VeriToplama

Netnografinin bazı avantajları: Kısa zamanda büyük veri toplama imkanı. Alanın sınırlı ve belirli olması. Hedef odaklı kişilere ulaşımın kolaylığı. Ekonomik olması. Toplulukların, sorular sorulmadan, gönüllü olarak bilgi paylaşması. Güncel durum ve hedef kitle hakkında bilgi edinme. İhtiyaç tabanlı inovasyonlara zemin hazırlayacak iç görüler elde etme. Ancak, netnografinin dezavantajları da bulunmaktadır, örneğin, bireylerin dijital alana yansıttıkları kimliklerin gerçek hayatta bir karşılığının olmaması ve verilerin yanıltıcı olma ihtimali gibi.

Dokümantasyonda toplanan veriler, araştırılan olaylarla ilgili bilgiler ve mevcut dokümanlar/kayıtlar olabilir. Toplanan veri türlerinden bazıları: Birincil ve ikincil veriler. Nicel ve nitel veriler. Çeşitli belgeler. Ayrıca, dokümantasyonda basın raporları, ölüm belgeleri, tapu belgeleri, tıbbi kayıtlar, dava özetleri, iddialar, teklifler, mahkeme kararları gibi ikincil belgeler de elde edilebilir.

Coğrafi veriler, konum bilgisi içeren her türlü veri durumunda lisanslanabilir. Bu veriler arasında: dijital bir harita altlığı üzerinde yer alan veriler; adres verisi ile ilişkilendirilebilen veriler; sensörler aracılığıyla araziden toplanan veriler; çevrim içi veya çevrim dışı toplanan veriler bulunur. Ayrıca, Ulusal Coğrafi Veri Sorumluluk Matrisi kapsamında yer alan 32 adet coğrafi veri teması ve bu temalara bağlı 53 adet coğrafi veri alt teması da lisanslamaya tabidir. Coğrafi veri lisans belgesi, Bakanlık tarafından belirlenen şartları sağlayan yerli veya yabancı gerçek veya özel hukuk tüzel kişilerine verilir.

Crawler kariyer sahibi olmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Eğitim: Meslek liselerinin ilgili bölümlerinden veya mesleki/teknik liselerden mezun olmak ya da lise diploması denkliği sağlamak gereklidir. 2. Deneyim: Ağır ekipman kullanımı deneyimi kazanmak ve vinç operatörü olarak çalışmak, özellikle vinç asistanı olarak deneyim edinmek önemlidir. 3. Mesleki Eğitim: Mesleki ve teknik okullarda veya çıraklık programlarında vinç operatörlüğü eğitimi almak gereklidir. 4. Sertifika: Ulusal Vinç Operatörlerini Sertifikalandırma Komisyonu (NCCCO) veya benzeri kuruluşlardan sertifika alınmalıdır. 5. Ticari Ehliyet: Büyük vinçlerin taşınması için ticari araç kullanma becerisi gerektiğinden, ticari ehliyet (CDL) edinilmelidir. 6. Sürekli Öğrenme: Güvenlik düzenlemeleri ve sektördeki yenilikler hakkında bilgi sahibi olmak için sürekli eğitimlere katılmak önemlidir. Web crawler geliştirici kariyeri için ise aşağıdaki adımlar izlenebilir: 2. Temel Bilgi: Web crawling temelleri, web yapısı ve crawlerların çalışma şekli hakkında bilgi sahibi olunmalıdır. 2. İhtiyaçların Belirlenmesi: Projenin kapsamı, tarama ölçeği ve veri gereksinimleri belirlenmelidir. 3. Teknik Beceriler: PHP, Python veya tercih edilen programlama dilinde yeterlilik, ilgili çerçeveler ve web crawling araçları hakkında bilgi sahibi olunmalıdır. 4. Soft Skills: Takım işbirliği, etkili iletişim, uyum sağlama ve öğrenme isteği gibi beceriler geliştirilmelidir. 5. Onboarding ve Entegrasyon: Şirket kültürü tanıtımı, özel araçlar ve platformların eğitimi, mentorluk fırsatları sağlanmalıdır. 6. Sürekli Eğitim: Yeni teknolojilere uyum sağlama ve yenilikçi bir zihniyetle sürekli öğrenme teşvik edilmelidir.

V-Count, Türkiye'de fiziksel alanlardaki ziyaretçileri saymak ve analiz etmek için çözümler sunar. Başlıca hizmetleri: Kişi sayma. Sıra yönetimi. Demografik analiz. Isı haritası ve bölge analizi. Mağaza vitrini analitiği. Yolcu sayımı. Bu çözümler, güvenli bir bulut tabanlı yazılım olan BoostBI ve yüksek doğruluk oranına sahip insan sayma sensörleri ile desteklenir.

Haber API, farklı ülkelerden ve dillerden yüzlerce haber kaynağına erişim sağlayan bir uygulamadır. Haber API'nin bazı özellikleri: Filtreleme: Ülke, dil, kaynak, kategori veya anahtar kelimeye göre filtreleme yapılabilir. RSS ile erişim: Haber kaynağının RSS linki verilerek haberlere ulaşılabilir. Çoklu kategori desteği: Gündem, dünya, teknoloji, magazin, spor, ekonomi, sağlık ve eğlence gibi birçok kategoriye erişim sağlar.

Yapay bir dataset oluşturmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: Hugging Face Hub'da dataset oluşturma. Vertex AI ile dataset oluşturma. AI görüntü oluşturma ile dataset oluşturma. Ayrıca, ADO.NET kullanarak da dataset oluşturulabilir.

Ali Yıldırım ve Hasan Şimşek'in "Sosyal Bilimlerde Nitel Araştırma Yöntemleri" kitabında ele alınan nitel araştırma yöntemlerinden bazıları şunlardır: Araştırma desenleri. Veri toplama yöntemleri. Nitel veri analizi. Geçerlik ve güvenirlik. Nitel araştırma sonuçları ve uygulama.

Mars'a gönderilen keşif araçlarının çektiği bazı görüntüler şunlardır: Perseverance Keşif Aracı: 19 Şubat 2021'de Mars yüzeyindeki ilk görüntüsü. Mars'taki Jezero Krateri'nin fotoğrafları. Curiosity Rover: Mars'taki metan gazına dair görüntüler. Ayrıca, Perseverance'ın sosyal medya hesabından, test sürüşü sırasında aracın bıraktığı lastik izlerini gösteren fotoğraflar paylaşılmıştır.

5'li Likert ölçeği oluşturmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Yanıt seçeneklerinin belirlenmesi. 2. Her seçeneğe bir değer atanması. 3. Anket sorularının hazırlanması. 4. Anketin uygulanması. 5. Puanlama ve analiz. Likert ölçeği oluştururken bir uzmana danışılması önerilir.

Wayback Machine, kâr amacı gütmeyen Internet Archive adlı kuruluş tarafından geliştirilmiş bir sayısal zaman kapsülüdür. Wayback Machine, Alexa Internet'ten derlenen içerikle çalışmaktadır. Ayrıca, Wayback Machine'in, daha büyük veri kümelerini çekmek için kullanılabilen bir API'ı da bulunmaktadır.

Web kazıma (web scraping), web sitelerinden veri çekme işlemidir. Web kazıma, çeşitli amaçlarla kullanılabilir: Fiyat karşılaştırmaları ve pazar araştırması. Haber izleme. Rekabet analizi. İçerik üretimi. İş otomasyonu. Ancak, web kazıma yaparken web sitelerinin kullanım koşullarına ve yasal düzenlemelere uymak önemlidir.

Yapay zeka yazılımı yazmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Problemin Tanımlanması: Çözülecek sorun net bir şekilde belirlenir. 2. Veri Toplama: YZ modelinin öğrenebilmesi için kaliteli ve yeterli miktarda veri toplanır. 3. Veri Ön İşleme: Veriler temizlenir, eksikler tamamlanır ve uygun formata getirilir. 4. Model Seçimi: Görev tipine göre (sınıflandırma, regresyon vb.) uygun algoritma seçilir. 5. Model Eğitimi: Seçilen model, veri seti ile eğitilir ve parametreler optimize edilir. 6. Model Değerlendirme: Eğitilen modelin performansı test edilir. 7. Modelin İyileştirilmesi: Gerekirse model yeniden eğitilir veya farklı yöntemler denenir. 8. Uygulama ve Entegrasyon: Model, gerçek dünyada kullanılacak uygulama veya servise entegre edilir. 9. İzleme ve Bakım: Modelin performansı takip edilir ve gerekirse güncellenir. Popüler programlama dilleri arasında Python, Java, C++, R ve Lisp bulunur. Bazı yapay zeka araçları: Tabnine: Geliştiricilerin kod yazmalarına yardımcı olur. Snyk: Kod hatalarını ve güvenlik açıklarını tespit eder. TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Keras: Yapay zeka modelleri geliştirmek için kullanılan kütüphanelerdir.

Web scraper, web sitelerinden veri çıkarmak için kullanılan bir yazılım veya araçtır. Web scraper'ın bazı kullanım amaçları: Fiyat karşılaştırması. Pazar takibi. Rakip analizi. Lead generation (potansiyel müşteri bulma). Duyarlılık analizi. Web scraper kullanırken, kullanılan web sitesinin izin verdiği veya izin vermediği faaliyetleri dikkate almak ve aşırı yük oluşturmamak önemlidir.

Sütun grafiğinde sorulabilecek bazı soru örnekleri: Karşılaştırma soruları: "Bünyamin 2015 ve 2016 yıllarında toplam kaç TL zekat vermiştir?". Değişim miktarı soruları: "Ömer Salı günü Cuma gününe göre kaç kilometre daha az koşmuştur?". Toplam miktar soruları: "Son dört günde kaç litre süt sağılmıştır?". Fark soruları: "Elif'in notu, Hacer'in notundan ne kadar fazladır?". Zaman içindeki değişim soruları: "Demirci Eylül ayında, Temmuz ayına göre kaç ton daha az demir satmıştır?".

Müşteri analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Veri Toplama: Kişisel Veriler: Müşterilerin isim, doğum tarihi veya iş bilgileri gibi verileri toplanır. Etkileşim Verileri: Müşterilerin web sitesi ziyaretleri, sosyal medya etkileşimleri ve müşteri destek aramaları incelenir. Davranışsal Veriler: Satın alma geçmişi, ürün kullanım sıklığı ve tercih edilen ödeme yöntemleri gibi alışkanlıklar analiz edilir. Tutumsal Veriler: Müşteri memnuniyeti anketleri ve sosyal medya yorumları ile müşterilerin hisleri ölçülür. 2. Verileri Temizleme ve Düzenleme: Tutarsız veya eksik veriler düzenlenir. 3. Analiz Etme: Tanımlayıcı Analitik: Müşterilerin geçmişteki davranışları incelenir. Teşhis Amaçlı Analitik: Müşteri davranışlarının nedenleri araştırılır. Tahmine Dayalı Analitik: Gelecekteki davranışlar öngörülür. Öngörücü Analitik: Tahmine dayalı analitiği bir adım öteye taşıyarak belirli kalıplar oluşturulur. 4. Sonuçların Yorumlanması ve Aksiyon Planı: Elde edilen bulguların iş açısından ne anlama geldiği değerlendirilir ve aksiyon planı oluşturulur. Örnek: Bir e-ticaret şirketi, müşterilerini davranışlarına göre segmentlere ayırıp her segmentin alışveriş alışkanlıklarını özetleyebilir. Müşteri analizi için Google Analytics, Facebook Pixel ve CRM sistemleri gibi araçlar kullanılabilir.

Birincil veriler, doğrudan araştırmacı tarafından anket, gözlem, görüşme ve deney gibi yöntemlerle elde edilir. Birincil veri elde etme yöntemleri: Anketler ve soru formları. Gözlem. Görüşmeler. Deney. Birincil veri elde etme süreci, zaman alıcı ve maliyetli olabilir.

Google'ın veri toplama yöntemi şu şekilde özetlenebilir: 1. İzleme Kodu Entegrasyonu. 2. Veri İşleme. 3. Konfigürasyon. 4. Raporlama. Ayrıca, Google, kullanıcıların Google Hesaplarıyla bağlantısı kesilen sorgular gibi verileri belirli bir süre boyunca saklayabilir.

"Justin form" ifadesi, muhtemelen "Google Form" ve "Justin" hizmetlerinin entegrasyonunu ifade ediyor. Google Form, anket ve test uygulamaları için kullanılan bir araçtır ve bilgi toplama, veri analizi gibi işlevlere sahiptir. Google Form ve Justin entegrasyonu, veri alışverişi ve otomatik işlemler için kullanılabilir. Örneğin, Google Form'da bir etkinlik veya veri değişikliği olduğunda, bu bilgileri Justin ile otomatik olarak senkronize edebilirsiniz. Ancak, "Justin form" ifadesinin spesifik bir işlevi veya kullanımı hakkında daha fazla bilgi bulunmamaktadır.

Otellerde aylık veriler, genellikle aşağıdaki kaynaklardan alınabilir: Otel Yönetim Sistemleri (PMS). Müşteri İlişkileri Yönetimi (CRM) Platformları. Çevrimiçi Seyahat Acenteleri (OTA'lar). Sosyal Medya Platformları. Web Sitesi Analitiği. Ayrıca, otellerin kendi resmi web siteleri üzerinden de hesap açarak geçmiş ve güncel verilere ulaşmak mümkündür.