Web Analitiği Ve Zekâsı 2024-2025 Vize Soruları

1. Ölçümleme Altyapısının Temeli — Metrikler ve Boyutlar

Metrikler web performansını nicel olarak ifade eden sayısal ölçülerdir; sayfa görüntüleme adedi, ortalama oturum süresi veya hemen çıkma oranı bunların başlıca örnekleridir. Boyutlar ise bu metrikleri ayrıştırmaya yarayan kategorik özniteliklerdir; ülke, cihaz türü ya da trafik kaynağı gibi. Analistin doğru içgörüyü çıkarabilmesi için daima “hangi metrik, hangi boyut kırılımında anlamlıdır?” sorusunu sorması gerekir.

2. Web Analitiği Sürecinin Aşamaları

Veri Toplama

İlk adım, sunucu logları, sayfa etiketleri veya API’ler aracılığıyla ham verinin toplanmasıdır. Sunucu logları tüm HTTP isteklerini zaman damgası, IP, user-agent gibi ham ayrıntılarla içerir ve tanılama için güvenilir bir kaynaktır.

Ön İşleme

Toplanan veri, eksik değer kontrolü is.na(), tekil kayıt çıkarma !duplicated() ve tip dönüştürme gibi adımlardan geçer. Temiz verinin kalitesi sonraki modelleme aşamalarının doğruluğunu doğrudan etkiler.

Soru Sorma ve Analiz

İş hedefiyle uyumlu sorular belirlendikten sonra istatistiksel testler, segment analizleri veya makine öğrenmesi modelleri uygulanır. Çıkan sonuçlar görselleştirme ve raporlarla paydaşlara sunulur.

3. CRISP-DM’de Modelin Kullanıma Alınması

Modelleme tamamlandığında “deployment” aşaması başlar; üretilen model gerçek zamanlı trafiğin içinde çalıştırılır, REST servislerine gömülür veya gösterge panelleriyle entegrasyon sağlanır. Amaç, analitik çıktıyı iş sürecinin karar mekanizmasına dönüştürmektir.

4. R Dilinde Temel Veri İşlemleri

read.csv() veya read_excel() fonksiyonlarıyla veri çerçevesi oluşturulur. İlk satır kontrolü head(), özet istatistikler summary() ile alınabilir. Eksiklik analizinde is.na(), kategorik değişkenleri sayısal hale getirmede yapay kodlama (dummy coding) önemlidir; bu yöntem regresyon ve ağaç tabanlı modeller için zorunlu bir dönüştürmedir.

5. Performans Göstergeleri

Sayfa Görüntüleme

Geleneksel sayfa gösterimi metriği, GA-4’te “screenPageViews” olarak adlandırılır ve tarayıcıya ek olarak mobil ekran görüntülemelerini de kapsar.

Hemen Çıkma Oranı

Sitenin ilk sayfasında başka etkileşim gerçekleşmeden sonlanan oturum yüzdesidir; kullanıcı niyeti ve sayfa alaka düzeyi hakkında kritik sinyaldir.

6. Trafik Kaynaklarını Doğru Yorumlamak

Doğrudan trafiğin, organik aramanın ve yönlendirmelerin oranı; içerik stratejisi, SEO başarısı ve reklam kampanyalarının etkinliğini ölçmek için temel göstergelerdir.

7. Web 2.0 → Web 3.0 Evrimi

Web 2.0, kullanıcıların içerik ürettiği etkileşimli ortamı temsil ederken Web 3.0; semantik veri tanımları ve blok zincir tabanlı dağıtık kimlik sistemleriyle kullanıcının verisine hâkim olmasını hedefleyen merkezsiz bir vizyona işaret eder.

8. Açık Kaynak Ekosistemi ve R

GPL lisansı ile sunulan R, Windows, macOS ve Linux’ta çalışır; paket yöneticisi CRAN sayesinde veri madenciliği, makine öğrenmesi ve görselleştirme için binlerce kütüphaneye ücretsiz erişim sağlar.

9. Web Zekâsı ile Değer Yaratmak

Web zekâsı; log analizi, metin madenciliği, kullanıcı segmentasyonu ve davranış modelleme gibi yöntemleri birleştirerek çevrim içi varlığın performansını artıracak içgörüler üretir. Doğru yorumlanan metrikler, kişiselleştirilmiş deneyim, daha iyi SEO yapısı ve veri destekli pazarlama kampanyaları olarak geri döner.

Sonuç

Metrik-boyut ikilisi, tutarlı analitik süreç, doğru ön işleme ve R dilinin esnekliği; web analitiği uygulamalarında güvenilir, eyleme dönüştürülebilir içgörü akışı sağlar. Bu kavramlara hâkim olmak; hem teknik analiz adımlarını hem de iş değerini maksimize etmenin temel şartıdır.

1. Google Analytics üzerinden aşağıdaki metriklerden hangisi, web sitesine gelen ziyaretlerde “sayfa görüntülenme sayısını” ifade eder?

A ) averageSessionDuration
B ) totalUsers
C ) eventCount
D ) sessions
E ) screenPageViews

Cevap : E ) screenPageViews

Açıklama : screenPageViews metriği Universal-GA’da pageviews, GA-4’te views adıyla geçen toplam sayfa/sayfa-ekran görüntülenme adedidir.

2. Web analitiğinde … bir web sitesinin performansını nicel olarak ifade eden ölçümler sunar.
Yukarıdaki tanımda … ile verilen boşluğa aşağıdaki kavramlardan hangisi getirilmelidir?

A ) boyutlar
B ) cihaz türleri
C ) coğrafi konumlar
D ) trafik kaynakları
E ) metrikler

Cevap : E ) metrikler

Açıklama : Metrikler sayısal ölçü (pageviews, bounce rate vb.); boyutlar (ülke, cihaz) ise bu ölçülerin kırılımıdır.

3.

x <- 3
y <- 5
z <- x + y
print(z)

Yukarıdaki R kodu çalıştırıldığında aşağıda verilenlerden hangisi yazdırılır?
A ) 5
B ) 8
C ) NA
D ) 3
E ) x+y

Cevap : B ) 8

Açıklama : 3 + 5 toplandığında z değişkeni 8 olur; print() bu sayıyı konsola yazar.

4. Bir data frame’de (veri çerçevesinde) saklanan bir veri setinin ilk birkaç satırını görüntülemek için aşağıda verilen R fonksiyonlarından hangisi kullanılır?

A ) tail()
B ) head()
C ) glimpse()
D ) first_row()
E ) summary()

Cevap : B ) head()

Açıklama : head(df) varsayılan olarak ilk 6 gözlemi döndürür; tail() sondaki satırları gösterir.

5. R’da bir MS Excel veri dosyasını okumak için aşağıdaki fonksiyonlardan hangisi kullanılabilir?

A ) run_excel()
B ) install_excel()
C ) read_excel()
D ) import_excel()
E ) load_excel()

Cevap : C ) read_excel()

Açıklama : read_excel() fonksiyonu readxl paketinde yer alır ve .xlsx /.xls dosyalarını doğrudan data-frame’e aktarır.

6. Aşağıdakilerden hangisi Çapraz Endüstri Standard Süreç Modeli’ndeki (CRISP-DM) modelin uygulamaya geçirilmesi (deployment) aşamasının temel amacını en iyi şekilde açıklar?

A ) Modelin eğitim (train) ve test olarak ikiye ayrılması.
B ) Veri setindeki niteliklerin sayılarının azaltılması.
C ) Veri setindeki eksik değerlere sahip olan örneklerin veri setinden çıkartılması.
D ) Kurulan modelin, iş süreçlerinde gerçek verilerle kullanılmaya başlanması.
E ) Model parametrelerinin optimize edilmesi.

Cevap : D ) Kurulan modelin, iş süreçlerinde gerçek verilerle kullanılmaya başlanması.

Açıklama : Deployment adımı, modeli üretim ortamına alıp son-kullanıcı veya sistemlerin gerçek zamanlı kararlarında kullanılmasıdır.

7. Bir web-analitiği veri setinde sayfa görüntüleme sayısı, ortalama oturum süresi ve hemen çıkma oranı gibi değişkenler hangi veri tipindedir?

A ) Mantıksal
B ) Metinsel
C ) Sayısal (Nümerik)
D ) Kategorik
E ) Faktör

Cevap : C ) Sayısal (Nümerik)

Açıklama : Bu değişkenler süre, oran veya adet olarak sürekli/soyut nicel (nümerik) ölçülerdir.

8. Bir web sunucusunun kullanıcıların web sitesi etkileşimlerine ait ham verileri otomatik olarak kaydettiği dosyalara verilen ad aşağıdakilerden hangisidir?

A ) Form verileri
B ) Çerezler (cookies)
C ) Proxy verisi
D ) Sosyal medya verileri
E ) Sunucu logları (server logs)

Cevap : E ) Sunucu logları (server logs)

Açıklama : Apache, Nginx gibi sunucular isteğin IP, zaman damgası, user-agent gibi ham ayrıntılarını access.log dosyalarında tutar.

9. Web zekâsının temel amacı aşağıdakilerden hangisidir?

A ) Veritabanı yönetimini kolaylaştırmak
B ) Sadece sosyal medya verilerini incelemek
C ) Geleneksel medya kullanımını artırmak
D ) Web üzerinden değerli bilgileri ortaya çıkarmak ve analiz etmek
E ) Sadece büyük veriyi değerlendirmek

Cevap : D ) Web üzerinden değerli bilgileri ortaya çıkarmak ve analiz etmek

Açıklama : Web Intelligence, log’lar, içerik ve kullanıcı davranış verisini madencilik-ML teknikleriyle işleyip içgörü üretmeyi hedefler.

10. Aşağıda verilenlerden hangisi web analitiği süreci adımlarından biri değildir?

A ) Veritabanını sıralama
B ) Veri önişleme
C ) Soru sorma
D ) Veri analizi
E ) Veri toplama

Cevap : A ) Veritabanını sıralama

Açıklama : Web analitiği akışı genellikle veri toplama → temizleme/ön-işleme → analiz → içgörüleme → optimizasyon döngüsüdür; “veritabanını sıralama” bağımsız bir adım değildir.

11.

veri <- veri[!duplicated(veri), ]

Yukarıdaki R kodunun işlevi aşağıdakilerden hangisinde doğru biçimde verilmiştir?
A ) Veri setinden tekrarlayan satırları çıkarıp, veri setindeki benzersiz satırları almak.
B ) Veri setindeki yalnızca tekrarlayan (duplicated) satırları almak.
C ) Veri setini kalıcı olarak silmek.
D ) Veri setine yeni bir sütun eklemek.
E ) Veri setindeki tüm eksik değerleri filtrelemek.

Cevap : A ) Veri setinden tekrarlayan satırları çıkarıp, veri setindeki benzersiz satırları almak.

Açıklama : duplicated() TRUE dönen indeksleri “!” ile tersleyip filtrelediğimizde eşsiz gözlemler kalır.

12.

x <- 0 if(x > 0){
  print("Pozitif")
}else if(x == 0){
  print("Sıfır")
}else{
  print("Negatif")
}

Yukarıda verilen R kodu çalıştırıldığında aşağıdaki hangi mesajı yazdırılır?
A ) 0
B ) Hiçbir şey yazdırılmaz.
C ) Sıfır
D ) Negatif
E ) Pozitif

Cevap : C ) Sıfır

Açıklama : x = 0 olduğu için koşul x == 0 bloğu tetiklenir ve “Sıfır” çıktısı üretilir.

13. R programlama dilinin lisans türü aşağıdakilerden hangisidir?

A ) MIT
B ) BSD
C ) GPL
D ) Apache
E ) Creative Commons

Cevap : C ) GPL

Açıklama : R temel dağıtımı GNU General Public License (GPL v2 or later) ile yayınlanır.

14.

aggregate(Revenue ~ UserType, data = veri , FUN = mean)

Yukarıda verilen R kodu ile ilgili aşağıdakilerden hangisi doğrudur?
A ) Revenue sütunu esas alınarak veri seti gruplar ve her gruba ait UserType sütununun ortalama değeri hesaplanır.
B ) Revenue sütunu esas alınarak veri seti gruplar ve her gruba ait UserType sütununun aranca değeri hesaplanır.
C ) UserType sütunu esas alınarak veri seti gruplar ve her gruba ait Revenue sütununun en yüksek değeri hesaplanır.
D ) UserType sütunu esas alınarak veri seti gruplar ve her gruba ait Revenue sütununun ortanca değeri hesaplanır.
E ) UserType sütunu esas alınarak veri seti gruplar ve her gruba ait Revenue sütununun ortalama değeri hesaplanır.

Cevap : E ) UserType sütunu esas alınarak veri seti gruplar ve her gruba ait Revenue sütununun ortalama değeri hesaplanır.

Açıklama : aggregate(y ~ x, FUN = mean) formülü x’e göre gruplar, y’nin ortalamasını döndürür.

15. R programlama dilinde veri setindeki eksik değerleri tespit etmek için aşağıdaki fonksiyonlardan hangisi kullanılabilir?

A ) duplicated()
B ) is.na()
C ) prop.table()
D ) table()
E ) unique()

Cevap : B ) is.na()

Açıklama : is.na() eleman bazında TRUE/FALSE vektörü döndürerek eksik (NA) değer konumlarını gösterir.

16. Web analitiğinde hemen çıkma oranı (bounce rate) aşağıdaki anlamlardan hangisine gelmektedir?

A ) Bir sayfayı ziyaret edenlerin, başka hiçbir sayfaya geçmeden siteden ayrılma yüzdesi.
B ) Ziyaretçinin belirli bir sayfada ortalama kalma süresinin yüzdesi.
C ) Oturum başına düşen sayfa görüntülenme sayısının artış oranı.
D ) Yalnızca mobil kullanıcılarda oluşan tıklama hatalarını ölçen oran.
E ) Ziyaretçilerin siteye giriş saatlerinin yoğunluğu.

Cevap : A ) Bir sayfayı ziyaret edenlerin, başka hiçbir sayfaya geçmeden siteden ayrılma yüzdesi.

Açıklama : “Tek-sayfa oturumu / tüm oturumlar” metriği, sayfanın ilk etkileşim sonrası kullanıcı tutma başarısını ölçer.

17.

veri <- _______("sinav.csv")

Yukarıdaki R kodu kullanılarak geçerli çalışma dizininde bulunan sinav.csv dosyası okunup bir Data Frame’e (veri çerçevesine) atamaya çalışılmaktadır. Aşağıdaki hangi fonksiyon bu veri okuma işlemini gerçekleştirir?
A ) write.csv()
B ) read.csv()
C ) load()
D ) read.table2()
E ) source()

Cevap : B ) read.csv()

Açıklama : read.csv("sinav.csv") virgül ayraçlı dosyayı veri çerçevesi olarak içe aktarır.

18.

satinalma_sepet <- ga_data(
  propertyId = yenimulik_id,
  date_range = tarihAraligi,
  metrics   = "eventCount",
  dimensions = "eventName",
  filtersExpression = ...,
  limit = 100
)

Yukarıdaki R kod bloğunda satın alma (purchase) ve sepete ekleme (add_to_cart) olaylarını çekmek için … ile verilen boşluğa aşağıdaki ifadelerden hangisi getirilmelidir?
A ) “eventName==’purchase’ AND eventName==’add_to_cart'”
B ) “eventName==’purchase’ * eventName==’add_to_cart'”
C ) “eventName==’purchase’ != eventName==’add_to_cart'”
D ) “eventName==’purchase’ OR eventName==’add_to_cart'”
E ) “eventName==’purchase’ == eventName==’add_to_cart'”

Cevap : D ) “eventName==’purchase’ OR eventName==’add_to_cart'”

Açıklama : OR operatörü iki farklı olayı içeren satırların birlikte filtrelenmesini sağlar.

19. Aşağıdaki işlemlerden hangisi yapay kodlama (dummy coding) yöntemi ile gerçekleştirilir?

A ) Nümerik nitelikleri kategorilere ayırmak.
B ) Veri setindeki eksik değerleri doldurmak.
C ) Tekrar eden gözlemleri farklılaştırmak.
D ) Kategorik bir değişkeni sayısal formatta temsil etmek.
E ) Nümerik değerleri belirli sayısal aralıklara indirmek, normalize etmek.

Cevap : D ) Kategorik bir değişkeni sayısal formatta temsil etmek.

Açıklama : Dummy coding, kategorik etiketleri 0-1 sütunlara genişleterek regresyon-ML algoritmalarına uygun hâle getirir.

20. Aşağıdakilerden hangisi R dili hakkında doğrudur?

A ) Platform bağımsızdır, çeşitli işletim sistemlerinde çalışabilir.
B ) Ticari ve bireysel kullanım için mutlaka ücret ödenmelidir.
C ) Veri madenciliği, yapay zekâ ve makine öğrenmesi gibi alanlarda kullanılamaz.
D ) Kapalı kaynak kodludur, topluluk katkısına kapalıdır.
E ) Yalnızca RStudio geliştirme ortamında çalışabilir.

Cevap : A ) Platform bağımsızdır, çeşitli işletim sistemlerinde çalışabilir.

Açıklama : R; Windows, macOS, Linux dâhil pek çok platformda ücretsiz ve açık kaynak olarak çalışır.