Veri Analizi Nedir?
Veri Analizi Nedir?
Veri Analizi Nedir?
Veri Analizi Nedir? Veriler günümüzde her yerde. Ve her geçen yıl ürettiğimiz veri miktarı artmaya devam edecek.
Kullanılabilir çok miktarda veri var, ancak tüm bu verilerle ne yapacağız? Hepsi nasıl kullanılır? Ve tüm bu veriler ne anlama geliyor?
Yalnızca bir elektronik tablo veya veritabanında veri toplayıp depolarsak ve ona bakmaz, keşfetmez veya araştırmazsak, bunun pek bir faydası olmaz.
Veri analistleri, verilerden anlam çıkarmak için araçlar ve süreçler kullanır. Toplamadan, manipüle etmekten, araştırmaktan, analiz etmekten, içgörü toplamaktan ve ondan bilgi edinmekten sorumludurlar.
Bu, veri analistlerinin çok yüksek talep görmesinin nedenlerinden biridir: iş ve bilimde ayrılmaz bir rol oynarlar.
Bu yazıda öncelikle veri analizinin terim olarak ne anlama geldiğine değineceğim ve neden bu kadar önemli olduğunu açıklayacağım.
Ayrıca veri analizi sürecini parçalayacağım ve veri analizi yapmak için gereken bazı gerekli becerileri listeleyeceğim.
İşte ele alacağımız şeylere genel bir bakış:
- veri nedir?
- Veri analizi nedir?
- Veri analizi neden önemlidir?
- Veri analizi sürecine genel bakış
- Veri analizi için hangi beceriler gereklidir?
Veri Nedir? Verinin Anlamı ve Tanımı
Veriler, gerçeklerin koleksiyonlarını ve bireysel bilgi parçalarını ifade eder.
Veriler karar verme, planlama ve hatta bir hikaye anlatmak için hayati öneme sahiptir.
İki geniş ve genel veri türü vardır:
- Nitel veriler
- nicel veriler
Nitel veriler , sayısal olmayan karakterlerle ifade edilen verilerdir.
Görüntüler, videolar, metin belgeleri veya ses olarak ifade edilir.
Bu tür veriler ölçülemez veya sayılamaz.
İnsanların bir şey hakkında nasıl hissettiğini belirlemek için kullanılır – insanların duyguları, motivasyonları, görüşleri, algıları ile ilgilidir ve önyargı içerir.
Açıklayıcıdır ve ‘Neden’, ‘Nasıl’ ve ‘Ne’ gibi soruları yanıtlamayı amaçlar.
Nitel veriler gözlemlerden, anketlerden veya kullanıcı görüşmelerinden toplanır.
Nicel veriler sayısal karakterlerle ifade edilir.
Bu tür veriler sayılabilir, ölçülebilir ve karşılaştırılabilirdir.
Sayıların miktarları ile ilgilidir ve miktar ve sayıların ortalaması gibi şeyleri içerir.
‘Ne kadar’, ‘Kaç’, ‘Ne sıklıkta’, ‘Ne kadar süre’ gibi sorulara cevap vermeyi amaçlar.
Nicel verileri toplama, analiz etme ve yorumlama eylemi, istatistiksel analiz gerçekleştirme olarak bilinir.
İstatistiksel analiz, verilerdeki temel kalıpları ve eğilimleri ortaya çıkarmaya yardımcı olur.
Veri Analizi Nedir? Yeni Başlayanlar İçin Bir Tanım
Veri analizi, ham, dağınık verileri, verileri temizleyerek, dönüştürerek, manipüle ederek ve inceleyerek faydalı içgörülere dönüştürme eylemidir.
Verilerden toplanan içgörüler daha sonra grafikler, grafikler veya panolar şeklinde görsel olarak sunulur.
Keşfedilen içgörüler, şirketin veya kuruluşun büyümesine yardımcı olabilir. Karar vericiler, eyleme geçirilebilir bir sonuca varabilecek ve doğru iş kararları alabilecektir.
Ham verilerden bilgi çıkarmak, şirketin/kuruluşun daha fazla müşteri erişimi elde etme, performansı iyileştirme ve kârı artırma yolunda adımlar atmasına yardımcı olacaktır.
Özünde, veri analizi eğilimleri belirlemek ve tahmin etmek ve mevcut verilerdeki kalıpları, korelasyonları ve ilişkileri bulmak ve karmaşık sorunlara çözümler bulmakla ilgilidir.
Veri Analizi Neden Önemlidir?
Veri eşittir bilgi.
Bu, veri analizinin her işletme için ayrılmaz olduğu anlamına gelir.
Yönetim, muhasebe, lojistik, pazarlama, tasarım veya mühendislik gibi her departman için faydalı ve büyük ölçüde faydalı olabilir.
Aşağıda, verileri keşfetmenin ve verilere bağlam ve anlam vermenin neden gerçekten önemli olduğunu açıklayacağım.
Veri Analizi Müşteri Hedeflemesini İyileştirir
Verileri analiz ederek rakiplerinizi anlarsınız ve ürün/hizmetinizi mevcut pazar ihtiyaçlarıyla eşleştirebilirsiniz.
Ayrıca, ürününüze veya hizmetinize en uygun hedef kitleyi ve demografiyi belirlemenize yardımcı olur.
Bu şekilde, ürün/hizmetinizin karlı olmasını sağlamak için etkili bir fiyatlandırma stratejisi oluşturabileceksiniz.
Ayrıca, daha hedefli kampanyalar oluşturabilecek ve hedef kitlenize doğrudan ve etkili bir şekilde ulaşmak için hangi reklam ve içerik yöntemlerini ve biçimlerini kullanacağınızı bileceksiniz.
Ürününüz veya hizmetiniz için doğru hedef kitleyi bilmek, tüm stratejinizi değiştirecektir. Müşterilerin ihtiyaçlarına göre daha müşteri odaklı ve özelleştirilmiş hale gelecektir.
Esasen, uygun bilgi ve araçlarla, ürün veya hizmetinizin nasıl değerli ve kaliteli olabileceğini anlayabileceksiniz.
Ayrıca, ürün veya hizmetinizin müşterileriniz için bir sorunu çözmeye yardımcı olduğundan emin olabilirsiniz.
Masrafları azalttığı ve zamandan tasarruf sağladığı için bu özellikle ürün geliştirme aşamalarında önemlidir.
Veri Analizi Başarı ve Performansı Ölçüyor
Verileri analiz ederek ürün/hizmetinizin diğerlerine kıyasla pazarda ne kadar iyi performans gösterdiğini ölçebilirsiniz.
En başarılı ve istenen sonuçları görmüş olan daha güçlü alanları belirleyebilirsiniz. Ve sorunlarla karşı karşıya olan daha zayıf alanları tespit edebileceksiniz.
Ek olarak, sorun gerçekten ortaya çıkmadan önce hangi alanların sorunlarla karşılaşabileceğini tahmin edebilirsiniz. Bu şekilde önlem alabilir ve sorunun oluşmasını önleyebilirsiniz.
Verileri analiz etmek, neye daha fazla odaklanmanız ve neye daha az odaklanmanız gerektiği konusunda size daha iyi bir fikir verecektir.
Performans haritaları oluşturarak, hedefler belirlemeye ve potansiyel fırsatları belirlemeye devam edebilirsiniz.
Veri Analizi Problem Çözmeye Yardımcı Olabilir
İlgili, doğru ve doğru veriler üzerinde veri analizi yaparak, yapmanız gereken doğru seçimleri ve nasıl daha bilinçli ve akıllı kararlar alacağınızı daha iyi anlayacaksınız.
Veri analizi, karar vermeyi geliştirmeye yardımcı olan ve sorunların çözülmesine yol açan daha iyi içgörülere sahip olmak anlamına gelir.
Yukarıdakilerin tümü bir işletmenin büyümesine yardımcı olacaktır.
Verileri analiz etmemek veya yetersiz veriye sahip olmak, işletmenizin büyümemesinin nedenlerinden biri olabilir.
Durum böyleyse, veri analizi yapmak, gelecek için daha etkili bir strateji oluşturmanıza yardımcı olacaktır.
Ve işiniz büyüyorsa, verileri analiz etmek onun daha da büyümesine yardımcı olacaktır.
Tam potansiyeline ulaşmaya ve müşteriyi elde tutmayı artırma, yeni müşteriler bulma veya daha sorunsuz ve daha keyifli bir müşteri deneyimi sağlama gibi farklı hedeflere ulaşmaya yardımcı olacaktır.
Veri Analizi Sürecine Genel Bir Bakış
Adım 1: Cevaplanması Gereken Soruları Tanıma ve Tanımlama
Veri analizi sürecindeki ilk adım, net bir hedef belirlemektir.
Büyük miktarda veri toplamaya başlamadan önce, ilk etapta veri analizini gerçekten neden yaptığınızı düşünmek önemlidir.
Ne problemi çözmeye çalışıyorsun?
Bu veri analizinin amacı nedir?
Ne yapmaya çalışıyorsun?
Ne elde etmek istiyorsun?
Nihai hedef nedir?
Analizden ne elde etmek istiyorsunuz?
Neden veri analizine ihtiyacınız var?
Bu aşamada, iş hedeflerinizi anlamak ve anlamak çok önemlidir.
Cevaplamak istediğiniz doğru soruları ve acil ve uzun vadeli iş hedeflerini tanımlayarak başlayın.
Analiz için neyin gerekli olduğunu, ne tür verilere ihtiyaç duyacağınızı, hangi verileri izlemek ve ölçmek istediğinizi belirleyin ve çözmek istediğiniz belirli bir sorunu düşünün.
Adım 2: Ham Verilerin Toplanması
Bir sonraki adım, ne tür veri toplamak istediğinizi belirlemektir – nitel (sayısal olmayan, tanımlayıcı) veya nicel (sayısal) olup olmayacağı.
Verileri toplama şekliniz ve topladığınız kaynaklar, nitel veya nicel olmasına bağlı olacaktır.
İlgili ve uygun verileri toplamanın yollarından bazıları şunlardır:
- Kullanıcı gruplarının, anketlerin, formların, anketlerin, dahili belgelerin ve işletmede halihazırda gerçekleştirilmiş olan görüşmelerin sonuçlarını görüntüleyerek.
- Müşteri incelemelerini ve müşteri memnuniyetiyle ilgili geri bildirimleri görüntüleyerek.
- İşlemleri ve satın alma geçmişi kayıtlarını ve ayrıca işletmenin finans veya pazarlama departmanı tarafından oluşturulan satış ve finansal rakam raporlarını görüntüleyerek.
- Şirkette bir müşteri ilişkileri yönetim sistemi (CRM) kullanarak.
- Web sitesi ve sosyal medya etkinliğini ve aylık ziyaretçileri izleyerek.
- Sosyal medya etkileşimini izleyerek.
- Sık aranan anahtar kelimeleri ve arama sorgularını izleyerek.
- Hangi reklamların düzenli olarak tıklandığını kontrol ederek.
- Müşteri dönüşüm oranlarını kontrol ederek.
- E-posta açma oranlarını kontrol ederek.
- Şirketin verilerini üçüncü taraf hizmetleri kullanan rakiplerle karşılaştırarak.
- Bir veritabanını sorgulayarak.
- Web kazıma kullanarak açık veri kümeleri aracılığıyla veri toplayarak. Web kazıma , web sitelerinden veri ve içerik çıkarma ve toplama eylemidir.
Adım 3: Verileri Temizleme
Verileri birden çok kaynaktan topladığınızda, bu verilerin yapısını anlamak önemlidir.
Ayrıca, ihtiyacınız olan tüm verileri toplayıp toplamadığınızı ve herhangi bir önemli verinin eksik olup olmadığını kontrol etmek de önemlidir.
Veri toplama için birden fazla kaynak kullandıysanız, verileriniz büyük olasılıkla yapılandırılmamış olacaktır.
Ham, yapılandırılmamış veriler kullanılamaz. Tüm veriler mutlaka iyi veriler değildir.
Verilerin temizlenmesi, veri analizi sürecinin en önemli kısmıdır ve veri analistlerinin zamanlarının çoğunu üzerinde harcadıkları kısımdır.
Verilerin temizlenmesi gerekir, bu da hataların düzeltilmesi, verilerin parlatılması ve verilerin sıralanması anlamına gelir.
Bu şunları içerebilir:
- Aykırı değerler aranıyor ( olağandışı büyük veya küçük değerler).
- Yazım hatalarını düzeltme.
- Hataları kaldırma.
- Yinelenen verileri kaldırma.
- Biçimdeki tutarsızlıkları yönetme.
- Eksik değerleri kontrol etme veya yanlış verileri düzeltme.
- Tutarsızlıkları kontrol etme
- Analiz için yararlı veya gerekli olmayan alakasız veri ve verilerden kurtulmak.
Bu adım, doğru ve uygun verilere odaklanmanızı ve bunları analiz etmenizi ve verilerinizin yüksek kalitede olmasını sağlayacaktır.
Alakasız veya yanlış verileri analiz etmeniz, analizinizin sonuçlarını etkileyecek ve genel olarak olumsuz bir etki yaratacaktır.
Dolayısıyla, son analizinizin doğruluğu bu adıma bağlı olacaktır.
Adım 4: Verileri Analiz Etme
Bir sonraki adım, 1. adımdaki sorular ve hedeflere dayalı olarak verileri analiz etmektir.
Kullanılan dört farklı veri analizi tekniği vardır ve bunlar işletmenin amaçlarına ve amaçlarına bağlıdır:
- Tanımlayıcı Analiz : Bu adım, analiz sürecindeki ilk ve temel adımdır. Toplanan verilerin bir özetini sunar ve “ Ne oldu?” sorusuna cevap vermeyi amaçlar. Verilerdeki kilit noktaların üzerinden geçer ve halihazırda gerçekleşmiş olanı vurgular.
- Teşhis Analizi : Bu adım, toplanan verileri kullanmak ve eldeki sorunun arkasındaki nedeni anlamaya ve kalıpları belirlemeye çalışmakla ilgilidir. “Bu neden oldu?” sorusuna cevap vermeyi amaçlamaktadır .
- Tahmine Dayalı Analiz : Bu adım, gelecekteki eğilimleri tespit etmek ve tahmin etmekle ilgilidir ve işletmenin gelecekteki büyümesi için önemlidir. Şu soruya cevap vermeyi amaçlamaktadır: “ Gelecekte ne olması muhtemel ?
- Kuralcı Analiz: Bu adım, önceki üç adımdan elde edilen tüm bilgileri toplamak, gelecek için önerilerde bulunmak ve eyleme geçirilebilir bir plan oluşturmakla ilgilidir. Şu soruya cevap vermeyi amaçlamaktadır: “ Ne yapılması gerekiyor? ”
Adım 5: Sonuçları Paylaşma
Son adım, bulgularınızı yorumlamaktır.
Bu genellikle veri görselleştirme araçları kullanılarak raporlar, çizelgeler, grafikler veya etkileşimli panolar oluşturularak yapılır.
Yukarıdakilerin tümü, bulgularınızın ve analizinizin sonuçlarının paydaşlara, şirket yöneticilerine ve karar vericilere sunulmasını desteklemeye yardımcı olacaktır.
Veri analistleri hikaye anlatıcılarıdır, yani güçlü iletişim becerilerine sahip olmak önemlidir.
Bulguları sergilemeleri ve verileri alıp bir anlatı oluşturarak sonuçları açık, özlü ve anlaşılır bir şekilde sunmaları gerekir.
Bu adım, karar vermeyi ve işletmenin gelecekteki adımlarını etkileyecektir.
Veri Analizi İçin Hangi Beceriler Gereklidir?
İyi Bir Matematik ve İstatistik Kavramı
Veri analisti olarak kullanacağınız matematik miktarı işe göre değişecektir. Bazı işler diğerlerinden daha fazla matematikle çalışmayı gerektirebilir.
Mutlaka bir matematik sihirbazı olmanız gerekmez, ancak bununla birlikte, en azından temel bir matematik temel anlayışına sahip olmak çok yardımcı olabilir.
İşte başlamanıza yardımcı olacak bazı matematik kursları:
- Kolej Cebiri – Bu Ücretsiz 7 Saatlik Kurs ile Kolej Matematik Ön Koşullarını Öğrenin
- Precalculus – Bu Ücretsiz 5 Saatlik Kurs ile Üniversite Matematik Ön Koşullarını Öğrenin
- Programcılar için Matematik Kursu
Veri analistlerinin, verileri toplamak ve analiz etmek, kalıpları bulmak ve verilerden sonuçlar çıkarmak için iyi istatistik ve olasılık bilgisine sahip olmaları gerekir.
Başlamak için istatistik kursuna giriş yapın ve ardından daha gelişmiş konulara geçebilirsiniz:
- Bu ücretsiz 8 saatlik kursta Üniversite düzeyinde İstatistik öğrenin
- Veri Bilimi öğrenmek istiyorsanız, bu istatistik derslerinden birkaçını alın
SQL ve İlişkisel Veritabanları Bilgisi
Veri analistlerinin, verileri çıkarmak için ilişkisel veritabanlarıyla nasıl etkileşime gireceğini bilmesi gerekir.
Veritabanı, veriler için elektronik bir depolama yerelleştirmesidir. Veriler kolayca alınabilir ve aranabilir.
İlişkisel bir veritabanı, formatta yapılandırılmıştır ve depolanan tüm veri öğelerinin birbirleriyle önceden tanımlanmış ilişkileri vardır.
SQL, Yapılandırılmış Sorgu Dili anlamına gelir ve ilişkisel veritabanlarını sorgulamak ve bunlarla etkileşim kurmak için kullanılan dildir .
SQL sorguları yazarak veriler üzerinde CRUD (Oluştur, Oku, Güncelle ve Sil) işlemlerini gerçekleştirebilirsiniz.
SQL öğrenmek için aşağıdaki kaynaklara göz atın:
- SQL Komutları Hile Sayfası – 10 Dakikada SQL Nasıl Öğrenilir
- SQL Öğrenin – Yeni Başlayanlar İçin Ücretsiz İlişkisel Veritabanı Kursları
- İlişkisel Veritabanı Sertifikasyonu
Programlama Dili Bilgisi
Veritabanlarını daha fazla organize etmek ve manipüle etmek için veri analistleri bir programlama dili bilmekten yararlanır.
Veri analizi alanında kullanılan en popüler iki tanesi Python ve R.
Python genel amaçlı bir programlama dilidir ve İngilizce’ye benzeyen söz dizimi sayesinde yeni başlayanlar için oldukça uygundur. Aynı zamanda veri analizi için en çok kullanılan teknik araçlardan biridir.
Python, Pandas ve NumPy gibi veri işleme için ve ayrıca Matplotlib gibi veri görselleştirme için çok sayıda paket ve kitaplık sunar.
Başlamak için, öncelikle tam bir acemi olarak Python’u nasıl öğreneceğinizi görün .
Temelleri anladıktan sonra Pandalar, NumPy ve Matplotlib hakkında bilgi edinebilirsiniz.
İşte başlamanıza yardımcı olacak bazı kaynaklar:
- Python’da Pandalara Nasıl Başlanır – Başlangıç Kılavuzu
- Python’da Veri Bilimi için Pandalar Kütüphanesi İçin En İyi Kılavuz
- Python’da Bilimsel Hesaplama için NumPy Paketi İçin En İyi Kılavuz
- NumPy öğrenin ve Python’da bilimsel hesaplama yapmaya başlayın
- Python, Pandas ve Numpy ile Veriler Nasıl Analiz Edilir – 10 Saatlik Kurs
- Matplotlib Kursu – Python Veri Görselleştirmeyi Öğrenin
- Python Veri Bilimi – Yeni Başlayanlar için 12 Saatlik Ücretsiz Kurs. Pandalar, NumPy, Matplotlib ve Daha Fazlasını Öğrenin.
R, istatistiksel analiz ve veri analizi için kullanılan bir dildir. Bununla birlikte, Python kadar yeni başlayanlar için uygun değildir.
Öğrenmeye başlamak için aşağıdaki kurslara göz atın:
- R Programlama Dili Açıklaması
- İstatistiksel programlama üzerine bu ücretsiz kursla sadece 2 saat içinde R programlama dilinin temellerini öğrenin
Veri görselleştirme araçları konusunda bilgi sahibi
Veri görselleştirme, verilerin grafiksel olarak yorumlanması ve sunulmasıdır.
Bu, diğer ekip üyeleri ve önemli paydaşlarla kolayca paylaşılabilen grafikler, çizelgeler, etkileşimli panolar veya haritalar oluşturmayı içerir.
Veri görselleştirme araçları, esasen verilerle bir hikaye anlatmak ve karar vermeyi yönlendirmek için kullanılır.
Kullanılan en popüler veri görselleştirme araçlarından biri Tableau’dur.
Tableau’yu öğrenmek için aşağıdaki kursa göz atın:
Excel bilgisi
Excel, Veri analizinde kullanılan en önemli araçlardan biridir.
Verileri depolamak, yapılandırmak ve biçimlendirmek, hesaplamalar yapmak, verileri özetlemek ve eğilimleri belirlemek, verileri kategorilere ayırmak ve raporlar oluşturmak için kullanılır.
Tablolar ve grafikler oluşturmak için Excel’i de kullanabilirsiniz.
Excel’in nasıl kullanılacağını öğrenmek için aşağıdaki kurslara göz atın:
- Microsoft Excel öğrenin – Tam Video Kursu
- Çevrimiçi Excel Sınıfları – 11 Ücretsiz Excel Eğitim Kursu
- Excel Kullanıcıları için Python ile Veri Analizi Kursu
Çözüm
Bu, makalenin sonunu işaret ediyor – sonuna kadar getirdiğiniz için çok teşekkür ederim!
Umarım bu kılavuz yardımcı olmuştur ve size veri analizinin ne olduğu, neden önemli olduğu ve alana girmek için hangi becerilere ihtiyacınız olduğu konusunda fikir vermiştir.
Okuduğunuz için teşekkürler!
Makalenin orjinal kaynağını bu linkten oluyabilirsiniz.
Tüm yazılarımızı buradan okuyabilirsiniz.
