Veri Analizi Nedir? Araştırma, Türler ve Örnek
Veri Analizi Nedir?
Veri analizi iş kararlarının alınmasında yararlı bilgilerin keşfedilmesi amacıyla verilerin temizlenmesi, dönüştürülmesi ve modellenmesi süreci olarak tanımlanmaktadır. Veri Analizinin amacı, verilerden yararlı bilgiler çıkarmak ve veri analizine dayanarak karar vermektir.
Veri analizinin basit bir örneği, günlük yaşamımızda herhangi bir karar aldığımızda, en son ne olduğunu veya o belirli kararı seçerek ne olacağını düşünmektir. Bu geçmişimizi veya geleceğimizi analiz edip ona göre karar vermekten başka bir şey değil. Bunun için geçmişimizin anılarını ya da geleceğimize dair hayalleri biriktiririz. Yani bu veri analizinden başka bir şey değil. Şimdi analistin iş amacıyla yaptığı şeyin aynısına Veri Analizi adı veriliyor.
Bu Veri Bilim Öğreticide şunları öğreneceksiniz:
Neden Veri Analizi?
İşinizi hatta hayatınızı büyütmek için bazen tek yapmanız gereken Analiz!
Eğer işiniz büyümüyorsa, geriye dönüp hatalarınızı kabul etmeli ve bu hataları tekrarlamadan tekrar bir plan yapmalısınız. Ve işiniz büyüyor olsa bile, işi daha da büyütmek için sabırsızlanmalısınız. Tek yapmanız gereken iş verilerinizi ve iş süreçlerinizi analiz etmektir.
Veri Analiz Araçları
Veri analizi araçları, kullanıcıların verileri işlemesini ve değiştirmesini, veri kümeleri arasındaki ilişkileri ve korelasyonları analiz etmesini kolaylaştırır ve aynı zamanda yorumlanacak kalıpların ve eğilimlerin belirlenmesine de yardımcı olur. İşte tam listesi araçlar araştırmalarda veri analizi için kullanılır.
Veri Analizi Türleri: Teknikler ve Yöntemler
Birkaç vardır Veri Analizi türleri iş ve teknolojiye dayalı olarak var olan teknikler. Ancak başlıca Veri Analizi yöntemleri şunlardır:
- Metin Analizi
- İstatistiksel Analiz
- Teşhis Analizi
- Öngörülü Analiz
- Standart Analiz
Metin Analizi
Metin Analizi aynı zamanda Veri Madenciliği olarak da anılır. Veritabanlarını veya veritabanlarını kullanarak büyük veri kümelerindeki bir modeli keşfetmek veri analizi yöntemlerinden biridir. veri madenciliği araçları. Ham verileri iş bilgilerine dönüştürmek için kullanılır. Piyasada stratejik iş kararlarının alınmasında kullanılan İş Zekası araçları mevcuttur. Genel olarak, verileri ayıklamak ve incelemek, kalıpları türetmek ve son olarak verilerin yorumlanması için bir yol sunar.
İstatistiksel Analiz
İstatistiksel Analiz "Ne oldu?" Kontrol panelleri biçimindeki geçmiş verileri kullanarak. İstatistiksel Analiz, verilerin toplanmasını, Analiz edilmesini, yorumlanmasını, sunulmasını ve modellenmesini içerir. Bir veri kümesini veya bir veri örneğini analiz eder. Bu tür Analizin iki kategorisi vardır: DescriptEtkin Analiz ve Çıkarımsal Analiz.
DescriptAktif Analiz
tam verileri veya özetlenmiş sayısal verilerin bir örneğini analiz eder. Sürekli veriler için ortalama ve sapmayı, kategorik veriler için ise yüzde ve frekansı gösterir.
Çıkarımsal Analiz
Tam verilerden numuneyi analiz eder. Bu analiz türünde farklı örnekleri seçerek aynı verilerden farklı sonuçlara ulaşabilirsiniz.
Teşhis Analizi
Teşhis Analizi "Neden oldu?" sorusunu gösteriyor. İstatistiksel Analizde bulunan bilgilerden nedenini bularak. Bu Analiz, verilerin davranış kalıplarını tanımlamak için kullanışlıdır. İş sürecinizde yeni bir sorun ortaya çıkarsa, o sorunun benzer kalıplarını bulmak için bu Analizi inceleyebilirsiniz. Ve yeni sorunlar için de benzer reçeteleri kullanma şansı olabilir.
Öngörülü Analiz
Tahmini Analiz, önceki verileri kullanarak "ne olacağını" gösterir. En basit veri analizi örneği, geçen yıl birikimlerime dayanarak iki elbise satın aldıysam ve bu yıl maaşım iki katına çıkıyorsa dört elbise satın alabilirim. Ancak elbette bu şekilde kolay değil çünkü bu yıl kıyafet fiyatlarının artma olasılığı veya belki de elbiseler yerine yeni bir bisiklet satın almak istemeniz veya bir ev satın almanız gerekmesi gibi diğer koşulları da düşünmeniz gerekiyor!
Yani burada, bu Analiz mevcut veya geçmiş verilere dayanarak gelecekteki sonuçlar hakkında tahminlerde bulunur. Tahmin sadece bir tahmindir. Doğruluğu, ne kadar ayrıntılı bilgiye sahip olduğunuza ve onu ne kadar derinlemesine araştırdığınıza bağlıdır.
Standart Analiz
Kuralcı Analiz, mevcut bir sorun veya kararda hangi eylemin gerçekleştirileceğini belirlemek için önceki tüm Analizlerden elde edilen bilgileri birleştirir. Veri odaklı şirketlerin çoğu, Tahmine Dayalı Analizi kullanıyor çünkü tahmine dayalı ve tanımlayıcı Analiz, veri performansını iyileştirmek için yeterli değil. Mevcut durum ve sorunlara göre verileri analiz edip kararlar verirler.
Veri Analizi Süreci
The Veri Analizi Süreci Veriyi keşfetmenize ve onda bir model bulmanıza olanak tanıyan uygun bir uygulama veya araç kullanarak bilgi toplamaktan başka bir şey değildir. Bu bilgi ve verilere dayanarak kararlar verebilir veya nihai sonuçlara varabilirsiniz.
Veri Analizi aşağıdaki aşamalardan oluşmaktadır:
- Veri Gereksinimi Toplama
- Veri koleksiyonu
- Veri temizleme
- Veri Analizi
- Veri yorumlama
- Veri Goruntuleme
Veri Gereksinimi Toplama
Öncelikle bu veri analizini neden yapmak istediğinizi düşünmelisiniz? Veri Analizi yapmanın amacını veya amacını bulmanız için ihtiyacınız olan tek şey. Hangi tür veri analizi yapmak istediğinize karar vermelisiniz! Bu aşamada neyi analiz edeceğinize, nasıl ölçeceğinize karar vermelisiniz, neden araştırdığınızı ve bu Analizi yapmak için hangi önlemleri kullanmanız gerektiğini anlamalısınız.
Veri koleksiyonu
Gereksinimlerin toplanmasından sonra, hangi şeyleri ölçmeniz gerektiği ve bulgularınızın ne olması gerektiği konusunda net bir fikir edineceksiniz. Artık verilerinizi gereksinimlere göre toplamanın zamanı geldi. Verilerinizi topladıktan sonra, toplanan verilerin Analiz için işlenmesi veya düzenlenmesi gerektiğini unutmayın. Çeşitli kaynaklardan veri topladığından, toplama tarihini ve veri kaynağını içeren bir günlük tutmanız gerekir.
Veri temizleme
Artık toplanan veriler ne olursa olsun, Analiz amacınız açısından yararlı veya ilgisiz olmayabilir, bu nedenle temizlenmesi gerekir. Toplanan veriler mükerrer kayıtlar, beyaz alanlar veya hatalar içerebilir. Veriler temizlenmiş ve hatasız olmalıdır. Bu aşamanın Analizden önce yapılması gerekir çünkü veri temizliğine bağlı olarak Analiz çıktınız beklenen sonuca daha yakın olacaktır.
Veri Analizi
Veriler toplandıktan, temizlendikten ve işlendikten sonra Analize hazır hale gelir. Verileri değiştirdikçe tam olarak ihtiyacınız olan bilgiye sahip olduğunuzu veya daha fazla veri toplamanız gerektiğini fark edebilirsiniz. Bu aşamada şunları kullanabilirsiniz: veri analiz araçları ve gereksinimleri temel alarak anlamanıza, yorumlamanıza ve sonuçlar çıkarmanıza yardımcı olacak yazılım.
Veri yorumlama
Verilerinizi analiz ettikten sonra nihayet sonuçlarınızı yorumlamanın zamanı geldi. Veri analizinizi basitçe kelimelerle veya tablo veya grafikle ifade etme veya iletme yolunu seçebilirsiniz. Daha sonra en iyi eylem planına karar vermek için veri analizi sürecinizin sonuçlarını kullanın.
Veri Goruntuleme
Veri görselleştirme günlük yaşamınızda çok yaygındır; genellikle çizelgeler ve grafikler şeklinde görünürler. Yani veriler grafiksel olarak gösterilerek insan beyninin anlaması ve işlemesi daha kolay olacak. Veri görselleştirme genellikle bilinmeyen gerçekleri ve eğilimleri keşfetmek için kullanılır. İlişkileri gözlemleyerek ve veri kümelerini karşılaştırarak anlamlı bilgilere ulaşmanın bir yolunu bulabilirsiniz.
ÖZET
- Veri analizi, iş kararlarının alınmasında yararlı bilgilerin keşfedilmesi amacıyla verilerin temizlenmesi, dönüştürülmesi ve modellenmesi süreci anlamına gelir
- Veri Analizi Türleri Metin, İstatistiksel, Tanısal, Tahmine Dayalı, Kuralcı Analizdir
- Veri Analizi, Veri İhtiyaç Toplama, Veri Toplama, Veri Temizleme, Veri Analizi, Veri Yorumlama, Veri Görselleştirme aşamalarından oluşur.