Analitik Ne Demektir?
Analitik bir termos değerli içgörüler elde etmek ve bilinçli karar vermek için veri toplama, analiz etme ve yorumlama sürecini ifade eder. Matematik, istatistik, bilgi işlem ve veri bilimi gibi birçok disiplini kapsayan geniş bir alandır.
Analitiğin amacı, verilerdeki anlamlı kalıpları ortaya çıkarmak ve bunları süreçleri ve sonuçları iyileştirmek için kullanılabilecekleri şekilde açık ve öz bir şekilde iletmektir. İş, sağlık, finans, pazarlama ve devlet dahil olmak üzere birçok alanda kullanılmaktadır.
Tanımlayıcı, tahmine dayalı ve kuralcı dahil olmak üzere birçok farklı analitik türü vardır. Tanımlayıcı analitik, geçmişte ne olduğunu açıklamak için kullanılırken, tahmine dayalı analitik, gelecekte ne olabileceğini tahmin etmek için kullanılır. Kuralcı analitik, verilere ve analitiklere dayalı olarak belirli eylemleri önermek için kullanılır.
Analitik araçları ve teknikleri, daha da değerli içgörüler elde etmek için yapay zeka, makine öğrenimi ve büyük veri gibi ileri teknolojilere yatırım yapan birçok şirket ve kuruluşla sürekli olarak gelişmektedir. Bununla birlikte, analitiğin başarısının yalnızca kullanılan araçlara değil, aynı zamanda toplanan verilerin kalitesine ve analistlerin bunları doğru ve ilgili şekilde yorumlama becerisine de bağlı olduğunu unutmamak önemlidir.
Veri Analizi Türleri
Dört ana veri analizi türü vardır: tanımlayıcı, tanısal, öngörücü ve kuralcı. Her veri analizi türünün belirli bir amacı vardır ve bunu başarmak için farklı teknikler kullanır.
Açıklayıcı analiz
Betimsel analiz, veri analizinin en temel türüdür. Geçmişte ne olduğunu anlamak için mevcut veri bilgilerini özetlemeye odaklanır. Tanımlayıcı analiz teknikleri çizelgeleri, tabloları ve ortalama, medyan ve standart sapma gibi istatistiksel ölçümleri içerir. “Ne oldu?” gibi soruları cevaplamak için betimsel analiz kullanılır. ve “Müşterilerimiz kimlerdir?”.
Teşhis Analizi
Teşhis analizi, bir şeyin neden olduğunu anlamaya odaklanır. Verilerdeki kalıpları tanımlamak ve belirli bir sonucun nedenlerini belirlemek için istatistiksel analiz tekniklerini kullanır. Teşhis analitiği, "Geçen çeyrekte satışlar neden düştü?" gibi soruları yanıtlamak için kullanılır. ve “Müşteri şikayetlerinin sebebi nedir?”.
Tahmine Dayalı Analitik
Tahmine dayalı analitik, gelecekte neler olabileceğini tahmin etmek için istatistiksel modelleme tekniklerini kullanır. Gelecekteki olaylar hakkında tahminlerde bulunmak için kullanılabilecek eğilimleri ve kalıpları belirlemek için geçmiş verileri kullanır. Tahmine dayalı analitik, "Bir müşterinin aboneliğini iptal etme olasılığı nedir?" gibi soruları yanıtlamak için kullanılır. ve "Önümüzdeki çeyrek için satış tahmini nedir?".
Kuralcı Analitik
Kuralcı analitik, en gelişmiş veri analitiği türüdür. Belirli bir sonuca ulaşmak için alınabilecek eylemleri önermek için istatistiksel modelleme tekniklerini kullanır. Kuralcı analitik, "Satışları artırmak için en iyi pazarlama stratejisi nedir?" gibi soruları yanıtlamak için kullanılır. ve "Kârı maksimize etmek için en iyi fiyat nedir?"
Veri Analizi Süreci
Veri analizi süreci, bir veri kümesinden ilgili bilgileri çıkarmayı amaçlayan bir dizi adımdır. Bu süreç dört ana adıma ayrılabilir: veri toplama, veri temizleme, veri yönetimi ve veri analizi.
Veri toplama, veri analizi sürecindeki ilk adımdır. Bu adımda farklı kaynaklardan veriler toplanır. Bu kaynaklar, diğerleri arasında bilgi sistemleri, formlar, anketler olabilir. Analizin etkili olabilmesi için toplanan verilerin ilgili ve doğru olması önemlidir.
Veri temizleme, veri analizi sürecindeki ikinci adımdır. Bu adımda, toplanan verilerin doğru ve tutarlı olduğundan emin olmak için kontrol edilir ve düzeltilir. Analizin doğru ve güvenilir verilere dayandığından emin olmak için veri temizliği esastır.
Veri yönetimi, veri analizi sürecindeki üçüncü adımdır. Bu adımda, veriler kolayca erişilebilecek ve analiz için kullanılabilecek şekilde düzenlenir ve saklanır. Verilerin güvenli bir şekilde saklanması ve verilere yalnızca yetkili kişilerin erişebilmesi önemlidir.
Veri analizi, veri analizi sürecindeki dördüncü ve son adımdır. Bu adımda, ilgili bilgileri çıkarmak için veriler analiz edilir. Diğerleri arasında, tanımlayıcı istatistikler, regresyon analizi, zaman serisi analizi gibi çeşitli veri analiz teknikleri vardır. Veri analizi tekniğinin seçimi, analiz amaçlarına ve mevcut verilere bağlıdır.
Araçlar ve Teknikler
Analytics'te kullanılan ve her birinin kendi amacı ve uygulaması olan birkaç araç ve teknik vardır. Ana araçlar arasında, veri analizi ve istatistiksel modellerin geliştirilmesi için kullanılan bir programlama dili olan R öne çıkıyor. R ile veri manipülasyonu, grafik oluşturma, istatistiksel modelleme ve makine öğrenimi gibi çeşitli işlemleri gerçekleştirmek mümkündür.
R'ye ek olarak, Analytics'te yaygın olarak kullanılan başka bir araç, ilişkisel veritabanlarına erişmek ve bunları yönetmek için kullanılan yapılandırılmış bir sorgulama dili olan SQL'dir. SQL ile bir veri tabanında veri seçme, ekleme, güncelleme, silme gibi işlemleri yapabilmenin yanı sıra, raporların ve veri görselleştirmelerinin oluşturulmasına olanak sağlamaktadır.
Analytics'te yaygın olarak kullanılan diğer bir programlama dili, Pandas, Numpy ve Scikit-Learn gibi veri analizine yönelik çeşitli kitaplıklara sahip Python'dur. Python ile veri işleme, grafik oluşturma, istatistiksel modelleme ve makine öğrenimi gibi çeşitli işlemleri gerçekleştirebilirsiniz.
Programlama araçlarına ek olarak, verileri tahmin etmek ve sınıflandırmak için makine öğrenimi algoritmalarını kullanmak, içgörüleri keşfetmek ve iletmek için veri görselleştirme tekniklerini kullanmak ve veri modellerini ve eğilimleri belirlemek için keşif analizi tekniklerini kullanmak gibi Analytics'te kullanılan çeşitli teknikler vardır. veri.
Analytics'te veri görselleştirmenin önemini vurgulamak önemlidir. Veri görselleştirme, bilgileri açık ve objektif bir şekilde sunmak için kullanılan, kullanıcıların verileri daha kolay ve verimli bir şekilde anlamasını ve yorumlamasını sağlayan bir tekniktir. Tableau, Power BI ve QlikView gibi çeşitli veri görselleştirme araçları mevcuttur. Bu araçlarla, verileri daha verimli bir şekilde keşfetmenizi ve analiz etmenizi sağlayan etkileşimli ve dinamik görselleştirmeler oluşturabilirsiniz.
Veri Analizi Uygulamaları
Veri analitiği, ticaretten sağlık hizmetlerine, spordan üretime kadar pek çok sektörde yaygın olarak kullanılan bir alandır. Büyük veri kümelerinden değerli bilgileri çıkarmak amacıyla, veri analizinin stratejik karar verme ve süreç iyileştirme için güçlü bir araç olduğu kanıtlanmıştır.
İşletme ve Pazarlama
İş ve pazarlama sektöründe, tüketici davranışını anlamak, pazar eğilimlerini belirlemek ve pazarlama kampanyalarının etkinliğini artırmak için veri analizi yaygın olarak kullanılmaktadır. Veri analizi yoluyla, hangi pazarlama kanallarının en etkili olduğu, hangi ürünlerin en popüler olduğu ve tüketici tercihlerinin hangileri olduğu tespit edilebilir.
Perakende ve Satış
Perakende ve satışta, envanter yönetiminden talep tahminine kadar operasyonların verimliliğini artırmak için veri analitiği kullanılır. Veri analizi ile hangi ürünlerin düşük ciroya sahip olduğu, en çok talep gören dönemler ve tüketicilerin tercihi olan ürünler tespit edilebilmektedir.
Sağlık
Sağlık hizmetlerinde, bakım kalitesini artırmak, hastalık modellerini belirlemek ve tedavi verimliliğini artırmak için veri analizi kullanılır. Veri analizi yoluyla, hangi tedavilerin en etkili olduğunu, belirli hastalıklar için risk faktörlerinin neler olduğunu ve belirli bölgelerde sağlık trendlerinin neler olduğunu belirlemek mümkündür.
E-ticaret
E-ticarette, kullanıcı deneyimini iyileştirmek, satın alma modellerini belirlemek ve operasyonların verimliliğini artırmak için veri analizi kullanılır. Veri analizi ile hangi ürünlerin en popüler olduğu, tüketici tercihlerinin hangileri olduğu ve talebin en yoğun olduğu dönemlerin neler olduğu tespit edilebiliyor.
Spor
Sporda, sporcuların performansını iyileştirmek, oyun kalıplarını belirlemek ve takım verimliliğini artırmak için veri analizi kullanılır. Veri analizi yoluyla, sporcuların yeteneklerinin neler olduğu, en etkili taktiklerin neler olduğu ve belirli müsabakalardaki performans trendlerinin neler olduğu tespit edilebilmektedir.
üretme
Üretimde, süreç verimliliğini artırmak, üretim modellerini belirlemek ve üretim maliyetlerini azaltmak için veri analizi kullanılır. Veri analizi ile sürecin en çok zaman alan aşamalarının, üretim darboğazlarının hangileri olduğunu ve ürün kalite trendlerinin hangileri olduğunu tespit etmek mümkündür.
