Veri analizi, ham verileri eyleme geçirilecek öngörülere dönüştürmektedir. Veri analizi sürecine araç, teknoloji ve veri kullanarak trendleri bulmak, takip etmek ve sorunlar çözmek dahildir. Veri analizleri, iş süreçleri doğrultusunda şekillenebilmektedir. Yani, veri analiz yöntemlerinde karar verme mekanizması iyileştirilebilir ve işletmenin büyümesine teşvik sağlar.
Veri analizi ham bilgilerin toplandıktan sonra inceleme ve temizleme sonrası yararlı bilgilere ulaşma tekniği olarak tanımlanmaktadır. Gerekli olan veri ve bilgilerin toplandığı, eleme yöntemiyle yararlı olmayan veri ve bilgilerin çıkarıldığı bir modelleme işlemidir. Toplanan veri ve bilgiler aşamasında temel amaç sonuca ulaşmaktır. Sonuca giden yolda ise bu verilerin çıkarılması son derece önemlidir. Çıkarılan veriler ile nasıl bir yol izleneceği ve nelerin yapılabileceği netleşir. Bu nedenle, veri analiz sistemi bir dönüşüm süreci olarak da kabul edilebilir.
Analiz işlemlerinin temeli çeşitli bilim ve sosyal teknik yöntemlerine dayanmaktadır. Günümüzde, iş dünyasında da bilimsel teknik yöntemleri daha sık kullanılmaktadır. Yine de bazı durumlarda sosyal tekniklere de ihtiyaç duyulmaktadır. Hem teknik yöntemler hem de sosyal yöntemler analiz yapmak için oldukça önemlidir.
Veri analizi, şirketlerin daha fazla görünürlük elde etmek ve süreçler ile hizmetlere yönelik daha derin bir anlayış geliştirmek için kullandıkları bir yöntemdir. Müşteri deneyimi ve müşteri sorunlarına yönelik olarak şirketlerin ayrıntılı öngörüler elde etmesini sağlar. Şirketler, öngörülerini eylem ile birleştirmek için paradigmayı verilerin ötesine taşır, kişiselleştirilmiş müşteri deneyimi oluşturur, ilgili dijital ürün inşa edebilir, çalışan üretkenliğini artırır ve operasyonları optimize eder.
Edvido olarak bu yazımızda sizler için veri analizi nedir, etkili veri analiz yöntemleri nelerdir gibi konular hakkında bilgi vermeye çalışacağız. Keyifli okumalar dileriz!
Veri Analizine Giriş
Veri analizi, temel olarak işlenmemiş verilerin toplanması ve istatistik yöntemleriyle anlamlı ve yararlı bilgiler haline getirilmesi işlemine verilen isimdir. İşletmeler büyüme, pazarlama stratejileri belirleme ve kritik kararlar alma gibi konularda veri analizlerinden sıklıkla faydalanmaktadır.
Veri analizi, doğru veri ve veri analiz yöntemleriyle yapılırsa firmanın stratejik ve kritik kararları konusunda pek çok hatanın önüne geçilmesine imkân sağlamaktadır. Örneğin bankacılık, finans, sağlık, perakende ve benzeri gibi pek çok sektör veri analiz yöntemleriyle müşteri memnuniyetini ölçerek artırabilmektedir.
Veri analiz yöntemleri aşağıdaki gibidir;
- Açıklayıcı (Betimsel) Analiz
Basit ve kolay anlaşılabilen bir veri analiz yöntemidir. Analiz için kullanılan veriler sonucu “yaş aralığı” ve “nicelik” gibi sonuçlar hızlı ve kolay bir şekilde ortaya çıkmaktadır.
- Keşif Analizi
Veri analiz süreci içerisinde kullanılan verilerin arasında doğrudan ya da dolaylı olarak bulunan ilişkileri anlamak için kullanılan veri analiz yöntemidir.
- Çıkarımsal Analiz
Küçük miktarlarda veriler kullanılarak daha büyük miktarlarda gruplar hakkında yorum yapmak ya da karar almak için kullanılan veri analiz yöntemidir.
- Tahmin Analizi
Tahmin analizi bir grup ya da olay ile ilgili veriler kullanılarak başka bir grup ya da olay ile ilgili yorum yapmak için kullanılan veri analiz yöntemidir.
Analiz edilmesi gereken veri miktarı arttıkça verinin işlenmesi ve yorumlanması için uzmanlık ve doğru uygulama zorunlu hale gelmektedir. Uzman kişiler aracılığıyla ve veri analiz uygulamaları kullanılarak gerçekleştirilen veri analiz işlemlerinde hem zaman tasarrufu sağlanabilir hem de en doğru sonuçlara daha kolay bir şekilde ulaşılabilir.
Veri Toplama ve Temizleme
İlgili ihtiyaç ve hedefler belirlendikten sonra bu ihtiyaç ve hedefler dahilinde aranılan veriler toplanmaya başlanır. Verilerin kaynağı her ne olursa olsun, belirlenen sorulara cevap verebilecek veriler toplanmalıdır. Çeşitli kaynaklar aracılığıyla toplanabilen veriler örneğin anket cevapları, araştırma sonuçları, arama geçmişleri, raporlar, site ziyaretçileri ve benzeri gibi kaynaklardan toplanabilmektedir.
Veriler toplandıktan sonra bilinmesi gereken bazı konular ise verilerin ham olduğu ve bir işlem süresinden geçirilmesi gerektiğidir. Veriler çeşitli kaynaklardan toplandıkları için toplanan bu veriler ile ilgili kayıtlar tutulmalı, toplanılan tarihler not alınması ve analiz edilmek için uygun hale getirilmelidir. Veriler toplanıp, toplanan verilerin kayıtları tutularak organize edildikten sonra verileri temizlemeye özen gösterilmelidir. Toplanan verilerin büyük bir kısmı kullanışsız veri olabilir. Toplanan verilerin ne kadarının kullanışlı olduğu ve işletme araçlarına hizmet edebileceğini tespit etmek ve bu doğrultuda gereksiz olarak verileri ayıklamak oldukça önemlidir.
Tekrarlanan kayıtlar, hatalı kısımlar ve konu ile alakasız bilgiler veri topluluğundan temizlenerek organize veriler ihtiyaç filtresinden geçirilmelidir. Daha sonrasında, veri analiz yöntemlerinin kullanılabileceği bir format hazırlanmalıdır. Tüm bu aşamalar sonucu analiz edilmesi gereken veriler hazırlanmış olmaktadır.
Veri Görselleştirme
Verilerin daha etkili ve özet bir şekilde ifade edilmesi için veri tabanları ya da tablolara oranla görsel bir şekilde çizelge ya da grafikler hazırlanması daha etkilidir. Anlaşılması zor ve güç olan milyonlarca veri noktasının tek bir model ile birleştirilmesi, anlaşılabilirliği artırmaktadır.
Hazırlanan grafik ve çizelgeler herkesin anlayabileceği, ön görebileceği ve çeşitli karşılaştırmalar yapabileceği niteliktedir. Görsel anlatım, insanların hafızasında daha kolay ve uzun süreli yer edinmektedir.
İstatiksel Analiz
İstatiksel analiz türünde geçmiş verilerden yararlanılarak “ne oldu?” sorusunun cevabı aranmaktadır. İstatiksel analiz sürecinde verilerin toplanması, analiz edilmesi, yorumlanması ve modellenmesi gibi süreçler ele alınır. Çeşitli veri setlerinin ve popülasyonlarından alınan örneklerin üzerinde çalışılır. Bu durum, iki alt kategori şeklinde ayrılmaktadır.
- Betimsel Analiz
Betimleyici analiz, özetlenmiş sayısal verilerin tamamı ya da seçilen bir kısmıyla çalışılması durumudur. Devamlı tarzda olan veriler ortam ve sapmaları belirtir ancak kategori tarzındaki veriler yüzde ve frekansları inceler.
- Çıkarımsal Analiz
Bütün halde bulunan verilerden alınan örneklemleri inceleyen yöntemdir. Her örneklem birbirinden farklı verileri taşıyabilir. Bu durumda, tek tek örneklemler yerine sonuçlara genel olarak bakılmalı ve buna göre popülasyona dair çıkarımlar yapmak gerekir.
Makine Öğrenimi
Değişen ve gelişen teknolojik trendlerin arasında en büyüklerden biri de yapay zekâ ve makine öğrenim teknolojisidir. Bu teknolojiyle çalışmalar ve veriler arasında sıkı bir ilişki bulunmaktadır. Veriler olmadan yapay zekâ çalışmaz, yapay zekâ olmadan ise verilerle tek başa çıkılamaz. Yani, yapay zekâ ve makine öğrenimi verilerle beslenir.
Verilerin bilimsel metotlar ile anlamlı iç görülere dönüştürülmesi ve bu iç görülerin işletmelerin stratejik planlarını tasarlamakta, yeni ve kritik kararlar almakta kullanılması, rekabette ne kadar üstünlük sağlandığının bu değişen ve gelişen teknoloji dünyasında farkına varılması gereken bir durumdur. Bu durumun farkına varan işletmeler, hem büyüme ve gelişme hem de stratejik ve kritik kararlar konusunda çok daha fazla başarı elde edebilir.
Sonuç olarak veri analiz ve veri analiz yöntemleri, pek çok sayıda teknik ve kullanılan teknolojiler ile verileri değerlendirme ve yeni kararlar alma konusunda çeşitli imkanlar sunmakta ve mutlak başarıyı kazandırmaktadır.
Edvido olarak bu yazımızda sizler için veri analizi, veri analiz yöntemleri, veri analizine giriş, veri görselleştirme, veri toplama ve temizleme, istatiksel analiz, makine öğrenimi ve benzeri gibi konular hakkında bilgi vermeye çalıştık. Veri analizi ve veri analiz yöntemi gibi çok daha fazla içerik için web sitemizi ziyaret edebilirsiniz.
