Kayıtlar

Veri ve Bilgi Yönetimi Vize ve Final Notları

BİLGİ YÖNETİMİNE GİRİŞ 1.Hafta Prezi Linki; https://prezi.com/w0y0dsqm8r9h/untitled-prezi/?webgl=0 Veri (Data) Nedir? Yaşadığımız dünyanın durumları diyebiliriz. Bir mağazaya kaç kişi geldiği, boyumuzun uzunluğu, son okuduğumuz kitabın sayfa sayısı, göz rengimiz, dışarıdaki havanın sıcaklığı gibi çeşitli kavramlar veriye örnek olabilir. Yani veri kayıtlı olmasada hep var olan bir kavramdır. Enformasyon Nedir? Veride bahsettiğimiz kayıtlı olmasada varolan kavramların kayıtlı hale getirilmesidir.Örneğin bir çocuğun boy uzunluğu bir veridir. Fakat o çocuğun boyunu belli aralıklarla ölçer not edersek, veriyi enformasyona dönüştürmüş oluruz.Bu örnekte bağlam boy uzunluğudur.Bu bağlamı verilerden ayıklayıp düzenli bir hale getirmemiz, amaca yönelik kullanıma yol açmıştır.Ve artık bunu bi bilgiye dönüştürmek mümkün hale gelmiştir.Yani özetlemek gerekirse verinin işlenmiş haline enformasyon diyebiliriz.verinin işlenmiş haline enformasyon diyebiliriz. Bilgi Nedir? Bilgiys

GRAFİK OLUŞTURMA VE ÇOKLU ZAMAN SERİSİ GRAFİĞİ

Resim
    #Yağış miktarı grafiği oluşturalım:) # Veri noktalarını bir R vektörü biçiminde alıyoruz. yagismiktari <- c ( 799 , 1174.8 , 865.1 , 1334.6 , 635.4 , 918.5 , 685.5 , 998.6 , 784.2 , 985 , 882.8 , 1071 ) # Bir zaman serisi nesnesine dönüştürür. yagismiktari. timeseries <- ts (yagismiktari , start = c ( 2012 , 1 ), frequency = 12 ) # Zaman kaynakları verilerini yazdır. print ( yagismiktari . timeseries ) # Grafik dosyamıza bir isim veriyoruz. png ( file = "yagismiktari.png" ) # Zaman serisinin grafiğini çizdiriyoruz. plot ( yagismiktari . timeseries ) # Dosyamızı kaydedelim. dev . off ()  Çalıştırdığımızda ; Grafiğimiz oluşmuş oluyor :) Burada yine yıllık yağış miktarlarının grafiğini oluşturacağız. Ama iki veriyle  yağış miktarlarını karşılaştırarak yapacağız grafiği. #Öncelikle veri noktalarımızı bir R vektörü şeklinde alıyoruz. yagismiktari1 <- c ( 799 , 1174.8 , 865.1 , 1334.6 , 635.4 , 918.5 , 685.5 , 998.6 , 784.2 ,