R Markdown İle Örnek Uygulama Raporu Oluşturma: Example of Creating an Application Report with R Markdown
Bu çalışmanın amacı prettydoc paketi kullanılarak R Markdown üzerinde html uzantılı raporlama yapmaktır. Bu nedenle kod bloklarıyla birlikte adım adım uygulama adımlarına yer verilmiştir. Çalışma R programlama ara yüzü olan R Studio üzerinde yapılmıştır. R Markdown Raporunu Tanımlama Yüklenen Kütüphaneler Aşağıdaki R kod bloğunun çalıştırılmasından sonra kütüphanelerin yüklenip yüklenmediğine dair aşağıdaki gibi mantıksal vektör sonuçları […]
Devamını OkuTabakalı Örnekleme Üzerine Bir Simülasyon Çalışması: A Simulation Study on Stratified Sampling
Öncelikle nicel araştırmalarda hedef popülasyon (target population) hakkında çıkarımlarda bulunmak istiyorsak mutlaka olasılıklı örnekleme yöntem veya yöntemlerinin kullanılması gerektiğini belirtelim. Çünkü yapılan tezlerde, yayınlanan bazı makalelerde ya da araştırma raporlarında bu konuya yeterince önem verilmediği ve yada konunun yeterince bilinmediği görülmektedir. Bu durum yapılan bilimsel çalışmanın niteliğinin sorgulanmasına neden olmaktadır. Olasılıklı örneklemede temel felsefe popülasyonu […]
Devamını OkuZ Tablosuna Göre Güven Aralığının Hesaplanmasına Yönelik Bir Simülasyon Çalışması: A Simulation Study for Calculating Confidence Interval by Z Table
Güven aralıkları ingilizce ifadeyle confidence interval (CI) hem sahadan veri toplama yöntemleriyle elde edilen birincil verilerin hem de veri tabanlarından elde edilen işlenmiş ikincil verilerin analizinde çok yoğun bir şekilde kullanılmaktadır. Peki nedir bu güven aralığı? Güven aralığının hesaplanması için hangi parametrelere ihtiyaç vardır? Güven aralığı nasıl hesaplanır? Güven aralığını etkileyen faktörler nelerdir? Tanımlayıcı ve […]
Devamını OkuR’da Duygu Analizi Üzerine Vaka Çalışmaları: Case Studies on Sentiment Analysis in R
Giriş Genel olarak pozitif, negatif ve nötr dilin ölçümü anlamına gelen duygu analizi, fikir madenciliği (opinion mining) olarak da anılır. Nitel araştırmanın bir yönünü oluşturan bu analizle ürünlerden, reklamlardan, lokasyonlardan, reklamlardan ve hatta rakiplerden ortaya çıkan müşteri düşüncelerini açığa çıkarılabilmektedir. Müşterilerin hoşlandığı veya hoşlanmadığı ürünlerin tespitinde bu analiz önemli rol oynayarak ürün gamı ve ürünün […]
Devamını OkuR’da Normal Dağılım Dönüşümleri Üzerine Vaka Çalışmaları: Case Studies on Normal Distribution Transformations in R
Giriş Analizle uğraşan gerek akademik gerekse saha çalışanları verinin normal dağılım göstermediği durumlarda sıklıkla verinin normal dağılım dönüşümlerine başvurdukları bilinmekte ve görülmektedir. Normal dağılım sürekli olasılık dağılımlarından biridir. Geleneksel istatistik literatüründe özellikle parametrik test varsayımlarından birinin verinin normal dağılım gösterdiği varsayımıdır. Ancak genellikle biz uygulamada verinin normal dağılım göstermediğini biliriz. Peki bu durumda ne yaparız? […]
Devamını OkuVirüs, Kriz ve Yapay Zeka Arama Terimlerine Bağlı Olarak Google Trend Verilerinin Ülkeler Açısından Karşılaştırmalı Analizi: Comparative Analysis of Google Trend Data Based on Virus, Crisis and AI Search Terms by Countries
Bilindiği üzere Google Trends ile bir ülke veya bölgede öne çıkan içerikler ortaya konulabilmektedir. Google Trends, Google Arama’da en çok yapılan arama sorgularının çeşitli bölge ve dillerdeki popülerliğini analiz eden bir Google web sitesidir. Web sitesi, zaman içindeki farklı sorguların arama hacmini karşılaştırmalı olarak ortaya koyan grafikler sunmaktadır. Google Trendler ayrıca, kullanıcılara iki veya daha […]
Devamını OkuR’da Metin Madenciliği Üzerine Vaka Çalışmaları: Case Studies on Text Mining in R
Veri madenciliğinin (data mining) bir kolunu oluşturan metin madenciliği (text mining) metotları, metinlerde en sık kullanılan anahtar kelimeleri vurgulamamıza ve görselleştirmemize olanak tanır. Bu metotlarla metin verisinden metin bulutu, etiket bulutu diyebileceğimiz kelime bulutu oluşturulabilir. Kelime bulutları metni hızlı analiz etmemize ve kelime bulutu olarak ortaya çıkan anahtar kelimeleri görselleştirmemize olanak tanır. Bahsedilenler ışığında metin […]
Devamını OkuTekrarlı Basit Tesadüfi Örnekleme ve Bootstrap Örnekleme Üzerine Vaka Çalışmaları: Case Studies on Simple Random Sampling with Replacement and Bootstrap Sampling
Bootstrap, istatistik dağılımlarını anlamaya yönelik 1979’da Stanford Üniversitesinden Amerikalı istatistikçi Bradley Efron tarafından geliştirilmiş parametrik ve non-parametrik versiyonları olan hem istatistiksel bir teknik hem de bir simülasyon yöntemidir. Bootstrap örnekleme duyarlılık analizleri, istatistiksel ve ekonometrik analizlerden makine öğrenme ve derin öğrenmeye kadar pek çok farklı alanda kendine uygulama alanı bulmaktadır. Kısacası bu yöntem bütün alanlarda […]
Devamını OkuVeri Madenciliği (Data Mining): Metin Verisinin Keşifsel Veri Analizi Üzerine Bir Vaka Çalışması (Text Mining)
Veriden desen çıkarma işlemi anlamına gelen veri madenciliği bütün alanlarda kendine uygulama alanı bulan ve büyük veri (big data)’den farklı olan bir kavramdır. Bu kavram aynı zamanda veriyi keşfetmek olarak da tanımlanabilir. Veri madenciliği, veriden desen veya örüntü çıkarırken yapay zekayı , istatistiksel metotları ve diğer pek çok metodu kullanır. Büyük veride ise genel olarak […]
Devamını OkuVerinin Standartlaştırılması Üzerine Vaka Çalışmaları: Case Studies on Standardization of Data
Intro The main focus of this study is the practical handling of some standardization methods that have found application in the literature.The standardization methods commonly used in the literature are as follows: Z-Score Standardization Standardization with a Distribution Range of 1 Standardization with a Distribution Range (-1;+1) Standardization with a Distribution Range (0;+1) Standardization with […]
Devamını Oku