Veriler tek başına rakamlardan başka bir şey değildir. Faydalı olması için ham verilerin parçalanması, modellenmesi ve faydalı bilgiler sağlayacak şekilde sorgulanması gerekir. Özellikle kararların verilere dayalı olduğu işletmelerde toplanan verilerin doğru ve basit bir şekilde analiz edilip sunulması gerekir.
Veri Analizi Nedir?
Veri analizi, tamamen farklı amaçlar için verileri analiz etmekle ilgili olan veri biliminin bir parçasıdır. Verilerden faydalı bilgiler elde etmek için verileri incelemeyi, temizlemeyi, dönüştürmeyi ve modellemeyi içerir.
Metodoloji ve teknikleri ile veri analizi; iş hayatı, bilim ve sosyal bilimler de dahil olmak üzere çeşitli alanlarda kullanılır. İşletmeler birçok teknolojik gelişmenin etkisi altında gelişirken veri analizi, riskleri en aza indiren ve insan önyargılarını azaltan daha iyi, daha hızlı ve daha etkili bir sistem sağlayarak karar vermede büyük bir rol oynar.
Bununla birlikte, farklı hedeflere hitap eden farklı analiz türleri vardır.
İlgili İçerik: Veri Madenciliği (Data Mining) Nedir?
Veri Analizi Türleri
Veri analizi, 5 türe ayrılır. Bu türler aşağıdaki şekildedir:
1. Açıklayıcı Analiz (Descriptive Analysis)
Tanımlayıcı analizin amacı, bir dizi veriyi tanımlamak veya özetlemektir. Bu analiz, tanımlayıcı istatistikleri kullanarak sahip olduğunuz verileri özetlediğiniz ve tanımladığınız analizdeki ilk adımdır.
Açıklayıcı analiz ile ilgili bilmeniz gerekenler aşağıdaki şekildedir:
- Tanımlayıcı analiz, gerçekleştirilen ilk analizdir.
- Numuneler ve ölçümler hakkında basit özetler üretir.
- Merkezi eğilim, değişkenlik, sıklık ve konum ölçüleri gibi ortak ve tanımlayıcı istatistikleri içerir.
2. Keşif Analizi (Exploratory Analysis)
Keşif analizi, verileri incelemeyi veya araştırmayı ve daha önce bilinmeyen değişkenler arasındaki ilişkileri bulmayı içerir. Keşif analizi, nedeni belirlemeden ölçümler arasındaki ilişkileri bulmak için verileri araştırır. En çok hipotezleri formüle ederken kullanışlıdır.
Keşif analizi ile bilmeniz gerekenler aşağıdaki şekildedir:
- Verilerinizdeki, korelasyonun varlığına kanıt olmayan ölçümler arasındaki ilişkileri keşfetmenize yardımcı olur.
- Yeni bağlantılar keşfetmek ve hipotezler oluşturmak için kullanışlıdır. Tasarım planlamasını ve veri toplamayı yönlendirir.
3. Çıkarımsal Analiz (Inferential Analysis)
Çıkarımsal analiz, daha büyük bir veri popülasyonu hakkında bilgi çıkarmak için küçük bir veri örneğini kullanmayı içerir. İstatistiksel modellemenin amacı, bilgiyi daha büyük bir grupta genelleştirmek için az miktarda bilgi kullanmaktır. Çıkarımsal analiz, analiz ve tahminler oluşturmak için daha küçük bir örnekle daha büyük grubun bilgilerini tahmin eder ve genelleştirir.
Çıkarımsal analiz hakkında bilmeniz gerekenler aşağıdaki şekildedir:
- Çıkarımsal analiz, bir popülasyonu temsil eden tahmini verilerin kullanılmasını içerir ve tahmininize bir belirsizlik veya standart sapma ölçüsü verir.
- Çıkarımın doğruluğu, büyük ölçüde örnekleme şemanıza bağlıdır. Örneğin, popülasyonu temsil etmiyorsa, genelleme yanlış olacaktır. Bu, merkezi limit teoremi olarak bilinir.
4. Tahmin Analizi (Predictive Analysis)
Tahmin analizi, kalıpları bulmak ve gelecek hakkında tahminler yapmak için geçmiş veya güncel verileri kullanmayı içerir. Tahmine dayalı analiz, gelecek hakkında tahminlerde bulunmak için geçmişten ve günümüzden veri alır.
Tahmin analizi hakkında bilmeniz gerekenler aşağıdaki şekildedir:
- Tahminlerin doğruluğu girdi değişkenlerine bağlıdır.
- Doğruluk ayrıca model türlerine de bağlıdır. Doğrusal bir model bazı durumlarda iyi çalışabilirken bazı durumlarda ise çalışmayabilir. Başka bir değişkeni tahmin etmek için bir değişken kullanmak, nedensel bir ilişki anlamına gelmez.
5. Nedensel Analiz (Causal Analysis)
Nedensel analiz, değişkenler arasındaki ilişkilerin neden ve sonuçlarına bakar ve bir korelasyonun nedenini bulmaya odaklanır. Nedensel analiz, değişkenler arasındaki nedensel ilişkiyi bulmak ve bir değişkendeki değişikliğin diğerini nasıl etkilediğini incelemekle ilgilidir.
Nedensel analiz hakkında bilmeniz gerekenler aşağıdaki şekildedir:
- Sebebi bulmak için sonucunuzu yönlendiren gözlemlenen korelasyonların geçerli olup olmadığını sorgulamanız gerekir.
- Sadece yüzey verilerine bakmak, korelasyonların altında yatan gizli mekanizmaları keşfetmenize yardımcı olmaz.
- Nedensellik analizine odaklanan randomize çalışmalarda nedensel analiz uygulanır.
- İyi verileri bulmak zordur ve pahalı araştırma ve çalışma gerektirir. Bu çalışmalar toplu olarak (birden fazla grup) analiz edilir ve gözlemlenen ilişkiler tüm popülasyonun sadece ortalama etkileridir. Bu, sonuçların herkes için geçerli olmayabileceği anlamına gelir.
Farklı Veri Analizi Türleri Ne Zaman Kullanılılır?
- Betimsel analiz, eldeki verileri özetler ve verilerinizi anlaşılır bir şekilde sunar.
- Keşif analizi, verilerinizdeki değişkenler arasındaki bağıntıları ve ilişkileri keşfetmenize yardımcı olur.
- Çıkarımsal analiz, daha küçük bir örneklem boyutuyla daha büyük popülasyonu genelleştirmek içindir.
- Tahmine dayalı analiz, verilerle gelecek hakkında tahminler yapmanıza yardımcı olur.
- Nedensel analiz, değişkenler arasındaki ilişkinin nedenini bulmaya odaklanır.
- Mekanik analiz, diğer değişkenlerde başka değişikliklere yol açan değişkenlerdeki kesin değişiklikleri ölçmek içindir.
Bu veri analizi türlerinin her biri bağlantılıdır ve belirli bir dereceye kadar birbirine bağlıdır. Her biri farklı bir amaca hizmet eder ve farklı anlayışlar sağlar. Tanımlayıcı analizden tahmine dayalı ve kuralcı analize geçmek çok daha fazla teknik beceri gerektirir, ancak aynı zamanda işletmeniz için daha fazla içgörünün kilidini açar.
Veri Analizi Neden Önemlidir?
Dünya genelinde işletmeler ve kuruluşlar, en iyi tahmine dayalı kritik kararlar vermek yerine kararları veri analiziyle desteklenen gerçeklere ve kanıtlanmış teorilere dayandırır. Bu yaklaşımlar, daha verimli planlamalara, büyümeyi sürdürmeye ve harika ürünler sunmaya yardımcı olur.
Veri analizini aşağıdakiler için kullanılabilir:
1. Müşteri içgörüleri
Doğru veri analizi yöntemlerini kullanarak müşterilerinizi tam olarak anlayabilirsiniz.
Ürün ve hizmetleri araştırırken hangi kanalları kullandıklarını marka, ürün ve hizmet tercihlerinden öğrenebilirsiniz. Hatta alışveriş davranışlarına ve ne satın aldıklarına göre nasıl değiştiklerini bile ortaya çıkarabilirsiniz.
Ayrıca müşterilerinizin demografisini, ilgi alanlarını ve alışkanlıklarını daha iyi anlamak için veri analizini de kullanabilirsiniz. Böylece pazarlama ve marka mesajlarınızı bağlantı kuracakları temalara göre daha iyi şekillendirebilirsiniz.
2. Pazarlama bilgileri
Pazarlama, etkinliğini ve başarısını veya başarısızlığını ölçmek için bilgi ve veri analizine son derece bağımlıdır.
Trafiği ölçmek ve marka duyarlılığını analiz etmek gibi web sitesi analizlerinden pazarlama stratejinizin tam resmini anlamaya kadar kritik bir öneme sahiptir. Ölçüm gereksinimlerine bağlı olarak, tüm alıcı yolculuğundaki boşlukları kapatmak için veri toplama ve analiz yöntemlerini uygulayabilir ve büyümeyi desteklemek için her aşamada belirli değişiklikler yapabilirsiniz.
3. Pazar bilgileri
Pazarı anlamak, konumunuzu, pazarın nasıl değiştiğini ve rakiplerinize veya hızlı piyasa koşullarına uyum sağlamak için işletmenizin ne yapması gerektiğini anlamanın önemli bir parçasıdır. Bütün bunlar ancak verilerin sürekli toplanması ve analizi ile anlaşılabilir.
Doğru verileri toplayarak, bunları yakından analiz ederek ve içgörüler elde ederek işletmenizin pazara hazır hale gelmesine olanak tanıyabilirsiniz.
Veri Analizi Süreci
Veri analizi süreci, kullanılan veri analizi tekniklerinden bağımsız olarak oldukça basittir. Ancak, doğru verileri yakalamak ve kullanabileceğiniz anlamlı içgörüler elde etmek istiyorsanız, bunu doğru şekilde uygulamanız gerekir.
1. Hedefin amacı nedir?
Herhangi bir veri analizine başlamadan önce sorulacak ilk soru, neden ilk etapta verileri analiz etmek istiyorsunuz olmalıdır.
Stratejik iş kararlarını yönlendirmek veya iş süreçlerini güncellemek için buna mı ihtiyacınız var mı? Belirli bir soruya cevap bulmaya mı çalışıyorsunuz yoksa bir hipotezi test etmek mi istiyorsunuz? Operasyonel süreçlerde iyileştirmeler yapmanız gerekiyor ancak nereden başlayacağınızı bilmiyor musunuz?
Verilere neden ihtiyaç duyduğunuz, seçmek için doğru veri analizi yöntemlerini bulmanıza yardımcı olabilir ve nitel veri analizine mi yoksa nicel veri analizine mi (veya ikisinin bir kombinasyonuna) ihtiyacınız olup olmadığı gibi önemli kararlara rehberlik edebilir.
Hangi verileri toplamanız gerekir? Verilerden hangi sonuçları çıkarmak istiyorsunuz? Nedeni için verileri toplamak için uygun araçları ve metodolojiyi seçmenize neyin yardımcı olacağını açıkça tanımlayın.
2. Ham veri toplama
Verilere neden ihtiyaç duyduğunuza ve hangi veri analizi yönteminin en iyi olduğuna karar verdikten sonra ham verilerinizi toplama sürecine başlayabilirsiniz.
Bu, nicel veri analizi için anketler tasarlamak ve göndermek, müşteri anketlerini e-postayla göndermek veya nitel veri analizi için odak grupları yürütmek olabilir.
3. Veri temizleme
Verilerinizi nasıl topladığınızdan bağımsız olarak, hataları hesaba katmanız ve bunları önlemek için önlemler almanız gerekir. Örneğin, tekrarı önlemek için katılımcıların aynı anketi iki kez göndermesini engellemeniz gerekir. Bunun yerine, yanıtlarını değiştirmelerine izin verebilirsiniz (çevrimiçi bir anketse).
Eksik anketler, anketler veya görüşmeler için, katılımcıların bunları sadece gerekli alanları doldurduktan sonra gönderebileceklerinden emin olun. Bir cevapları yoksa, onları N/A koymaya.
Yanlış, eksik ve yinelenen yanıtlar verilerinizin kalitesini, tutarlılığını ve kullanılabilirliğini etkileyerek doğru bilgiye dayalı kararlar vermenizi engelleyebilir.
4. Verileri analiz etmeye başlayın
Verilerinizi toplayıp temizledikten sonra veri analizi sürecine başlayabilirsiniz ve en yaygın veri analiz tekniklerinden yaralanabilirsiniz:
Regresyon analizi: Bir dizi değişken arasındaki ilişkiyi tahmin etmek için kullanılır. Bağımlı bir değişken (ölçmek veya tahmin etmek istediğiniz sonuç) ile herhangi bir sayıda bağımsız değişken arasında bir korelasyon bulmak amaçlanır.
Örneğin bir alana bir yıl boyunca her gün aynı oranda ağaç diktiyseniz, 5 veya 10 yıl içinde kaç ağaç dikeceğinizi tahmin edebilir.
Zaman serisi analizi: Zaman serisi analizi, zaman içindeki eğilim ve döngüleri tanımlamak için kullanılan istatistiksel bir tekniktir; haftalık veya aylık karlar gibi satış tahminleri veya mevsimselliğe dayalı dalgalanmalar için kullanılır.
Örneğin, endüstri tahminleri, hava durumu verileri, yağış ölçümleri ve hisse senedi fiyatları söz konusu olduğunda zaman serisi analizi oldukça faydalıdır. Bunun nedeni, zaman içinde veri toplamak yerine analistlerin belirli aralıklarla veri noktalarını kaydetmesi ve verilerin eksiksiz, sürekli gelişen bir resmini vermesidir.
Monte Carlo simülasyonu: Bu, olası sonuçların modellerini ve bunların olasılık dağılımlarını oluşturmak için tasarlanmış karmaşık ve bilgisayarlı bir tekniktir. Bir dizi olasılığı ölçer ve olasılıklarını hesaplar.
Bu simülasyon, rastgele değişkenlerin müdahalesi nedeniyle tahmin edilmesi zor olan sonuçlar için kullanılır. Tahminlerde ve tahmin modellerinde risk ve belirsizliğin etkisini anlamaya yardımcı olur. Aynı zamanda çoklu olasılık simülasyonu olarak da adlandırılır.
Örneğin, satrançta hangi hamlelerin oynanacağını belirlemek için Monte Carlo simülasyonunu kullanabilirsiniz. Tüm bu olası hareketler (saniyede trilyonlarca hesaplama yapan en güçlü bilgisayarlar ile), belirli bir son koşulu karşılayana kadar sürekli olarak devam eder.
Faktör analizi: Faktör analizi, çok sayıda değişkeni daha az sayıda etkili faktöre indirgemek için kullanılır. Büyük veri kümelerini daha küçük, yönetilebilir parçalara yoğunlaştırır ve gizli kalıpları ortaya çıkarmaya yardımcı olur.
Örneğin, 500 değişkenlik bir veri kümesiyle sonuçlanan 500 kişiden oluşan bir anket yaptığınızı varsayalım. Hangi değişkenlerin ilişkili olduğunu bulmaya çalışabilir ve bunları gruplara ayırabilirsiniz. Örneğin; gelir, eğitim, aile büyüklüğü vb. bir faktördür. Bu şekilde verileri analiz etmek daha kolay hale gelir.
Kohort analizi: Kohort analizi, belirli bir veri kümesinden verileri alan ve analiz için gruplara ayıran davranışsal analitiklerin bir alt kümesidir. Bu ilgili gruplar genellikle ortak özellikleri veya deneyimleri paylaşır.
Örneğin, zaman içinde müşteri harcamalarını anlamak için kohort analizini kullanabilirsiniz. Satın alma davranışındaki eğilimleri analiz edebilir ve ardından ortalama müşterinin kalitesinin yaşam döngüsü boyunca artıp artmadığını ölçebilirsiniz.
Küme analizi: Bu keşif tekniği, bir veri seti içindeki yapı ve kalıpları tanımlamayı amaçlar. Veri noktalarını dahili olarak benzer ve harici olarak farklı olan gruplara (veya kümelere) ayırır.
Örneğin, tıp ve sağlık hizmetlerinde, benzer semptomları olan hasta gruplarını belirlemek için küme analizini kullanabilirsiniz. Benzer ihtiyaç ve tutumlara sahip homojen müşteri gruplarını belirlemek için pazarlama gibi alanlarda da küme analizini kullanabilirsiniz.
Duygu analizi: Geniş bir metin analizi kategorisine ait olan nitel bir tekniktir. Duygu analizi, metin verileri aracılığıyla iletilen duyguları inceler, değerlendirir ve sınıflandırır.
Örneğin, geri bildirime dayalı olarak müşterilerin markanız, ürününüz veya hizmetiniz hakkında nasıl hissettiğini belirlemek için kullanabilirsiniz.
5. Veri yorumlama
Çalışmanızdan elde edilen verileri analiz etmeyi bitirdikten sonra verileri yorumlamaya başlayabilir ve sonuçların size söylediklerine göre eylemleri uygulamaya koyulabilirsiniz.
Yorumlamayı kolaylaştırmak ve hızlı karar vermenizi sağlayarak verilerinizi modellemek için kullanabileceğiniz çok sayıda iş zekası aracı vardır.
Hangi Veri Analiz Araçlarını Kullanabilirsiniz?
Bilgilerinizi kolayca yorumlayabilmeniz ve kararlar alabilmeniz için ham verileri analiz etmeyi kolaylaştıran ve veri görselleştirmenizi iyileştiren çeşitli araçlar mevcuttur.
Mevcut en yaygın ve en iyi veri analiz araçlarından bazıları aşağıdaki şekildedir:
1. R
R, bir dizi veri bilimi, istatistiksel analiz ve veri görselleştirme çalışmaları için kullanılabilecek ücretsiz, açık kaynaklı bir veri analiz aracıdır. Veri analistleri, R’yi kullanarak yeni bilgiler eklendikçe otomatik olarak güncellenebilen veri modellerini kurabilir ve çalıştırabilir.
2. SAS
SAS, veri analizi için en yaygın kullanılan yazılım paketlerinden biridir. Öncelikle istatistiksel analiz ve veri görselleştirme için kullanılır. SAS, nicel analizin yanı sıra nitel analiz için de kullanılabilir. Kullanmak istediğiniz veri analizine göre son derece özelleştirilebilir ve bir dizi istatistiksel yöntem ve algoritma sunar.
3. Python
Python, veri analitiğinin her aşaması için etkili bir araçtır ve veri analistleri tarafından yaygın olarak kullanılır. Öğrenmesi ve kullanması kolay bir yazılım dilidir ve veri madenciliği için son derece etkilidir. Özellikle birden fazla kaynaktan büyük miktarda veri kazırken…
4. Java
Java, çok sayıda veri analizi türü için kullanılabilen kodlama dillerinin yanı sıra çok yönlü istatistiksel programlama dillerinden biridir. Java, SQL ve MySQL veri tabanlarına bağlanabilir. Ayrıca son derece özelleştirilebilirdir ve toplu veri kazıma, analiz ve görselleştirme için kullanılabilir.
5. SQL
SQL, aynı anda birden çok veri kaynağıyla etkileşim kurmak için kullanılabilen ve oldukça etkili olan basit bir işleme dilidir. Ayrıca, kullanılan veri kaynaklarıyla birleştirildiğinde, onu veri analistleri için oldukça erişilebilir ve etkili bir veri analizi aracı haline getiren karmaşık veri analizi yapabilir.
Eline sağlık.