R Markdown ve Quarto Karşılaştırması: Hangisi Tercih Edilmeli?
.Rmd ve .qmd farkı, output ve format alanları, çoklu dil desteği, yayın biçimleri, beş adımlı geçiş planı ve karar kontrol listesi.
- Araçlar
Blog
Analiz, içgörü ve
Analiz, içgörü ve
daha fazlası.
Veri analizi, sosyal medya, görselleştirme ve teknoloji üzerine yazdığım yazılarda, öğrendiklerimi ve deneyimlerimi paylaşıyorum.
- Gerçek Deneyim Saha tecrübelerinden notlar
- Uygulanabilir Bilgi Pratik ipuçları
- Güncel Trendler Sektörden gelişmeler
- Daha Fazla İçgörü Veriden ilham alan içerikler
Daha iyi sorular,
daha iyi analizler,
daha parlak yarınlar.
R Shiny ile İnteraktif Dashboard Tasarlama
UI ve server ayrımı, reactive() ile tek kaynaktan besleme, .data[[ ]] ile dinamik eksen seçimi, validate(need()) ile boş durum, modüller ve dağıtım kontrol listesi.
- Araçlar
- Veri Görselleştirme
Power BI'da DAX ile Zaman Analizi
Tarih tablosu kurulumu, DATEADD ve SAMEPERIODLASTYEAR, DIVIDE ile güvenli bölme, TOTALYTD ve mali yıl, filtre bağlamı ve sessizce yanlış sonuç üreten yaygın hatalar.
- Araçlar
- Veri Görselleştirme
Hipotez Testi Nedir? p-Value ve İstatistiksel Anlamlılık
H₀ ve H₁ kurmaktan p-value'nun üç yaygın yanlış okumasına, Tip I-II hata ve test gücünden istatistiksel anlamlılıkla pratik önem ayrımına kadar.
- İstatistik
Python ile Aykırı Değer Tespiti
IQR ve Tukey sınırları, Z-skorunun maskeleme sorunu, MAD ile sağlam tarama, Isolation Forest ile çok değişkenli tespit ve yöntem seçim tablosu.
- Araçlar
- İstatistik
Python ile Otomatik Veri Analizi
Şema kontrolünden kalite profiline, eksik değer kararlarından gruplu analize ve Excel raporuna kadar tekrarlanabilir bir pandas iş akışı.
- Araçlar
Sosyal Medya Verileriyle Marka Karşılaştırması
Adil kapsam kurmak, erişim ve takipçi başına oran farkı, duygu etiketlerinin güven sınırı, konuşulma payının izleme kapsamına duyarlılığı ve ölçüt yorum tablosu.
- Sosyal Medya
A/B Testi ve Hipotez Testi Arasındaki İlişki
H₀ ve H₁, Tip I/II hata, p-value'nun en sık yapılan iki yanlış yorumu, mutlak fark ile göreli artış, örneklem büyüklüğü ve Python ile iki oran z-testi.
- İstatistik
- Araçlar
Zaman Serisi Analizi: Trend, Mevsimsellik ve Tahminleme
STL ile ayrıştırma, durağanlık ve fark alma, naif baseline'dan SARIMA'ya yöntem karşılaştırması, MAE/RMSE/MAPE ve zaman serilerinde doğrulamanın neden farklı olduğu.
- İstatistik
- Makine Öğrenmesi
Python ve R Karşılaştırması: Veri Analizi İçin Hangisi Daha İyi?
Aynı analizin pandas ve dplyr karşılığı, statsmodels ile lm(), ggplot2 ile seaborn, performans gerçekleri ve senaryoya göre karar tablosu.
- Araçlar
- Kariyer
Sosyal Medya Verileriyle Konu Modellemesi: Topic Modeling Nedir?
LDA'nın iki temel dağılımı, Türkçe metin ön işlemenin tuzakları, konu sayısı seçimi, Python ve R uygulamaları, model kalitesini değerlendirme ve LDA'nın sınırları.
- Sosyal Medya
- Yapay Zeka
R ile Veri Temizleme: dplyr ve tidyr Kullanımı
Eksik değerleri yönetme, filtreleme, sütun dönüştürme, yinelenen kayıtları kontrol etme, tidyr ile uzun/geniş form arasında geçiş ve anahtarları doğrulayarak tablo birleştirme.
- Araçlar
Müşteri Kaybı (Churn) Tahmini: Modelden Arama Listesine
Taban oran %73,5 olan bir veride doğruluk neden işe yaramaz? Üç model, eşik taraması, odds oranları ve en riskli %10'da 2,85 kat isabet.
- Makine Öğrenmesi
- İstatistik
R ile Denetimsiz Öğrenme: K-Means, Hiyerarşik Kümeleme ve PCA
Serinin sonuncusu: ölçekleme, elbow ve siluet ile k seçimi, küme profilleri, bağlantı yöntemlerinin karşılaştırılması ve PCA ile iki boyuta inmek.
- Makine Öğrenmesi
- İstatistik
R ile Sınıflandırma: Lojistik Regresyon, SVM, CART ve Rastgele Orman
Dört algoritma, tek veri, tek test seti: confusion matrix'ten AUC'ye karşılaştırma ve basit modellerin topluluk yöntemlerini neden geçtiği.
- Makine Öğrenmesi
- İstatistik
R ile Çoklu Doğrusal Regresyon: Modelden Tahmine
Serinin ikincisi: lm() ile model, katsayı ve referans kategori yorumu, dört varsayımın kontrolü, VIF ve test setinde RMSE / R² değerlendirmesi.
- Makine Öğrenmesi
- İstatistik
R ile Makine Öğrenmesi: Veri Hazırlığı ve Keşif
Dört bölümlük serinin ilki: Carseats ve World Happiness verileriyle eksik gözlem, dağılım, normallik ve tabakalı eğitim-test ayrımı.
- Makine Öğrenmesi
- Araçlar
R Markdown Nedir? Analizleri Raporlama ve Otomatikleştirme
YAML, chunk seçenekleri, parametreli raporlama ve rmarkdown::render ile otomasyon: analizi bir kez tasarlayıp raporu güvenilir biçimde yeniden üretmek.
- Araçlar
R Shiny ile İnteraktif Veri Analizi Uygulaması Geliştirme
UI ve server, reaktif programlama, çalışan bir satış dashboard'u, performans ve yayınlama: R analizini etkileşimli bir ürüne dönüştürmenin yolu.
- Araçlar
- Veri Görselleştirme
Zaman Serisi Analizine Giriş: Bileşenler, Durağanlık ve ARIMA
Bileşenlere ayırma, durağanlık, ACF/PACF, ADF testi ve ARIMA: sırası olan veriyi okumanın ve tahmin etmenin temelleri, R örnekleriyle.
- İstatistik
- Araçlar
A/B Testi Nedir? Veri Odaklı Karar Verme
Hipotez, kontrol ve test grupları, dönüşüm oranı, lift ve istatistiksel anlamlılık: bir A/B testi baştan sona nasıl kurulur ve yorumlanır?
- İstatistik
- Araçlar
NLP Nedir? Doğal Dil İşleme ile Metin Analizi
Tokenization, stop words, stemming, lemmatization, TF-IDF ve metin sınıflandırma: metni veriye, veriyi içgörüye dönüştürmenin yolları.
- Yapay Zeka
- Sosyal Medya
Power BI Veri Modelleme: Star Schema Nedir?
Fact ve dimension tabloları, 1:* ilişkiler, filtre yönü ve DAX ölçüleri: Power BI'da sağlam bir veri modeli nasıl kurulur?
- Araçlar
- Veri Görselleştirme
Confusion Matrix Nedir? Accuracy, Precision, Recall ve F1-Score
TP, TN, FP ve FN'den accuracy, precision, recall ve F1-score'a: hangi metriğe ne zaman bakılır, dengesiz veride accuracy neden yanıltır?
- Makine Öğrenmesi
- İstatistik
Pandas Nedir? Python ile Veri Analizi Rehberi
Series ve DataFrame, veri okuma, filtreleme, sıralama, groupby ile özetleme ve merge ile birleştirme — Pandas'ın günlük analiz akışı.
- Araçlar
Marka İtibar Analizi Nasıl Yapılır?
Mention, sentiment, etkileşim, konu ve kanal verilerini birlikte okuyarak markanın dijital itibarını nasıl analiz ederiz?
- Sosyal Medya
K-Means Kümeleme Algoritması: Mantık, K Değeri ve Python Uygulaması
Kümeleme mantığı, K değerinin seçimi, elbow method, silhouette score ve Python ile müşteri segmentasyonu örneği.
- Makine Öğrenmesi
- Araçlar
DAX Nedir? Power BI İçin En Önemli DAX Formülleri
Power BI'da measure ve calculated column farkı, CALCULATE, FILTER, SUMX, DISTINCTCOUNT ve zaman bazlı DAX hesaplamaları.
- Araçlar
- Veri Görselleştirme
SQL ile Veri Analizi: Temel Sorgulardan Window Functions'a
SELECT, WHERE, GROUP BY, HAVING, JOIN, CASE WHEN ve window functions yapılarını gerçek hayattan veri analizi örnekleriyle anlatıyorum.
- Araçlar
Keşifsel Veri Analizi (EDA) Nedir?
EDA nedir? Python ve pandas ile bir veri setini tanıma: eksik değerler, aykırı değerler, dağılımlar ve değişkenler arası ilişkiler.
- Araçlar
- İstatistik
Veri Analistinin Bir Günlük Çalışma Akışı
Veri analistleri hangi araçları kullanır, gün içinde neler yapar? Kendi deneyimlerimden yola çıkarak bir günümü anlatıyorum.
- Kariyer
Excel VBA ile Raporlama Otomasyonu
Tekrarlayan rapor süreçlerini otomatikleştirerek zaman kazanın. Bu yazıda adım adım bir örnek üzerinden nasıl ilerlediğimi anlatıyorum.
- Araçlar
Excel Makro ile Raporlama Otomasyonu
Tekrarlayan Excel işlemlerini makrolarla otomatikleştirerek zaman kazanmanın yollarını, temel VBA mantığını ve pratik raporlama örneklerini anlatıyorum.
- Araçlar
Sosyal Medya Dinleme Nedir? Nasıl Yapılır?
Sosyal medya dinleme, markalar için neden kritik? Hangi araçlar kullanılır ve süreç nasıl yönetilir? Baştan sona ele alıyorum.
- Sosyal Medya
- Araçlar
Python ile Veri Temizleme: Pratik İpuçları
Gerçek hayattan örneklerle, dağınık verileri temizlemek için kullandığım pratik yöntemleri açıklıyorum.
- Araçlar
Power BI Dashboard Tasarlarken Dikkat Edilmesi Gerekenler
Etkili bir dashboard, sadece veri göstermekle kalmaz; aynı zamanda doğru karar almayı kolaylaştırmalıdır. Bu yazıda dikkat edilmesi gereken temel noktaları paylaşıyorum.
- Veri Görselleştirme
- Araçlar
Tableau Dashboard Tasarlarken Dikkat Edilmesi Gerekenler
Etkili bir Tableau dashboard sadece veri göstermekle kalmaz; doğru görsel hiyerarşi, etkileşim ve sade tasarımla kullanıcıyı doğru karara götürür.
- Veri Görselleştirme
- Araçlar
Sentiment Analizi Nedir? Markalar İçin Önemi
Sosyal medyada markalar hakkında konuşulanları anlamak, sadece negatif yorumları görmekten çok daha fazlasıdır.
- Sosyal Medya
Python ile Veri Görselleştirme: ggplot Benzeri Grafikler ve plotnine
Python ile etkileyici görselleştirmeler oluşturmak için ggplot yaklaşımını ve plotnine kütüphanesinin temel kullanımını ele alıyorum.
- Veri Görselleştirme
- Araçlar
R ile Veri Görselleştirme: ggplot2 Temelleri
R ile etkileyici görselleştirmeler oluşturmak için ggplot2 paketinin temel kullanımını ele alıyorum.
- Veri Görselleştirme
- Araçlar
Yapay Zeka ve Veri Analitiği: Fırsatlar ve Riskler
Yapay zeka, veri analitiğinin işini nasıl dönüştürüyor? Sektör için fırsatları ve dikkat edilmesi gereken riskleri birlikte inceleyelim.
- Yapay Zeka
- Büyük Veri
Python ile veri görselleştirme yöntemleri
Python'da bulunan temel paketleri ile ilgili veri görselleştirme yöntemleri
- Veri Görselleştirme
- Araçlar
R ile veri görselleştirme yöntemleri
GGPlo2 ve Plotly paketleri ile ilgili veri görselleştirme yöntemleri
- Veri Görselleştirme
- Araçlar
Karar Ağacı / CART
Karar Ağaçları, hem sınıflandırma hem de regresyon problemleri için kullanılan, ağaç benzeri bir yapıya sahip makine öğrenimi algoritmalarıdır. Verileri özelliklerine göre dallara ayırarak bir dizi karar kuralı oluşturur ve bu kurallar sayesinde hedef değişkenin değerini tahmin eder. Yorumlanabilirliği yüksek ve uygulaması nispeten kolay bir modeldir.
- Makine Öğrenmesi
Seyahat ve Analiz: Veriyi Sadece İş İçin Değil, Keşfetmek İçin de Kullanmak
Seyahat planlamasında verinin nasıl kullanılabileceğini; bütçe, rota, yorum analizi ve kişiselleştirilmiş öneriler üzerinden keşfedelim.
- Yaşam & Seyahat
- Veri Görselleştirme
Lojistik Regresyon
Lojistik regresyon, bağımlı değişkenin iki kategorili (örneğin: evet/hayır, hasta/sağlıklı) olduğu durumlarda kullanılan bir istatistiksel modeldir. Bu yöntem, olasılıkları tahmin ederek verinin belirli bir sınıfa ait olup olmadığını belirlemeye yarar. Lineer regresyondan farklı olarak, sonuçları 0 ile 1 arasında bir olasılık değeri olarak verir.
- İstatistik
- Makine Öğrenmesi
Normal Dağılım
Normal dağılım, ortalaması etrafında simetrik şekilde yayılan ve çan eğrisi (Gauss dağılımı) olarak bilinen sürekli bir olasılık dağılımıdır. Ortalama, medyan ve modun eşit olması temel özelliklerinden biridir. İstatistikte birçok test ve model, verilerin normal dağılıma sahip olduğu varsayımına dayanır.
- İstatistik
Veri Görselleştirme
Veri görselleştirme, sayısal ve karmaşık verilerin grafikler, tablolar ve görsel öğeler aracılığıyla daha anlaşılır hale getirilmesini sağlayan bir tekniktir.
- Veri Görselleştirme
Big Data (Büyük Veri) Nedir?
Büyük Veri, hacim, hız ve çeşitlilik açısından geleneksel veri işleme yöntemleriyle yönetilmesi zor olan çok büyük ve karmaşık veri kümelerini ifade eder. Bu verilerden anlamlı bilgi üretmek için gelişmiş analitik, makine öğrenmesi ve dağıtık sistemler kullanılır.
- Büyük Veri
Belirleme Katsayısı
Belirleme katsayısı (R²), bir regresyon modelinde bağımsız değişkenlerin, bağımlı değişkendeki toplam değişimin ne kadarını açıkladığını gösteren ölçüdür.
- İstatistik
Çoklu Doğrusal Regresyon Analizi
Çoklu doğrusal regresyon, bir bağımlı değişken ile iki ya da daha fazla bağımsız değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi modellemek için kullanılan istatistiksel bir yöntemdir.
- İstatistik
Kısmi F Testi
Kısmi F testi, iç içe iki regresyon modelini karşılaştırarak modele eklenen değişkenlerin anlamlı katkı sağlayıp sağlamadığını gösterir.
- İstatistik
Aramanıza uygun yazı bulunamadı.