Birçok grup, kuruluş ve uzmanın veri analizine farklı yaklaşım biçimleri olsa da, bunların çoğu herkese uyan tek bir tanımla özetlenebilir. Veri analizi, ham verileri temizleme, değiştirme ve işleme ve işletmelerin bilinçli kararlar almasına yardımcı olan eyleme geçirilebilir, ilgili bilgileri çıkarma sürecidir. Genellikle tablolarda, resimlerde, tablolarda ve grafiklerde sunulan faydalı içgörüler ve istatistikler sağlayarak karar vermenin doğasında var olan riskleri azaltmaya yardımcı olur.
İçindekiler
Veri Analizi Neden Önemli?
Veri analizinin neden çok önemli olduğunun nedenlerinin bir listesi.
- Daha İyi Müşteri Hedefleme : İşletmenizin zamanını, kaynaklarını ve parasını; sunduğunuz mal ve hizmetlerle çok az ilgilenen veya hiç ilgilenmeyen demografik grupları hedefleyen reklam kampanyaları oluşturarak boşa harcamak istemezsiniz. Veri analizi, reklam çabalarınızı nereye odaklamanız gerektiğini görmenize yardımcı olur.
- Hedef Müşterilerinizi Daha İyi Tanıyacaksınız : Veri analizi, ürünlerinizin ve kampanyalarınızın hedef demografinizde ne kadar iyi performans gösterdiğini izler. Veri analizi sayesinde işletmeniz, hedef kitlenizin harcama alışkanlıkları, harcanabilir geliri ve büyük olasılıkla ilgi alanları hakkında daha iyi bir fikir edinebilir. Bu veriler, işletmelerin fiyatları belirlemesine, reklam kampanyalarının süresini belirlemesine ve hatta ihtiyaç duyulan mal sayısını tahmin etmesine yardımcı olur.
- Operasyonel Maliyetleri Azaltın : Veri analizi, işletmenizde hangi alanların daha fazla kaynağa ve paraya ihtiyaç duyduğunu ve hangi alanların üretim yapmadığını ve bu nedenle küçültülmesi veya tamamen ortadan kaldırılması gerektiğini gösterir.
- Daha İyi Problem Çözme Yöntemleri : Bilgi ile kanıtlanmış kararların başarılı olma olasılığı daha yüksektir. Veri, işletmelere bilgi sağlar. Bu ilerlemenin nereye gittiğini görebilirsiniz. Veri analizi, işletmelerin doğru seçimler yapmasına ve maliyetli tuzaklardan kaçınmasına yardımcı olur.
- Daha Doğru Veriler Alırsınız : Bilgiye dayalı kararlar vermek istiyorsanız verilere ihtiyacınız vardır, ancak dahası da vardır. Söz konusu veriler doğru olmalıdır. Veri analizi, işletmelerin gelecekteki pazarlama stratejilerini, iş planlarını geliştirmeye ve şirketin vizyonunu veya misyonunu yeniden düzenlemeye uygun, ilgili ve doğru bilgileri elde etmesine yardımcı olur.
Veri Analiz Süreci Nedir?
“Veri analizi nedir” sorusunu cevaplamak sadece ilk adımdır. Şimdi nasıl yapıldığına bakacağız. Veri analizi süreci veya alternatif olarak veri analizi adımları, tüm bilgileri toplamayı, işlemeyi, verileri keşfetmeyi ve kalıpları ve diğer içgörüleri bulmak için kullanmayı içerir. Veri analizi süreci aşağıdakilerden oluşur:
- Veri Gereksinimi Toplama : Kendinize bu analizi neden yaptığınızı, ne tür verileri kullanmak istediğinizi ve hangi verileri analiz etmeyi planladığınızı sorun.
- Veri Toplama : Tanımlanmış gereksinimlerinizin rehberliğinde, kaynaklarınızdan veri toplamalısınız. Kaynaklar arasında vaka çalışmaları, anketler, mülakatlar, anketler, doğrudan gözlem ve odak grupları yer alır. Analiz için toplanan verileri organize ettiğinizden emin olun.
- Veri Temizleme : Topladığınız tüm veriler yararlı olmayacaktır, bu yüzden bazı yararsız bilgileri temizlemelisiniz. Bu işlem, beyaz boşlukları, yinelenen kayıtları ve temel hataları kaldırdığınız yerdir. Bilgileri analiz için göndermeden önce veri temizliği zorunludur.
- Veri Analizi : Verileri yorumlamanıza, anlamanıza ve sonuçlara varmanıza yardımcı olacak veri analizi yazılımını ve diğer araçları kullandığınız yer bu aşamadır. Veri analizi araçları arasında Excel, Python , R, Looker, Rapid Miner, Chartio, Metabase, Redash ve Microsoft Power BI gibidir.
- Veri Yorumlama : Artık sonuçlarınızı aldığınıza göre, bunları yorumlamanız ve bulgularınıza dayalı olarak en iyi eylem planlarını bulmanız gerekir.
- Veri Görselleştirme : Veri görselleştirme , “bilgilerinizi insanların okuyabileceği ve anlayabileceği şekilde grafiksel olarak gösterin” demenin havalı bir yoludur. Çizelgeleri, grafikleri, haritaları, madde işaretlerini veya bir dizi başka yöntemi kullanabilirsiniz. Görselleştirme, veri kümelerini karşılaştırmanıza ve ilişkileri gözlemlemenize yardımcı olarak değerli içgörüler elde etmenize yardımcı olur.
Veri Analizi Türleri
Bugün teknoloji ve iş dünyasında yaygın olarak kullanılan yarım düzine popüler veri analizi türü mevcuttur. Bunlar:
- Teşhis Analizi : Teşhis analizi, “Bu neden oldu?” Sorusunu yanıtlar. Analistler, istatistiksel analizden elde edilen içgörüleri kullanarak, verilerdeki kalıpları belirlemek için teşhis analizini kullanır. İdeal olarak, analistler geçmişte var olan benzer kalıpları bulurlar ve sonuç olarak bu çözümleri umutla mevcut zorlukları çözmek için kullanırlar.
- Tahmine Dayalı Analiz: “Olma olasılığı en yüksek olan nedir?” sorusunu yanıtlar. Analistler, gelecekteki olayları tahmin etmek için eski verilerde ve güncel olaylarda bulunan kalıpları kullanır. Hiçbir tahmin %100 doğru olmasa da, analistin bol miktarda ayrıntılı bilgisi ve bunları derinlemesine inceleme disiplini varsa, olasılık artar.
- Kuralcı Analiz : Diğer veri analizi türlerinden elde edilen tüm içgörüleri karıştırıldığında kuralcı analiz ortaya çıkar. Bazen bir sorun yalnızca tek bir analiz türüyle çözülemez ve bunun yerine birden fazla içgörü gerektirir.
- İstatistiksel Analiz: İstatistiksel analiz, “Ne oldu?” Sorusuna cevap verir. Bu analiz, panoları kullanarak veri toplama, analiz, modelleme, yorumlama ve sunumu kapsar. İstatistiksel analiz iki alt kategoriye ayrılır:
- Tanımlayıcı: Tanımlayıcı analiz, özetlenmiş sayısal verilerin tamamıyla veya seçimleriyle çalışır. Sürekli verilerdeki ortalamaları ve sapmaları, kategorik verilerdeki yüzdeleri ve frekansları gösterir.
- Çıkarımsal: Çıkarımsal analiz, eksiksiz verilerden türetilen örneklerle çalışır. Bir analist, sadece farklı örneklemeler seçerek aynı kapsamlı veri setinden farklı sonuçlara varabilir.
- Metin Analizi: “Veri madenciliği” olarak da bilinen metin analitiği, büyük veri kümelerindeki kalıpları keşfetmek için veritabanlarını ve veri madenciliği araçlarını kullanır. Ham verileri yararlı iş bilgilerine dönüştürür. Metin analizinin en basit ve en doğrudan veri analiz yöntemi olduğu söylenebilir.
Veri Analiz Yöntemleri
Birçok veri analizi yöntemi olmasına rağmen iki ana tür: nitel analiz ve nicel analiz.
- Nitel Veri Analizi : Nitel veri analizi yöntemi, verileri kelimeler, semboller, resimler ve gözlemler yoluyla elde eder. Bu yöntem istatistik kullanmaz. En yaygın kalitatif yöntemler şunları içerir:
- Davranışsal ve sözel verileri analiz etmek için İçerik Analizi.
- Görüşmelerden, günlüklerden, anketlerden toplanan verilerle çalışmak için Anlatı Analizi.
- Bir veya daha fazla geçmiş vakayı inceleyerek ve bunlardan çıkarımlar yaparak belirli bir olayın nedensel açıklamalarını geliştirmek için Temellendirilmiş Teori.
- Nicel Veri Analizi : İstatistiksel veri analiz yöntemleri, ham verileri toplar ve sayısal verilere dönüştürür. Nicel analiz yöntemleri şunları içerir:
- Bir veri seti veya demografik için belirli bir hipotez veya teorinin doğruluğunu değerlendirmek için Hipotez Testi.
- Ortalama veya ortalama, bir sayı listesinin toplamını listedeki öğe sayısına bölerek bir öznenin genel eğilimini belirler.
- Numune Büyüklüğünü Belirleme, daha büyük bir insan grubundan alınan ve analiz edilen küçük bir numune kullanır. Elde edilen sonuçların tüm vücudu temsil ettiği kabul edilir.
Farklı kavramlara ve araçlara göre ayrılmış çeşitli teknikleri göstererek veri analizi tartışmamızı daha da genişletebiliriz.
En İyi 7 Veri Analizi Aracı
İşte popülerlik, öğrenme ve performans açısından en iyi yedi veri analizi aracının bir listesi.
İster Microsoft Excel ister web tabanlı bilgi olsun, aklınıza gelebilecek herhangi bir veri kaynağına bağlanan ücretsiz bir veri görselleştirme uygulamasıdır. Ayrıca tümü web’de gösterilen gerçek zamanlı değişikliklerle veri görselleştirmeleri, haritalar, panolar vb. oluşturur. Bunlar ayrıca sosyal medyada veya müşterinizle paylaşılabilir ve dosyaları çeşitli formatlarda indirebilirsiniz.
R Programming
R, endüstrinin önde gelen analitik aracıdır ve istatistik ve veri modelleme için yaygın olarak kullanılır. Verileri kolayca değiştirebilir ve çeşitli biçimlerde gösterebilir. Veri kapasitesi, performans ve sonuçlar dahil olmak üzere çeşitli yönlerden SAS’tan daha iyi performans gösterir.
Piton
Anlaması, yazması ve bakımı kolay olan bir betik dilidir. Ayrıca, ücretsiz bir açık kaynak aracıdır. Guido van Rossum bunu 1980’lerin sonlarında geliştirdi ve hem yapısal hem de işlevsel programlama metodolojilerini destekliyor. Python, Ruby, JavaScript ve PHP ile ilgili olduğu için öğrenmesi kolaydır.
Apache Spark
Veri bilimine dayalıdır ve tasarımı veri bilimini basitleştirir. Spark, veri işlem hatları ve makine öğrenimi modelleri geliştirmek için de popülerdir. Spark ayrıca sınıflandırma, işbirlikçi filtreleme, regresyon, kümeleme vb. gibi yinelenen veri bilimi prosedürleri için aşamalı bir makine algoritmaları koleksiyonu sağlayan MLlib paketini içerir.
SAS
SAS, temel olarak analitikte pazar lideri olan bir veri işleme programlama ekosistemi ve dilidir. SAS Enstitüsü 1966’da oluşturdu ve 1990’ların yanı sıra 1980’lerde genişletildi. Kullanımı ve yönetimi basittir ve herhangi bir kaynaktan gelen verileri analiz edebilir.
2011’de SAS, müşteri zekası için önemli bir çözüm koleksiyonunun yanı sıra sosyal medya, çevrimiçi ve pazarlama analitiği için çok sayıda SAS modülü yayınladı. Bunlar artık müşterileri ve potansiyel müşterileri profillemek için sıklıkla kullanılıyor. Ayrıca eylemlerini tahmin edebilir ve iletişimleri yönetip geliştirebilir.
Excel, hemen hemen tüm sektörlerde popüler, temel ve sıklıkla kullanılan bir analitik araçtır. İster Sas, R veya Tableau uzmanı olun, yine de Excel’i kullanmanız gerekecek. Müşterinin dahili verileriyle ilgili analitik gerektiğinde, Excel kullanışlı olur.
Müşterinin ihtiyaçlarına göre verileri filtrelemeye yardımcı olan pivot tabloların önizlemesiyle verileri özetlemenin zor işini analiz eder. Excel, modelleme becerilerine yardımcı olan gelişmiş bir iş analitiği özelliği içerir. Otomatik ilişki tanıma, DAX ölçü oluşturma ve zaman gruplama gibi önceden oluşturulmuş araçlara sahiptir.
RapidMiner
Son derece yetenekli, kapsamlı bir veri analiz aracıdır. Tahmine dayalı analizin yanı sıra makine öğrenimi, metin analizi, görsel analitik ve programlama kullanılmadan veri madenciliği gibi diğer gelişmiş analitikleri yapan aynı kurum tarafından oluşturulmuştur.
RapidMiner, Microsoft SQL, Excel, Access, Oracle, Teradata, Dbase, IBM SPSS, MySQL, Ingres, IBM DB2, Sybase ve diğerleri dahil olmak üzere tüm veri kaynağı türlerini destekler. Bu araç, tahmine dayalı analiz için veri kümelerini ve biçimleri özelleştirmenize izin vererek, gerçek dünya veri dönüştürme ayarlarına dayalı analitik sağlayabildiğinden oldukça güçlüdür.
