Veri Analizi Konuları

veri analizi konuları

1. Hafta - Teorik

Büyük Veriye Giriş: Kavramlar, terminoloji, özellikleri ve 5V, yapılandırılmış, yapılandırılmamış, yarı yapılandırılmış ve metadata gibi büyük Veri türlerini kapsar. İş ve araştırma motivasyonlarını kapsar.

2. Hafta - Teorik

Büyük Veride Depolama ve Analiz: Kümeler gibi depolama kavramları kapsar, dağıtık dosya sistemleri, RDBMS, NoSQL, sharding, bellek depolama, aynı zamanda paralel, dağıtık, toplu veri işleme ve Hadoop gibi büyük veri işleme konseptlerini kapsar.

3. Hafta - Teorik

Büyük Veri Analizi Teknikleri: Nicel, nitel veri madenciliği, istatistiksel analiz, Machine Learning, anlamsal analiz ve görsel veri analizi gibi analiz teknikleri ve konularını kapsar.

4. Hafta - Teorik

MapReduce Çerçevesi ve Hadoop: Paralel süreçler ve büyük veri işleme için diğer tasarım desenleri kapsar. Cloudera sanal makine. HDFS, YARN ve Hue.

5. Hafta - Teorik

Java ile mapreduce API ve Basic Programlama: Hadoop MapReduce Java API'yi inceleyeceğiz.

6. Hafta - Teorik

Hive kullanımı: "veri ambarı" HDFS'ler ve Hadoop. Depolanan veriler üzerinde SQL sorguları.

7. Hafta - Teorik

Spark Kullanımı: MapReduce çerçevesinin bellek tabanlı veri analizi ve RDD-Spark.

8. Hafta - Ara Sınav (Vize)

Ara Sınav

9. Hafta - Teorik

Spark veri akışı, Kafka ve Cassandra: Hızlı verilerin işlenmesi için standart haline gelmiş yığın kullanımı.

Hafta - Teorik

Spark ile MLLib, Machine Learning: Veriler üzerinde öngörüde bulunmak için öğrenme algoritmalarını gözden geçireceğiz.

Hafta - Teorik

Büyük Veri Kümelerinde görselleştirme: Büyük verinin içeriğini ve özelliklerini grafiksel olarak incelenmesini göreceğiz.

Hafta - Teorik

Büyük veride ileri konular ve uygulamlar.

Hafta - Teorik

Büyük veride ileri konular ve uygulamlar.

Hafta - Teorik

Tekrar haftası.

Hafta - Dönem Sonu Sınavı (Final)

Final Sınavı

Hafta - Dönem Sonu Sınavı (Final)

Final Sınavı

8. Sınıf Matematik Veri Analizi konu anlatımı

Haberin Devamı

Daha kolay yorumlama yapmak ve sonuçları daha net şekilde görebilmek için veri analizinden yararlanırız. Bu analizler değişik grafikler eşliğinde hem gündelik yaşamda hem de eğitim hayatımızda büyük bir öneme sahiptir. Özellikle farklı meslekler ile beraber karşımıza çıkacak bazı sorular karşısında, grafikler eşliğinde çözüm gerçekleştirmek mümkün.

Veri Analizi

Öncelikle veri analizi ne demek ve ne işe yarar bunun tanımını yapalım ve öğrenmeye çalışalım.

Veri analizi: Verileri görsel hale getirmeye, bunları yorumlamaya ve hesaplamalar yapmak suretiyle sonuca dayalı tahminler elde etmek için, grafikler yardımı ile yapılan işlem veri analizi olarak bilinir.

Böylece grafiklere baktığımız zaman kolay bir şekilde veri analizi gerçekleştirebiliriz. Aynı zamanda ilişkileri görünür hale getirmek ve bilgiyi özetleme gibi hususlar bu süreç içerisinde yer alır. Bu konuda pek çok farklı yöntem bulunmaktadır. Bu yöntemlerin ortak yapısı ise elde bulunan verileri etkin şekilde analiz etmek, yorumlamak ve böylece en iyi hesaplama ile tahmin yürütmektir.

- Çizgi grafiği

- Sütun grafiği

- Daire grafiği

Haberin Devamı

Bu grafiklerin her biri veri analizi üzerinden ele alınır ve çözüm için kullanılır. Şimdi bu grafiklerin ne anlama geldiğini ve ne için kullanıldığını ayrı ayrı ele alarak tanımlama gerçekleştirelim.

Çizgi grafiği: Bir ya da birden fazla grubun zamana göre değişimini göstermek amacıyla kullanılan grafiklere çizgi grafiği denmektedir. Özellikle aşina olduğumuz zikzak şeklindeki çizgiler ile beraber grafik üzerinde belirtilir. Böylece herhangi bir işin hangi zaman diliminde yapıldığını etkin şekilde anlayabiliriz.

Sütun grafiği: İki ya da daha fazla verinin bir araya gelerek karşılaştırılması için kullanılan yöntem sütun grafiği olarak bilinmektedir. Mesela bir firmanın bir günde elde ettiği gelir ve giderleri ortaya çıkarabilmek için, grafik üzerinde dikey şekilde ele alınmış çizimler kullanılır.

Daire grafiği: Daha çok bir bütünün parçalarını karşılaştırmak için kullanılan yöntemler arasında yer almaktadır. Özellikle eğitim hayatı boyunca okulumuzda çok sık karşılaşacağımız yöntemlerden biridir. Aynı zamanda gündelik yaşamda da yine kullanılan yöntemler içerisinde yer alıyor.

Haberin Devamı

- Matematikte farklı problemler için kullanılır.

- Seçim sonuçları için kullanılır.

- Bir firmanın ürettiği ürünler adına değerlendirilir.

- Eldeki hayvanlar için veriler analiz edilir.

Bu şekilde daha birçok farklı amaç doğrultusunda daire grafiği kullanılabilmektedir. Özellikle herhangi bir bütün farklı parçalara ayrılmak süreciyle yüzde üzerinden gösterme şansı sağlamaktadır.

Örnek: Eğer bir çiftlik içerisinde tane hayvan varken bu hayvanların 60 tanesi koyun olduğuna göre yüzde kaçı inektir şeklinde bir soru çözümü yapılabilir.

Burada tane hayvan olduğu için bunun %60 kadarı koyun olarak bilinir. Aynı zamanda geriye 40 tane İnek kalmıştır ve bu da %40 olarak ifade edilir. Böylece verilen bu rakamlar daire grafiği içerisinde yazılır ve değişik renkler üzerinden ele alınır.

Haberin Devamı

Not: Veri analizi için hangi grafik yöntemi kullanılırsa kullanılsın, ortak şekilde işlemler yorumlama ve sayısal veri üzerine tahmin etme olanağı vermektedir. Böylece gündelik yaşamda hem de okul hayatında bazı veriler çok daha net bir biçimde anlaşılır.

Şimdi yukarıdaki tanımlamaları incelemek suretiyle grafik yöntemlerini değerlendirebilirsiniz. Özellikle hangi grafiğin ne anlama geldiğini ve hangi veri analizi için değerlendirildiğini iyi bilmeniz gerekiyor.

Veri Analizi: Nedir + Örneklerle Ücretsiz Kılavuz

Bugüne kadar süreçlerin ve işlemlerin çeşitli noktalarında veri topladık ve bu veriler çalışma şeklimizi daha iyi hale getirmek için büyük bir potansiyele sahipti. Ancak bu veri analizi, yalnızca ürün ve hizmetlerinizi geliştirmeye yönelik içgörüler elde etmek için analiz edildiğinde işletmeye değer katabilir. Bu değer noktalarını belirlemek için bilgileri bilmenizi ve yorumlamanızı sağlar. AmaBasit bir ifadeyle veri analizi nedir?

Veri analizi nedir?

Veri analizi, çeşitli konularda karar vermek veya bilgiyi genişletmek için bilgiyi sonuçlandırmak üzere verileri inceleme bilimidir. Verilerin işlemlere tabi tutulmasından oluşur. Bu süreç, veri toplama belirli zorlukları ortaya çıkarabileceğinden önceden tanımlanamayan operasyonlar gibi hedeflerimize ulaşmamıza yardımcı olacak kesin sonuçlar elde etmek için gerçekleşir.

&#;Bunların çoğu [data analysis] insanların daha akıllı ve daha hızlı çalışmasına yardımcı olacak çünkü olan biten her şey hakkında veriye sahibiz&#;. &#;Daniel Burrus, iş danışmanı ve iş ve inovasyon konularında konuşmacı.

Veri analizi Avantajları

Şu anda birçok sektör, sonuç çıkarmak ve uygulanacak eylemlere karar vermek için verileri kullanmaktadır. Bilimin de mevcut teorileri veya modelleri test etmek veya bir kenara atmak için veri analizini kullandığını belirtmek gerekir.

Doğru yapılan veri analizinin birden fazla avantajı vardır. İşte bazı örnekler:

veri̇ anali̇zi̇ avantajlari

Gerçeklerle desteklenen daha hızlı ve daha bilinçli iş kararları alın.
Eylem gerektiren performans sorunlarını belirleyin.
Müşteri gereksinimlerini daha iyi anlayarak daha iyi iş ilişkileri kurun.
Önleyici tedbirlerin uygulanması için risklere ilişkin farkındalığın artırılması.
Verilerin farklı boyutlarını görselleştirin.
Rekabet avantajı kazanın.
İşletmenin finansal performansını daha iyi anlamak.
Maliyetleri azaltmanın ve böylece kârı artırmanın yollarını belirleyin.

Bu sorular farklı veri analizi türlerine örnektir. Bunları müşterilerinize yönelik etkinlik sonrası anketlerinize dahil edebilirsiniz:

Nitel araştırma analizi şu konulara odaklanır görüşler, tutumlar ve inançlar üzerine.
- Sorular şöyle başlar: Neden? Nasıl?

Nitel veri analizi örneği: Bir tartışmanın yapıldığı paneller ve tüketicilerle mekan hakkında neyi sevip neyi sevmedikleri hakkında görüşmeler yapılması.

Nicel araştırma analizi şu konulara odaklanır üzerinde karmaşık veriler ve sayılabilecek bilgiler.
- Veriler aşağıdaki gibi sorular sorularak toplanır: Kaç kişi? Kimi? Ne sıklıkla? Nerede?

Nicel veri analizi örneği: Satışları, eğilimleri, raporları veya algıları ölçmeye odaklanan anketler.

Veri analizinin kullanım alanları

Branşı ne olursa olsun birçok sektörde kullanılmaktadır. Bize karar vermek veya bir hipotezin doğru olup olmadığını teyit etmek için temel sağlar.

Pazarlama: Temel olarak, araştırmacılar tüketici davranışlarını tahmin etmek için veri analizi yapar ve şirketlerin ürün ve hizmetlerini buna göre pazara yerleştirmelerine yardımcı olur. Örneğin, satış verileri analizi, belirli bir demografik grupta çok popüler olmayan ürün yelpazesini belirlemenize yardımcı olabilir. Hedef kitleyle daha iyi bağlantı kurmak ve onların ihtiyaçlarını karşılamak için mevcut pazarlama kampanyanızda ince ayarlar yapmanız konusunda size fikir verebilir.
İnsan Kaynakları: Kuruluşlar, çalışanlarına harika bir deneyim sunmak ve mükemmel bir çalışma ortamı sağlamak için veri analizini kullanabilir. Ayrıca, beceri seti kurumsal hedeflerle eşleşen en iyi kaynakları bulmak için verileri kullanabilirler.
Akademisyenler: Üniversiteler ve akademik kurumlar, öğrenci performansını ölçmek için veri analizi yapabilir ve belirli davranışların eğitimi nasıl daha da iyileştirebileceğine dair içgörüler toplayabilir.

Analiz Teknikleri

Ham veriyi anlamak için analiz etmek esastır. Toplanan bilginin türüne bağlı olarak çeşitli tekniklere başvurmamız gerekir, bu nedenle yöntemi uygulamadan önce tanımlamak çok önemlidir.

Nitel veri analizi: Araştırmacılar, altta yatan duygulardan, beden dilinden ve ifadelerden nitel veriler toplar. Temeli, sözlü yanıtların veri yorumlamasıdır. Bu bilgileri elde etmenin en yaygın yolları açık uçlu görüşmeler, odak grupları ve araştırmacıların genellikle veri toplama aşaması boyunca gözlemlerdeki örüntüleri analiz ettiği gözlem gruplarıdır.
Nicel veri analizi: Nicel veriler sayısal formda kendini gösterir. Somut sonuçlara odaklanır.

Veri analizi, yalnızca araştırmacının mevcut bilgilerine dayanarak bir sonuca ulaşmaya odaklanır. Verilerinizi nasıl topladığınız, onları nasıl analiz etmeyi ve kullanmayı planladığınızla ilişkili olmalıdır. Ayrıca doğru ve güvenilir bilgi toplamanız gerekir.

Birçok veri toplama tekniği vardır, ancak uzmanların en sık kullandığı yöntem çevrimiçi anketlerdir. Geleneksel veri toplama yöntemlerine kıyasla zaman ve para tasarrufu gibi önemli avantajlar sunar. Bu

QuestionPro&#;da, profesyonel olarak daha iyi kararlar almanıza yardımcı olacak doğru bir veri analiz aracımız var.

Adım Adım Veri Analizi Kılavuzu

Veri analizi sürecinizdeki bu beş adımla, iyi toplanmış ve analiz edilmiş veriler seçimlerinizi destekleyeceği için işletmeniz için daha iyi kararlar alacaksınız.

veri analizine yönelik adımlar

Adım 1: Sorularınızı tanımlayın

Doğru soruları seçerek işe başlayın. Sorular ölçülebilir, açık ve öz olmalıdır. Sorularınızı, spesifik sorununuza yönelik olası çözümleri nitelendirecek veya diskalifiye edecek şekilde tasarlayın.

Adım 2: Ölçüm önceliklerini belirleyin

Bu adım iki alt adıma ayrılır:

Neyi ölçeceğinize karar verin: Ne tür verilere ihtiyacınız olduğunu analiz edin.
Nasıl ölçeceğinize karar verin: Özellikle veri toplama aşamasından önce verilerinizi nasıl ölçeceğinizi düşünmek de bir o kadar önemlidir, çünkü ölçüm süreciniz daha sonra tematik analizinizi destekler ya da geçersiz kılar.

Adım 3: Veri toplayın

Soru net bir şekilde tanımlandıktan ve ölçüm öncelikleriniz belirlendikten sonra, şimdi sıra verilerinizi toplamaya geldi. Verilerinizi yönetirken ve düzenlerken, bu temel noktaları aklınızda tutmayı unutmayın:

Yeni veri toplamadan önce, mevcut veri tabanlarından veya kaynaklardan hangi bilgileri toplayabileceğinizi belirleyin.
Tüm ekip üyelerinin önceden işbirliği yapmasına yardımcı olacak bir depolama ve dosya adlandırma sistemi belirleyin. Bu süreç zaman kazandırır ve ekip üyelerinin aynı bilgileri iki kez toplamasını önler.
Anket, gözlem veya mülakat yoluyla veri toplamanız gerekiyorsa, tutarlılığı sağlamak ve zamandan tasarruf etmek için önceden bir soru formu geliştirin.
Toplanan verileri, toplama tarihlerinin bir günlüğü ile düzenli tutun ve ilerledikçe kaynak notlarını ekleyin.

Adım 4: Verileri analiz edin

Adım 1 sorunuzu yanıtlamak için doğru verileri topladıktan sonra, daha derin bir istatistiksel analiz yapmanın zamanı gelmiştir. İlişkileri bulun, eğilimleri belirleyin, verilerinizi değişkenlere göre sıralayın ve filtreleyin. Verileri analiz ettikçe, tam olarak ihtiyacınız olan verileri bulacaksınız.

Adım 5: Sonuçları yorumlayın

Verileri analiz ettikten ve muhtemelen daha fazla araştırma yaptıktan sonra, nihayet sonuçları yorumlama zamanı gelmiştir. Kendinize şu anahtar soruları sorun:

Veriler asıl sorunuza yanıt veriyor mu? Nasıl?
Veriler herhangi bir itirazı savunmanıza yardımcı oluyor mu? Nasıl?
Sonuçlarda herhangi bir sınırlama, dikkate almadığınız herhangi bir açı var mı?

Verilerin yorumlanması bu sorular ve değerlendirmeler altında geçerliyse, verimli bir sonuca ulaşmışsınız demektir. Geriye kalan tek adım, nasıl hareket edeceğinize karar vermek için veri analizi sürecinin sonuçlarını kullanmaktır.

En sık kullanılan soru türlerini ve bulgularınızı nasıl etkili bir şekilde analiz edebileceğinizi incelerken bize katılın.

Verileri doğru şekilde analiz ederek doğru kararlar alın!

QuestionPro ile gerçek zamanlı raporlar oluşturabilir, anket yazılımımızın ücretsiz deneme sürümünü başlatabilir veya güçlü aracımızın bir demosunu planlayabilirsiniz. Size yardım etmek için buradayız.

Ücretsiz Hesap Oluşturun