Veri Analizi Nedir? Nasıl Yapılır?

Veriler, işletmelerin müşterilerini çok daha iyi anlamalarına yardımcı olmaktadır. Ek olarak reklam kampanyalarının iyileştirilmesinde, içeriklerin kişiselleştirilmesinde ve karlılık oranının arttırılmasında önemli bir rol üstlenmektedir. Ham verilerin birden çok potansiyeli olmasına karşın işletmeleri büyütmek için data analizi denilen verilerin analize ihtiyacı olduğu bilinmektedir. Veri analizi nedir sorusuna cevap vermek gerekirse bir işletmenin karar alırken işine yaracak olan bilgileri keşfetmesi amacıyla kullanılmaktadır. Verilerin temizlenmesi, dönüştürülmesi ve modelleme süreci olarak tanımlanmaktadır. Ayrıca veri analizinin asıl amacıysa verilerden bilgi elde etmek ve veri analizine dayalı şekilde karar vermektir.

Veri Analizi Yöntemleri Nelerdir?

Veri analizi ile ilgili yapılan araştırmalarda veri analizi yöntemleri merak edilen konular içerisindedir. İş hedeflerine bağlı olarak incelemeler yapıldığında da iş hedeflerine bağlı şekilde farklı veri analiz yöntemleri arasından seçim yapmanız mümkündür. Veri analizi araçları, kullanıcıların verileri işlemesini, veri kümeleri içerisinde ilişkileri analiz etmenizi kolaylaştırmaktadır. Ek olarak yorumlama kalıplarını ve eğilimleri belirlemenize yardımcı olmaktadır. Var olan temel veri analizi teknikleri de şu şekildedir;

• Metin Çözümlenmesi: Metin analizi veri madenciliği olarak isimlendirilmektedir. Veri tabanları kullanımı ile büyük veri kümeleri içerisindeki desenler keşfedilmektedir. Ham verilerin iş öngörülerine göre dönüştürülmesinde rol almaktadır.
• İstatistiksel Analiz: İstatistiksel analiz, veri kümelerinin ve veri örneklerinin analiz edilmesi amacıyla verilerin toplanmasını, yorumlanmasını kapsamaktadır. İki farklı kategori içerisinde değerlendirilmektedir. Bunlardan birisi betimsel biri ise çıkarımsal analiz olarak tanımlanmaktadır.
• Betimsel Analiz: Standart sapma, ortalama, yüzdelik ve sıklık gibi verilerin elde edilmesi noktasında öne çıkmaktadır. Tam veriye veyahut özetlenmiş sayısal veri örneğine dayandırılmaktadır.
• Çıkarımsal Analiz: Bir tam veri kullanılarak örnek analiz edilmesi amacıyla kullanılmaktadır. Çıkarımsal analiz türü içerisinde aynı veri kümesi üzerinde farklı örnekler yorumlanmaktadır. Bu noktada farklı sonuçların çıkarımı söz konusudur.
• Kuralcı Analiz: Kuralcı analiz, reçete analiz olarak da isimlendirilmektedir. Var olan problemin ya da eylemin gerçekleştirilmesi noktasında tüm analizlerin iç görülerini birleştiren bir tekniktir. En etkili olan veri analiz yöntemlerinden biri olduğunu söylemek de mümkündür. İş stratejilerini pratik bir şekilde geliştirmek amacıyla kullanımı söz konusudur. Çoğu veriye dayalı olan şirket, teşhis analiz performansı ve öngörülü analiz çalışmalarında kullanmaktadır. Olası durumlarda sorunlara dayalı olan veriler analiz ederek etkin kararlar alınmaktadır.
• Öngörülü Analiz: Öngörülü analiz, mevcutta bulunan veyahut geçmiş verilere dayalı olan sonuçlarla ilgili tahminlerde bulunmanız amacıyla kullanılmaktadır. Doğruluk değeri de ne kadar ayrıntılı bilgiye sahip olduğunuzla ilişkilendirilmektedir. Bir trendin, olayın neden gerçekleştiğini biliyorsanız o zaman sorunların kontrolden çıkmasını önlemeniz de mümkündür. Bu sayede girişimlerinizi formüle etmeniz, etkili kampanyalardan yararlanmanız da mümkündür.

Veri Analizi Nasıl Yapılır?

Veri analizi, verilerin keşfedilmesini, verilere dayalı olarak kararlar almanızı kolaylaştıran bir süreç olarak görülmektedir. Tüm organizasyonların daha bilgili kılınması amaçlamaktadır. Kapsamlı bir veri analizi yapabilmek içinse atılması gereken bazı adımların olduğu bilinmektedir. Bunlardan söz etmek gerekirse birinci aşama ihtiyaçların belirlenmesidir. Verilerinizi analiz etmek ya da herhangi bir analiz tekniğini incelemek istediğiniz zaman öncelikli olarak analiz yapma amacınıza, neyi analiz edeceğinize ve ölçme ile ilgili işlemleri nasıl yapacağınıza dikkat etmelisiniz. Doğru kararlar verdiğinizden emin olmanız gerekmektedir.

Hedeflerinizi belirlemenizin ardından ikinci aşamada soruları belirlemelisiniz. Görevinize ulaşmanıza yardımcı olmak amacıyla hangi soruların cevaplanması gerektiğini düşünmelisiniz. Bu sayede başarınızın temellerini şekillendirebilir, en etkili veri analizi tekniklerinden birisini kullandığınızdan emin olabilirsiniz. Verilerinizin doğru şekilde kullanıldığından emin olmak için doğru soruları sormalısınız. Üçüncü aşamada veri toplama yer almaktadır. Doğrulanmış olan kaynaklardan verileri toplamalısınız. Veri toplama işlemleri sırasında da verilerin toplanma tarihine, kaynağına dair notlar tutmalısınız. Böylece veri analizleri için doğru bir organizasyon süreci yaşamış olursunuz. Kullanılacak olan verilerin geçmiş verileri, belirli girişim için toplaması söz konusudur.

Verilerinizin toplanmasının yanı sıra KPI belirleme aşaması da önem arz etmektedir. Hatta göz ardı edilmemesi gereken yöntemlerden biri olarak görülmektedir. Anahtar Performans Göstergelerini yani KPI tanımlaması, verilerinizin en doğru şekilde ölçülmesini sağlamaktadır. KPI ile başarıyı ve sonuçları nasıl ölçtüğünüzü tanımlamanıza da yardımcı olduğu bilinmektedir. Bir dizi önemli performans göstergesi de belirli alanlarda ilerlemenizi sağlamaktadır. KPI nedir yazımızdan da bu detaylara kolaylıkla ulaşabilirsiniz.

Karşınıza çıkacak olan noktalardan bir diğeri verilerin temizlenmesidir. Elde ettiğiniz veriler arasında yenilenen kayıtlar olabilir. Hatta alakası bilgi yığınlarıyla karşılaşabilirsiniz. Böyle durumlarda temizleme işlemi önemlidir. Analiz öncesinde veri temizliği yapmalısınız. Böylece elde edeceğiniz sonuçlar çok daha sağlıklı olacaktır. Verilerinizi toplayıp temizledikten sonra analiz için hazır bir hal alırlar. Bu kısımda kendi gereksinimlerinize göre sonuçlarınızı anlayabilir ve yorumlama yapabilirsiniz. Ayrıca karşınıza çıkacak önemli analiz türü, istatistiklerdir. Bu şekilde veri analinize mantıklı bir yön vermiş olursunuz.

Veri Analizi ve Raporlama Ne İşe Yarar?

Veri analizi, işletmelerin sorularının cevaplanması ve çok daha iyi performans göstermeleri açısından önemli bir yere sahiptir. Finansal analizlerden müşteri davranışlarını anlamaya kadar pek çok alanda veri analizi kullanılmaktadır. Böylece işletmeler işlerini daha çok ileriye taşıyabilmektedir. Olası risklerin azalması açısından da yardımcı olduğu görülmektedir.

Veri analizi yapılan işletmeler, toplamda var olan maliyetleri azaltabilmektedir. Süreçlerin iyileştirilmesini sağlama ve kısa sürede daha iyi kararlar alma konusunda avantajlı durumda olmanızı sağlar. Veri analizleri için profesyonel yazılımlardan yardım alınması, işlemlerin birkaç tıklama ile gerçekleşmesini sağlamaktadır. Bu sayede hiçbir şeyi manuel olarak hesaplamanıza gerek kalmamaktadır. Raporlama araçlarınızı da BI olarak kullanmış olabilirsiniz. Son dönemlerde bu trendler içerisinde pek çok veri analizi tekniği kullanılmaktadır. Makine öğrenme algoritmalarının kullanımı ve otomasyonun entegre edilmesi amacıyla da özel yazılımlardan destek alınmaktadır. Diğer yandan veri analizi programları, verilerin yeniden depolanması ve paylaşılması gibi işlemleri de kolaylaştırmaktadır.