Yapay zekâ belirli işleri insandan çok daha hızlı bir şekilde tamamlayabilir.

Zaman zaman hazırladığınız veri tablolarında değerler, çalışma içerisinde sabit olabilir. Bu bir şeyleri yanlış yaptığınız anlamına gelir. Buna karşın büyük bir olasılıkla problem hesaplama ayarlarından kaynaklanmaktadır. Bunun kontrol etmek amacıyla, Formüller sekmesinde, Hesaplama Seçenekleri aşağıya açılır oku tıklayınız. Eğer varsayılan ayarlama, Otomatik değilse, Hesaplama bölümünde yer alan Şimdi Hesapla butonunu veya veri tablosu hesaplamasını doğru bir şekilde yapmak için F9 tuşunu tıklayınız (Şimdi Hesapla ve F9 tuşu çalışma sayfasındaki her şeyi yeniden hesaplayacaktır. Hesaplama Tablosu seçeneği yalnızca aktif sayfada yeniden hesaplama yapar). Veri Tabloları Dışında Otomatik seçeneğinin var olmasının bir gerekçesi vardır. Karmaşık benzetim modeli içeren veri tabloları için yeniden hesaplama süresi çok fazla zaman alabilir. Varsayılan ayarlama seçeneğinin aktif olduğu durumda, çalışma sayfasında herhangi bir şey değiştirildiğinde hesaplamalar yeniden yapılır. Bu yüzden Formüller → Hesaplama Seçenekleri yana açılır penceresinde Veri Tabloları Dışında Otomatik seçeneğinin seçili olması durumunda veya Hesapla butonlarından biri veya F9 tuşu tıklanmadığında, veri tablolarında yeniden hesaplama yapılmayacaktır. Buna karşın, boş bir hücre seçiliyken Sil (Delete) tuşu tıklanarak model yeniden çalıştırılabilir.

Analitik sistemler, sundukları işlevlere göre betimsel, tanısal, buluşsal, kestirimci analitik ve karar analitiği olarak beş ana başlıkta ele alınabili. Doğru cevap A'dır. 

İnternetten çözümü bulan bir eklenti Excel VBA'de mevcut değildir.

Finansal analitik, veri analitiği, dijital analitik ve metin analitiği kullanım alanı ve amçlarına göre nalitik sistemler arasında yer almaktadır. Bununla birlikte analitik sistemler, sundukları işlevlere göre betimsel (descriptive), tanısal (diagnostic), buluşsal (discovery), kestirimci (predictive) analitik ve karar (prescriptive) analitiği (bazen çözümsel analitik de denir) olarak beş ana başlıkta ele alınabilir. Dolayısıyla doğru cevap D'dir. 

Ayrılan süre içinde erişilecek çözümün eniyi çözüme ne kadar yakınsamış olacağı

Uzmanların bazı özellikleri şunlardır: 1. Problemi tanıma ve modelleme, 2. Çabuk ve doğru problem çözme, 3. Bir çözümü açıklama, 4. Deneyimlerden öğrenme, 5. Yöntembilgisini yeniden yapılandırabilme, 6. Gereğinde kurallara uymama, 7. İlişki kurabilme, 8. Bilmediğini bilme. 

Yapılandırılmış veri madenciliği yaygın olarak sorgular ve istatistiksel analizlerle ele alınabilen veri madenciliği problemleridir. Hangi veri setlerinin hangi yöntemlerle işleneceği bellidir. Karar vericinin tasarım aşaması dışında sistemle ilişkisi yoktur. Süreç otomatikleştirilmeye uygun olarak tasarlanabilir. Ağırlıklı olarak nispeten basit hipotez yönelimli veri madenciliği çalışmalarına yöneliktir. Bununla birlikte doğru hipotezin kullanılması karar verici veya veri bilim insanının sorumluluğunda gerçekleştirilmesi yapılandırılmamış veri madenciliğine özgü bir durumdur. Dolayısıyla doğru cevap B' dir. 

Ağırlıklı toplam amaç birleştirme yöntemini kullanırken çözülmesi gereken matematiksel model

Stok kısıtı

işaret kısıtı

birleştirilmiş amaçtır. 

Kurumsal raporlama sistemlerinin bileşenleri, her işletme için farklılık göstermekle beraber en yaygın olanları şunlardır:
• Çevrimiçi kayıt işleme (online transaction processing-OLTP): İşletme faaliyetlerine ilişkin gerçek kayıtlarının anında kurumsal veritabanlarına aktarılması ve saklanmasıdır. Kurumsal kaynak planlama sistemleri, POS (Point-of-Sale) sistemler, web sunucuları, RFID okuyucular OLTP örnekleridir.
• Veri sunumu: İşletme veritabanlarından bilgileri raporlama sistemine aktarmakla yükümlü sistemdir.
• Veri göçerimi (extract, transform, load-ETL): Bu aşamada verilerin kalite ve formata uygunluğu denetlenir ve düzenlenir.
• Veri depolama (data storage): Veri ve metaverilerin (metadata) saklandığı yerdir. Bir işlem tablosu ortamı olabilmekle beraber genellikle bir veri ambarı veya veri marketi olarak kullanılan bir ilişkisel veritabanı yönetim sistemidir.
• İşletme Kuralları (business logic): İşletme kayıtlarından performans göstergelerinin, kurumsal karnelerin ve gösterge panellerinin nasıl oluşturulacağına ilişkin işletme kurallarının bütünüdür.
• Yayınlama (publication): Raporların çoğaltılması ve dağıtılmasını içeren sistemdir.
• Güvence: Raporlama sistemi doğru bilginin, doğru yerde ve doğru zamanda olacağını garantilemelidir.

Olasılık parametresi, verilen dağılımla ilgili 0 ve 1 arasında bir sayıdır. Doğru cevap D'dir.

Eniyi sipariş miktarı, 120’dir.

Son yirmi yılda, çok değişik ve büyük ölçekli problemlerin çözülmesinde başarıyla uygulanmış ve genellikle doğal olaylardan esinlenilmiş bir dizi stokastik algoritma ortaya atılmıştır. Metasezgisel (metaheuristics) yöntemler de denen bu yaklaşımların en önemlilerinden biri evrimsel (evolutionary algorithms) algoritmalar adıyla bilinen yaklaşımdır. Genetik algoritmalar (genetic algorithms) ise bir tür evrimsel algoritma olup, pek çok başarılı uygulamayla beraber anılmaktadır.

Veri göçerimi aşamasında verilerin kalite ve formata uygunluğu denetlenir ve düzenlenir.Doğru cevap E'dir.

Hedef programlamada kırılgan kısıtlar ve esnek kısıtlar olmak üzere iki tür kısıt yapısı bulunmaktadır. Kırılgan kısıtlar, kesin olarak sağlanması gereken kısıtlardır. Hedeflerle ilgili olmayan tüm kısıtlar bu gruba dahildir. Esnek kısıtlar ise, amaç fonksiyonlarının alacağı değeri – ve + yönde sapmalara izin verebilecek şekilde hedefe eşitlenmesi ile oluşturulan kısıtlarıdır. Hedef değerinden – ve + yöndeki sapma miktarları sapma değişkenleri ile temsil edilir.

Bankacılık sektöründen müşterilerin kredi başvurusunu derecelendiren bir finansal
analitik örneği şu servisleri sunmaktadır:
• Müşterinin kredi notunu hesaplamak,
• Kredi isteğini otomatik olarak kabul veya reddetmek,
• Müşteriye güvenle verilebilecek kredi üst limitini hesaplamak,
• Verilecek kredi için uygun faiz oranı ve ödeme koşullarını belirlemek

F5 ve F8

Sınıflandırma yöntemleri birbirleri ile karşılaştırılırken şu faktörlere dikkat edilir:
• Sınıflama doğruluğu: Kabaca örnek test veri setlerindeki doğru sınıflanmış veri yüzdesidir. Yapılan yanlış sınıflamaların sapma yüzdeleri de bu ölçüye yansıtılabilir.
• Hız: Sınıflandırma modeli veya algoritmasının çalışma süresidir.
• Gürbüzlük: Verilerin kirli ve eksik veriye sahip olması halinde doğru sınıflandırmanın yapılabilmesidir.
• Ölçeklenebilirlik: Farklı boyutlardaki veri setleri için benzer etkinlikle kullanılabilir olmasıdır.
• Yorumlanabilirlik: Yöntemin önerdiği sınıflamanın veya sınıflama modelinin anlaşılır olmasıdır.

S_SAYI_ÜRET ve RASTGELEARALIK fonksiyonları, rassal sayıları üretmek için kullanılmaktadır. S_SAYI_ÜRET fonksiyonu, herhangi bir parametreye sahip değildir. S_SAYI_ÜRET fonksiyonu, 0 ve 1 arasında rassal olarak seçilen kesirli sayıları geri döndürür. S_SAYI_ÜRET formülü =S_SAYI_ÜRET() biçimindedir.