Veri Analizi Nedir?

Veri analizi, bir konu üzerinde kritik karar verme sürecinde kullanılacak bilgileri keşfetmek için verileri temizleme, dönüştürme ve modelleme süreci olarak tanımlanabilir. Veri Analizinin amacı, verilerden faydalı bilgiler çıkarmak ve bu bilgiler doğrultusunda doğru kararlar verebilmektir. Kısaca Veri Analizi, geçmişten günümüze toplanan tüm verilerin incelenerek geleceğe dair tahminlerin oluşturulmasına imkan veren bir süreçtir.

Neden Veri Analizi?

İşinizi büyütmek, işinizle ilgili eğilimleri, gelecek tahminlerini yapabilmek için yapmanız gereken şey elinizdeki verileri doğru bir şekilde analiz etmektir. İşiniz ile ilgili sıkıntı yaşıyorsanız ve gerektiği kadar ilerleyemediğinizi düşünüyorsanız o zaman geriye dönüp hatalarınızı tespit etmeye çalışmanız ve bu hataları tekrarlamamak için bir plan yapmanız gerekir.

Veri Analizi Türleri: Teknikler ve Yöntemler

İş ve teknolojiye bağlı olarak çeşitli Veri Analizi teknikleri vardır. Bununla birlikte, başlıca Veri Analizi yöntemleri şunlardır:

Metin Analizi

Metin Analizi, Veri Madenciliği olarak da adlandırılır. Veritabanları veya veri madenciliği araçlarını kullanarak büyük veri kümelerinin içinde bir model, desen veya anlamlı ilişki keşfetmek için kullanılan veri analizi yöntemlerinden biridir. Ham verilerden yararlı bilgiler elde etmek ve dönüştürmek için kullanılır. Genel olarak, verileri ortaya çıkarmak, incelemek, desenler türetmek ve verilerin yorumlanması için bir yol sunar.

İstatistiksel analiz

İstatistiksel Analiz, geçmişten günümüze elde edilen verileri kullanarak "Gelecekte ne olur?" sorusuna cevap arar. İstatistiksel Analiz, verilerin toplanması, analizi, yorumlanması, sunulması ve modellenmesi süreçlerini içerir. Bu tür Analizin iki kategorisi vardır – Tanımsal Analiz ve Çıkarımsal Analiz.

Tanımsal Analiz:

Tüm verileri veya özetlenmiş sayısal verilerin bir örneğini analiz eder. Sürekli veriler için ortalamayı ve sapmayı, kategorik veriler için yüzdeyi ve frekansı gösterir. Anlaşılması en kolay analiz tipidir, verilerin nicelik olarak hızlıca sınıflandırılmasını sağlar. “Ne oldu?” sorusunun cevabını aradığımız bir veri analiz türüdür. Örneğin, aylık en çok satış yapılan ürünler, dönemsel en çok satılan ürünler, yaz aylarında en çok satılan ürünler vb.

Çıkarımsal Analiz:

Tüm veri içinden alınan örneği analiz eder. Bu Analiz türünde, farklı örnekler seçerek aynı verilerden farklı sonuçlar elde edebilirsiniz. Hedef daha küçük verilerden daha büyük veriler için çıkarımda bulunmaktır. Örneğin, aylık satış grafiklerinden yıllık ortalama ne kadar satış olacağı gibi.

Teşhis (Diagnostic) Analizi

Kısacası herhangi bir konu hakkında “Neden oldu?” sorusunun cevabını aramak için uygulanan veri analiz yöntemlerinden biridir. Bu Analiz, verilerin davranış kalıplarını belirlemek için kullanılır. İş sürecinizde bir sorun tespit ettiğinizde, bu sorunun benzer modellerini bulmak için bu Analize başvurabilirsiniz. Örneğin, sitenize çok müşteri gelmesine rağmen satışlarınızın o miktarda olmaması veya siteden hemen çıkma oranının çok yüksek olması gibi durumları inceleyebilirsiniz.

Tahmin Analizi

Bir grup veriyi kullanarak başka bir grup için çıkarımlar yapmak için Tahmin Analizi kullanılır. Tahmine Dayalı Analizde, önceki veriler kullanılarak "ne olması muhtemel" durumu araştırılır. Bu konu için en basit örnek olarak şunu verebiliriz: Geçen yıl 1.000 müşterimiz vardı, bu sene 2.000 müşterimiz oldu, buna göre kazancımız 2 katına çıkabilir. Tabii konu bu kadar basit ve net olmayabilir, kazancınızı etkileyen diğer faktörlerin de dikkate alınması gerekir; belki çok daha fazla yatırım yapmanız gerekecek ya da daha çok işçi almanız gerekecek.

Bu Analizde mevcut veya geçmiş verilere dayanarak gelecekteki sonuçlar hakkında tahminlerde bulunulur. Bu tahminin geçerliliği, verilerinizin doğruluğuna, ne kadar ayrıntılı bilgiye sahip olduğunuza ve ne kadar detaylı analizler yaptığınıza bağlıdır.

Normatif Analiz

“Ne yapılmalı?” Sorusuna cevap arayan analiz türüdür. Normatif analitik, mevcut veriler göz önüne alındığında bir senaryodaki en iyi eylem planını bulmaya odaklanır. Hem tanımlayıcı analitik hem de tahmine dayalı analitik ile ilgilidir, ancak veri izleme yerine eyleme geçirilebilir içgörülere vurgu yapar. Normatif analitik, modelleri için hem tanımlayıcı hem de tahmine dayalı çeşitli kaynaklardan veri toplar ve bunları karar verme sürecine uygular. Tahmine dayalı ve tanımlayıcı analiz, veri performansını iyileştirmek için yeterli olmadığından, çoğu şirket, Normatif Analiz yöntemini kullanmaktadır.

Veri Analiz Süreçleri

Veri Analizi, gerekli bilgileri keşfetmek amacıyla verilerin toplanması, dönüştürülmesi, temizlenmesi ve modellenmesi sürecidir. Veri analiz süreci, bilgiler içindeki saklı bir modeli bulmak için uygun araçlar kullanılarak veri toplamaktır.

Veri Analiz Süreci, doğası gereği yinelemeli olarak aşağıdaki aşamalardan oluşur:

• Veri Gereksinimleri Spesifikasyonu
• Veri toplama
• Veri işleme
• Veri temizleme
• Veri analizi
• İletim

Veri Gereksinimleri Spesifikasyonu

Öncelikli olarak, bu veri analizini ne için yapmak istediğinizi düşünmeniz gerekir. Analizi yönetenlerin gereksinimlerine dayalı olarak, analize girdi olarak gerekli veriler belirlenir (örneğin, Nüfus yoğunluğu, demografik yapı vb.). Bir popülasyonla ilgili belirli değişkenler (örneğin, Yaş ve Gelir) belirlenebilir ve elde edilebilir. Veriler sayısal veya kategorik olabilir. Bu Analizi yapmak için hangi ölçüleri kullanmanız gerektiğine karar vermeniz gerekir.

Veri Toplama

Veri toplama, veri gereksinimleri bölümünde belirtilen spesifikasyonlar doğrultusunda bilgi toplama sürecidir. Bu aşamada, neyi analiz edeceğinize ve nasıl ölçeceğinize karar vermeniz gerekir. En önemli konu, verilerin doğru bir şekilde toplanmasını sağlamaktır. Çıkacak sonuçların doğruluğu ve ilgili kararların geçerli olması toplanan verilerin doğru olmasına bağlıdır. Veri Toplama süreci hem ölçmek için bir temel hem de iyileştirmek için bir hedef sağlar. Veriler, veri tabanları, web sayfaları, sosyal medya gibi çeşitli kaynaklardan toplanır. Bu şekilde elde edilen veriler yapılandırılmamış ve ilgisiz bilgiler içerebilir. Bu nedenle toplanan verilerin Veri İşleme ve Veri Temizleme işlemlerine tabi tutulması gerekir.

Veri İşleme

Çeşitli kaynaklardan elde edilen veriler analiz için işlenmeli veya organize edilmelidir. Kısaca verilerin ilgili Analiz Araçları için gerektiği şekilde yapılandırılması gerekir. Örneğin, verilerin İstatistiksel Uygulama içindeki bir tablodaki satırlara ve sütunlara yerleştirilmesi gerekebilir. Bir Veri Modeli oluşturulması gerekebilir.

Veri Temizleme

İşlenen ve organize edilen verilerde eksikler, tekrarlar veya hatalar olabilir. Veri Temizleme sürecinde, veriler bu hatalarından arındırılır ve düzeltilir. Veri türüne bağlı olarak çeşitli Veri Temizleme türleri vardır. Örneğin, mali veriler, güvenilir yayınlanmış sayılar veya tanımlanmış eşiklerle karşılaştırılabilir.

Veri Analizi

İşlenen, düzenlenen ve temizlenen veriler analize hazır hale gelir. Talep edilen ihtiyaca göre sonuçları anlamak, yorumlamak ve türetmek için çeşitli veri analiz araçları ve teknikleri mevcuttur. Veri Görselleştirme, verileri grafik formatta inceleyerek verilerdeki içgörüleri elde etmek için kullanılabilir. Veri değişkenleri arasındaki ilişkileri belirlemek için Korelasyon, Regresyon Analizi gibi İstatistiksel Veri Modelleri kullanılabilir. Verileri tanımlayan bu modeller, analizi basitleştirir ve sonuçları paylaşmada yardımcı olur.

Bu süreçte, Veri Temizleme işleminin tekrarlanması veya ek Veri Toplama işlemi gerekebilir; bu nedenle Veri Analiz Süreci, doğası gereği yinelemelidir.

İletim

Elde edilen sonuçlar, kullanıcıların rahat kullanımı için ihtiyaç duyulan formatlarda raporlanır. Kullanıcılardan gelen geri bildirimler ek analizlerle desteklenebilir. Elde edilen sonuçların kullanıcılara açık ve verimli bir şekilde iletilmesi için tablo ve grafik gibi veri görselleştirme teknikleri kullanılabilir.