veri nedir ve neden önemlidir? ve büyük verinin işletmelere sağladığı faydalar hakkında sorular sorulabilir. 2. Büyük veri analitiğinin kullanım alanları nelerdir? Sağlık, finans, e-ticaret ve üretim gibi sektörlerde büyük verinin nasıl kullanıldığı üzerine sorular yöneltilebilir. 3. Büyük veri nasıl toplanır ve işlenir? Veri toplama yöntemleri, veri işleme araçları ve büyük veri platformlarının işleyişi hakkında sorular sorulabilir. 4. Büyük veri güvenliği nasıl sağlanır? Veri gizliliği, veri bütünlüğü ve erişim kontrolleri gibi güvenlik konuları üzerine sorular sorulabilir. 5. Büyük veri ile ilgili en son teknolojik gelişmeler nelerdir? Apache Hadoop, NoSQL veritabanları ve makine öğrenimi gibi büyük veri teknolojileri hakkındaki son yenilikler hakkında sorular sorulabilir.

Metot etüdünde toplanan veriler şunlardır: 1. İş Akışı ve Süreçler: İş akışının tespiti, işlem süreç şeması, iş akış şeması ve akış diyagramları gibi araçlarla yapılır. 2. İşçi ve Makine Etkileşimi: İşçilerin kapasitesi, işgücü ve makinelerle olan etkileşimleri incelenir. 3. Makinelerin Durumu: Makinelerin işlevleri, yeterliliği ve kapasitesi hakkında bilgi toplanır. 4. Malzeme ve Stok Bilgisi: Mamulün ve malzemelerin özellikleri ile stok bilgisine ulaşılır. 5. Çalışma Ortamı: Çalışma ortamı ve işçilerin birbirleriyle olan etkileşimleri hakkında veri toplanır. 6. Mevcut Yöntemin Kayıtları: Mevcut yöntemin doğrudan gözlem yoluyla kayıtları oluşturulur. Bu veriler, işin daha verimli hale getirilmesi için gereksiz faaliyetlerin belirlenmesi ve iyileştirmelerin önerilmesinde kullanılır.

Süper bot çeşitli alanlarda farklı işlevler yerine getirebilir: 1. Müşteri Hizmetleri: Müşteri sorularına hızlı ve otomatik yanıtlar verir, zaman kazandırır ve işgücü maliyetlerini azaltır. 2. Eğlence ve Müzik: Müzik çalma, komik komutlar gibi eğlence amaçlı özellikler sunar. 3. Veri Toplama: Web sitelerinden veri kazıma ve bilgi toplama işlemleri yapar. 4. Güvenlik: Güvenlik açıklarını tarar ve siber saldırılara karşı koruma sağlar. 5. Kişisel Asistan: Kullanıcıların günlük işlerini takip eder ve onlara özel çözümler sunar.

Google, topladığı verileri aşağıdaki nedenlerle kullanır: 1. Hizmetlerin Sağlanması: Kullanıcıların arama yapma, e-posta gönderme gibi işlemlerini gerçekleştirmek için gerekli bilgileri toplar. 2. Hizmetlerin Sürdürülmesi ve İyileştirilmesi: Hizmetlerin doğru çalıştığından emin olmak ve kesintileri takip etmek için verileri kullanır. 3. Yeni Hizmetler Geliştirme: Mevcut hizmetlerden toplanan bilgilerle yeni ürünler ve özellikler geliştirir. 4. Kişiselleştirilmiş Hizmetler ve Reklamlar: Kullanıcılara özelleştirilmiş içerikler, öneriler ve kişiselleştirilmiş reklamlar sunar. Bilgilerinizin kullanım alanları: - Konum Bilgileri: Yol tarifi, yakınınızdakilerle ilgili arama sonuçları ve konuma dayalı reklamlar gibi özellikler sunmak için kullanılır. - Üçüncü Taraf Verileri: İşletme bilgileri sağlayan dizin hizmetleri ve pazarlama iş ortaklarından gelen veriler, müşteri profillerini oluşturmak için kullanılır. - Veri Analizi: Verileri enformasyon ve bilgiye dönüştürerek, işletmelerin karar alma süreçlerini desteklemek için analiz eder.