VeriToplama

Kantitatif araştırma yöntemi, sayısal veri toplama ve analiz yöntemleri kullanarak genellikle nicel sonuçlar elde etmeyi amaçlayan bir araştırma yaklaşımıdır. Başlıca kantitatif araştırma yöntemleri: - CAWI (Computer-Assisted Web Interviewing): Online anketler yoluyla veri toplama. - CAPI (Computer-Assisted Personal Interviewing): Yüz yüze görüşmelerle veri toplama. - CATI (Computer-Assisted Telephone Interviewing): Telefon görüşmeleri ile veri toplama. Kantitatif araştırmaların özellikleri: - Büyük örneklemlerle genelleme yapılabilir. - Verilerin sayısal olması nedeniyle istatistiksel analiz mümkündür. - Sonuçlar genellikle objektiftir.

Kantitatif araştırma yöntemi, sayısal veri toplama ve analiz yöntemleri kullanarak genellikle nicel sonuçlar elde etmeyi amaçlayan bir araştırma yaklaşımıdır. Başlıca kantitatif araştırma yöntemleri: - CAWI (Computer-Assisted Web Interviewing): Online anketler yoluyla veri toplama. - CAPI (Computer-Assisted Personal Interviewing): Yüz yüze görüşmelerle veri toplama. - CATI (Computer-Assisted Telephone Interviewing): Telefon görüşmeleri ile veri toplama. Kantitatif araştırmaların özellikleri: - Büyük örneklemlerle genelleme yapılabilir. - Verilerin sayısal olması nedeniyle istatistiksel analiz mümkündür. - Sonuçlar genellikle objektiftir.

Fuar araştırma raporu hazırlamak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Araştırma Konusunun Belirlenmesi: Fuarın genel amacı ve hedefleri net bir şekilde belirlenmelidir. 2. Planlama: Fuarın hangi aşamalardan geçeceği, hangi verilerin toplanacağı ve nasıl analiz edileceği detaylı bir şekilde planlanmalıdır. 3. Veri Toplama: Fuar sırasında ve sonrasında katılımcı ve ziyaretçilerden geri bildirim almak için anketler, görüşmeler veya online değerlendirme araçları kullanılmalıdır. 4. Veri Analizi: Toplanan veriler, araştırma yöntemine uygun analiz araçları ve teknikleri kullanılarak analiz edilmelidir. 5. Raporun Yazılması: Raporun giriş, ana bölümler ve sonuç kısmı net bir şekilde planlanmalı ve her bölümün neyi içerdiği önceden belirlenmelidir. 6. Görsel Materyallerin Kullanımı: Grafikler, tablolar ve görseller raporu daha anlaşılır hale getirecektir. 7. Son Kontroller: Raporun dil bilgisi hataları, yazım yanlışları ve format hataları düzeltilmeli, içeriğinin tutarlılığı kontrol edilmelidir. Bu süreç, fuarın başarısını ölçmek, gelecekteki fuarlar için iyileştirmeler yapmak ve alınan kararların etkinliğini değerlendirmek açısından önemlidir.

Uzaktan algılamanın çalışma prensibi, yeryüzündeki nesneleri ve olayları uzaktan veri toplayarak gözlemleme ve analiz etme esasına dayanır. Bu süreç şu temel prensiplere göre işler: 1. Veri Toplama: Uydu veya hava araçları gibi platformlardan çeşitli sensörler aracılığıyla görüntü veya veri toplanır. 2. Veri İşleme: Toplanan veriler, analiz edilmeden önce işlenir. 3. Veri Analizi: İşlenmiş veriler, belirli bir amaca yönelik olarak analiz edilir. 4. Sonuçların Yorumlanması: Analiz edilen veriler, çeşitli karar destek sistemleri ve haritalama uygulamaları için kullanılır.

Biruni.tuik.gov.tr, Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK)'un anket ve veri toplama platformuna erişim sağlayan bir web adresidir. Bu platform üzerinden aşağıdaki anketlere katılabilirsiniz: - Hane halkı Bütçe Anketi; - Yaşam Memnuniyeti Anketi; - Çalışma Gücü Anketi; - Sağlık Araştırması; - Eğitim Araştırması.

Termodinamik veriler, termodinamik tablolar ve diyagramlar kullanılarak elde edilir. Ayrıca, bomba kalorimetreleri gibi özel cihazlar da bazı termodinamik ölçümler için kullanılabilir.

Kolay toplama yöntemi, verilerin toplanması için kullanılan basit ve pratik bir yöntemdir. Bu yöntemlerden bazıları şunlardır: 1. Gözlem: Davranışları ayrıntılı olarak tanımlamak için kullanılan bir veri toplama tekniğidir. 2. Anket: Belirli bir araştırmanın amacına uygun düzenlenmiş soru listesidir. 3. Röportaj: Açık uçlu sorulara izin veren ve daha fazla özelleştirilebilen bir yöntemdir. 4. Belge ve kayıtlar: Mevcut verileri kullanarak yapılan araştırmalardır. 5. Odak gruplar: Röportaj, anket ve gözlemin bir birleşimi olup, ortak noktaları olan birkaç kişinin ele alınmasını içerir. Bu yöntemler, verilerin hızlı ve verimli bir şekilde toplanmasını sağlar, ancak sonuçların geçerliliği ve genellenebilirliği konusunda sınırlamalara sahip olabilir.

Mimari araştırma yöntemleri genel olarak şu şekilde sınıflandırılabilir: 1. Tasarım Öncesi Veri Toplama: Projenin ana kurgusunu belirleyen tarihsel, kültürel ve sosyolojik araştırmaların incelenmesi. 2. Fotoğraf ve Videolarla Belgeleme: Proje alanının mekansal kullanımlarını ortaya çıkaran ve problemlerin tanımlanmasını kolaylaştıran bir yöntem. 3. Söyleşi Yöntemi: Bölge sakinlerinin görüşlerinin analiz edilerek yerel bilgilerin toplanması. 4. Yerinde Deneyimleme: Proje alanının niteliklerinin keşfedilmesini sağlayan, mimari ekibin mekansal verileri tasarıma aktardığı bir yöntem. 5. Bilgisayar Destekli Analiz Programları: Tasarım aşamasında, örneğin iklimlendirme analizleri için kullanılan araçlar. 6. Araştırma Stratejileri: Yorumlayıcı-tarihsel araştırma, niteliksel araştırma, korelasyonel araştırma, deneysel araştırma gibi çeşitli stratejiler.

Anket soruları ölçeklendirilirken çeşitli ölçekler kullanılabilir, bunlar arasında en yaygın olanları şunlardır: 1. Likert Ölçeği: Katılımcıların bir dizi ifade hakkındaki görüşlerini ölçmek için kullanılır. 2. Doğrusal Sayısal Ölçek: Katılımcıların bir soruya veya ifadeye sayısal bir yanıt vermesini sağlar. 3. Frekans Ölçekleri: İnsanların bir eylemi ne sıklıkla veya ne kadar sürede gerçekleştirdiğini anlamak için kullanılır. 4. Eşlenmiş Kıyaslama Ölçeği: İki şey arasındaki tercihleri ayırt etmeye yardımcı olur. 5. Resimli/Grafik Ölçekleri: Katılımcıların bir sayı seçmek yerine, belirli bir ürün hakkındaki görüşlerini görseller kullanarak belirtmelerini sağlar.

Netnografinin avantajları şunlardır: 1. Doğallık: Netnografi, katılımcıların doğal ortamlarında kendi ifadeleriyle bilgi paylaşmalarını sağlar, bu da daha gerçekçi ve samimi veriler elde edilmesini sağlar. 2. Maliyet ve zaman tasarrufu: Geleneksel yöntemlere göre daha az maliyetli ve hızlıdır, çünkü veriler çevrimiçi arşivlerden ve mevcut teknolojilerden yararlanarak toplanır. 3. Geniş katılımcı kitlesi: Netnografi, çok sayıda insanın araştırılmasına olanak tanır, bu da daha çeşitli ve geniş bir örneklem sunar. 4. Geçmişe dönük analiz: Geçmişteki konuşmaları ve etkileşimleri inceleme imkanı vererek, konunun gelişimini ve tarihini anlamaya yardımcı olur. 5. Etkileşim: Araştırmacı ve katılımcılar arasında devam eden bir ilişki kurar, bu da daha derinlemesine ve zengin içgörüler elde etmeyi sağlar.

V-Count Teknoloji A.Ş., Türkiye'de insan akışı ve ziyaretçi analizi alanlarında çözümler sunan bir şirkettir. Şirketin sunduğu bazı hizmetler şunlardır: - Kişi sayma: Perakende zincirleri, alışveriş merkezleri, havaalanları gibi yerlerde yaya trafiğini ölçme. - Isı haritası ve display analizi: Mağazalarda ürün yerleşimini optimize etme ve karlılığı artırma. - Demografik analiz: Cinsiyet ve yaş tanıma ile pazarlamayı ve satışları optimize etme. - Kuyruk yönetimi ve personel hariç tutma: Müşteri bekleme sürelerini azaltma ve personel maliyetlerini düşürme. V-Count, ayrıca kendi donanım ve yazılımını bağımsız olarak tasarlamakta, geliştirmekte ve üretmektedir.

Coğrafi veriler, aşağıdaki durumlarda lisanslanabilir: 1. Veri Toplama ve Üretim: Yerli veya yabancı gerçek ve tüzel kişilerin, verilerin toplanması ve/veya üretilmesi faaliyetleri için. 2. Paylaşım ve Satış: Verilerin paylaşılması ve satılması işlemleri için. 3. Veri Madenciliği: Mevcut verilerin kullanılarak veri madenciliği yapılması ve yeni veri üretilmesi faaliyetleri için. Bu lisanslama işlemleri, Çevre, Şehircilik ve İklim Değişikliği Bakanlığı tarafından belirlenen usul ve esaslara göre yapılır.

Crawler (web tarayıcısı) kariyeri için aşağıdaki adımları izlemek faydalı olabilir: 1. Gerekli Becerileri Kazanmak: Python, JavaScript, PHP gibi programlama dillerini öğrenmek ve Scrapy, Selenium gibi web crawling framework ve kütüphanelerini kullanmak önemlidir. 2. Deneyim Kazanmak: Gerçek projeler üzerinde çalışmak ve hata handling, anti-crawling mekanizmaları gibi konularda deneyim kazanmak faydalıdır. 3. İlgili Pozisyonları Araştırmak: Web geliştirme, veri analizi, SEO uzmanlığı, pazar araştırma analistliği gibi alanlarda iş fırsatları mevcuttur. 4. Eğitim ve Sertifikasyon: Bazı şirketler, crawler geliştiricileri için özel eğitimler ve sertifikasyonlar sunabilir. 5. Sürekli Öğrenme: Teknolojinin sürekli gelişimi göz önünde bulundurularak, yeni araçlar ve teknikler hakkında bilgi sahibi olmak önemlidir.

Dokümantasyonda toplanan veriler çeşitli kaynaklardan elde edilebilir ve farklı türlerde olabilir: 1. İç Veri Kaynakları: - Web Sitesi: Müşteri etkileşimleri ve davranışları, Google Analytics gibi araçlarla izlenebilir. - Müşteri İletişimi: Müşteri hizmetleri e-postaları, geri bildirimler ve memnuniyet anketleri. - Satış Verileri: Satış işlemleri, müşteri siparişleri ve stok durumu. - Sosyal Medya: Takipçi sayıları, paylaşımların etkileşimleri ve kampanya sonuçları. 2. Harici Veri Kaynakları: - Pazar Araştırmaları: Sektör analizleri ve rekabet raporları. - Veri Sağlayıcıları: Demografik ve pazarlama verileri gibi özelleştirilmiş bilgiler. - Rakip Analizi: Rakip web siteleri ve pazarlama stratejileri. 3. Otomatik Veri Toplama Araçları: - Web tarama, e-posta izleme ve anketlerin otomasyonu gibi süreçler için kullanılan araçlar. Bu veriler, veri toplama yöntemleri ve dokümantasyon ihtiyaçları doğrultusunda belirlenir ve düzenlenir.

Haber API (Application Programming Interface), farklı haber kaynaklarından verileri toplayan, düzenleyen ve dağıtan bir arayüzdür. Bu tür API'ler, kullanıcıların gereksinim duydukları bilgilere hızlı erişim sağlar ve aşağıdaki alanlarda kullanılır: - Finansal piyasalar: Yatırımcılar, piyasa etkileyen haberleri takip ederek daha iyi kararlar alabilirler. - Pazarlama ve PR: Belirli bir marka hakkında kamuoyunun tepkisini ölçmek için bu veriler kullanılarak stratejiler geliştirilebilir. Popüler haber API'leri arasında GNews API ve Mediastack bulunur.

Yapay dataset oluşturmak için aşağıdaki adımlar izlenmelidir: 1. Amaç Belirleme: Datasetin oluşturulma amacını net bir şekilde tanımlamak gereklidir. 2. Veri Kaynaklarının Tanımlanması: Kamu datasetsleri, API'ler, web scraping, anketler, mevcut veritabanları gibi çeşitli kaynaklardan veri toplanmalıdır. 3. Veri Toplama: Veriler, otomatik komut dosyaları, manuel giriş veya veri ihracatı gibi yöntemlerle toplanmalıdır. 4. Veri Temizleme: Ham veriler genellikle dağınıktır ve kullanılmadan önce temizlenmesi gerekir. 5. Veri Dönüşümü: Verilerin analiz için uygun formata dönüştürülmesi gereklidir. 6. Veri Entegrasyonu: Birden fazla kaynaktan gelen veriler birleştirilmelidir. 7. Veri Doğrulama: Datasetin doğruluğunu ve güvenilirliğini kontrol etmek için istatistiksel analizler yapılmalı veya uzman incelemesi gerçekleştirilmelidir. 8. Dokümantasyon: Datasetin kaynakları, toplama ve işleme yöntemleri ile herhangi bir varsayım veya sınırlama hakkında dokümantasyon hazırlanmalıdır. 9. Depolama ve Erişim: Datasetin, veritabanı sistemleri, bulut depolama veya yaygın dosya formatları gibi güvenli ve erişilebilir bir yerde saklanması gereklidir. 10. Bakım: Datasetin güncel tutulması, yeni verilerin eklenmesi ve sorunların giderilmesi için düzenli olarak bakım yapılmalıdır.

Mars'a gönderilen keşif araçları, çeşitli görüntüler ve veriler çekmiştir: Mariner 4: Mars'ın yüzeyinin ilk yakın çekim fotoğraflarını çekmiştir. Viking 1 ve Viking 2: Mars atmosferi, yüzey sıcaklığı ve basınca dair önemli veriler elde etmiş ve 60 fotoğraf göndermiştir. Pathfinder ve Sojourner: Mars yüzeyinde hareket eden ilk keşif aracı olan Sojourner, kaya ve toprak örnekleri toplamış ve 16.500'den fazla görüntü göndermiştir. Curiosity: Gale kraterinde mikrobiyal yaşamın izlerini ararken, Mars'ta metan gazı tespit etmiştir. Perseverance: Jezero kraterinde araştırmalar yapmakta, kaya ve tortu örnekleri toplamakta ve Mars yüzeyinin yüksek çözünürlüklü fotoğraflarını çekmektedir.

Ali Yıldırım ve Hasan Şimşek'in nitel araştırma yöntemleri şunlardır: 1. Veri Toplama Yöntemleri: Gözlem, görüşme, doküman analizi gibi nitel veri toplama yöntemlerini kullanırlar. 2. Araştırma Deseni: Araştırmanın odağını, veri toplama tekniklerini ve veri analizini içeren tutarlı bir strateji izlerler. 3. Örneklem Seçimi: Olasılık temelli ve amaçlı örnekleme yöntemlerini kullanırlar. 4. Veri Analizi: Betimsel analiz ve içerik analizi gibi yöntemleri kullanarak verileri düzenler ve yorumlarlar. 5. Geçerlik ve Güvenirlik: Nitel araştırmada geçerliği daha öncelikli tutarlar ve araştırmacının esnek olması ilkesini benimserler.

5'li Likert ölçeği oluşturmak için aşağıdaki adımlar izlenmelidir: 1. Amaç Belirleme: Anketin veya soruların amacını tanımlamak gereklidir. 2. Soru ve Cevapların Tasarımı: Açık ve spesifik sorular yazılmalı, yanıt seçenekleri net olmalıdır. 3. Dengeli Yanıtlar: Ölçek, eşit sayıda olumlu ve olumsuz seçenek ve orta noktada "Nötr" seçeneği ile dengelenmelidir. 4. Deneme Uygulaması: Hazırlanan ölçeğin, gerçek koşullarda ve hedef kitleyi temsil eden bir örneklem üzerinde pilot testi yapılmalıdır. 5. Veri Toplama ve Analiz: Anket dağıtılıp yanıtlar toplandıktan sonra, sonuçlar frekans, yüzde veya ortalama gibi yöntemlerle analiz edilmelidir.

Wayback Machine, web sayfalarını farklı zaman dilimlerinde tarayarak ve anlık görüntülerini alıp arşivleyerek verilerini elde eder. Bu süreç, otomatik bir arama botu tarafından gerçekleştirilir.