Veri Analizi ve Etkili Veri Analiz Yöntemleri

Veri Analizi ve Etkili Veri Analiz Yöntemleri
15 Tem 2020

Veri analizi, temel bir ifadeyle; işlenmemiş verinin toplanması ve istatistik yöntemleri kullanarak anlamlı ve yararlı bilgiler haline getirilmesi işlemi olarak tanımlanabilir. İşletmelerin büyüme, küçülme, pazarlama stratejileri belirleme gibi kritik kararlarının alınmasında veri analizlerinden yararlanılmaktadır.

Günümüzde, analiz amaçlı kullanılan veri miktarı ve çeşidi çok artmıştır ve yüksek miktardaki verilerin analiz edilebilmesi için çeşitli yöntemler ve uygulamalar geliştirilmiştir. GTech olarak bu yazımızda, veri analizi ile ilgili merak edilen sorulara yanıt verdik.

Veri Analizi Neden Gereklidir?

Veri analizi, doğru verilerle ve yöntemlerle yapıldığında, firmaların stratejik ve kritik kararlarında yapılabilecek birçok hatanın önüne geçilmesini sağlayabilmektedir. Bankacılık, finans, perakende, sağlık gibi birçok sektör veri analizlerini müşteri memnuniyetini ölçmek ve artırmak amacıyla da kullanmaktadır.

Veri Analizi Süreci

Sektörlere ya da firmalara göre bazı ilave adımlar yer alsa da veri analizi sürecinde kullanılan 5 temel adım vardır. Bu adımlar;

  • Amaç Belirleme: Veri analizi sırasında elde edilmek istenen veriler önceden belirlenmeli ve analiz bu verileri ortaya çıkaracak şekilde planlanmalıdır. Hedefler belirlenirken, veriler yaş, cinsiyet, gelir düzeyi gibi farklı sınıflara ayrılabilir.
  • Veri Toplama: Farklı kaynaklardan ve çeşitlerden, olabildiğince çok veri toplamak veri analizinin daha doğru sonuçlar ortaya koymasının önünü açacaktır. Günümüzde veri toplamak için farklı yöntemler kullanılsa da en sık kullanılanlar arasında bilgisayarlar, sosyal medya ve bloglar, forum siteleri, mobil uygulamalar ve web siteleri yer almaktadır.
  • Veri Temizleme: Elde edilen verilerin analize uygun olmayanları elemek ve yanıltıcı sonuçların ortaya çıkmasını önlemek için planlı hareket edilmelidir.
  • Veri Analiz Ekibi ile Çalışma: Veri analizi tek başına uzmanlık gerektiren bir iş olduğundan, işletmede çalışan herhangi birinin ek görevi olarak ele alınmamalı; veri analizi konusunda uzmanlaşmış kişiler tarafından süreç yönetimi gerçekleştirilmelidir.
  • Tekrar Etme ve Optimizasyon: Veri analizi sürecindeki işlemler mümkün olduğunca çok tekrarlanarak, verilerin tutarlılığı izlenip, en doğru sonuçlara ulaşmak gerekir.

Veri Analizi Yöntemleri

  • Betimsel (Açıklayıcı) Analiz: En basit ve herkes tarafından kolaylıkla anlaşılabilir veri analizi türüdür. Analiz için kullanılan verilerden “Yaş aralığı” ve “Nicelik” gibi sonuçların hızlı ve kolay bir şekilde ortaya çıkmasını sağlar.
  • Keşif Analizi: Analiz sürecinde kullanılan veriler arasındaki doğrudan ya da dolaylı ilişkileri anlamak için keşif analizinden yararlanılır.
  • Çıkarımsal Analiz: Küçük miktarda veri kullanarak, daha büyük miktardaki gruplar hakkında yorum yapabilmek ya da kararlar alabilmek için çıkarımsal analiz kullanılır.
  • Tahmin Analizi: Bir grup ya da olaydaki verileri kullanarak başka bir grup ya da olay hakkında yorum yapabilmek için tahmin analizi kullanılır.

Analiz edilecek veri miktarı arttıkça, bu verinin işlenmesi ve yorumlanması için uzmanlık ve doğru uygulama zorunluluğu doğar. Uzman kişiler tarafından ve veri analiz uygulamaları kullanılarak gerçekleştirilen veri analiz işlemleri zamandan tasarruf sağladığı gibi, en doğru sonuçlara ulaşmak için de gereklidir.

GTech olarak, Büyük Veri ve İleri Analitik hizmetlerimizle, kurumların veri depolama, işleme ve analizi gibi konularda ihtiyaç duydukları desteği sağlıyoruz. Bize ulaşmak için, web sitemizde yer alan Bize Ulaşın sayfasını kullanabilir; merak ettiğiniz konuların cevaplarını uzman personellerimizden alabilirsiniz.