Veri analizi
Veri Analitiği Nedir?
Veri analitiği, bu bilgiler hakkında sonuçlar çıkarmak için ham verileri analiz etme bilimidir. Veri analitiğinin teknik ve süreçlerinin çoğu, insan tüketimi için ham veriler üzerinde çalışan mekanik süreçlere ve algoritmalara otomatikleştirilmiştir.
Veri Analitiğini Anlama
Veri analitiği, çok çeşitli veri analizi türlerini kapsayan geniş bir terimdir. Her türlü bilgi, bir şeyleri iyileştirmek için kullanılabilecek içgörü elde etmek için veri analitiği tekniklerine tabi tutulabilir. Veri analitiği teknikleri, aksi takdirde bilgi yığınında kaybolacak olan eğilimleri ve ölçüleri ortaya çıkarabilir. Bu bilgiler daha sonra bir işletmenin veya sistemin genel verimliliğini artırmak için süreçleri optimize etmek için kullanılabilir.
Örneğin, imalat şirketleri genellikle çeşitli makineler için çalışma süresini, duruş süresini ve iş kuyruğunu kaydeder ve ardından makinelerin en yüksek kapasiteye daha yakın çalışması için iş yüklerini daha iyi planlamak için verileri analiz eder.
üretimdeki darboğazları belirtmekten çok daha fazlasını yapabilir . Oyun şirketleri, oyuncuların çoğunluğunu oyunda aktif tutan oyuncular için ödül programları belirlemek için veri analitiğini kullanır. İçerik şirketleri, başka bir görünüm veya başka bir tıklama elde etmek için içeriği tıklamanızı, izlemenizi veya yeniden düzenlemenizi sağlamak için aynı veri analitiğinin çoğunu kullanır.
Veri analitiği önemlidir çünkü işletmelerin performanslarını optimize etmesine yardımcı olur. Bunu iş modeline uygulamak, şirketlerin daha verimli iş yapma yollarını belirleyerek ve büyük miktarda veri depolayarak maliyetleri düşürmeye yardımcı olabileceği anlamına gelir. Bir şirket ayrıca daha iyi iş kararları almak ve müşteri eğilimlerini ve memnuniyetini analiz etmeye yardımcı olmak için veri analitiğini kullanabilir, bu da yeni ve daha iyi ürün ve hizmetlere yol açabilir.
SQL
Modern veri analitiğinin ilk günlerinden bazıları SQL'den kaynaklanmaktadır. 1979'da oluşturulan bu bilgi işlem dili, ilişkisel veritabanlarının sorgulanmasına ve elde edilen veri setlerinin daha kolay analiz edilmesine olanak tanır. SQL bugün hala yaygın olarak kullanılmaktadır.
Veri Analizi Adımları
Veri analizinde yer alan süreç birkaç farklı adımı içerir:
İlk adım, veri gereksinimlerini veya verilerin nasıl gruplandığını belirlemektir. Veriler yaşa, demografiye, gelire veya cinsiyete göre ayrılabilir. Veri değerleri sayısal olabilir veya kategoriye göre bölünebilir.
Veri analitiğindeki ikinci adım, onu toplama sürecidir. Bu, bilgisayarlar, çevrimiçi kaynaklar, kameralar, çevresel kaynaklar gibi çeşitli kaynaklar veya personel aracılığıyla yapılabilir.
Veriler toplandıktan sonra, analiz edilebilmesi için organize edilmelidir. Bu, bir elektronik tabloda veya istatistiksel verileri alabilen başka bir yazılım biçiminde gerçekleşebilir.
Veriler daha sonra analizden önce temizlenir. Bu, tekrarlama veya hata olmadığından ve eksik olmadığından emin olmak için temizlendiği ve kontrol edildiği anlamına gelir. Bu adım, analiz edilecek bir veri analistine gitmeden önce hataları düzeltmeye yardımcı olur.
Veri Analitiği Türleri
Veri analitiği dört temel türe ayrılır.
Tanımlayıcı analitik: Bu, belirli bir süre içinde neler olduğunu açıklar. İzlenme sayısı arttı mı? Satışlar bu ay geçenden daha mı güçlü?
Teşhis analizi: Bu, daha çok bir şeyin neden olduğuna odaklanır. Bu, daha çeşitli veri girişlerini ve biraz varsayımda bulunmayı içerir. Hava durumu bira satışlarını etkiledi mi? Bu son pazarlama kampanyası satışları etkiledi mi?
Öngörüye dayalı analitik: Bu, yakın vadede gerçekleşmesi muhtemel olana yönelir. En son sıcak bir yaz geçirdiğimizde satışlara ne oldu? Kaç hava durumu modeli bu yıl sıcak bir yaz öngörüyor?
Kısıtlayıcı analitik: Bu, bir eylem planı önerir. Bu beş hava modelinin ortalaması olarak ölçülen sıcak bir yaz olasılığı %58'in üzerindeyse, bira fabrikasına bir akşam vardiyası eklemeli ve üretimi artırmak için ek bir tank kiralamalıyız.
Altı Sigma programı da dahil olmak üzere finans dünyasındaki birçok kalite kontrol sisteminin temelini oluşturur . Bir şeyi doğru bir şekilde ölçmüyorsanız – ister ağırlığınız, ister bir üretim hattındaki milyondaki kusur sayısı olsun – onu optimize etmek neredeyse imkansızdır.
sektörlerden bazıları, geri dönüşlerin hızlı olabileceği seyahat ve konaklama endüstrisini içerir. Bu endüstri, müşteri verilerini toplayabilir ve varsa sorunların nerede olduğunu ve nasıl düzeltileceğini bulabilir.
Sağlık hizmetleri, yüksek hacimli yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin kullanımını birleştirir ve hızlı kararlar almak için veri analitiğini kullanır. Benzer şekilde perakende sektörü, alışveriş yapanların sürekli değişen taleplerini karşılamak için bol miktarda veri kullanır. Perakendecilerin topladığı ve analiz ettiği bilgiler, trendleri belirlemelerine, ürün önermelerine ve kârlarını artırmalarına yardımcı olabilir.
Aralık 2021 itibariyle, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki bir veri analisti için ortalama toplam 93.000 doların biraz üzerindeydi.
Veri Analitiği Teknikleri
Veri analistlerinin verileri işlemek ve bilgi çıkarmak için kullanabileceği birkaç farklı analitik yöntem ve teknik vardır. En popüler yöntemlerden bazıları aşağıda listelenmiştir.
Regresyon analizi,. birindeki değişikliğin diğerindeki değişikliği nasıl etkileyebileceğini belirlemek için bağımlı değişkenler arasındaki ilişkiyi analiz etmeyi gerektirir.
Faktör analizi,. büyük bir veri kümesini alıp daha küçük bir veri kümesine küçültmeyi gerektirir. Bu manevranın amacı, aksi takdirde görülmesi daha zor olan gizli eğilimleri keşfetmeye çalışmaktır.
Kohort analizi, bir veri setini, genellikle bir müşteri demografisine bölünmüş, benzer veri gruplarına ayırma işlemidir. Bu, veri analistlerinin ve diğer veri analitiği kullanıcılarının, belirli bir veri alt kümesiyle ilgili sayılara daha fazla dalmasına olanak tanır.
Monte Carlo simülasyonları,. farklı sonuçların olma olasılığını modeller. Genellikle risk azaltma ve kayıp önleme için kullanılan bu simülasyonlar, birden fazla değer ve değişken içerir ve genellikle diğer veri analitiği yaklaşımlarından daha büyük tahmin yeteneklerine sahiptir.
Zaman serisi analizi verileri zaman içinde izler ve bir veri noktasının değeri ile veri noktasının oluşumu arasındaki ilişkiyi sağlamlaştırır. Bu veri analizi tekniği genellikle döngüsel eğilimleri tespit etmek veya finansal tahminleri yansıtmak için kullanılır.
Veri Analizi Araçları
Çarpıcı sayılara yönelik çok çeşitli matematiksel ve istatistiksel yaklaşımlara ek olarak, veri analitiği teknolojik yeteneklerde hızla gelişmiştir. Günümüzde veri analistleri, veri toplamaya, bilgileri depolamaya, verileri işlemeye ve bulguları raporlamaya yardımcı olacak çok çeşitli yazılım araçlarına sahiptir.
Veri analitiğinin elektronik tablolar ve Microsoft Excel ile her zaman gevşek bağları olmuştur. Artık veri analistleri, veritabanlarını dönüştürmek ve işlemek için genellikle ham programlama dilleriyle etkileşime giriyor. Python gibi açık kaynak dilleri sıklıkla kullanılmaktadır. R gibi veri analitiği için daha spesifik araçlar, istatistiksel analiz veya grafik modelleme için kullanılabilir.
Veri analistleri ayrıca bulguları bildirirken veya iletirken de yardıma sahiptir. Hem Tableau hem de Power BI, bilgileri derlemek, veri analitiği gerçekleştirmek ve sonuçları panolar ve raporlar aracılığıyla dağıtmak için veri görselleştirme ve analiz araçlarıdır.
Veri analistlerine yardımcı olmak için başka araçlar da ortaya çıkıyor. SAS, veri madenciliğine yardımcı olabilecek bir analitik platformu iken Apache Spark, büyük veri kümelerini işlemek için yararlı olan açık kaynaklı bir platformdur. Veri analistleri artık şirketlerine sağladıkları değeri daha da artırmak için geniş bir teknolojik yetenek yelpazesine sahipler.
Alt çizgi
Bilgiye ve istatistik toplamaya giderek daha fazla bağımlı hale gelen bir dünyada, veri analitiği, bireylerin ve kuruluşların verilerinden emin olmalarına yardımcı olur. Çeşitli araçlar ve teknikler kullanılarak, bir dizi ham sayı, karar vermeyi ve düşünceli yönetimi yönlendiren bilgilendirici, eğitici içgörülere dönüştürülebilir.
Öne Çıkanlar
Veri analitiği, bu bilgiler hakkında sonuçlar çıkarmak için ham verileri analiz etme bilimidir.
Veri analitiğine yönelik çeşitli yaklaşımlar arasında, ne olduğuna (tanımlayıcı analitik), bir şeyin neden olduğuna (tanısal analitik), ne olacağına (tahmini analitik) veya sonra ne yapılması gerektiğine (kuralcı analitik) bakma yer alır.
Veri analitiği, bir işletmenin performansını optimize etmesine, daha verimli çalışmasına, kârı en üst düzeye çıkarmasına veya daha stratejik olarak yönlendirilen kararlar almasına yardımcı olur.
Veri analitiği teknikleri ve süreçleri, insan tüketimi için ham veriler üzerinde çalışan mekanik süreçlere ve algoritmalara otomatikleştirildi.
Veri analitiği, en büyük veri işleme için elektronik tablolar, veri görselleştirme ve raporlama araçları, veri madenciliği programları veya açık kaynak dillerinden oluşan çeşitli yazılım araçlarına dayanır.
SSS
Veri Analitiği Neden Önemlidir?
Veri analitiği önemlidir çünkü işletmelerin performanslarını optimize etmesine yardımcı olur. Bunu iş modeline uygulamak, şirketlerin daha verimli iş yapma yollarını belirleyerek maliyetleri düşürmeye yardımcı olabileceği anlamına gelir. Bir şirket ayrıca daha iyi iş kararları almak ve müşteri eğilimlerini ve memnuniyetini analiz etmeye yardımcı olmak için veri analitiğini kullanabilir, bu da yeni ve daha iyi ürün ve hizmetlere yol açabilir.
4 Veri Analitiği Türü Nedir?
Veri analitiği dört temel türe ayrılır. Tanımlayıcı analitik, belirli bir dönemde neler olduğunu açıklar. Teşhis analizi daha çok bir şeyin neden olduğuna odaklanır. Tahmine dayalı analitik, yakın vadede gerçekleşmesi muhtemel olana doğru hareket eder. Son olarak, kuralcı analitik bir eylem planı önerir.
Veri Analitiğini Kimler Kullanıyor?
Veri analitiği, geri dönüşlerin hızlı olabileceği seyahat ve konaklama endüstrisi gibi çeşitli sektörler tarafından benimsenmiştir. Bu endüstri, müşteri verilerini toplayabilir ve varsa sorunların nerede olduğunu ve nasıl düzeltileceğini bulabilir. Sağlık hizmetleri, yüksek hacimli yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri kullanımını birleştiren başka bir sektördür ve veri analitiği, hızlı kararlar alınmasına yardımcı olabilir. Benzer şekilde perakende sektörü, alışveriş yapanların sürekli değişen taleplerini karşılamak için bol miktarda veri kullanır.
