Veri Analizi (Data Analysis) Yaptırma – Spss, Eviews, Stata, Gretl, Minitab, Gauss, R – Veri Analizi (Data Analysis) Danışmanlık

Veri analizi, ödev, tez, makale, proje yapma konusunda uzmanlaşmış bir ekibe sahip olan Ödevcim, size tüm analiz işlerinizde ve tüm alanlarda destek olmak için burada. Dilerseniz tüm ödevinizi biz hazırlayalım, dilerseniz size dilediğiniz konuda özel ders verelim. Ödevcim ekibine ulaşmak çok kolay. Hemen whatsapp destek hattımızdan veya akademikodevcim@gmail.com mail adresimizden bizlere talebinizi iletebilir, ücretlerimiz hakkında fikir edinebilirsiniz. Hemen bize ulaşmak için tıklayınız…

Spss Analiz Ücretleri, Spss Ücretleri, Spss Analizi Yaptırmak İstiyorum, İstatistik Ücretleri, Veri Girişi Ücretleri, Analiz Yaptırma, Spss Ödev Yaptırma, Veri Analizi Yapan Şirketler, Veri Analizi Makale, Veri Analizi Nedir, Veri Analizi Ders Notları, Veri Analizi Yöntemleri, Veri Analizi Özellikleri, Veri Analizi Programları, Veri Analizi Pdf, Veri Analizi Eğitimi, Verilerin Toplanması ve Analizi Ne Demek, Verilerin Toplanması ve Analizi Nedir, Nitel Veri Analizi, Nicel Veri Analiz Yöntemleri, Spss Pdf, Spss Veri Analizi Pdf, Nicel Veri Analizi Ppt, Nitel ve Nicel Veri Analizi, Nicel Analiz Yöntemleri, Nitel Veri Analiz Yöntemleri, Spss ile Bilimsel Araştırma Sürecinde Nicel Veri Analizi Pdf, Nicel Veri Nedir, Nicel Verilerin Sınıflandırılması, Bilimsel Araştırma Süreci ve Spss ile Veri Analizi Pdf, Veri Analiz Şirketleri, Veri Analizi Yapan Şirketler, Veri Analiz Planı, Veri Analizi Örnekleri, Veri Analizi Danışmanlığı, İstatistik Araştırma Merkezi, İstatistik Atolyesi, Keşifsel Veri Analizi, Veri Analiz Raporu, Veri Analiz Yazılımları

Günümüzde işletmeler büyük bir rekabet içerisinde bulunmakta ve bu rekabetin sınırları da sürekli olarak daralmaktadır. Yani kazanmak ile kaybetmek arasındaki ince bir çizgi bulunmaktadır. Artık bu rekabet piyasasında başarılı olmak ve kazanmak için yaratıcı hamleler yapmak ve doğru zamanda doğru kararlar verebilmek büyük önem arz etmektedir. Veri analizi tam da bu süreçte hızla değişime uğrayan pazarlarda ve kar marjlarının düştüğü alanlarda veri, hızla gelişen teknoloji ve analiz yöntemleri ile işletmelere daha doğru kararları daha hızlı almalarına yardımcı olacak ve katma değer yaratacak yenilikleri mümkün kılacak potansiyeli sağlamaktadır. Özellikle son yıllarda birçok firma verimlilik, karlılık ve sürdürülebilir üretim süreçleri gibi önemli alanlarda rekabet olanağı yakalayabilmek için veri analitiğine daha fazla yatırım yapmaya başlamıştır.

Veri analizi, yüksek hacimli verilerden bir iş değeri yaratmak üzere istatistik bilimi ile modern sayısal hesaplama yöntemleri arasındaki bağlantıyı sağlayarak firmaların bu potansiyeli ortaya çıkarmaları için ihtiyaç duydukları bilgi ve araçlara erişimini mümkün kılmaktadır.

Okullarda Veri Analizi

İstatistik konusunda temel bilgilere sahip olmak, günlük hayatımızda karşımıza çıkan problemleri daha kolay çözebilmemizi sağlamaktadır. İstatiksel öğrenme, istatiksel sorunları çözme, sonuca ulaşma ve sonuçların arkasındaki sebepleri açıklayarak sonuçları destekleme anlamına gelmektedir. Günümüzde birçok bireyin, başkalarının ortaya koyduğu bilgileri anlaması, değerlendirmesi ve araştırma yaparak topladığı bilgileri değerlendirmesi için istatistik bilgisine sahip olması gerekir.

Günümüzde hem normal hayatta hem de iş hayatında kapladığı önemden dolayı istatistik konuları ve veri analizi özellikle son yıllarda pek çok ülkede ilkokul yıllarından itibaren matematik dersinin müfredatına dahil edilmiştir. Ülkemizde de bu yenilikleri takip etmek için değişiklikler uygulanmaya başlanmıştır. Özellikle ortaokul matematik derslerine (5, 6,7 ve 8.sınıflar) bu yenilikler eklenerek revize edilmiştir. Ancak bu değişikliklerin uygulanması ile birlikte yapılan araştırmalar göstermiştir ki, öğrenciler veri analizi ve istatistik alanındaki kavramları öğrenme konusunda çeşitli zorluklar yaşamaktadırlar. Bunun temel sebebi ise, grafikleri yorumlayamama, kavramlara doğru anlamlar yükleyememe ve yeterince somut deneyimlere dayanarak öğrenememedir.

Milli Eğitim Bakanlığı’nın yayınladığı öğretim programlarına bakıldığında veri analizi konusunun ilkokulun, ortaokulun ve ortaöğretim tüm sınıf düzeylerinde yer aldığı görülmektedir. Veri analizinin ülkemizde müfredatlara yerleştirilmesinin en temel sebebi ise; öğrencilerin bilinçli olarak yetiştirilmesini sağlamak ve akıl yürütebilmelerine yardımcı olmaktır. Ancak öğrencilerin müfredata yeni sayılabilecek bir zamanda yerleştirilen “Veri Analizi” konusunda zorlandığı bir gerçektir. Siz de bu zorlukları aşmak ve veri analizi konusunda detaylı bilgi sahibi olmak istiyorsanız yazının devamını okumanızı tavsiye ederiz!

Veri Analizi (Data Analysis) Nedir?

Veri analizi, yararlı bilgiler bularak sonuçları belirleme ve karar vermeye yardımcı olma amacı ile verileri inceleme, temizleme, dönüştürme ve modelleme faaliyetidir. Bir başka deyişle veri analizi temel verilerin toplanarak tasnif edilmesi ve işlenmesi ile ortaya konulan yeni bulgular ve sonuçları içeren bir süreçtir. Veri analizi, çeşitli isimler ile farklı türleri bünyesinde barındırmakta olup; işletme, bilim ve sosyal bilimler gibi pek çok alanda sıklıkla kullanılmaktadır. Teknolojinin değişmesi ve dönüşmesi ile birlikte veri analiz araçları da boyut ve kapsam olarak farklılaşmıştır. Bu yeni süreç ise büyük veri (big data) olarak ifade edilmektedir.

Veri analizi, birbirinden farklı veri analiz çeşitlerini bünyesinde barındıran temel bir kavramdır. Her çeşit veri, analize tabi durumları düzeltmek ve daha iyi duruma getirebilmek için kullanılabilecek verileri sağlamak için veri analitiği yöntemleri ile düzenlenebilir.

Örneğin; üretim ile uğraşan firmalar makine türleri bakımından işi gerçekleştirme süreçlerini, duruş zamanını ve işleme kuyruğunu kayıt altına alır ve sonrasında iş sürecini daha iyi organize edebilmek için elde ettiği bilgileri analize tabi tutar. Bu sayede makinelerin en yüksek verim ile çalışmaları mümkün hale gelir.

Örneğin; oyun firmaları oyuncuları oyun içerisinde daha fazla online tutabilmek için aktiflik ödülü verecek oyun içi etkinlikler düzenlemek için veri analitiğinden faydalanmaktadırlar.

Veri analizinin temel işlevi, işletmelerin alacakları kararlara yardımcı olmaktır. Karar verme işlemleri daha bilimsel hale getirilmekte ve kesin bulgular ile işletmenin geleceği için doğru adımlar atmak hedeflenmektedir. Bu sayede işletmelerin daha etkin çalışmaları ise kuşkusuzdur. İşletmeler özellikle büyüme ya da küçülme bakımından karar alırken, yeni yatırımlar yaparken, yeni projelere ve ihalelere katılırken doğru karar almak ve adımlarını daha sağlam basmak için veri analizinden faydalanmaktadır. Bununla birlikte arz/talep durumunun belirlenmesi ve buna bağlı olarak işletmenin yol haritası çizmesinde de veri analizinin rolü büyüktür, veri analizi sayesinde bugüne kadar ortaya koyduğu/piyasaya sunduğu mal/hizmetlerden yeterince verim elde etmediğini ortaya koyarak bu mal/hizmetlerden vazgeçme yoluna gidebilir.

Veri Analizinin Amacı Nedir?

Verilerin sayısal olarak işlenmesi ve analizi ancak istatiksel yollar ile mümkündür. Veri analizi amacı özellikle iş hayatında büyük bir öneme sahiptir. Veri analizinin amacını üç kısımda açıklamak mümkündür. Bunlardan ilki, mevcut durumun ortaya konulması yani betimleme yapmaktır. İkincisi, toplum parametrelerinin ve bağıntının tahmin edilmesidir. Veri analizinin son amacı ise, varsayımın denetlenmesi yani kuramsal bir dağılıma uygunluk ve farklılık denetimidir.

Veri Analizinin Faydaları Nelerdir?

Hemen hemen bütün işletmelerde veri analizi yapılmaktadır ve bugün veri analizlerinin işletme açısından birçok faydası olduğu bilinen bir gerçektir. Her şeyden önce veri analizi

sayesinde işletmeler isabetli ve doğru kararlar verebilmekte ve ticari faaliyetlerinin geleceğini şekillendirebilmektedir. Aynı zamanda müşterilerinden gelen geri dönüşleri okuma şansına sahip olmakta ve mal/hizmet üretimine ilişkin çeşitli kararlar verebilmektedirler. Bu kapsamda özellikle etkili pazarlama yöntemlerini belirlemelerinin yolu açılmaktadır. Tüm bunlar sayesinde işletmenin ticari faalitini sürdürmesi, karını arttırması, verimliliğini arttırması mümkün olmakta ve gelirlerinde artış meydana gelmektedir. İşletmeler çeşitli veri analiz araçlarından faydalanarak kendi bünyelerinde mevcut durum değerlendirmesi yapabilecekleri gibi, piyasaya sunacakları mal ve hizmetler bakımından da değerlendirme yapabilmektedir. Bununla birlikte proje bazında yahut ihale bazında da değerlendirmeler yapmaları ve kendileri için karar verme sürecini etkin şekilde kullanmaları mümkündür.

Veri Analizi Araçları Nelerdir?

Pek çok veri analiz aracı ve türü bulunsa da bunları genel olarak 3 kategori altında incelemek mümkündür. Bunlar:

· Görsel,

· Sayısal,

· Sözel

Görsel araçlar, görsel olarak veri analizi sunan araçlardır. Görsel veri analiz araçlarına harita, fotoğraf, grafik gibi örnekler vermek mümkündür. Bu araçlar ile veri analiz sonuçları ortaya konulabilir. Sayısal olarak veri analizi sunan araçlar ise sayısal veriler ile sonuçların değerlendirilmesine yardımcı olmaktadır. Bununla birlikte sayısal ve görsel olarak bir arada analizler sunan veri analiz araçlarının olduğunu da söylemek mümkündür. Sözel veri analizi araçları ise; ana sorunun belirlenmesi, kavramsal hale getirilmesi, yöntem, politika ve uygulamalar hakkında değerlendirmeler sunmak için faydalıdır.

Nicel Veri Analizi

Araştırma yöntemlerinde sıkça karşımıza çıkan bir kavram da nicel veri analizidir. Bilindiği üzere, yapılan araştırmalarda toplanan verilerin analizinde hata yapılması olasıdır ve bu durum planlanan amaçlara ulaşmaya engel olabilecek bir durumdur.

Bilimsel araştırmalar; veri toplama ve kullanılan analiz teknikleri; değişkenliklerin kontrol edilebildiği derece; veri kaynakları, çevre, düzey ve zamana göre tasnif edilmektedir. Bilimsel araştırmalar ise kendi içerisinde nicel araştırmalar ve nitel araştırmalar olarak ikiye ayrılmaktadır. Nicel araştırmalardan anlaşılması gereken; gerçekliği araştırmacıdan ayrı olarak ifade eden ve dışarıdaki gerçekliğin nesnel olarak ifade edilebileceği, ölçülebileceği ve analiz edilebileceğini savunan pozitivist görüştür. En basit ifade şekli ile de nicel veri analizi, nicel verilerin toplanmasını ve analizini gerektiren bir çalışmadır.

Sayılarak veya ölçülerek elde edilen sayısal değerler nicel verilerdir. Yapılan araştırmaya göre nicel veri analizi içinde farklı yöntemler kullanılmaktadır. Kullanılacak nicel veri analiz yöntemleri araştırma ile doğru sonuçlara ulaşmak için iyi seçilmelidir. Nicel analiz yöntemi, yapılan araştırmanın özelliğine ve toplanan verilere göre seçilmektedir. Bir araştırma sonucunda elde edilen sayısal değerlere dayanarak, yapılacak istatistiksel analiz; araştırma soruları veya hipotezler, çalışmadaki bağımlı ve bağımsız değişkenlerin sayısı ve bunların düzeyi, toplanan verilerin ölçüm seviyeleri, gözlem sayısı ve bağımlı değişken ölçümlerinin dağılım yapısına bağlıdır.

Nitel Veri Analizi

Nitel veri analizini açıklamadan önce nitel araştırma konusunda bilgi vermek yerinde olacaktır. Nitel araştırma insanların hayat hikayelerini, tutumlarını, davranışlarını, toplumsal değişmeyi anlamaya yönelik bilgi meydana getirme süreçlerinden birisidir. İstatiksel veri analizine dayalı nicel araştırmadan farkı nitel araştırmanın insanların olaylara nasıl baktığına yönelik soruların cevaplarını bulmaya çalışmasıdır. Bu nedenle de nitel araştırmayı insanın, kendi bilinmezliklerini çözmek ve kendi uğraşıyla biçim verdiği toplumsal sistemlerin derinliklerini anlamak üzere geliştirdiği bilgi üretme yollarından birisidir.

Nitel veri analizi ise, araştırmacının verileri düzenlediği, analiz birimlerine ayırdığı, süzgeçten geçirdiği, şekillerini ortaya koyduğu, önemli değişkenleri fark ettiği ve hangi bilgileri rapora yansıtacağına karar verdiği bir süreci ifade etmektedir. Bir başka ifade şekli ile nitel veri analizinde araştırmacının yaptığı yegane şey elde ettiği verilerden yola çıkarak bu veriler içerisinde saklı kalan bilgiyi ortaya çıkarmak ve keşfetmektir. Nitekim yapılan araştırmaların çoğunda da nitel ve nicel veri analizi arasındaki en önemli farkın veri analiz süreci olduğu belirtilmiştir.

Nitel veri analizinde uygulanan yöntem, teknik ve süreçler konusunda literatürde bir ortak görüş olduğunu söylemek ne yazık ki mümkün değildir. Bu konuda birçok farklı görüş mevcuttur. Nitekim bunlardan birisi Miles ve Huberman’ın görüşüdür. Miles ve Huberman’a göre nitel veri analiz süreci, birbirini takip eden üç aşamadan meydana gelmektedir. Bu aşamalardan ilki; gözlem, görüşme ve döküman incelemesi gibi çeşitli metodlarla toplanan verilerin azaltılması aşamasıdır. İkinci aşama ise; verilerin görsel hale getirilmesidir. Bu aşamada ilk aşamada veriler ayıklandıktan, özetlendikten ve dönüştürüldükten sonra verilerin belirli sonuçlar çıkartmaya dönük şekilde şekillendirilmesidir. Veriler görsel hale getirilirken özellikle; matrislerden, grafiklerden ve tablolardan yararlanmak mümkündür. Veri analizi sürecinin üçüncü aşamasını ise sonuca ulaşma ve teyit etme oluşturmaktadır. Yani araştırmacı bu aşamada veri analiz sürecinin başından beri elde ettiği verilerden ne anlaşılması gerektiğini ortaya koymaktadır.

Veri Analizi Hangi Programlar İle Yapılır?

Günümüzden 20-25 yıl önce veri analizi elle, kağıtla yapılırken ve araştırmacılar için çok büyük bir vakit kaybı ve zorluk teşkil ederken; günümüzde teknolojinin gelişmesi ve internetin hemen hemen tüm evlere girmesi ile birlikte manuel yöntemler geçmişte kalmış ve veri analizi için çeşitli programlar geliştirilmiştir. Aşağıda veri analizi için en çok kullanılan programlar ve programlar hakkında detaylı bilgiler yer almaktadır:

1) SPSS

SPSS’nin İngilizce açılımı Statistical Package For The Social Sciences’dir. Yani bir başka deyişle, sosyal bilimler için istatistik programı olarak ifade edilebilir. Bu program sosyal bilimler, eğitim bilimleri, sağlık bilimleri ve fen bilimleri alanında sıklıkla kullanılmaktadır. Bununla birlikte çeşitli kurum ve kuruluşlar tarafından da Pazar araştırması yapmak amacıyla kullanılan bir bilgisayar programıdır. Bu programın görünüşü Excell’e benzemekte ve Windows ile Mac bilgisayarlarda kolaylıkla kullanılmaktadır.

SPSS programı, özellikle anket analizlerinde sıklıkla kullanılmaktadır. Bununla birlikte sosyal bilimlerde ve fen bilimlerinde çeşitli ölçümlerin analiz edilmesinde de kullanılmaktadır. Program içerisinde elde edilen verilerin sayısal olarak dağılımlarının yapılmasında frekans analizi kullanılırken; elde edilen verilere ilişkin ortalama, standart sapma, mod, medyan gibi değerlerin hesaplanmasında tanımlayıcı istatistikten yararlanılmaktadır. Bu iki istatistik, temel analizler olup kolaylıkla yapılması mümkündür.

Karşılaştırma ya da ilişki analizleri ise genel olarak parametrik ve non parametrik analizler olmak üzere iki alt grupta toplanmaktadır. Bu analizlerden hangisinin kullanılacağı ise çeşitli kriterlere bağlıdır. Kriterlerin başında verilerin normal dağılıma uygun olup olmadığı ve homojen olup olmadığı gelmektedir. Normal dağılım ve homojenlik arasındaki ayrıma varabilmek için ise istatistiksel bilgiye sahip olmak ön koşuldur. Özetle; normal dağılım ile homojenliğin belirlenmesinde veri setindeki verilerin birbirine uzaklığının belirlenmesi gerekmektedir. Bu da dağınıklık ile eş anlamlıdır. Diğer istatistiklere kıyasla, parametrik testler olan Independent t test (Bağımsız Örneklem t test), One Way ANOVA (Tek Yönlü Varyans Analizi) ve bunların non parametrik karşılığı olan Mann Whitney U testi ile Kruskal Wallis H testi ise kısmen de olsa uzmanlık gerektirmektedir. Bu analizler iki ya da daha fazla gruba ait olan ortalamaların ya da sıra ortalamalarının kıyaslanması amacıyla kullanılmaktadır.

SPSS programı ile regresyon ve korelasyon gibi ilişki analizleri yapmak da mümkündür. Normal dağılım gösteren verilere regresyon analizleri uygulanırken; korelasyon analizi ise hem normal dağılım gösteren hem de normal dağılım göstermeyen verilere uygulanabilmektedir.

Analizlerde önem arz eden husus; kriterlerin sağlanıp sağlanmadığıdır. Bunun için de SPSS programı kullanılmak isteniyorsa öncelikle çalışmada hangi analizlerin kullanılacağı belirlenmelidir. Nitekim çalışma sonrasında analizleri belirlemeye çalışmak son derece riskli bir davranış olacaktır. Bunun için de mutlaka bir uzmana danışılmasını tavsiye ederiz.

2) Eviews

Bilim dünyasında bir araştırmacının söylediklerinin gerçeği yansıtması, ispatlanabilir olması ve altının dolu olabilmesi için istatistik ve rakamlardan sıkça faydalanılmaktadır. Nitekim dünyanın her yerinde oluşmuş bir genel algı olarak rakamlarla konuşulduğu zaman karşıdaki kişiye yansıtılan inandırıcılık neredeyse her zaman daha fazla olmaktadır. Nitekim bunun yollarından birisi de analiz yapmaktır. Bunun için geliştirilmiş çeşitli programlar olmakla birlikte bu programlardan birisi de Eviwes adlı programdır. Eviews, Econometris Views’in kısaltmasıdır.

Öncelikle analizi Eviews’le yapmak için programa sahip olmanız gerekmektedir. Ardından çalışmaya başladığınız ya da karar verdiğiniz konu için elinizde güvenilir kaynaklardan elde ettiğiniz verileriniz olmalıdır. Daha sonra ise verilerin yapısını belirlemeniz ve analizi neye göre yapacağınıza karar vermelisiniz.

Eviews görsel yollar ile klavyeden ya da kayıtlı dosyalardan veri girişi için avantajlıdır. Eski serilerden yeni seriler oluşturmak, serilerin çıktısını almak ya da seriler arasında istatistiksel analizler yapmak için tercih edilen bir programdır. Eviews, Windows için bir istatistik paket programıdır. Eviews özellikle ekonometrik analiz için sıklıkla kullanılmaktadır. Eview’a çalışma tablosu ve ilişkisel veritabanı altyapısı ile geleneksel istatistiksel yazılımların özelliklerini birleştiren bir yazılımdır. Ayrıca çıktıların Word ve Excell gibi programlara entegre edilebilmesi de avantajlı bir özelliktir.

Eviews sıklıkla regresyon analizi ve ekonometrik analizlerde kullanılmaktadır. Ancak genel istatiksel çözümleme amacıyla da kullanılabildiğini söylemek mümkündür. Eviews ile panel veri, zaman serisi ve yatay kesit analizi yapılabilmektedir. Excell, SPSS, SAS, Stata, Rats ve TSP gibi dosya türlerini de desteklemektedir.

Eviews ile en küçük kareler yöntemi ile regresyon çözümlemeleri ve katsayılara ilişkin istatistikler, lojistik regresyon, tartılı regresyon, eşanlı denklem sistemleri gibi gelişmiş teknikler yapılabilmektedir. Bununla birlikte; zaman serisi analizleri, vektör otoregresyon, eşbütünleşim, granger nedensellik testleri ve simülasyonlar yapılması da mümkündür.

3) Stata

Stata programı ülkemizde çok sık kullanılan bir program olmasa da dünyada veri analizi bakımından kullanılan popüler programlardan birisidir. Stata programı özellikle sosyal bilimler ve sağlık bilimlerinde sıklıkla kullanılmaktadır ve kullanımının da gittikçe arttığını söylemek mümkündür. Bu programın en önemli avantajı hem kod hem de pencere şeklinde analiz yapabiliyor olmasıdır. Özellikle son yıllarda yapılan ekonometrik çalışmalarda panel veri analizi önemli bir yer tutmaktadır. Stata programı veri analizi, veri yönetimi ve grafik alanlarında tüm ihtiyaçlarını karşılayabilecek bir niteliktedir. Özellikle panel veri ekonometrisinde sağladığı kolaylıklar nedeniyle sıkça kullanılan bir ekonometrik analiz yazılımıdır. Stata; Windows, Mac ve Unix bilgisayar platformlarında çalışan bir programdır.

Stata’nın işaretle ve tıkla arayüzü bulunmakta olup; güçlü sezgisel bir komut söz dizini ve kullanıcıların zorlandığı noktalarda danışabilecekleri bir çevrimiçi yardım sistemi bulunmaktadır. Bu da Stata’nın kullanımını daha kolay hale getirmektedir. Stata ile tüm analizler yayımlama ve yeniden gözden geçirmek için tekrar üretilebilir ve belgelendirilebilir.

Stata programı kırılgan olan yaşam modelleri, dinamik panel verileri regresyonları, genelleştirilmiş tahmin eşitlikleri analizi, çok seviyeli karma modeller, örneklem seçme modeller, çoklu kayıp verileri uygun değerle yerine koyma, küme analizi, oranların standartlaştırılması, durum-kontrol analizi, temel tablolamalar ve özet istatistikler gibi pek çok özelliği kullanabileceğiniz bir programdır.

Stata’nın veri yönetim özellikleri oldukça güçlüdür. Bu sayede her türden verinin tam kontrolünü sağlayabilirsiniz. Bu kapsamda değişkenleri yönetebilir, gruplar ve tekrarlanan veriler üzerinden istatistileri derleyebilirsiniz.

Stata programında yayın kalitesinde grafikler bulunmaktadır. Stata, regresyon uygulama grafikler, dağılımsal çizimler, zaman serisi grafikler, yaşam çizimler ve kontur grafiklerini de içeren yayın kalitesinde, ayrı stil grafiklerini üretmeyi kolaylaştırır. Ayrıca entegre grafik editörü sayesinde de tek tıkla grafiğinizle ilgili her türlü değişikliği yapmanız mümkündür ya da başlıklar, notlar, çizgiler, oklar ve metin de ekleyebilirsiniz.

Stata programının içerisinde bulunan matris programlama MATA hem matrisleri manipule etmek için interaktif bir ortamdır hem de derlenen ve optimize edilen kodların üretilebildiği tam bir gelişme ortamıdır. Panel verilerini işlemek için özel nitelikler içerir, gerçek veya karmaşık matrisler üzerinde işlemler gerçekleştirir, nesneye yönelik programlara için tam destek sağlar ve Stata ile tam olarak etkileşimlidir.

4) Gretl

Gretl, veri analizi için kullanılabilecek bir başka programdır. Gretl programı açık kaynak kodlu ve ücretsiz olması bakımından dikkat çekmektedir. Gretl programı Linux, Windows, Mac işletim sistemleri desteklidir. Üstelik program dilinin Türkçe olması da büyük bir avantajdır. Bununla birlikte program; İngilizce, Fransızca, İtalyanca, İspanyolca, Almanca, Bask, Portezikce ve Lehçe’yi de desteklemektedir.

Gretl’in içerisinde çeşitli ekonometri kitaplarındaki uygulama veri setleri ve komut satırı betikleri bulunmaktadır. Açıklamalar içeren veri setlerine program içerisinden erişim mümkündür. Yapılan bilimsel araştırmalarda da piyasada yer alan ekonometri yazılımları arasında en az hata içeren yazılım olduğu tespit edilmiştir. Gretl ile oturum kaydetmeniz de mümkündür. Örneğin 15 tane denklem kurdunuz ancak bunlara daha sonradan erişmek istiyorsunuz oturum kaydetme özelliği sayesinde bir tık ile o ana kadar yaptığınız her şeyi kaydetmeniz mümkündür. Ayrıca Gretl birçok veri biçimini de destekleyen bir program olma özelliğini taşımaktadır.

Gretl’in özellikleri ise aşağıdaki gibidir:

· Geniş tahminci seçeneği: en küçük kareler, en çok olabilirlik, tek denklem ve sistem yöntemleri

· Zaman dilim yöntemleri, birim-kök ve eştümlevleme sınamaları.

· Model çıktılarını La Tex çizelge ya da denklem şeklinde alabilme.

· Bütünleşik betim dili: komutları grafik arabirimi veya betikler yolu ile girme seçeneği

· Monte Carlo benzetimleri ve yinlemeli tahmin işlemleri için komut döngü yapısı.

· Gnuplot çizimlerine ince-ayar yapmak için GIU yöneticisi.

· İleri veri çözümleme için GNU R bağlantısı.

5) Minitab

Günümüzde işletmeler çok sayıda veri üretmektedir. Başarılı ve etkili yönetimin yolu; veriyi bilgiye dönüştürmekten ve işletme için herhangi bir konuda karar alırken bu bilgileri kullanmaktan geçmektedir. Önceden her ne kadar istatistiksel analizler oldukça zor olsa da günümüzde hazırlanan yazılımlar sayesinde bu analizleri yapmak çok daha kolay hale gelmiştir. Minitab da dünyada en yaygın kullanılan istatistik yazılımlarından birisidir. Excel gibi paket programların yapamadığı birçok işlemi Minitab ile yapmak mümkündür. Ancak Minitab’ı kullanmaya başlamadan önce mutlaka internet sitesinde yer alan derslere göz atmanızı tavsiye ederiz.

Minitab ilk olarak 1972 yılında eğitim amacıyla oluşturulmuş bir programdır. İlerleyen yıllarda ise ürün ve proses yetisini ölçmek, proses girdi ve çıktıları arasındaki ilişkileri istatistiki anlamda yorumlamak üzere geliştirilmiş bir programdır. Günümüzde minitab birçok işletmede ve 4000’den fazla da üniversitede aktif olarak kullanılmaktadır.

Minitab, verileri hızlı ve kolay bir şekilde analiz ederek bilgiye dönüştürmektedir. Bu bilgilerin doğru kullanılmasına katkı sağladığı gibi, en zorlu porblemlerin de kolayca çözümlenmesine ciddi katkılar sağlamaktadır.

Minitab ile; birden çok grafiği tek bir pencereye yerleştirmek mümkündür. Ayrıca bu program ile grafik oluşturmak da son derece kolaydır tek tık ile grafikler oluşturabilirsiniz. Grafik üzerindeki veri notlarını seçerek önemli detayları görüntüleyebilirsiniz. Veri girişi yaptığınızda grafikleri otomatik olarak güncelleyebilirsiniz. Grafiklerinizi kolayca güncelleyebilir ve başlık, alt bilgi, referans çizgileri, eklentiler daha fazlasını ekleyebilirsiniz.

Minitab ile çalışmalarınızda kullanabileceğiniz birçok istatistiksel metod bulunmaktadır. Bu metodlar; kapsamlı temel istatistikler, istatistik proses kontrol, ölçüm sistem analizler, deney tasarımı, güvenilirlik analizleri ve yeterlilik analizleridir.

6) Gauss

Gauss matematik ve istatistik için geliştirilen ve pazarlanan bir matris programlama dilidir. İlk amacı istatistik, ekonometri, zaman serileri, optimizasyon ve 2B 3B görselleştirmedeki sayısal problemlerin çözümüdür. Gauss, ilk olarak 1984 yılında MS-DOS için yayınlanmıştır. Günümüzde bu program Linux, Mac ve Windows için mevcuttur.

Gauss’un ücrete tabi olan ve olmayan işlevleri mevcuttur. Örneğin; ikinci dereceden programlara, sıralı karesel programlama, Qnewton kısıtsız optimizasyonu ve doğrusal olmayan denklem çözümü için ek bir ücret ödemeye gerek yoktur. Ancak ek ücret ödenerek algoritmik türevler, kısıtlı maksimum olabilirlik (parametrelerdeki genel ksııtlamalara tabi olan genel maksimum olabilirlik problemi çözer), kısıtlı optimizasyon (parametrelerdeki genel kısıtlamalara tabi olan doğrusal olmayan programlama problemi çözer), Curvefit (Doğrusal olmayan eğri uydurma), tanımlayıcı istatistikler (ortalamalari frekanslar ve çapraz tablolar dahil örnek istatistikler), betimsel istatistikler, (ortalamalar, frekanslar ve çapraz tablolar dahil temel örnek istatistikler. Bu uygulama diş açmaya karşı güvenlidir ve yapılardan yararlanır), ayrık seçim (kesikli seçimi ve bağımlı değişkenin bir şekilde nitel olduğu diğer modelleri tahmin etmek için istatistiksel bir paket), doğrusal programlama (küçük ve büyük ölçekli doğrusal programlama problemlerini çözer), doğrusal regresyon (en küçük kareler kestirimi), loglinear analiz (analizler kategorik veriler kullanılarak log-doğrusal analizi), maksimum olabilirlik (istatistiksel modellerin parametrelerinin maksimum olabilirlik testi), doğrusal olmayan denklemler (bilinmeyen kadar denklem içeren doğrusal olmayan denklem sistemlerini çözer), optimizasyon (kısıtsız optimizayson), zaman serisi (parametreler üzerinde genel kısıtlamalara tabi olan çeşitli modellerin kesin tahmini) ücretlidir.

7) R

Günümüzde giderek artan dijitalleşme nedeni ile kurumlar geriye dönük raporlamalar ile yetinmemekte ve artan bir şekilde istatistiksel veri analitiği yöntemlerini kullanmaktadır. Bu nedenle veri analitiği konusunda çalışan kişilerin R istatistiksel programlama dilini öğrenmeleri ve kullanmaları önemli bir ihtiyaç haline gelmektedir.

R, matematik ve istatistiksel hesaplamalar ve grafikler için bir dil ve analiz programıdır. R; yaygın olarak kullanılan SPSS, SAS gibi istatistik paket programlarından biraz daha farklıdır. R, bir istatistik paket program değil çok sayıda özgün paketten oluşan bir istatistiksel yazılım geliştirme ortamıdır.

R’nin en çok tercih edilme sebepleri; oldukça kapsamlı bir istatistik programı olması, ekonometri, sigortacılık, finans, tıp, sosyoloji ve diğer alanlarda sıkça kullanılması, Windows, Mac ve Linux gibi tüm işletim sistemleri ile uyumlu olması, en son geliştirilen yöntemleri izlemesi, orient yapıda olması, hemen her şeyin R object olarak depolanabilmesi, matrix dili olmalı, kullanıcılar tarafından geliştirilen birçok fonksiyon ve pakete sahip olması, SPSS, Stata, SAS gibi diğer güçlü istatistik yazılımları ile veri alışverişi yapabiliyor olmasıdır.

R çok çeşitli istatistiksel (doğrusal ve doğrusal olmayan modelleme, klasik istatistik testler, zaman serisi analizi, sınıflandırma, kümeleme vb.) ve grafiksel teknikler sağlar ve oldukça genişletilebilir. R’nin güçlü yanlarından biri, gerektiğinde matematiksel semboller ve formüller de dahil olmak üzere, iyi tasarlanmış yayın kalitesinde grafikler üretmenin kolaylığıdır. Grafiklerdeki küçük tasarım seçenekleri için varsayılanlara büyük özen gösterilmiştir, ancak kullanıcı tam kontrolü elinde tutmaktadır.

R; veri işleme, hesaplama ve grafiksel görüntüleme için entegre bir yazılım araçları paketidir. R’nin içeriğinde; etkin bir veri işleme ve depolama tesisi, dizilerde ve özellikle matrislerde hesaplamalar için bir dizi operatör, veri analizi için geniş, tutarlı, entegre bir ara araç koleksiyonu, ekranda veya basılı olarak veri analizi ve görüntüleme için grafiksel özellikler ve şartlar, döngüler, kullanıcı tanımlı özyinelemeli işlevler ve giriş ve çıkış olanaklarını içeren iyi geliştirilmiş, basit ve etkili bir programlama dili bulunmaktadır.

Veri Analizi Danışmanlığı

Bilimsel araştırma sürecinin en önemli adımlarından birisi kuşkusuz verilerin analiz edilmesidir. Çünkü toplanan verilerin araştırma problemi kapsamında ne anlama geldiği ancak veri analizi ile ortaya çıkabilir. Bu anlamda veri analizi hakkında verilere anlam kazandırma süreci olduğunu söylemek yanlış olmayacaktır. Veri analizi; veri kümesinin düzenlenmesi, betimsel istatistiklerin yapılması, hipotez testlerinin yapılması, korelasyon ve regresyon ile diğer istatistiksel işlemleri bünyesinde barındırmaktadır. Bu istatistiksel işlemler teknolojinin gelişmediği çağlarda manuel olarak yapılırken günümüzde bilgisayar ve internet kullanımının yaygınlaşması ve hemen hemen tüm evlere girmesi ile birlikte paket programların gelişmesine destek olmuştur. Bu paket programların ortaya çıkması ile birlikte, veri analizine ilişkin sorunlar büyük ölçüde çözülmüş olarak görülmektedir. Nitekim geçmişte çok uzun süreler sonucu ve bir o kadar da zahmetli şekilde yapılan veri analizleri günümüzde bilgisayarın yaygınlaşması ve bilimsel araştırmalarda yoğun bir şekilde kullanılması ile beraber son derece kolay gerçekleştirilebilir hale gelmiştir. Ancak unutulmaması gereken en önemli husus veri analizi sürecinde paket programlardan yararlanmak için dahi kullanıcının bir takım yeterliliklere sahip olması ön koşuldur.

Bu kapsamda kişinin öncelikle araştırma problemini belirleyebilmesi ve çalışmadaki değişkenlere uygun olarak istatistiksel tekniklere karar verebilmesi gerekir. Ardından bu istatistiksel tekniklere ilişkin varsayımların karşılanıp karşılanmadığının belirlenmesi gerekir. Bununla birlikte analiz sonuçlarına ulaşıldığında da analiz sonuçlarının nasıl yorumlanabileceği ve raporlaştırılabileceğinin bilinmesi de son derece önemlidir. Paket programları kullanacak olan kişi istatistikçi olmak zorunda olmasa da en azından hangi analizi neden yaptığını ve nasıl yorumlayacağını bilecek kadar konuya hakim olmalıdır. Ancak en nihayetinde çalışma kapsamında toplanan verilerin doğru bir şekilde analiz edilmesi de elbette istatistik teknikleri konusunda bilgi sahibi olmak ile doğrudan ilgilidir. Ayrıca analize uygun doğru programın seçilmesi de kişinin bilgi sahibi olmasının gereğidir.

Kişinin yeterince istatistik bilgisine sahip olmaması ya da doğru programı seçememesi en nihayetinde araştırma problemine uygun olmayan istatiksel verileri kullanmasına sebep olmaktadır. Bununla birlikte, gerekli olan analizleri yapması mümkün olmamakta ve analiz sonuçları da yanlış ya da eksik bir şekilde değerlendirilmektedir. Tüm bunlar ise kuşkusuz araştırmanın güvenilirliğini ve geçerliliğini olumsuz yönde etkilemektedir. Literatürde yapılan araştırmada çok sayıda çalışmanın veri analizi konusunda eksik olduğu ve bilimsel araştırmaların niteliğini de olumsuz yönde etkileyen bir özellik olduğu ortaya konulmuştur.

Tüm bunlarla birlikte, veri analizi yapılan müfredat değişiklikleri ve Avrupa ülkelerine uyum sürecinde hayatımıza girmiş ve günümüzde ortaöğretimden başlayarak eğitimin her kademesinde ders olarak anlatılmaya başlanmıştır. Yazının başında da değinildiği üzere yapılan araştırmalar da yine öğrencilerin bu alanda zayıf oldukları ve başarı ortaya koyamadıkları belirtilmiştir. Yine aynı araştırmada öğrencilerin bu konuda yaşadıkları zorlukların özellikle grafikleri yorumlayamama, kavramlara doğru anlamlar yükleyememe ve yeterince somut deneyimlere dayanarak öğrenememesinden kaynaklandığı ortaya konulmuştur. Ancak tüm sorunlara karşın okullarda öğrencilere “Veri Analizi” konusunda ödevler verilmeye devam edildiği, eğitimin ilerleyen kademelerinde bu analizleri çeşitli makalelerde yansıtmaları istenmekte ve en nihayetinde iş hayatında da işletmeye sağlayacağı katkıdan dolayı karşımıza çıkmaktadır.

Veri analizi konusunu okulda anlayamadıysanız, bu konuda somut örnek yapmadığınızdan kafanızda bir türlü oturmuyorsa, üniversite sınavına hazırlanırken bir yandan da bu ödevlerle uğraşacak vaktiniz yoksa, çalışıyor ve bir yandan da yüksek lisans yapıyorsanız sizden veri analizi ile ilgili bir talepte bulunulduysa ya da iş hayatındasınız önceden veri analizi konusunda eğitim almıştınız ancak şuan unuttunuz ve patronunuz sizden veri analizi bekliyorsa veya herhangi bir sebepten zamanınız, bilginiz, yetkinliğiniz, sabrınız yoksa endişe etmeyin! Sizin için tüm süreci organize etmek ve bu konuda uzman ve deneyimli kadromuzla size yardımcı olmak için her zaman buradayız!

Ödevcim ekibi alanında uzman olan ekibi ile akademik çalışmalarınıza karşılık istatistiksel veri analizi hizmetlerini yerine getirmektedir. İstatistiksel veri analizi işlemlerinde öncelikle çalışmanız ile ilgili hipotezler ya da alt problemleri incelemektedir. Buna göre istenilen hipotez ya da alt problemlere uygun istatistiksel veri analiz yöntemleri kullanılmaktadır. Hipotezlerinizin ya da alt problemlerinizin mevcut olmaması halinde ise uzman ekibimiz tarafından bunlar tamamlanabilmektedir. Ayrıca veri analizleri sonucunda ortaya çıkan tablolar da ayrıntılı olarak yorumlanabilmektedir.

Ödevcim ekibi, yılları aşan deneyimleri ve uzman kadrosuyla ortaokul, lise, üniversite, yüksek lisans, doktora hayatınızda ödev, makale, tez, video, cv, essay, sunum, motivasyon mektubu ve daha birçok konuda verdiği danışmanlık hizmetleri ile sektörde öncü firmaların başında yer almaktadır. Web sitesi üzerinden referanslarımız tarafından yapılan yorumlar da size yol gösterecek ve cesaretinizi arttıracaktır. Siz de istatistik bilgisi sağlam, veri analizi sürecine hakim ve deneyimli bir kadrodan yardım almak istiyorsanız geç kalmadan harekete geçin! Web sitesi üzerinden veya whatsapp hattından Ödevcim ekibi ile iletişime geçerek başarıya bir adım daha yaklaşabilirsiniz.

Veri analizi, ödev, tez, makale, proje yapma konusunda uzmanlaşmış bir ekibe sahip olan Ödevcim, size tüm analiz işlerinizde ve tüm alanlarda destek olmak için burada. Dilerseniz tüm ödevinizi biz hazırlayalım, dilerseniz size dilediğiniz konuda özel ders verelim. Ödevcim ekibine ulaşmak çok kolay. Hemen whatsapp destek hattımızdan veya akademikodevcim@gmail.com mail adresimizden bizlere talebinizi iletebilir, ücretlerimiz hakkında fikir edinebilirsiniz. Hemen bize ulaşmak için tıklayınız…

odevcim062412

Biyografinin Tamamını Gör