VeriToplama

Yandex, kullanıcıları doğrudan "görmez", ancak bazı aktivitelerinizi kaydedebilir ve analiz edebilir. Örneğin, Yandex Search uygulaması gizli modda kullanıldığında arama sorgularını, ziyaret edilen sayfaların adreslerini ve otomatik doldurma verilerini kaydetmez. Ayrıca, Yandex Mail servisi, e-postalarınızı ve aldığınız bültenleri yönetmek için akıllı sıralama araçları kullanır ve iletilerinizi otomatik olarak kontrol eder.

Google'ın tag'leri, web sitesi ve uygulama verilerini toplamak ve analiz etmek için kullanılır. İşte bu tag'lerin bazı kullanım amaçları: Kullanıcı eylemlerinin izlenmesi. Pazarlama kampanyalarının optimizasyonu. Çeşitli platformlarla entegrasyon. Hata ayıklama ve güncelleme.

Açık kaynak istihbaratı (OSINT) için kullanılan belgeler şunlardır: 1. İnternet Siteleri: Web siteleri, bloglar, forumlar ve arama motorları. 2. Sosyal Medya: Facebook, Twitter, Instagram, LinkedIn gibi platformlar. 3. Haber ve Medya Kanalları: Gazete, televizyon, radyo ve çevrimiçi haber kaynakları. 4. Akademik ve Bilimsel Yayınlar: Üniversiteler ve araştırma enstitüleri tarafından yayımlanan makaleler ve raporlar. 5. Resmi Belgeler ve Veri Tabanları: Hükümetler, uluslararası organizasyonlar ve şirketler tarafından yayımlanan yıllık raporlar, ekonomik göstergeler ve yasal belgeler. 6. Jeo-uzamsal Veriler: Uydu görüntüleri, haritalar ve coğrafi bilgi sistemleri (GIS). 7. Video ve Görsel İçerikler: YouTube, TikTok gibi platformlar ve çevrimiçi görüntü arşivleri.

Türkiye'nin ova haritasını yapmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Veri Toplama: Türkiye'deki ovaların oluşumlarına göre türlerini (delta, tektonik, karstik vb.) ve konumlarını belirlemek için veri toplamak gereklidir. 2. Harita Yazılımı Kullanımı: Google Maps, OpenStreetMap gibi interaktif harita oluşturma platformlarından yararlanmak mümkündür. 3. Haritanın Oluşturulması: Toplanan veriler kullanılarak, ovaların sembollerle veya farklı renklerle gösterildiği bir harita oluşturulmalıdır. Ayrıca, resmi ve akademik kaynaklar da Türkiye'nin ova haritalarını temin etmek için kullanılabilir.

Çalışan bağlılığı verilerini toplamak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: 1. Çalışan Bağlılığı Anketleri: Çalışanların iş memnuniyeti, motivasyon ve şirkete olan bağlılıkları hakkında doğrudan geri bildirim sağlar. 2. Nabız Anketleri: Düzenli aralıklarla yapılan kısa anketlerdir ve çalışan bağlılığını değerlendirmek için kullanılır. 3. Çıkış Anketleri: Çalışanların işten ayrılma nedenlerini anlamak için yapılır ve yönetim ekibi, personel, görevler ve ekip dinamikleri hakkında geri bildirim toplar. 4. 360 Derece Çalışan Değerlendirmesi: Çalışanların iş arkadaşlarını ve yöneticilerini anonim olarak değerlendirmelerine olanak tanır. 5. Bire Bir Görüşmeler: Yöneticilerin çalışanlarıyla durumlarını kontrol etmek ve nasıl olduklarını öğrenmek için yaptığı görüşmelerdir. Veri toplama sürecinde gizlilik ve anonimlik sağlanması, çalışanların dürüst yanıtlar vermesi açısından önemlidir.

Likert ölçeği örneği hazırlamak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Ölçeğin amacını belirleyin. 2. İfadeleri oluşturun. 3. İfadeleri ön denemeden geçirin. 4. Gereksiz ifadeleri çıkarın. 5. İfadeleri rastgele sıralayın. 6. Denemelik ölçeği uygulayın. 7. Madde analizi yapın. 8. Son şekli verin. Likert ölçeğinde genellikle 5 veya 7 cevap seçeneği kullanılır.

SKF CMON4108 Multilog On-line Sistemi IMx-16Plus aşağıdaki işlevleri yerine getirir: Gerçek zamanlı veri toplama ve analiz. Ekipman arızalarının tespiti. Veri depolama. Kullanıcı arayüzü. Özelleştirilebilir alarm eşikleri.

Yoldaki siyah kablolar, geçen araç sayısını ölçmek ve o yoldan geçen araçların ortalama ağırlığını belirlemek için kullanılır.

Temel çıkarım yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Gözlem: İlk adım, gerçek dünyadan elde edilen verileri içeren gözlem yapmaktır. 2. Veri Toplama: Gözlemlerden elde edilen veriler toplanır ve kaydedilir. 3. Analiz: Toplanan veriler analiz edilir, yani verilerin anlamı ve ilişkileri üzerinde düşünülür, örüntüler aranır ve olası açıklamalar incelenir. 4. Hipotez Oluşturma: Analiz sonucunda ortaya çıkan önermeler veya varsayımlar, hipotezler olarak ifade edilir. 5. Sonuç Çıkarma: Hipotezler test edilir ve sonuçlar çıkarılır. 6. Değerlendirme ve Yorumlama: Sonuçlar değerlendirilir, yorumlanır ve çıkarımların doğruluğu veya geçerliliği tartışılır.

Enstitü Sosyal'de araştırma asistanı olarak görev yapan kişi, genellikle aşağıdaki sorumlulukları üstlenir: 1. Literatür Taraması: Araştırma konusuyla ilgili mevcut çalışmaları ve yayınları inceleyerek bilgi toplar. 2. Veri Toplama: Anketler, mülakatlar, gözlemler veya deneyler gibi yöntemlerle verileri toplar. 3. Veri Girişi ve Yönetimi: Toplanan verilerin düzenlenmesi, veri tabanlarına veya elektronik tablolara aktarılması ve doğruluğunun kontrol edilmesi. 4. Saha Çalışmaları: Proje kapsamında saha raporlarının hazırlanması ve aktif rol alınması. 5. Rapor Yazma: Araştırma sonuçlarının yazılı hale getirilmesi, raporlar ve makaleler hazırlanması. 6. Proje Yönetimi: Projenin zaman çizelgesine uyulması, görevlerin dağıtılması ve proje ile ilgili iletişimin yönetilmesi. Bu görevler, araştırma asistanının çalıştığı projeye ve kurumun gereksinimlerine göre değişiklik gösterebilir.

Betimsel araştırma örnekleri şunlardır: 1. Survey Yöntemi: Geniş bir örneklem üzerinden anketler yapılarak güncel veriler toplanır ve bu verilerin istatistiksel çözümleriyle genellemelere ulaşılır. 2. Örnek Olay Yöntemi: Tek bir vakanın veya belirli sayıda vakanın derinlemesine incelenmesi. 3. Gelişimci Araştırmalar: Bir olgunun, olayın veya hususun süreç içerisinde nasıl değiştiğine veya geliştiğine vurgu yapılır. 4. Ekolojik Çalışmalar: Nüfus sayımı veya idari kayıtlardan elde edilen veriler gibi toplu veriler kullanılarak, belirli bir maruziyet ile sağlık sonuçları arasındaki ilişki incelenir.

Anket çeşitleri şu şekilde sınıflandırılabilir: 1. Kesitsel Araştırmalar: Belirli bir zamanda çok sayıda katılımcıdan veri toplar. 2. Boylamsal Araştırmalar: Aynı katılımcılardan uzun bir süre boyunca veri toplar. 3. Panel Anketleri: Küçük bir katılımcı grubundan uzun bir süre boyunca veri toplar. 4. Kişisel Raporlama Anketleri: Kişinin kendisinin bildirdiği yanıtlar yoluyla veri toplar (örneğin, çevrimiçi anketler veya kağıt üzerinde). 5. Gözlemci Raporu Anketleri: Öğretmenler veya müfettişler gibi gözlemcilerin yaptığı derecelendirmeler veya değerlendirmeler yoluyla veri toplar. 6. Deneyim Örnekleme Anketleri: Gün boyunca rastgele zamanlarda uygulanan kısa ve sık anketler yoluyla veri toplar. 7. Günlük Çalışmaları: Katılımcılar tarafından belirli bir süre boyunca tutulan günlükler veya günlükler aracılığıyla veri toplar. Diğer anket türleri arasında yapısal, yapısız ve yarı yapılandırılmış anketler de bulunur.

Eylem araştırması ve durum araştırması arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Amaç ve Odak: - Eylem araştırması, sosyal bağlamdaki eylemlerin niteliğini geliştirmeyi amaçlar ve genellikle eğitim, sağlık gibi alanlarda kullanılır. - Durum araştırması ise gerçek bir durumun kendi doğal ortamında derinlemesine incelenmesini sağlar ve psikoloji, tıp gibi alanlarda da kullanılır. 2. Veri Toplama ve Analiz: - Eylem araştırmasında veri toplama yöntemleri arasında görüşmeler, gözlemler ve belge analizleri yer alır. - Durum araştırmasında ise doğrudan gözlemler, mülakatlar, arşiv kayıtları gibi çeşitli veri kaynakları kullanılır ve analiz aşamasında genellikle eşleştirme, doğrulama ve üçgenleme gibi yöntemler uygulanır. 3. Genelleme ve Geçerlilik: - Eylem araştırmasının sonuçları genellikle o bağlam içinde geçerlidir ve genelleme yapma konusunda dikkatli olunması gerekir. - Durum araştırmasında ise geçerlilik sağlamak için kuramsal, gözlemsel ve iç geçerlilik gibi kriterlere uyulması beklenir.

Ankette "birim" kısmına, anketin uygulandığı hedef kitle veya örneklem yazılır.

Street View verileri iki ana kaynaktan alır: 1. Google: Google'ın kendi araçları ve ekipmanları ile çektiği fotoğraflar. 2. Kullanıcı Katkıları: Kullanıcıların akıllı telefon uygulamaları veya ışık küre cihazları ile çekip Google Maps'e yüklediği görüntüler.

Tarih araştırmalarında veri toplama süreçleri şu aşamalardan oluşur: 1. Kaynakların Belirlenmesi: Araştırılacak konuya dair birincil ve ikincil kaynakların tespiti yapılır. 2. Kaynakların Toplanması: Toplanan kaynaklar dijital not alma araçları kullanılarak kaydedilir ve diğer ekip üyeleriyle paylaşılır. 3. Verilerin Düzenlenmesi: Kaynaklar, önem sırasına göre sınıflandırılır ve gruplandırılır. 4. Eleştirel Değerlendirme: Kaynakların doğruluğu ve güvenilirliği kontrol edilir. 5. Verilerin Sentezlenmesi: Tüm bilgiler bir araya getirilir ve tutarlı bir bütün oluşturulur.

Veri toplama yöntemleri, projenin amacına ve gereksinimlerine bağlı olarak değişiklik gösterebilir. İşte bazı yaygın veri toplama yöntemleri: 1. İnternet Üzerinden Veri Scraping: Web sitelerinden veri çekmek için programlama dillerindeki kütüphaneler kullanılır. 2. API'lerden Veri Çekme: Twitter, Facebook gibi platformların API'leri aracılığıyla veri alınabilir. 3. Anketler ve Formlar: Kullanıcılardan geri bildirim toplamak için anketler ve formlar kullanılır. 4. Sensör Verileri: IoT cihazlarından veya diğer sensörlerden gelen veriler gerçek zamanlı olarak toplanabilir. 5. Medya Analizi: Gazete, dergi, televizyon ve radyo gibi kaynaklardan veri toplanır. 6. Makine Öğrenimi Modelleri: Yeterli veri yoksa, sentetik veri üretmek için makine öğrenimi modelleri kullanılır. 7. Crowdsourcing: Amazon Mechanical Turk gibi platformlar aracılığıyla insanların görüşleri ve yorumları toplanır. Veri toplama sürecinde gizlilik, etik ve yasal konulara dikkat etmek önemlidir.

Pozitif botlar, genellikle faydalı görevleri yerine getiren otomatik yazılım programları olarak tanımlanır. İşte bazı pozitif botların kullanım alanları: Müşteri Hizmetleri: Web sitelerinde canlı sohbet destek sistemlerinde müşterilere hızlı ve temel soruları yanıtlamak için kullanılır. Veri Toplama ve Analiz: Pazar araştırması, fiyat karşılaştırmaları ve trend analizi gibi görevler için web sitelerinden veri çeker ve analiz eder. Sosyal Medya Yönetimi: Sosyal medya platformlarında otomatik gönderi oluşturma, takipçi sayısını artırma ve etkileşim yönetimi gibi işlemleri gerçekleştirir. Güvenlik: Kötü amaçlı yazılımları tespit etmek veya siber saldırıları önlemek için kullanılır. Eğlence ve Eğitim: Spotify gibi platformlarda şarkı arama ve paylaşma, haber başlıklarını gösterme gibi eğlence ve eğitim amaçlı uygulamalarda yer alır.

Botaso bot, tekrarlayan ve otomatik görevleri yerine getiren bir yazılım programıdır. İşe yaradığı bazı alanlar: - Müşteri hizmetleri: İnsan kullanıcıların sorularını yanıtlamak ve işlemleri otomatikleştirmek için kullanılır. - Arama motoru optimizasyonu: Web sayfalarını tarayarak arama motorlarının dizinlerine ekler. - Veri toplama: Web sitelerinden veri okuyarak çevrimdışı arşivler. - Kötü amaçlı kullanım: Siber saldırganlar tarafından zararlı yazılım dağıtmak, spam göndermek veya DDoS saldırıları düzenlemek için kullanılabilir.

Kök neden analizi vaka çalışması, bir sorunun veya olayın gerçek kaynağını belirlemek için kullanılan sistematik bir yaklaşımın uygulanmasını içeren bir analiz türüdür. Kök neden analizinin genel adımları: 1. Problemin Tanımlanması: Sorunun doğru bir şekilde tanımlanması ve kapsamının belirlenmesi. 2. Veri Toplama: Sorunla ilgili mümkün olduğunca çok veri toplanması. 3. Faktörlerin Belirlenmesi: Problemin ortaya çıkmasına neden olabilecek tüm olası faktörlerin belirlenmesi. 4. Kök Nedenin Analizi: Belirlenen faktörlerin derinlemesine incelenerek kök nedene ulaşmaya çalışılması. 5. Çözüm Önerilerinin Geliştirilmesi: Kök nedeni ortadan kaldıracak veya etkisini azaltacak çözümlerin geliştirilmesi. 6. Çözümün Uygulanması ve Takibi: Geliştirilen çözümlerin uygulanması ve sonuçlarının takip edilmesi. Yaygın kullanılan araçlar: Balık kılçığı diyagramı, 5 neden tekniği, Pareto analizi, hata türleri ve etkileri analizi (FMEA).