Veri Analizi Nedir ve Neden Önemlidir?

Veri Analizi Nedir ve Neden Önemlidir?

Dünya, üzerinde çalışılabilecek sonsuz miktarda veri ile giderek daha fazla veri odaklı hale geliyor. Google ve Microsoft gibi büyük şirketler, karar vermek için verileri kullanır, ancak yalnızca onlar değildir.





Önemli mi? Kesinlikle!



Veri analizi, küçük işletmeler, perakende şirketleri, tıpta ve hatta spor dünyasında kullanılmaktadır. Bu evrensel bir dil ve her zamankinden daha önemli. Gelişmiş bir kavram gibi görünüyor ama veri analizi gerçekten uygulamaya konan birkaç fikirden ibaret.





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. Microsoft Excel, veri analitiği dünyasında da popülerdir .

Bu araçlar kullanılarak veriler toplanıp sıralandıktan sonra, sonuçlar karar vermek için yorumlanır. Nihai sonuçlar bir özet olarak veya bir çizelge veya grafik gibi bir görsel olarak sunulabilir.



Verileri görsel biçimde sunma süreci olarak bilinir. veri goruntuleme . Veri görselleştirme araçları işi kolaylaştırır. Tableau veya Microsoft Power BI gibi programlar, verileri hayata geçirebilecek birçok görsel sunar.

Veri madenciliği, metin analitiği ve iş zekası dahil olmak üzere çeşitli veri analiz yöntemleri vardır.



Veri Analizi Nasıl Gerçekleştirilir?

Resim Kredisi: Faithie / Depositphotos

Veri analizi büyük bir konudur ve şu adımlardan bazılarını içerebilir:



  • Hedefleri Tanımlamak: Açıkça tanımlanmış bazı hedeflerin ana hatlarını çizerek başlayın. Verilerden en iyi sonuçları elde etmek için hedefler çok net olmalıdır.
  • Soru Gönderme: Verilerle yanıtlanmasını istediğiniz soruları belirleyin. Örneğin, kırmızı spor arabalar diğerlerinden daha sık kaza yapar mı? Sorunuz için hangi veri analiz araçlarının en iyi sonucu alacağını belirleyin.
  • Veri toplama: Soruları cevaplamak için yararlı olan verileri toplayın. Bu örnekte, veriler DMV veya polis kaza raporları, sigorta talepleri ve hastaneye yatış detayları gibi çeşitli kaynaklardan toplanabilir.
  • Veri Temizleme: Ham veriler, çok sayıda önemsiz değer ve dağınıklık ile birkaç farklı biçimde toplanabilir. Veriler temizlenir ve dönüştürülür, böylece veri analiz araçları bunları içe aktarabilir. Bu göz alıcı bir adım değil ama çok önemli.
  • Veri analizi: Bu yeni temiz verileri veri analizi araçlarına aktarın. Bu araçlar, verileri keşfetmenize, kalıpları bulmanıza ve ne olursa olsun sorularını yanıtlamanıza olanak tanır. Kazanç budur, sonuçları burada bulabilirsiniz!
  • Sonuç Çıkarma ve Tahminlerde Bulunma: Verilerinizden sonuçlar çıkarın. Bu sonuçlar, doğru sonuçları elde etmek için bir raporda, görselde veya her ikisinde de özetlenebilir.

Veri analizinde kullanılan bazı kavramları biraz daha derinlemesine inceleyelim.

Veri madenciliği

İmaj Kredisi: Philippe Put/ Flickr

resimler nasıl birleştirilir

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 belirlemek ve bunları karar verme sürecinin dışında tutmak için büyük miktarda veriyi işleyebilirsiniz. İşletmeler, müşterilerin satın alma alışkanlıklarını öğrenebilir veya veriler içinde önceden 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, e-postalarınızı 'spam' veya 'spam değil' olarak sınıflandırmak için bunu kullanır.

Metin Analizi

Resim Kredisi: Marc_Smith/ Flickr

Veriler sadece sayılarla sınırlı değildir, metin bilgilerinden de bilgi gelebilir.

Metin analizi, metinden faydalı bilgiler bulma sürecidir. Bunu, ham metni işleyerek, veri analizi araçlarıyla okunabilir hale getirerek ve sonuçları ve kalıpları bularak yaparsınız. Bu aynı zamanda metin madenciliği olarak da bilinir.

Excel bu konuda harika bir iş çıkarıyor. Excel, verilerle çalışmaya başladığınızda size zaman kazandırabilecek metinle çalışmak için birçok formüle sahiptir.

Metin madenciliği ayrıca web'den, bir veritabanından veya bir dosya sisteminden bilgi toplayabilir. Bu metin bilgisiyle ne yapabilirsiniz? Kalıpları bulmak için e-posta adreslerini ve telefon numaralarını içe aktarabilirsiniz. Hatta bir belgedeki kelimelerin sıklıklarını bile bulabilirsiniz.

İş zekası

Resim Kredisi: FutUndBeidl/ Flickr

İş zekası, verileri iş kararları vermek için kullanılan zekaya dönüştürür. Bir organizasyonun stratejik ve taktiksel karar vermesinde kullanılabilir. Şirketlerin toplanan verilerden eğilimleri incelemeleri ve onlardan içgörüler almaları için bir yol sunar.

İş zekası birçok şeyi yapmak için kullanılır:

  • Ürün yerleştirme ve fiyatlandırma hakkında kararlar verin
  • 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 goruntuleme

Resim Kredisi: pressmaster/ Depositphotos

Veri görselleştirme, verilerin görsel temsilidir. Verileri tablolarda veya veritabanlarında sunmak yerine tablolar ve grafikler halinde sunarsınız. Karmaşık verileri daha anlaşılır hale getirir, ayrıca bakmayı kolaylaştırır.

Kullandığınız uygulamalar tarafından artan miktarlarda veri üretiliyor ('Nesnelerin İnterneti' olarak da bilinir). Veri miktarı ('büyük veri' olarak anılır) oldukça masiftir. Veri görselleştirme, milyonlarca veri noktasını anlaşılmasını kolaylaştıran basit görsellere dönüştürebilir.

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 oluşturulmuş D3.js gibi bir araç

NS Google veri kümelerinin görselleştirilmesi büyük verinin karar verme sürecini görsel olarak nasıl yönlendirebileceğinin harika bir örneğidir.

İncelemede Veri Analizi

Veri analizi, yararlı bilgileri keşfetmek için verileri istatistiksel araçlarla değerlendirmek için kullanılır. Veri madenciliği, metin analitiği, iş zekası, veri kümelerini birleştirme ve veri görselleştirme dahil olmak üzere çeşitli yöntemler kullanılır.

Microsoft Excel'deki Power Query aracı, özellikle veri analizi için yararlıdır. Kendinizi tanımak istiyorsanız, ilk Microsoft Power Query komut dosyanızı oluşturmak için kılavuzumuzu okuyun.

Paylaş Paylaş Cıvıldamak E-posta Android'de Google'ın Yerleşik Kabarcık Düzeyine Nasıl Erişilir

Bir şeyin bir çimdikte düz olduğundan emin olmanız gerekiyorsa, artık telefonunuzda saniyeler içinde bir baloncuk seviyesi elde edebilirsiniz.

Sonrakini Oku İlgili konular
  • Teknoloji Açıklaması
  • Programlama
  • Büyük veri
  • Veri analizi
Yazar hakkında Anthony Grant(40 Makale Yayımlandı)

Anthony Grant, Programlama ve Yazılımı kapsayan serbest çalışan bir yazardır. Programlama, Excel, yazılım ve teknoloji ile uğraşan bir Bilgisayar Bilimi uzmanıdır.

mac'te bluetooth'a nasıl erişilir
Anthony Grant'dan Daha Fazla

Haber bültenimize abone ol

Teknik ipuçları, incelemeler, ücretsiz e-kitaplar ve özel fırsatlar için bültenimize katılın!

Abone olmak için buraya tıklayın