İstatistiksel Analiz Platformu

ODAH AI

Veriden yayına kadar denetlenebilir istatistiksel analiz

Demo Talep EtTeknogirişimDurum: Aktif
ODAH · Analiz Akışı
TAMAMLANDI9/9

Veri

  • Veri Yükleme
  • Veri Kontrolü
  • Analiz Kapsamı

Araştırma

  • Araştırma Amacı

Ölçüm

  • Ölçek Tanıma
  • Ölçek Puanlama

Analiz

  • Analiz Planı
  • Sonuçlar

Çıktı

  • Rapor

Sonuçlar

10

Veri Seti Okundu

musteri_anketi.csv
Satır329Sütun38Eksik%2,1

Kalite Denetimi

17 kayıt elendi
Onam yok6Dikkat5Düz çizgi4Mükerrer2

Elenen kayıtlar onayınıza sunuldu

Analiz Kapsamı

Geçerli n312Değişken38Grup2

Kurumsal ve bireysel müşteri grupları

Araştırma Amacı

3 hipotez

Hizmet kalitesi ve yanıt süresinin memnuniyet üzerindeki etkisi

Ölçek Tanıma

Ölçek3Madde24Ters madde4

Alt boyutlar ayrıştırıldı, ters maddeler çevrildi

Güvenilirlik · Cronbach α

3 ölçek
Memnuniyet.914Hizmet Kalitesi.887Sadakat.862

Varsayım Denetimi

Shapiro–Wilk p = .003

Normallik sağlanmadı — parametrik olmayan alternatife geçildi.

Grup Karşılaştırması · Mann-Whitney U

p = .004
U1.842,5r (etki)0.28n312

Korelasyon · Spearman ρ

MemnuniyetSadakat
Hizmet Kalitesi.62**.54**
Yanıt Süresi−.41**−.33*

** p < .01 · * p < .05

Çoklu Doğrusal Regresyon · Memnuniyet

R² = .48
DeğişkenβSHp
kurulum_suresi_gun−0.420.06<.001
ilk_yanit_saat−0.280.07<.001
egitim_puani0.190.08.021

Etki büyüklüğü ve %95 güven aralığı raporda

rapor.docx hazır

ODAH, yüklediğiniz veri setinin ölçüm yapısını çözümler, kalite denetiminden geçirir, uygun testi seçer ve sonucu yöntem bölümü yazılmış bir Word raporu olarak verir. Asıl farkı mimarisinde: karar, hesaplama ve denetim birbirinden ayrı katmanlarda çalışır ve hiçbir istatistiksel değer dil modelinden geçmez. Her sonuç deterministik olarak hesaplanır, varsayımlar bağımsız denetlenir; ham veri hücreleriniz karar katmanına hiç ulaşmaz.

Öne çıkan özellikler

Karar, hesaplama ve denetim ayrı katmanlarda — sonuçlar deterministik
Ölçek tanıma: alt boyutlara ayırma, ters madde tespiti, güvenilirlik (α) hesabı
Varsayım denetimi; normallik sağlanmazsa alternatif teste otomatik geçiş
Etki büyüklüğü ve güven aralığıyla raporlama
Kalite denetimi: onam, dikkat kontrolü, düz çizgi ve mükerrer kayıt
Yöntem bölümü yazılmış, tablolu Word raporu
Veriniz makine öğreniminde kullanılmaz

Nasıl çalışır

Veriden rapora, dokuz adım.

Dört faz, her birinin sonunda sizin onayınız. Arada tahmin yok.

Veri01
  • Satır, sütun ve ölçüm düzeyleri belirlenir
  • Kalite denetimi: onam, dikkat kontrolü, düz çizgi, mükerrer kayıt
  • Analize girecek kayıtlar onayınıza sunulur
Ölçüm02
  • Ölçüm yapısı çözümlenir ve sizin onayınızdan geçer
  • Alt boyutlar ayrıştırılır, ters maddeler çevrilir
  • Güvenilirlik (Cronbach α) hesaplanır
Analiz03
  • Varsayımlar denetlenir
  • Normallik sağlanmazsa alternatif teste geçilir
  • Etki büyüklüğü ve güven aralığı hesaplanır
Çıktı04
  • Bulgular ve tablolar yerleştirilir
  • Yöntem bölümü yazılır
  • Yayına hazır Word belgesi üretilir

Her sonuç deterministik hesaplanır.

01

Karar Katmanı

Veri yapısını çözümler, ölçüm kararlarını çıkarır ve onaya sunar. Ham veri hücrelerinizi hiç görmez.

02

Hesaplama Katmanı

Testleri deterministik olarak yürütür. Aynı veriyle aynı sonucu verir.

03

Denetim Katmanı

Varsayımları sınar, çelişkileri bağımsız denetler. Sonuç anlamlı çıksa bile varsayım ihlali varsa söyler.

ODAH'ta hiçbir istatistiksel değer dil modelinden geçmez.

Kimler için

  • Lisansüstü öğrenciler
  • Akademisyenler ve araştırmacılar
  • Veri analistleri
  • Finans ve muhasebe profesyonelleri
  • İşletmeler ve KOBİ'ler
  • Sağlık ve sosyal bilim araştırmacıları

Veri güvenliği

Hücreleriniz modele gitmez

Karar katmanı ham veriyi görmez

Makine öğreniminde kullanılmaz

Verileriniz size ait kalır

Türkiye'de geliştirildi

Türkçe ölçek bilgisi ve raporlama

Yayına hazır rapor

Yöntem, tablo ve yorum bir arada

Projenizi birlikte tasarlayalım.

30 dakikalık bir keşif görüşmesinde süreçlerinizi ve sistemlerinizi dinliyor, hangi yapay zeka çözümünün gerçekten işe yarayacağını ve ilk prototipin ne kadar süreceğini net söylüyoruz.