Veri Analizi Nedir? Araştırma, Türler ve Örnek

By: Evelyn Clarke Evelyn Clarke
Hours Güncellenmiş

⚡ Akıllı Özet

Veri analizi, bir kuruluşun faydalanabileceği şekilde verileri temizleme, dönüştürme ve modelleme sürecidir.tracFaydalı bilgileri edinin ve bunlara göre hareket edin. Beş teknik ve altı aşamalı bir iş akışı yapısı, çalışmayı düzenler.

  • 🔘 Tanım: Ham verilerin temizlenmesi, dönüştürülmesi ve modellenmesi yoluyla, iş kararlarını destekleyen bilgilere dönüştürülmesi.
  • ☑️ Beş teknik: Metin, istatistiksel, tanısal, tahmine dayalı ve reçeteye dayalı analizler, giderek daha zor sorulara yanıt verir.
  • ✅ Soru merdiveni: Her teknik, olanlardan başlayarak, nedenine, olası olanlara ve nihayetinde ne yapılması gerektiğine doğru ilerler.
  • 🧪 Altı aşama: Gereksinimlerin toplanması, derlenmesi, temizlenmesi, analizi, yorumlanması ve görselleştirilmesi sırasıyla gerçekleştirilir.
  • ️ takım: Elektronik tablolar, SQL, PythonR ve iş zekası platformları, analiz iş yüklerinin çoğunu kapsar.
  • ⚠️ Veri kalitesi: Yinelenen kayıtlar, boş alanlar ve gereksiz boşluklar, sonraki aşamalarda üretilen her sonucu bozar.
Devamını Oku

Veri Analizi Nedir?

Veri Analizi Nedir?

Veri analizi Veri analizi, işletme kararları için faydalı bilgiler keşfetmek amacıyla verilerin temizlenmesi, dönüştürülmesi ve modellenmesi süreci olarak tanımlanır. Veri analizinin amacı, işletme kararları için yararlı bilgiler keşfetmektir.tracVerilerden yararlı bilgiler elde edin ve bu analize dayanarak bir karar verin.

Veri analizine basit bir örnek, günlük hayatta bir karar verirken geçmişte olanları veya belirli bir seçeneği tercih edersek ne olacağını düşünmemizdir. Bu, geçmişimizi veya geleceğimizi analiz etmek ve buna dayanarak karar vermek, geçmişe dair anıları veya geleceğe dair beklentileri toplamak anlamına gelir. Bir analist de iş amaçlı olarak aynı şeyi yapar ve buna veri analizi denir.

Veri analizi, daha geniş bir alan olan şu konuların içinde yer alır: Veri BilimBu aynı zamanda veri mühendisliği, makine öğrenimi ve dağıtım konularını da kapsamaktadır.

Veri Analizi Neden Önemlidir?

İşinizi büyütmek, hatta hayatınızda ilerlemek için bazen tek yapmanız gereken analiz yapmaktır.

İşletmeniz büyümüyorsa, geriye bakmalı, hatalarınızı kabul etmeli ve aynı hataları tekrarlamadan yeni bir plan yapmalısınız. İşletmeniz büyüyor olsa bile, daha da büyümesini sağlamak için ileriye bakmalısınız. Tek yapmanız gereken işletme verilerinizi ve iş süreçlerinizi analiz etmektir.

Veri Analiz Araçları

Aşağıda açıklanan her aşama yazılım kullanılarak gerçekleştirilir ve aşağıdaki ekran görüntüsü, bir analiz aracının sunduğu arayüz türünü göstermektedir.

Veri analizi aracının arayüzü, incelemeye hazır bir veri setini göstermektedir.
Veri Analiz Araçları

Veri analiz araçları, kullanıcıların verileri işlemesini ve manipüle etmesini, veri kümeleri arasındaki ilişkileri ve korelasyonları analiz etmesini ve yorumlamak için kalıpları ve eğilimleri belirlemesini kolaylaştırır. Elektronik tablolar küçük veri kümelerini, SQL sorguları ise veri ambarını kapsar. Python hem de R İstatistik ve modelleme işlemlerini yöneten iş zekası platformları, sonuçları bir gösterge panosuna yayınlar. İşte bunların tam listesi: araçlar Araştırmalarda kullanılır.

Veri Analizi Türleri: Teknikler ve Yöntemler

Birkaç vardır veri analizi türleri İşletme ve teknolojiye dayalı olarak var olan teknikler mevcuttur. Bununla birlikte, başlıca veri analiz yöntemleri şunlardır:

  • Metin analizi
  • istatistiksel analiz
  • Teşhis analizi
  • Tahmine dayalı analiz
  • Kuralcı analiz

Beş bölüm birbirini tamamlıyor. Aşağıdaki tabloda her birinin hangi soruyu yanıtladığı gösteriliyor, ardından gelen bölümlerde ise her biri ayrı ayrı açıklanıyor.

Teknik Soruyu cevaplıyor Tipik çıktı
Metin analizi Yapılandırılmamış metinlerde hangi kalıplar gizlidir? Temalar, anahtar kelimeler, çıkarılan kurallar
istatistiksel analiz Ne oldu? Gösterge panelleri, özet istatistikler
Teşhis analizi Neden oldu Temel nedenler, davranış kalıpları
Tahmine dayalı analiz Ne olması muhtemel? Tahminler, risk puanları
Kuralcı analiz Peki bu konuda ne yapmalıyız? Önerilen eylemler

İLGİLİ MAKALELER

Metin Analizi

Metin analizi, veri madenciliği olarak da adlandırılır. Veritabanları veya metin tabanlı sistemler kullanılarak büyük veri kümelerinde bir örüntü keşfetmek için kullanılan veri analizi yöntemlerinden biridir. veri madenciliği araçlarıHam verileri iş bilgisine dönüştürür. Piyasada bulunan iş zekası araçları, stratejik iş kararları almak için kullanılır. Genel olarak, veri analizine olanak sağlayan bir yöntem sunar.tracVerileri inceleyin, kalıplar çıkarın ve son olarak verileri yorumlayın.

İstatistiksel Analiz

İstatistiksel analiz, geçmiş verileri gösterge panoları şeklinde kullanarak "Ne oldu?" sorusuna cevap verir. Veri toplama, analiz, yorumlama, sunum ve modellemeyi içerir ve tam bir veri kümesi veya örneklem üzerinde çalışır. Bu analiz türünün iki kategorisi vardır: tanımlayıcı analiz ve çıkarımsal analiz.

DescriptAktif Analiz

DescriptVeri analizi, tam veri setini veya sayısal veri setinin bir örneğini özetler. Sürekli veriler için ortalama ve standart sapmayı, kategorik veriler için ise yüzdeleri ve frekansları rapor eder.

Çıkarımsal Analiz

Çıkarımsal analiz, verilerin tamamından alınan bir örneklem üzerinde çalışır. Bu analiz türünde, farklı örneklemler seçerek aynı popülasyondan farklı sonuçlara ulaşabilirsiniz.

Teşhis Analizi

Tanısal analiz, istatistiksel analizde bulunan bulguların ardındaki nedeni bularak "Neden oldu?" sorusuna cevap verir. Bu analiz, verilerdeki davranış kalıplarını belirlemek için faydalıdır. İş sürecinizde yeni bir sorun ortaya çıkarsa, benzer kalıpları bulmak için bu analize bakabilirsiniz ve benzer bir çözümün yeni soruna da uygulanabileceği olasılığı yüksektir.

Öngörülü Analiz

Tahmin analizi, önceki verileri kullanarak "Ne olma olasılığı yüksek?" sorusuna cevap verir. Basit bir veri analizi örneği: Geçen yıl birikimlerimle iki elbise aldıysam ve bu yıl maaşım iki katına çıktıysa, dört elbise alabilirim. Elbette bu kadar kolay değil, çünkü diğer durumları da düşünmeniz gerekiyor; bu yıl kıyafet fiyatları artmış olabilir, elbise yerine yeni bir bisiklet isteyebilirsiniz veya ev satın almanız gerekebilir.

Dolayısıyla bu analiz, mevcut veya geçmiş verilere dayanarak gelecekteki sonuçlar hakkında tahminlerde bulunur. Bir tahmin yalnızca bir varsayımdır; doğruluğu, ne kadar ayrıntılı bilgiye sahip olduğunuza ve bu bilgiyi ne kadar derinlemesine incelediğinize bağlıdır.

Standart Analiz

Öngörücü analiz, mevcut bir sorun veya karar konusunda hangi eylemin gerçekleştirileceğine karar vermek için önceki tüm analizlerden elde edilen bilgileri birleştirir. Veriye dayalı şirketlerin çoğu, öngörücü ve tanımlayıcı analizlerin tek başına veri performansını iyileştirmek için yeterli olmaması nedeniyle öngörücü analiz kullanır. Mevcut durumlar ve sorunlara dayanarak verileri analiz eder ve kararlar alırlar.

Veri Analizi Süreci

Bir teknik seçmek, bilmek istediğiniz şeyi yanıtlar; aşağıdaki süreç ise çalışmanın nasıl yürütüleceğini açıklar. veri analiz süreci Doğru bir uygulama veya araç kullanarak bilgi toplamak, verileri incelemenize ve içlerinde bir örüntü bulmanıza olanak tanır. Bu bilgilere dayanarak kararlar alabilir veya sonuçlara ulaşabilirsiniz.

Veri analizi aşağıdaki aşamalardan oluşmaktadır:

  • Veri gereksinimlerinin toplanması
  • Bilgi toplama
  • Veri temizleme
  • Veri analizi
  • Veri yorumlama
  • Veri goruntuleme

Veri Gereksinimi Toplama

Öncelikle, bu veri analizini neden yapmak istediğinizi düşünün. Verileri analiz etmenin amacını veya hedefini bulmanız ve hangi tür veri analizini uygulamak istediğinize karar vermeniz gerekir. Bu aşamada neyi analiz edeceğinize ve nasıl ölçeceğinize karar verirsiniz ve neden araştırma yaptığınızı ve analizin hangi ölçütleri kullanacağını netleştirirsiniz.

Veri koleksiyonu

Gereksinimleri belirledikten sonra, neyi ölçmeniz gerektiği ve bulgularınızın ne olması gerektiği konusunda net bir fikriniz olacaktır. Şimdi bu gereksinimlere dayalı verileri toplama zamanı. Veriler toplandıktan sonra, analiz için işlenmeli veya düzenlenmelidir. Veriler çeşitli kaynaklardan geldiği için, her veri setinin toplama tarihini ve kaynağını içeren bir kayıt tutun.

Veri temizleme

Toplanan verilerin tamamı yararlı olmayabilir veya amacınızla ilgisiz olabilir, bu nedenle temizlenmesi gerekir. Toplanan verilerde yinelenen kayıtlar, gereksiz boşluklar veya hatalar olabilir. Veriler temiz ve hatasız olmalıdır. Bu aşama analizden önce yapılmalıdır, çünkü temizleme kalitesi, çıktının beklenen sonuca ne kadar yakın olacağını belirler.

Veri Analizi

Veriler toplandıktan, temizlendikten ve işlendikten sonra analiz için hazırdır. Verileri işlerken, tam olarak ihtiyacınız olan bilgilere sahip olduğunuzu veya daha fazla veri toplamanız gerektiğini fark edebilirsiniz. Bu aşamada, gereksinimlere dayanarak verileri anlamak, yorumlamak ve sonuçlar çıkarmak için veri analiz yazılımı kullanırsınız.

Veri yorumlama

Verilerinizi analiz ettikten sonra, sonuçları yorumlama zamanı geldi. Analizi nasıl ifade edeceğinizi veya ileteceğinizi seçebilirsiniz - sade bir şekilde kelimelerle, tablo veya grafik olarak. Ardından, veri analizi sürecinizin sonuçlarını kullanarak en iyi hareket tarzınıza karar verin.

Veri Goruntuleme

Veri görselleştirme günlük hayatta çok yaygındır ve genellikle grafikler ve çizelgeler şeklinde karşımıza çıkar. Başka bir deyişle, veriler insan beyninin anlamasını ve işlemesini kolaylaştıracak şekilde grafiksel olarak gösterilir. Veri görselleştirme genellikle bilinmeyen gerçekleri ve eğilimleri keşfetmek için kullanılır. İlişkileri gözlemleyerek ve veri kümelerini karşılaştırarak anlamlı bilgiler ortaya çıkarabilirsiniz.

SSS

Veri analizi, tanımlanmış bir soruyu yanıtlamak için mevcut bir veri kümesini inceler. Veri analitiği ise bunun etrafındaki daha geniş disiplindir; verilerin toplanması, depolanması, modellenmesi ve işlevselleştirilmesidir. Günlük kullanımda bu iki terim genellikle birbirinin yerine kullanılır.

Nicel analiz sayılarla çalışır ve istatistiksel testler aracılığıyla kaç tane, ne sıklıkla ve ne kadar olduğunu açıklar. Nitel analiz ise kelimeler, görseller ve görüşmelerden veya açık uçlu cevaplardan elde edilen gözlemlerle çalışır ve büyüklükten ziyade anlam ve bağlamı açıklar.

Keşifsel veri analizi, bir veri kümesine yönelik ilk açık uçlu bakıştır: dağılımlar, eksik değerler, aykırı değerler ve ikili ilişkiler, çoğunlukla hızlı grafikler aracılığıyla incelenir. Daha sonra resmi olarak test edeceğiniz hipotezleri şekillendirir, bu nedenle herhangi bir model oluşturulmadan önce yapılır.

Gerçek veriler, yinelenen kayıtlar, tutarsız kodlar, karışık tarih formatları ve eksik alanlar içerir ve her kaynak kendi tuhaflıklarını da ekler. Bu kusurların her biri sonuca yansır, bu nedenle analistler bir projenin en büyük bölümünü genellikle veri hazırlamaya harcarlar.

Veri çekmek için SQL, hızlı kontroller için elektronik tablo. Python or R İstatistikler için bir araç ve bir görselleştirme aracı. Araçların ötesinde, bir analistin alan bilgisine ve kodu hiç görmemiş kişilere bulguyu açıklama yeteneğine ihtiyacı vardır.

Korelasyonu nedensellik olarak okumak, popülasyonu temsil etmeyen bir grubu örneklemek, bırakmakping Sebepsiz yere rahatsız edici aykırı değerler ortaya çıkar ve anlamlı görünene kadar birçok hipotez test edilir. Her kararı önceden kaydetmek bunların çoğuna karşı koruma sağlar.

Yapay zekâ özellikleri artık çoğu analiz aracının içinde yer alıyor: bir veri kümesini profillendiriyor, temizleme kuralları öneriyor, basit bir dille sorulan sorulardan sorgular yazıyor ve özet taslağı hazırlıyor. Bu özellikler süreci hızlandırıyor. makine öğrenme Çalışma yapılır ancak yorumlama yine de analiste aittir.

Evet. GitHub Yardımcı Pilotu Bu araç, hedefi açıklayan bir yorumdan yola çıkarak pandas, dplyr ve SQL ifadelerini tamamlar ve böylece gereksiz kodların çoğunu ortadan kaldırır. Posit, önerilerin kesin sonuç vermediği konusunda uyarıda bulunur, bu nedenle bir sayıya güvenmeden önce oluşturulan her satırı gözden geçirin.

Bu yazıyı şu şekilde özetleyin: