Veri Analizi Nedir ve Neden Önemlidir? | editorcum

Veri Analizi Nedir ve Neden Önemlidir?

Dünya, gittikçe daha fazla veriye dayalı hale geliyor ve çalışmak için sonsuz miktarda veri mevcut. Google ve Microsoft gibi büyük şirketler karar vermek için verileri kullanır, ancak bunlar sadece onlar değildir. Veri analizi küçük işletmeler, perakende şirketleri, tıpta ve hatta spor dünyasında kullanılır. Peki veri analizi nedir ?

Veri analizi, yararlı bilgileri keşfetmek için analitik veya istatistiksel araçlar kullanarak verileri değerlendirme sürecidir. Bu araçlardan bazıları R veya Python gibi programlama dilleridir.

Veriler bu araçlar kullanılarak toplandıktan ve sıralandıktan sonra sonuçlar karar vermek üzere yorumlanır. Nihai sonuçlar özet olarak veya grafik gibi görsel olarak sunulabilir. Verileri görsel biçimde sunma süreci veri görselleştirme olarak bilinir . Veri görselleştirme araçları işi kolaylaştırır. Tableau veya Microsoft Power BI gibi programlar, verileri hayata geçirebilecek birçok görsel verir. Veri madenciliği, metin analizi ve iş zekası gibi çeşitli veri analiz yöntemleri vardır.

Veri Analizi Nasıl Yapılır?

  • Hedeflerin Tanımlanması: Açıkça tanımlanmış bazı hedeflerin ana hatlarını çizerek başlayın. Verilerden en iyi sonuçları almak için, hedefler çok net olmalıdır.
  • Soru Sorma: Veriler tarafından cevaplanmasını istediğiniz soruları bulun. Örneğin, kırmızı spor otomobiller diğerlerinden daha sık kaza geçiriyor mu? Sorunuz için hangi veri analiz araçlarının en iyi sonucu alacağını bulun.
  • Veri Toplama: Soruları cevaplamak için yararlı olan verileri toplayın. Örneğin, polis kaza raporları, sigorta talepleri ve hastaneye yatış ayrıntıları gibi çeşitli kaynaklardan veri toplanabilir.
  • Veri Düzeltme: Ham veriler, çok sayıda önemsiz değer ve karmaşa ile birkaç farklı biçimde toplanabilir. Veri analiz araçlarının içe aktarabilmesi için veriler temizlenir ve dönüştürülür. Göz alıcı bir adım değil ama çok önemli.
  • Veri Analizi: Yeni temiz verileri veri analizi araçlarına aktarın. Araçlar, verileri keşfetmenize, kalıpları bulmanıza ve sorulan soruları yanıtlamanıza olanak tanır. 
  • Sonuç Çıkarma ve Tahmin Yapma: Verilerinizden sonuç çıkarınız .Sonuçlar doğru sonuçları almak için bir raporda, görsel olarak veya her ikisinde özetlenebilir.

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.

Veri madenciliği ile neler yapabilirsiniz? Aykırı değerleri tanımlamak ve karar vermekten hariç tutmak için büyük miktarda veri işleyebilirsiniz. İşletmeler, müşteri satın alma alışkanlıklarını öğrenebilir veya veriler içinde daha önce bilinmeyen grupları bulmak için kümelemeyi kullanabilir.

E-posta kullanıyorsanız, posta kutunuzu sıralamak için başka bir veri madenciliği örneği görürsünüz. Outlook veya Gmail gibi e-posta uygulamaları bunu e-postalarınızı “spam” veya “spam değil” olarak sınıflandırmak için kullanır.

Metin Analizi

Veriler sadece sayılarla sınırlı değildir, bilgi metin bilgisinden de gelebilir. Metin analizi metinden yararlı bilgiler bulma sürecidir. Bunu ham metni işleyerek, veri analiz araçlarıyla okunabilir hale getirerek ve sonuçları , kalıpları bularak yaparsınız. Bu yöntem, metin madenciliği olarak da bilinir.

Metin madenciliği ayrıca web’den, veritabanından veya dosya sisteminden bilgi toplayabilir. Metin bilgileriyle ne yapabilirsiniz? Kalıpları bulmak için e-posta adreslerini ve telefon numaralarını içe aktarabilirsiniz.

İş Zekası

İş zekası, verileri iş kararları verirken kullanılan zekaya dönüştürür. Stratejik ve taktiksel karar vermede kullanılabilir. 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 belirleyin
  • Daha fazla para kazandıran bütçeler ve tahminler oluşturun
  • Belirli bir ürüne olan talebi bulmak için ısı haritaları, pivot tablolar ve coğrafi haritalama gibi görsel araçları kullanın

Veri Görüntüleme

Veri görselleştirme, verilerin görsel temsilidir. Verileri tablolarda veya veritabanlarında sunmak yerine, grafikler halinde sunarsınız. Karmaşık verileri daha kolay anlaşılır kılar.

Verileri görselleştirmenin çeşitli yolları vardır:

  • Tableau veya Microsoft Power BI gibi bir veri görselleştirme aracı kullanma
  • Standart Excel grafikleri ve çizelgeleri
  • Etkileşimli Excel grafikleri
  • Web için, JavaScript kullanılarak oluşturulan D3.js gibi araçlar.

Veri analizi, yararlı bilgileri bulmak için verileri istatistiksel araçlarla değerlendirmek için kullanılır. Veri madenciliği, metin analizi, iş zekası, veri kümelerini birleştirme ve veri görselleştirme gibi çeşitli yöntemler kullanılır . Konu ile ilgili soru ve düşüncelerinizi benimle yorum yaparak paylaşabilirsiniz. Başka bir yazıda görüşmek üzere 🙂

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir