Veri analizi nedir? Terimin birçok tanımı vardır. Bu makale, veri analizinin amacı, araçları ve teknikleri hakkında daha fazla bilgi edinmenize yardımcı olacaktır. Veri analizi hakkında herhangi bir sorunuz varsa, topluluk üyelerimize ve uzmanlarımıza sormaktan çekinmeyin. Sorularınızı yanıtlamaktan çok mutlu olacaklardır. Veri bilimi, büyük veri kümelerinin incelenmesidir ve karmaşık modeller oluşturmak için bilgisayar bilimi tekniklerini kullanır. Ardından, veri madenciliği yazılımı verilerdeki kalıpları ve ilişkileri keşfeder ve bunlardan modeller oluşturur. Veri madenciliği modelleri daha sonra kapsamlı bir şekilde değerlendirilmelidir.
Veri analizi
Veri analizi nedir? Veri analizinde beş adım vardır. Veri toplama ve hazırlama, uygun soruların seçilmesiyle başlar. Sorular ölçülebilir, açık, özlü olmalı ve olası çözümleri nitelemeli veya diskalifiye etmelidir. Ardından, veri hazırlama, verilerin nasıl ölçüleceğini belirlemeyi içerir. Son olarak, analiz, analiz için hangi istatistiklerin ve modellerin yararlı olduğuna karar vermelidir. Veri analizi, topladığınız verileri anlamanıza, yorumlamanıza ve bunlarla ilgili sonuçlar çıkarmanıza yardımcı olabilir. Doğru yaparsanız, sonuçlar hipotezinizi destekleyecektir. Veri analizini başarılı kılmak için hedeflerinizi ve toplayacağınız veri türünü tanımlamanız çok önemlidir. Topladığınız veri türü, kullanacağınız tekniği belirleyecektir. Veriler birçok kaynaktan gelebilir ve analiz için tek bir yerde birleştirilmelidir. Verileri depolamak için iyi bir platform Excel’dir. Alternatif olarak, veri kaynakları entegrasyonlar veya API’ler aracılığıyla bağlanabilir. Yapılandırılmamış verilerin büyük olasılıkla analizden önce temizlenmesi gerekecektir.
Araçlar
Veri analizi nedir? Veri analizi için çeşitli araçlar mevcuttur. Birini seçmeden önce, şirketler ihtiyaçlarını ve iş hedeflerini göz önünde bulundurmalıdır. Örneğin, araç teknik bilgisi olmayan bir kullanıcı için mi yoksa karmaşık bir veri analisti için mi tasarlandı? Ve araç ilgili görselleştirmeleri desteklemeli mi? İşte işletmeniz için en iyi veri analizi aracını seçmenize yardımcı olacak bazı ipuçları. Farklı araçların sınırlamalarını da bilmelisiniz. İşte bazı popüler araçlara kısa bir genel bakış.
Python – Bu açık kaynaklı betik dili, 1980’lerin sonlarında Guido van Rossum tarafından geliştirilmiştir. Hem yapılandırılmış hem de işlevsel programlama metodolojilerini destekler. Öğrenmesi kolaydır ve makine öğrenimi için kütüphaneler içerir. Komut dosyası dili, JSON veya MongoDB gibi platformlarda birleştirilebilir ve metin verilerini işler. Ayrıca veri temizliğine de izin verir. Veri görselleştirme, veri madenciliği ve veri bilimi için kullanılabilir.
teknikler
Veri analizi nedir? Veri analizi teknikleri, istatistiksel eğilimler, mantıksal yöntemler, yoğun veri temsilleri, grafikler, olasılıklar ve anlamlı sonuçlar kullanarak bilgileri değerlendirme yöntemleridir. Verilerin yarattığı kaosu azaltmaya yardımcı olurlar. Veri analizinin resmi kavramı nispeten yeni bir gelişme olmasına rağmen, veri analizi teknikleri, mantık ve matematik çalışmalarında eski zamanlardan beri kullanılmaktadır. Aşağıda, veri analizinde kullanılan yaygın tekniklerden bazıları listelenmiştir.
Tanımlayıcı: Bu tür bir analiz, bir kuruluşun veya grubun performansını bir kıyaslama ile açıklamak için geçmiş verileri kullanır. Ayrıca, incelenen değişkenlerin değişkenliğini de tanımlar. Regresyon analizi, zaman içindeki eğilimleri belirlemek için kullanılır ve doğrusal, çoklu, lojistik veya doğrusal olmayan olabilir. Bu tür bir analiz, farklı değişkenler arasındaki ilişkileri incelemek için faydalı olabilir ve ekonomik veya sosyal sonuçların tahmin edilmesine yardımcı olabilir. Birçok veri analizi türü vardır, bu nedenle size sunulan farklı türleri anlamak önemlidir.
Hedefler
Veri analizi nedir? Ne tür bir iş olursa olsun, veri analizinin amaçları büyük ölçüde aynıdır. Verileri analiz etme süreci, faydalı sonuçlara varmak için mevcut gerçekleri ve rakamları araştırmayı ve yorumlamayı içerir. Verileri analiz ederek, değişkenler arasındaki ilişki hakkında fikir edinebilir ve bunlara dayalı kararlar verebiliriz. Bununla birlikte, veri analizi kendi içinde bir amaç değildir ve onu kendi yararımıza uygun şekilde kullanmadan önce göz önünde bulundurmamız gereken birçok konu vardır.
Diyet veri analizinin amacı, kolayca anlaşılabilecek bir rapor oluşturmak için mevcut verilerden mümkün olduğunca fazla bilgi toplamaktır. Veriler doğru yorumlanmazsa istenmeyen veya istenmeyen etkileri olabileceğinden, ikincil veri analizine yaklaşım dikkatli bir şekilde düşünülmelidir. Ayrıca, yalnızca rapor edilen göstergeleri iyileştirmek için süreçlerde değişikliklere neden olabilir. Bu nedenle, belirtilen hedefleri ve paydaşların gereksinimlerini karşıladıklarından emin olmak için ikincil veri analizi sonuçlarını değerlendirmeliyiz.
Faydalar
Veri analizi nedir? İşletmeler, neyin işe yarayıp neyin yaramadığını belirlemek için müşteri verilerini toplar ve analiz eder. Bu, müşteri deneyimini ve performansını iyileştirmeye yardımcı olabilir. Günümüz işletmeleri, yeni müşteriler çekmek ve mevcut tabanlarını korumak için artan rekabetle karşı karşıyadır. Müşterilerin yüksek beklentileri vardır ve bunları karşılamayan işletmeler kâr kaybı yaşar. İşletmeler, verileri analiz ederek gelecekteki eğilimleri tahmin edebilir ve sorun haline gelmeden önce iyileştirme planları geliştirebilir. Bu sayede işletmeler ürün veya hizmetlerini iyileştirebilir ve gelecekte müşteri kaybetmekten kaçınabilir.Sağlık endüstrisinde veri analizi hiç bu kadar önemli olmamıştı. Sorunları çözmek için güçlü bir araçtır ve hastaneler çok büyük miktarda veri üretir. İşletmeler bu verileri analiz ederek, hacmi yönetmek ve kontrol etmek de dahil olmak üzere birçok sorunu çözebilir. Kalıpları tanımlamanın yanı sıra, tahmine dayalı analitik, geçmişe dayalı sonuçları tahmin etmek için makine öğrenimine veya yapay zekaya da dayanır. Veri analizinin faydaları sadece hastalar için değil, aynı zamanda işletmeler için de çok geniştir.
Veri bilimi, büyük veri kümelerinin incelenmesidir ve karmaşık modeller oluşturmak için bilgisayar bilimi tekniklerini kullanır. Ardından, veri madenciliği yazılımı verilerdeki kalıpları ve ilişkileri keşfeder ve bunlardan modeller oluşturur. Veri madenciliği modelleri daha sonra kapsamlı bir şekilde değerlendirilmelidir.
Veri analisti ne iş yapar; veri analisti elinde bulunan verileri belirli kriterlere göre işleyerek analiz eder, analiz edilen verileri işleyerek talep edilen doğrultuda yorumlayarak rapor hazırlar. Veri analisti için en önemli araç istatistiklerdir. Bu istatistikler sırası ile; verinin tespiti, verinin işlenmesi, verinin analizi – yorumlanması ve raporlanmasıdır.
Veri analizi yöntemi yada yöntemleri, verinin toplanması ile ile başlayan bir süreçtir. İlk olarak veri ne için toplanacak ve nasıl sınıflandıracak buna karar verilmelidir. Elde edilen verilerin sınıflandırılması ile devam eden süreci düzenleme ile devam edilir. En basit hali ile veri analiz yöntemi ana şeması bu şekildedir.
Veri analizi süreci veya alternatif olarak veri analizi adımları,
tüm bilgilerin toplanmasını, işlenmesini, verileri keşfetmeyi ve kalıpları ve diğer içgörüleri bulmak için kullanmayı içerir
Veri analizi verinin toplanması ile ile başlayan bir süreçtir. İlk olarak veri ne için toplanacak ve nasıl sınıflandıracak buna karar verilmelidir. Elde edilen verilerin sınıflandırılması ile devam eden süreci düzenleme ile devam edilir. En basit hali ile veri analiz yöntemi ana şeması bu şekildedir.