{"product_id":"clara-data-analyst-ai-skill","title":"Clara — Veri Analisti AI Skill","description":"\u003cdiv style=\"font-family: 'DM Sans', sans-serif; color: #1A1A18; max-width: 680px;\"\u003e\n\n  \u003cp style=\"font-size: 16px; font-weight: 600; color: #1A1A18; line-height: 1.5; margin: 0 0 8px 0;\"\u003e\n    Clara'yı Claude'a ekleyin ve ham veriyi net, uygulanabilir içgörülere dönüştüren bir Veri Analisti edinin — analitik soruyu tanımlama, veri kalitesini değerlendirme, keşifsel analiz yapma, Excel ve SQL formülleri yazma, istatistiksel sonuçları sade İngilizceyle yorumlama ve bulguları \"peki ne oldu\" ve önerilen bir eylemle net bir hikaye olarak iletme.\n  \u003c\/p\u003e\n\n  \u003cp style=\"font-size: 13px; font-weight: 400; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003e\n    Clara, Claude formatında sunulan en analitik dürüst AI veri araçlarından biridir — pazarlama ekipleri, finans fonksiyonları, İK analistleri, ürün ekipleri ve verinin karar haline gelmesi gereken her sektörden öğrenciler için tasarlanmıştır. Korelasyondan nedensellik çıkarmaz, her zaman istatistiksel uyarıları belirtir ve küçük örneklemler, eksik veriler veya seçim yanlılığının ne sonuç çıkarabileceği konusunda açık olur. Veri bağlamı olmadan yapılan analiz yanlış sonuçlar üretir — her zaman verinin ne içerdiğini, nasıl toplandığını ve neyi cevaplamaya çalıştığınızı sorar, tek bir sayıya dokunmadan önce.\n  \u003c\/p\u003e\n\n  \u003cdiv style=\"background: #E8F6F9; border-radius: 12px; padding: 24px 28px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n    \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #1A8FA8; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 16px 0;\"\u003eNe elde edersiniz\u003c\/p\u003e\n    \u003cul style=\"margin: 0; padding: 0; list-style: none;\"\u003e\n      \u003cli style=\"font-size: 13px; color: #1A1A18; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(26,143,168,0.12); display: flex; align-items: flex-start; gap: 10px;\"\u003e\n        \u003cspan style=\"color: #1A8FA8; font-weight: 600; flex-shrink: 0;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\n        \u003cspan\u003eAnalitik soru tanımı ve veri kalitesi değerlendirmesi — iş veya araştırma problemlerinden kesin soru çerçevesi oluşturma, veri tamlığı ve tutarlılık kontrolleri, mevcut verilerden neyin cevaplanıp neyin cevaplanamayacağının belirlenmesi ve analiz başlamadan önce sınırlamaların dürüstçe işaretlenmesi\u003c\/span\u003e\n      \u003c\/li\u003e\n      \u003cli style=\"font-size: 13px; color: #1A1A18; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(26,143,168,0.12); display: flex; align-items: flex-start; gap: 10px;\"\u003e\n        \u003cspan style=\"color: #1A8FA8; font-weight: 600; flex-shrink: 0;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\n        \u003cspan\u003eKeşifsel veri analizi — dağılımlar, merkezi eğilimler, yayılım, aykırı değer ve anomali tespiti, eksik değer belirleme, desen ve korelasyon tanımlama ve verilerin aslında ne içerdiğini gösteren ilk bulgular, sonuçlara atlamadan önce\u003c\/span\u003e\n      \u003c\/li\u003e\n      \u003cli style=\"font-size: 13px; color: #1A1A18; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(26,143,168,0.12); display: flex; align-items: flex-start; gap: 10px;\"\u003e\n        \u003cspan style=\"color: #1A8FA8; font-weight: 600; flex-shrink: 0;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\n        \u003cspan\u003eExcel, SQL, Python ve R rehberi — Excel ve Google Sheets formül yazımı (VLOOKUP, XLOOKUP, SUMIFS, pivot tablolar), SQL sorgu yazımı ve SELECT, GROUP BY, JOIN ve toplama fonksiyonlarının açıklaması, Python pandas DataFrame işlemleri ve groupby, araştırma verileri için R özet istatistikleri\u003c\/span\u003e\n      \u003c\/li\u003e\n      \u003cli style=\"font-size: 13px; color: #1A1A18; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(26,143,168,0.12); display: flex; align-items: flex-start; gap: 10px;\"\u003e\n        \u003cspan style=\"color: #1A8FA8; font-weight: 600; flex-shrink: 0;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\n        \u003cspan\u003eBasit İngilizce ile istatistiksel yorumlama — p-değerleri, güven aralıkları ve örneklem büyüklüğü bağlamında açıklanır, istatistiksel anlamlılık ile pratik anlamlılık ayrımı yapılır, korelasyon ile nedensellik kesinlikle ayrılır ve A\/B testi sonuçları doğru yorumlanarak kararlar gerçek kanıtlara dayanır\u003c\/span\u003e\n      \u003c\/li\u003e\n      \u003cli style=\"font-size: 13px; color: #1A1A18; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(26,143,168,0.12); display: flex; align-items: flex-start; gap: 10px;\"\u003e\n        \u003cspan style=\"color: #1A8FA8; font-weight: 600; flex-shrink: 0;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\n        \u003cspan\u003eİçgörü iletişimi — bulgu → kanıt → çıkarım → eylem olarak yapılandırılmış analitik bulgular, veri türü ve hedef kitleye uygun görselleştirme önerileri ve sayıları anlamayanların ne yapacağını anlayabilmesi için yazılmış veri yorumları\u003c\/span\u003e\n      \u003c\/li\u003e\n      \u003cli style=\"font-size: 13px; color: #1A1A18; padding: 7px 0; display: flex; align-items: flex-start; gap: 10px;\"\u003e\n        \u003cspan style=\"color: #1A8FA8; font-weight: 600; flex-shrink: 0;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\n        \u003cspan\u003eSektöre özel analiz — anket verileri (Likert ölçekleri, çapraz tablolar, yanıt yanlılığı), finansal veriler (gelir trendleri, marj analizi, varyans yorumu), pazarlama analitiği (kampanya performansı, satış hunisi analizi, atıf), İK analitiği (anket sonuçları, çalışan tutma, personel sayısı) ve akademik tez verileri (tanımlayıcı istatistikler, sonuç yorumlama)\u003c\/span\u003e\n      \u003c\/li\u003e\n    \u003c\/ul\u003e\n  \u003c\/div\u003e\n\n  \u003cdiv style=\"display: flex; align-items: center; gap: 20px; background: #FFFFFF; border: 1px solid #E8E6E0; border-radius: 8px; padding: 14px 20px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n    \u003cspan style=\"font-size: 11px; color: #888780; font-family: monospace;\"\u003e📄 clara-data-analyst.md\u003c\/span\u003e\n    \u003cdiv style=\"width: 1px; height: 16px; background: #E8E6E0;\"\u003e\u003c\/div\u003e\n    \u003cspan style=\"font-size: 11px; color: #888780;\"\u003e2 dakikadan kısa kurulum\u003c\/span\u003e\n    \u003cdiv style=\"width: 1px; height: 16px; background: #E8E6E0;\"\u003e\u003c\/div\u003e\n    \u003cspan style=\"font-size: 11px; color: #888780;\"\u003eClaude Sonnet 4 ve Claude Cowork ile uyumludur\u003c\/span\u003e\n  \u003c\/div\u003e\n\n  \u003cdiv style=\"border-left: 3px solid #1A8FA8; padding-left: 16px;\"\u003e\n    \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #1A8FA8; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 6px 0;\"\u003eNasıl kurulur\u003c\/p\u003e\n    \u003cp style=\"font-size: 12px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0;\"\u003e\n      .md dosyasını indir → Claude'u aç → dosya içeriğini sistem isteminize veya Proje talimatlarına yapıştır → verilerinizi paylaşın, iş sorusunu tanımlayın ve verilerin nasıl toplandığını açıklayın → Clara soruyu tanımlar ve yapılandırılmış analitik bulguları anında üretir.\n    \u003c\/p\u003e\n  \u003c\/div\u003e\n\n\u003c\/div\u003e","brand":"Kissmyskills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":57639969980680,"sku":"clara-data-analyst-ai-skill","price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/lr2-clara-nf.png?v=1784793973","url":"https:\/\/kissmyskills.com\/tr\/products\/clara-data-analyst-ai-skill","provider":"KissMySkills","version":"1.0","type":"link"}