Veri Analizi nedir?
Veri analizi , işle ilgili karar vermede yararlı bilgileri keşfetmek için verileri temizleme, dönüştürme ve modelleme süreci olarak tanımlanır. Veri Analizinin amacı, verilerden faydalı bilgiler çıkarmak ve veri analizine dayanarak karar vermektir.
Veri analizinin basit bir örneği, günlük yaşamımızda herhangi bir karar aldığımızda, en son ne olduğunu veya o belirli kararı seçerek ne olacağını düşünmektir. Bu, geçmişimizi veya geleceğimizi analiz etmekten ve ona göre kararlar vermekten başka bir şey değildir. Bunun için geçmişimizin hatıralarını veya geleceğimizin hayallerini topluyoruz. Yani bu veri analizinden başka bir şey değil. Şimdi analistin iş amacıyla yaptığı aynı şeye Veri Analizi denir.
Bu eğitimde şunları öğreneceksiniz:
- Neden Veri Analizi?
- Veri Analiz Araçları
- Veri Analizi Türleri: Teknikler ve Yöntemler
- Veri Analiz Süreci
Neden Veri Analizi?
İşinizi büyütmek ve hatta hayatınızda büyümek için bazen yapmanız gereken tek şey Analiz!
İşiniz büyümüyorsa, o zaman geriye dönüp hatalarınızı kabul etmeli ve bu hataları tekrar etmeden tekrar bir plan yapmalısınız. Ve işiniz büyüyor olsa bile, işinizi daha da büyütmek için sabırsızlanmalısınız. Tek yapmanız gereken iş verilerinizi ve iş süreçlerinizi analiz etmektir.
Veri Analiz Araçları
Veri analizi araçları, kullanıcıların verileri işlemesini ve değiştirmesini, veri kümeleri arasındaki ilişkileri ve korelasyonları analiz etmesini kolaylaştırır ve ayrıca yorumlama için kalıpları ve eğilimleri belirlemeye yardımcı olur. İşte araştırmada veri analizi için kullanılan araçların tam listesi.
Veri Analizi Türleri: Teknikler ve Yöntemler
İş ve teknolojiye dayalı birkaç tür Veri Analizi tekniği vardır. Bununla birlikte, başlıca Veri Analizi yöntemleri şunlardır:
- Metin Analizi
- İstatistiksel analiz
- Teşhis Analizi
- Tahmine Dayalı Analiz
- Normatif Analiz
Metin Analizi
Metin Analizi, Veri Madenciliği olarak da adlandırılır. Veritabanları veya veri madenciliği araçlarını kullanarak büyük veri kümelerinde bir model keşfetmek veri analizi yöntemlerinden biridir. Ham verileri iş bilgilerine dönüştürmek için kullanılır. Stratejik iş kararları almak için kullanılan İş Zekası araçları pazarda mevcuttur. Genel olarak, verileri çıkarmak ve incelemek, kalıpları türetmek ve son olarak verilerin yorumlanması için bir yol sunar.
İstatistiksel analiz
İstatistiksel Analiz "Ne olur?" geçmiş verileri gösterge tabloları biçiminde kullanarak. İstatistiksel Analiz, verilerin toplanması, analizi, yorumlanması, sunulması ve modellenmesini içerir. Bir veri kümesini veya bir veri örneğini analiz eder. Bu tür Analizin iki kategorisi vardır - Tanımlayıcı Analiz ve Çıkarımsal Analiz.
Açıklayıcı analiz
tüm verileri veya özetlenmiş sayısal verilerin bir örneğini analiz eder. Sürekli veriler için ortalama ve sapmayı, kategorik veriler için yüzde ve frekansı gösterir.
Çıkarımsal Analiz
tüm verilerden alınan örneği analiz eder. Bu Analiz türünde, farklı örnekler seçerek aynı verilerden farklı sonuçlar bulabilirsiniz.
Teşhis Analizi
Teşhis Analizi, "Neden oldu?" Nedeni İstatistiksel Analizde bulunan içgörülerden bularak. Bu Analiz, verilerin davranış kalıplarını belirlemek için kullanışlıdır. İş sürecinize yeni bir sorun gelirse, bu sorunun benzer modellerini bulmak için bu Analize bakabilirsiniz. Ve yeni sorunlar için benzer reçeteleri kullanma şansı olabilir.
Tahmine Dayalı Analiz
Tahmine Dayalı Analiz, önceki verileri kullanarak "ne olması muhtemel" olduğunu gösterir. En basit veri analizi örneği, geçen yıl birikimlerime göre iki elbise aldıysam ve bu yıl maaşım iki katına çıkarsa dört elbise alabilirim. Ama elbette bu kadar kolay değil çünkü bu yıl kıyafet fiyatlarının artması gibi diğer durumları düşünmek zorundasınız ya da belki elbiseler yerine yeni bir bisiklet almak istiyorsunuz ya da bir ev almanız gerekiyor!
Yani burada, bu Analiz mevcut veya geçmiş verilere dayanarak gelecekteki sonuçlar hakkında tahminlerde bulunur. Tahmin sadece bir tahmindir. Doğruluğu, ne kadar ayrıntılı bilgiye sahip olduğunuza ve ne kadar kazdığınıza bağlıdır.
Normatif Analiz
Normatif Analiz, mevcut bir problem veya kararda hangi eylemin gerçekleştirileceğini belirlemek için önceki tüm Analizlerden elde edilen bilgileri birleştirir. Tahmine dayalı ve tanımlayıcı analiz, veri performansını iyileştirmek için yeterli olmadığından, çoğu veriye dayalı şirket, Normatif Analiz kullanmaktadır. Mevcut durum ve sorunlara göre verileri analiz eder ve kararlar verirler.
Veri Analiz Süreci
Veri Analizi Süreci verileri araştırmak ve içine bir desen bulmanızı sağlar uygun bir uygulama veya aracını kullanarak başka bir şey toplama bilgidir. Bu bilgi ve verilere dayanarak kararlar verebilir veya nihai sonuçlara ulaşabilirsiniz.
Veri Analizi aşağıdaki aşamalardan oluşur:
- Veri Gereksinimi Toplama
- Veri toplama
- Veri temizleme
- Veri analizi
- Veri Yorumlama
- Veri goruntuleme
Veri Gereksinimi Toplama
Öncelikle bu veri analizini neden yapmak istiyorsunuz diye düşünmelisiniz. Veri analizini yapmanın amacını veya amacını bulmak için ihtiyacınız olan her şey. Ne tür bir veri analizi yapmak istediğinize karar vermelisiniz! Bu aşamada, neyi analiz edeceğinize ve nasıl ölçeceğinize karar vermelisiniz, neden araştırdığınızı ve bu Analizi yapmak için hangi önlemleri kullanmanız gerektiğini anlamalısınız.
Veri toplama
İhtiyaç toplandıktan sonra, neleri ölçmeniz gerektiği ve bulgularınızın neler olması gerektiği konusunda net bir fikir edineceksiniz. Şimdi verilerinizi gereksinimlere göre toplama zamanı. Verilerinizi topladıktan sonra, toplanan verilerin Analiz için işlenmesi veya organize edilmesi gerektiğini unutmayın. Çeşitli kaynaklardan veri toplarken, veri toplama tarihini ve kaynağını içeren bir günlük tutmanız gerekir.
Veri temizleme
Şimdi toplanan veriler ne olursa olsun, Analiz amacınız için yararlı veya alakasız olmayabilir, bu nedenle temizlenmelidir. Toplanan veriler yinelenen kayıtlar, beyaz boşluklar veya hatalar içerebilir. Veriler temizlenmeli ve hatasız olmalıdır. Bu aşama Analizden önce yapılmalıdır çünkü veri temizliğine bağlı olarak, Analiz çıktınız beklenen sonuca daha yakın olacaktır.
Veri analizi
Veriler toplandıktan, temizlendikten ve işlendikten sonra Analiz için hazırdır. Verileri işlerken, tam olarak ihtiyacınız olan bilgilere sahip olduğunuzu görebilir veya daha fazla veri toplamanız gerekebilir. Bu aşamada, gereksinimlere göre sonuçları anlamanıza, yorumlamanıza ve çıkarmanıza yardımcı olacak veri analizi araçlarını ve yazılımlarını kullanabilirsiniz.
Veri Yorumlama
Verilerinizi analiz ettikten sonra, nihayet sonuçlarınızı yorumlamanın zamanı geldi. Veri analizinizi ifade etme veya iletme yolunu seçebilirsiniz ya sadece kelimelerle ya da bir tablo veya grafikle kullanabilirsiniz. Ardından, en iyi eylem tarzınıza karar vermek için veri analizi sürecinizin sonuçlarını kullanın.
Veri goruntuleme
Günlük yaşamınızda veri görselleştirme çok yaygındır; genellikle çizelge ve grafik şeklinde görünürler. Başka bir deyişle, veriler grafik olarak gösterilir, böylece insan beyninin onu anlaması ve işlemesi daha kolay olur. Veri görselleştirme genellikle bilinmeyen gerçekleri ve eğilimleri keşfetmek için kullanılır. İlişkileri gözlemleyerek ve veri kümelerini karşılaştırarak, anlamlı bilgiler bulmanın bir yolunu bulabilirsiniz.
Özet:
- Veri analizi, işle ilgili karar vermede yararlı bilgileri keşfetmek için verileri temizleme, dönüştürme ve modelleme süreci anlamına gelir.
- Veri Analizi Türleri Metin, İstatistik, Teşhis, Öngörücü, Kuralcı Analizdir.
- Veri Analizi, Veri İhtiyaç Toplama, Veri Toplama, Veri Temizleme, Veri Analizi, Veri Yorumlama, Veri Görselleştirme bölümlerinden oluşur.