Dünya, her geçen gün daha fazla dijital veri kullanarak büyüyor. İnternet dünyasında olsun işletmelerin local ağlarında olsun sonsuz miktarda dijital veri mevcut. Google ve Microsoft gibi büyük şirketler verileri kullanır, elbette sadece bu firmalar veri kullanmaz. İsmini duyduğunuz duymadığınız büyük küçük firmalar veri bilgisini analiz eder. Veri analizi, küçük işletmeler, tıpta ve hatta spor dünyasında her alanda kullanılır.
Veri Analizi Nedir?
Veri analizi, işe yarar bilgileri bulmak adına analitik veya istatistiksel araçlar kullanarak verileri değerlendirme sürecidir. Bu araçlar programlama dilleri kullanılarak hazırlanan veri analiz programlarıdır.
Microsoft Excel, en fazla kullanılan veri analiz programıdır. Excel, veri analizi için tasarlanmış bir uygulama değildir, ancak yine de veri istatistikleri yapabilen harika bir araçtır. Veriler, bu tür araçlar dan elde edilen bilgiler doğrultusunda yorumlanır. Nihai sonuçlar özet olarak veya grafik gibi görsel olarak sunulabilir.
Veri Analizi Nasıl Yapılır?
Veri analizi büyük bir konudur ve aşağıda belirtilen adımları inceleyiniz.
Hedeflerin Tanımlanması: Hedeflerin ana hatlarını belirleyerek başlayın. Verilerden en iyi sonuçları almak için, hedefler çok net belirlenmelidir.
Soru Sorma: Veriler tarafından görmek istediğiniz sonuçları belirleyin. Verilerin belirlenmesini sorular sorarak belirleyeblirsiniz. Örneğin, Ocak ayında kaç adet kırmızı gömlek satıldı? gibi sorunun cevabını öğrenmek için veri analizi yapabilirsiniz.
Veri Toplama: Soruları cevaplamak için yararlı olan verileri toplayın. Verilen örnekte toplanması gereken veri, Satılan ürünün ne zaman ve kaç adet satıldığı, satılan gömleklerin renk sınıflandrılması gibi verilerin toplanması gereklidir. Soru, her ne kadar Ocak ayında kırmızı gömlek olsada zaman ve renk sınıflandırması yapılmalı ki farklı zaman için farklı bir renk satışının da veri analizini yapabilirsiniz.
Veri toplamak için İnternet sitelerindeki açık kaynak bilgilerini veya profesyonel çalışmalar için anket kanallarını kullanarak veri toplayabilirsiniz.
Veri Düzenleme: Ham veriler, çok fazla sayıda karmaşık olarak toplanmış olabilir. Veri analiz araçlarının içe aktarabilmesi için veriler temizlenir ve veri analiz aracında kullanılmaya uyumlu hale getirilir.
Veri Analizi: Temiz veriler veri analizi araçlarına aktarılır. Bu araçlar, verileri anlamlanmasına ve sorulan soruları yanıtlamanıza olanak tanır.
Sonuç Çıkarma ve Tahmin Yapma: Verilerinizden sonuç çıkarmaya başlayabilirsiniz. Sonuçları yorumlarayak raporlar hazırlayabilir veya görsel sonuçlar sunabilirsiniz.
Veri analizinde kullanılan bazı kavramları biraz daha derinlemesine inceleyelim.
Veri madenciliği
Veri madenciliği, istatistik, yapay zeka ve makine öğrenimi kullanarak büyük veri kümelerindeki kalıpları keşfetmek için bir veri analizi yöntemidir. Amaç, verileri iş kararlarına dönüştürmektir.
Metin Analizi
Veriler sadece sayılarla sınırlı değildir, bilgi metin bilgisinden de gelebilir. Metin analizi metinden yararlı bilgiler elde etme sürecidir. Veriyi, metni işleyerek, veri analiz araçlarıyla okunabilir hale getirerek yaparsınız. Bu, metin madenciliği olarak da bilinir.
Veri analizi için iş zekası
İş zekası, verileri işiniz ile ilgili kararları verirken kullanılan zekaya dönüştürür. Şirketlere, toplanan verilerden eğilimleri incelemeleri ve bunlardan bilgi almaları için bir yol sunar.
İş zekası birçok şeyi yapmak için kullanılır:
- Ürün yerleştirme ve fiyatlandırma hakkında kararlar alma
- Ürün için yeni pazarlar belirleme
- Bütçeler ve tahminler oluşturun
- Belirli bir ürüne olan talep için görsel araçları kullanın
Veri goruntuleme
Veri görselleştirme, verilerin görsel temsilidir. Verileri tablolarda veya veritabanlarında sunmak yerine, grafikler halinde sunarsınız. Karmaşık verileri daha kolay anlaşılır kılar. Veri görselleştirme milyonlarca veri noktasını anlaşılmasını kolaylaştıran basit görsellere dönüştürebilir.
Bir yorum bırakınız...