VeriToplama

Byung-Chul Han'ın psikopolitikası, psikoloji ve politikayı birleştirerek bireylerin zihinlerinin ve davranışlarının nasıl kontrol edildiğini ve yönlendirildiğini inceleyen bir kavramdır. Han'a göre, dijital çağda psikopolitika şu şekillerde kendini gösterir: - Sosyal medya ve dijital teknolojiler, kullanıcıların dikkatini çekmek ve onları belirli yönlerde davranmaya teşvik etmek için kullanılır. - Veri toplama ve izleme, bireylerin davranışlarını ve düşüncelerini tahmin etmek ve yönlendirmek için büyük veri ve yapay zeka ile işlenir. - Duygusal emek, bireylerin sosyal ilişkilerinde ve iş hayatlarında harcadıkları çaba, onları sürekli bir yorgunluk ve tükenmişlik hissi altında bırakır. Han, bu manipülasyonların bireylerin özgürlüğünü kısıtladığını ve onları görünmez bir kontrol mekanizmasının etkisi altına soktuğunu savunur.

TÜİK anketlerinde genellikle aşağıdaki tür sorular sorulur: 1. Demografik Sorular: Yaş, cinsiyet, eğitim, istihdam durumu, gelir, medeni durum gibi kişisel bilgiler. 2. Tüketim Harcamaları: Hanehalkının bir ay boyunca yaptığı tüketim harcamalarına ilişkin sorular. 3. Dini Harcamalar: Ailenin verdiği zekat, fitre ve yardım miktarı gibi dini harcamalar. 4. Konut ve Gayrimenkul: Hanehalkının sahip olduğu gayrimenkul miktarı ve değeri gibi sorular. Bu sorular, istatistiksel veri toplamak ve sosyo-ekonomik analizleri gerçekleştirmek amacıyla kullanılır.

Residential proxy aşağıdaki işlevlere sahiptir: 1. Anonimlik ve Gizlilik: Gerçek IP adresinizi gizleyerek çevrimiçi anonimlik sağlar ve internet servis sağlayıcısının (ISS) sizi takip etmesini engeller. 2. Coğrafi Kısıtlamaları Aşma: Farklı bölgelerdeki içeriklere erişim sağlayarak, coğrafi kısıtlamaları bypass eder. 3. Web Scraping ve Veri Toplama: Web sitelerinden veri toplama işlemlerini, bot olarak algılanmadan ve engellenmeden yapmayı mümkün kılar. 4. Sosyal Medya Yönetimi: Birden fazla sosyal medya hesabını yönetirken, her hesabın farklı bir IP adresinden geliyormuş gibi görünmesini sağlar. 5. Reklam Doğrulama: Reklamların farklı bölgelerde doğru şekilde görüntülendiğini kontrol etmek için kullanılır.

Örnekleme yöntemi kullanmanın avantajları şunlardır: 1. Zaman ve maliyet tasarrufu: Evrenin tamamını incelemek yerine, örneklem üzerinde çalışılarak zaman ve maliyet açısından daha ekonomik bir araştırma yapılır. 2. Daha hızlı sonuçlar: Örneklemden elde edilen veriler daha çabuk toplanır ve değerlendirilir. 3. Ayrıntılı bilgiler: Örnekleme, daha az denekle daha ayrıntılı ve doğru bilgiler elde etmeyi sağlar. 4. Yanlılığın azaltılması: Uygun yöntemlerle seçildiğinde örnekleme hataları en aza indirilebilir. 5. Güncellik: Özellikle güncelliğini hemen yitiren konularda, örnekleme yaparak daha güncel sonuçlar elde edilebilir.

A yala ifadesi iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. Amla Yağı: Amla ağacının meyvesinden elde edilen bu yağ, saç ve cilt bakımı için kullanılır. 2. Alaya AI: Bu, yapay zeka platformu olup, veri toplama, etiketleme ve topluluk üyelerinin bilgi paylaşımı gibi işlemleri içerir.

"Craping" kelimesi iki farklı anlamda kullanılabilir: 1. Tekstil terimi: Craping, buruşuk veya kırışık dokuya sahip kumaş anlamına gelir. 2. Veri toplama terimi: Craping, web sitelerinden veri çıkarma işlemi anlamına gelir.

Mix analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Hedeflerin Belirlenmesi: Analizin amacı, pazarlama faaliyetlerinin satış ve diğer iş sonuçları üzerindeki etkisini anlamak olmalıdır. 2. Anahtar Pazarlama Değişkenlerinin Tanımlanması: Ürün, fiyat, yer ve tanıtım gibi pazarlama mixinin unsurları belirlenmelidir. 3. Veri Toplama: İç ve dış kaynaklardan, satışlar, müşteri profilleri ve pazarlama giderleri gibi veriler toplanmalıdır. 4. Model Geliştirme: Toplanan veriler, matematiksel ilişkiler kurmak ve iş sonucunu analiz etmek için bir modele entegre edilmelidir. 5. Modelin Test Edilmesi: Geliştirilen modelin tahminleri, geçmiş sonuçlarla karşılaştırılmalı ve gerektiğinde model güncellenmelidir. 6. Modelin Gözden Geçirilmesi: Pazar değişiklikleri veya müşteri davranışlarındaki shifts gibi faktörlere göre model periyodik olarak gözden geçirilmeli ve güncellenmelidir. Ayrıca, mix analizi için özel yazılımlar ve araçlar da kullanılabilir.

Google Haritalar verileri çeşitli kaynaklardan alır: 1. Kullanıcıların Konum Verileri: Google Haritalar, kullanıcıların konum verilerini GPS, kablosuz ve mobil ağlar gibi sinyallerden alır. 2. Trafik Kameraları ve Sensörler: Daha önce Google, trafik verilerini fiziksel trafik kameraları ve sensörler aracılığıyla topluyordu, ancak artık bu yöntemi kullanmamaktadır. 3. Geçmiş Veriler: Google, insanların belirli zamanlarda ve günlerde belirli bir yol bölümünü kat etmesi için geçen ortalama süreyi hesaplamak üzere geçmiş verileri de kullanır. 4. Google Earth Engine: Google, BigQuery entegrasyonu sayesinde uydu görüntüleri ve coğrafi veri kataloğuna erişim sağlayarak daha fazla veri kaynağı ekler.

Toplayıcılara örnek olarak aşağıdaki alanlar verilebilir: 1. Arama Motorları: Google, Bing ve Yahoo gibi arama motorları, internetteki web sayfalarını toplayan ve sunan toplayıcılara örnektir. 2. Finansal Haber Toplayıcılar: Bloomberg ve Reuters gibi web siteleri, gerçek zamanlı finansal haberler ve verileri birden fazla kaynaktan toplayarak sunar. 3. Sosyal Medya Toplayıcıları: Hootsuite ve Buffer gibi uygulamalar, kullanıcıların birden fazla sosyal medya platformunda içerik yayınlamasına ve yönetmesine olanak tanır. 4. Veri Analizi Toplayıcıları: Google Analytics ve Adobe Analytics gibi araçlar, birden fazla kaynaktan veri toplayıp analiz ederek web sitesi trafiğine ve kullanıcı davranışına ilişkin öngörüler sağlar. 5. İçerik Toplayıcıları: YouTube ve Vimeo gibi web siteleri, videoları birden fazla kaynaktan toplayarak kullanıcıların içerik bulmasını ve izlemesini kolaylaştırır. Ayrıca, ipotek toplayan finansal kuruluşlar da toplayıcı olarak kabul edilebilir.

Meta Pixel, Facebook ve Instagram reklamlarının web sitesi üzerindeki etkilerini izlemek ve optimize etmek için kullanılan bir veri toplama aracıdır. Başlıca işlevleri: - Dönüşüm takibi: Satın alma, form doldurma gibi belirli eylemleri izleyerek dönüşüm oranlarını ölçer. - Hedef kitle oluşturma: Web sitesini ziyaret eden kullanıcılar hakkında veri toplayarak özel hedef kitleler oluşturur. - Yeniden hedefleme (retargeting): Daha önce web sitesine gelen ancak dönüşüm gerçekleştirmeyen kullanıcılara tekrar reklam gösterir. - Dinamik reklamlar: Kullanıcıların sitede daha önce ilgilendiği ürünlere dayalı kişiselleştirilmiş reklamlar sunar. - Gelişmiş raporlama: Kullanıcı etkileşimlerine dair ayrıntılı raporlar sunarak stratejilerin optimize edilmesine yardımcı olur.

5'li Likert ölçeği soruları, katılımcıların bir ifadeye katılım, katılmama veya tarafsızlıklarını belirtmek için beş yanıt seçeneği arasından seçim yapmalarını gerektirir. İşte bazı örnekler: 1. "Çok zordu" ile "Çok kolay" arasında bir ölçekte, bu pozisyona başvuru süreciniz ne kadar kolaydı? 2. "Kesinlikle katılmıyorum" ile "Kesinlikle katılıyorum" arasında, şirketinizin kariyer gelişimine yardımcı olduğu fikrine ne kadar katılıyorsunuz? 3. "1 = Hiç önemli değil" ile "5 = Çok önemli" arasında, bu şirkette sunulan eğitim faaliyetleri sizin için ne kadar önemli? 4. "1 = Güçlü bir şekilde katılmıyorum" ile "5 = Güçlü bir şekilde katılıyorum" arasında, bu şirkette çalışmaktan ne kadar memnunsunuz? 5. "0-10 arası bir ölçekte", bu şirkette çalışmayı bir arkadaşınıza veya meslektaşınıza önermeniz ne kadar olası?

Sipariş defteri analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Veri Toplama: Sipariş defteri verileri, ürün isimleri, müşteri bilgileri, sipariş tarihleri ve miktarları gibi bilgileri içermelidir. 2. Sınıflandırma: Veriler, ürün kategorilerine, müşteri segmentlerine veya satış kanallarına göre sınıflandırılmalıdır. 3. Test ve Değerlendirme: Ürünlerin kalitesi, işlevselliği ve dayanıklılığı gibi faktörler test edilmeli ve müşteri geri bildirimleri değerlendirilmelidir. 4. Pazar Araştırması: Pazar eğilimleri, müşteri tercihleri ve rakip analizleri gibi dış faktörler incelenmelidir. 5. Stratejik Kararlar: Analiz sonuçları, stok yönetimi, fiyatlandırma stratejileri ve ürün geliştirme gibi alanlarda stratejik kararlar almak için kullanılmalıdır. Bu analiz, işletmelerin sipariş süreçlerini optimize etmelerine, müşteri memnuniyetini artırmalarına ve karlılıklarını yükseltmelerine yardımcı olur.

Meteoroloji Genel Müdürlüğü'nün 45 günlük hava tahminini doğrudan yapması mümkün değildir. Ancak, günlük ve 5 günlük hava tahminleri gibi kısa vadeli tahminler sunmaktadır. Hava tahmin süreci şu adımlarla gerçekleşir: 1. Veri Toplama: Otomatik meteoroloji istasyonları, radarlar, uydular ve meteoroloji balonları gibi araçlarla yer ölçümleri ve yüksek atmosfer ölçümleri yapılır. 2. Veri Analizi: Toplanan veriler, meteoroloji uzmanları tarafından analiz edilir. 3. Tahmin Üretimi: Analiz sonuçlarına göre saatlik, günlük ve uzun vadeli hava durumu tahminleri oluşturulur.

Pazar araştırmasında toplanan veriler, pazarın mevcut durumunu ve gelecekteki potansiyelini anlamak için çeşitli alanlarda odaklanır. Bu veriler arasında şunlar yer alır: 1. Müşteri Analizi: Hedef müşterilerin demografik bilgileri, genel özellikleri ve ihtiyaçları. 2. Pazar Büyüklüğü: Pazar tanımı ve pazarın büyüklüğü, firmanın pazardaki payı. 3. Rakipler ve Rekabet Analizi: Rakip firmaların pazar payı, ürün yelpazesi, stratejileri ve pazarlama yöntemleri. 4. Trendler ve Gelecek Değerlendirmesi: Pazar trendlerinin ve gelecekteki yönelimlerin değerlendirilmesi. 5. Fiyat Bilgileri: Ürünle ilgili fiyat verileri. 6. Dijital Analizler: Google Analytics, sosyal medya etkileşimleri ve SEO verileri gibi dijital analiz araçları. Bu veriler, anketler, odak grupları, çevrimiçi kaynaklar ve pazar raporları gibi çeşitli yöntemlerle toplanır.

Smart tracking sistemleri, teknoloji ve sensörlerin entegrasyonu ile çalışır ve aşağıdaki adımları içerir: 1. Asset Tags veya Sensörler: İzlenecek varlıklara etiketler veya sensörler takılır ve bu cihazlar konum, sıcaklık, nem gibi verileri toplar. 2. Bağlantı: Etiketler veya sensörler, Wi-Fi, Bluetooth veya hücresel ağlar gibi kablosuz teknolojiler aracılığıyla bir ağa bağlanır. 3. Veri Toplama ve Depolama: Toplanan veriler, merkezi bir veritabanında veya bulut platformunda saklanır. 4. Analitik ve İçgörüler: Veriler, kalıpları belirlemek, anomalileri tespit etmek ve bakım ihtiyaçlarını öngörmek için analiz edilir. 5. Gerçek Zamanlı İzleme ve Uyarılar: Sistem, varlıkların konumunu ve durumunu gerçek zamanlı olarak izler ve önceden belirlenmiş kurallara göre uyarılar gönderir. Bu süreç, operasyonların optimizasyonu, maliyetlerin azaltılması ve verimliliğin artırılması gibi faydalar sağlar.

OpenTelemetry (OTel) nasıl çalışır? şu şekilde özetlenebilir: 1. API'ler ve SDK'lar: OTel, kodunuzu enstrümante eden ve veri toplama sürecini koordine eden dil-özel API'ler ve SDK'lar kullanır. 2. Telemetry Verilerinin Toplanması: Bu araçlar, uygulamanızdan metrikler, loglar ve traces gibi telemetry verilerini toplar. 3. Veri İşleme: Toplanan veriler, filtreleme, zenginleştirme ve metadata ekleme gibi işlemleri gerçekleştiren işlemciler (processors) tarafından işlenir. 4. Veri İhracatı: Son olarak, işlenmiş veriler, OTel Collector tarafından bir veya daha fazla arka uca (exporters) ihraç edilir. OTel Collector, farklı formatlardaki verileri destekler ve birden fazla açık kaynak veya ticari sistemde çalışabilir.

GA5 ifadesi, Google Analytics 4 (GA4) olarak yanlış anlaşılmış olabilir. GA4, web siteleri ve mobil uygulamaların trafik ölçümünü yapmak için kullanılan bir analiz aracıdır. GA4'ün kullanım alanları: - Gelişmiş veri toplama: Kullanıcı davranışları ve etkileşimlerini izleme. - E-ticaret verileri: Ürün performansı, dönüşüm hunisi analizi gibi verileri raporlama. - Özelleştirme: Parametreler eklenerek istenilen verilerin analizi. - Makine öğrenimi: Verileri otomatik olarak analiz etme ve potansiyel fırsatları belirleme. - Gizlilik odaklı: Kullanıcı gizliliğini ve verilerini ön planda tutma.

Havadan madencilik, insansız hava araçları (İHA) kullanarak madencilik operasyonlarının çeşitli aşamalarında veri toplama ve analiz etme sürecini ifade eder. Bu süreç, geleneksel yöntemlere göre birçok avantaj sağlar: Verimlilik artışı: İHA'lar, maden sahalarının detaylı analizini daha hızlı ve doğru bir şekilde yaparak zamandan tasarruf sağlar. Maliyet düşüşü: Ölçüm ve haritalama gibi işlemler, İHA'lar sayesinde daha düşük maliyetle gerçekleştirilebilir. İşçi güvenliği: Tehlikeli veya ulaşılması zor alanlarda uzaktan kontrol edilen İHA'lar kullanılarak potansiyel riskler minimize edilir. Envanter yönetimi: Stok hacimlerinin ve maden kaynaklarının daha iyi yönetilmesini sağlar. Havadan madencilik, maden arama, jeolojik haritalama, atık barajı izleme ve servis yollarının optimizasyonu gibi alanlarda da kullanılır.

Toplayıcı terimi iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. Yazılım Uygulaması: Birden fazla kaynaktan veri toplayan ve bunları tek bir konumda sunan bir yazılım uygulamasıdır. 2. Elektrik-Elektronik Terimi: Girişindeki iki veya daha fazla analog sinyalin ağırlıklı toplamını çıkaran bir cihazdır.

Veri toplama, istatistiksel çalışmalarda ve analizlerde kullanılmak üzere farklı kaynaklardan bilgi toplanması sürecidir. Bu süreç, aşağıdaki adımları içerir: 1. Problem Tanımı: Çözülecek problemin ve araştırma hedeflerinin belirlenmesi. 2. Çalışma Tasarımı: Popülasyonun veya örneklemin, örnekleme yönteminin, toplanacak veri türünün ve veri toplama yönteminin belirlenmesi. 3. Veri Toplama Araçlarının Hazırlanması: Anket, gözlem protokolü veya görüşme gibi araçların açık, kesin ve anlaşılır şekilde hazırlanması. 4. Örnek Seçimi: Temsiliyet sağlamak için rastgele veya uygun bir örnekleme yöntemiyle örnek seçilmesi. 5. Veri Toplama: Hazırlanan araçlar ve seçilen örneklem kullanılarak veri toplama işleminin gerçekleştirilmesi. 6. Veri Doğrulaması: Verilerin doğru ve güvenilir olduğundan emin olmak için doğrulanması. 7. Veri Analizi: Toplanan verilerin istatistiksel teknikler ve analitik araçlar kullanılarak kalıpları, ilişkileri ve eğilimleri belirlemek için analiz edilmesi.