Veri analizi, verilerden içgörü ve bilgi elde etmek için çeşitli teknikler ve araçlar kullanma sürecidir. Verileri temizlemeyi, dönüştürmeyi ve modellemeyi; kalıpları ve eğilimleri belirlemek için istatistiksel ve makine öğrenimi yöntemlerini kullanmayı içerebilir. Veri analizinin amacı, bilgiye dayalı kararlar vermek veya araştırmayı desteklemek için kullanılabilecek yararlı bilgiler ve içgörüler sağlamaktır.

Veri analizi, yapılandırılmış veriler (veri tabanları gibi) ve yapılandırılmamış veriler (metin, resimler veya ses gibi) dahil olmak üzere çeşitli veri türleri üzerinden gerçekleştirilebilir. Veri analizinde; tanımlayıcı istatistik, görselleştirme, veri madenciliği, makine öğrenimi ve istatistiksel modelleme gibi kullanılabilecek birçok farklı teknik vardır.

Veri analistleri, veri analizi yapmak için Excel, R, Python, SAS, SQL vb. çeşitli araçları kullanır. Kullanılan özel araç ve teknikler, analiz edilen verinin türüne ve sorulan soruya bağlı olacaktır.

Genel olarak veri analizi, işletmelerin, araştırmacıların ve işletmelerin verilerini anlamalarına, eğilimleri ve kalıpları belirlemelerine, daha iyi kararlar almalarına ve operasyonlarını iyileştirmelerine yardımcı olabilecek içgörüler çıkarmalarına yardımcı olan hayati bir süreçtir.

Veri Analizi Yapmak Neden Önemlidir?

Veri analizi yapmak, aşağıdaki birçok nedenden dolayı önemlidir: 

1. Bilgiye dayalı kararlar verme

Veri analizi, işletmelerin stratejik planlama ve karar verme konusunda bilgi sağlayabilecek içgörü ve bilgiler sağlayarak veri odaklı kararlar almasına olanak tanır.

2. Eğilimleri ve kalıpları belirleme

Veri analizi, gelecekteki davranışları tahmin etmek veya iyileştirme fırsatlarını belirlemek için kullanılabilen, verilerdeki hemen görünür olmayabilecek eğilim ve kalıpları belirlemeye yardımcı olabilir.

3. Operasyonları iyileştirme

Veri analizi, verimsizlik alanlarını belirlemek veya farklı süreç ve stratejilerin etkinliğini değerlendirmek için kullanılabilir.

4. Müşteri anlayışı

Veri analizi, müşterileri, davranışlarını ve ihtiyaçlarını daha iyi anlamak için kullanılabilir. Bu, işletmelerin ürün ve hizmetlerini geliştirmelerine ve daha etkili pazarlama stratejileri geliştirmelerine yardımcı olur.

5. Maliyet tasarrufu

Veri analizi, işletmelerin verimsizlik alanlarını belirleyerek, israfı azaltmasına ve üretkenliği artırarak maliyetleri azaltmasına yardımcı olabilir.

6. Uyumluluk

Veri analizi, gerekli verileri ve içgörüleri sağlayarak işletmelerin yasal ve düzenleyici gerekliliklere uymasına yardımcı olabilir.

7. Araştırma

Veri analizi, birçok alandaki araştırmacılar için hayati bir araçtır ve araştırmacıların hipotezleri test etmelerine, kalıpları belirlemelerine ve yeni keşifler yapmalarına olanak tanır.

Veri Analiz Süreci Nedir?

Veri analizi süreci, birkaç aşamayı içeren çok adımlı bir süreçtir:

1. Sorunu tanımlayın

Veri analiz sürecindeki ilk adım, yanıtlamaya çalıştığınız sorunu veya soruyu tanımlamaktır. Bu, ne tür verilere ihtiyacınız olduğunu ve ne tür analizler yapmanız gerektiğini belirlemenize yardımcı olacaktır.

2. Verileri toplayın ve hazırlayın

Bir sonraki adım, verileri analiz için toplamak ve hazırlamaktır. Bu, veri temizleme, veri dönüştürme ve veri entegrasyonu gibi görevleri içerebilir.

3. Verileri keşfedin

Veriler hazırlandıktan sonraki adım, özelliklerini daha iyi anlamak için verileri keşfetmektir. Bu, tanımlayıcı istatistikler ve görselleştirme gibi görevleri içerebilir.

4. Verileri modelleyin

Verileri keşfettikten sonraki adım, ilk aşamada tanımlanan sorunu veya soruyu yanıtlamak için verileri modellemektir. Bu, istatistiksel modelleme, veri madenciliği ve makine öğrenimi gibi görevleri içerebilir.

5. Sonuçları doğrulayın ve yorumlayın

Verileri modelledikten sonraki adım, sonuçları doğrulamak ve yorumlamaktır. Bu, modelin performansını değerlendirme, sonuçları yorumlama ve olası sorunları veya sınırlamaları belirleme gibi görevleri içerebilir.

6. Sonuçları iletin

Son adım, sonuçları başkalarına iletmektir. Bu, bulguları ve içgörüleri paylaşmak için raporlar, görselleştirmeler ve sunumlar oluşturmayı içerebilir.

Bu genel bir süreçtir, çözmeye çalıştığınız belirli soruna, sahip olduğunuz veri türüne ve kullandığınız araç ve tekniklere bağlı olarak süreç biraz değişebilir. Ancak, özetlenen adımlar, veri analizi için genel bir çerçeve sağlar.

Veri Analiz Araçları

Veri analizi için birçok farklı araç mevcuttur, en popüler olanlardan bazıları aşağıdakileri içerir:

1. Excel

Excel, veri analizi için yaygın olarak kullanılan bir araçtır ve özellikle küçük ve orta ölçekli veri kümeleriyle çalışmak için kullanışlıdır. Veri işleme, görselleştirme ve modelleme için birçok yerleşik işlev ve özelliğe sahiptir.

2. R

R, veri analizi ve istatistiksel hesaplama için yaygın olarak kullanılan bir programlama dilidir. Veri işleme, görselleştirme ve modelleme için geniş bir paket ve kütüphane ekosistemine sahiptir.

3. Python

Python, veri analizi için yaygın olarak kullanılan bir başka popüler programlama dilidir. Veri işleme, görselleştirme ve modelleme için pandas, numpy, scikit-learn gibi birçok kütüphane ve çerçeveye sahiptir.

4. SQL

SQL, ilişkisel veri tabanlarını yönetmek ve sorgulamak için kullanılan domaine özgü bir dildir. Veri çıkarma ve veri temizleme için yaygın olarak kullanılır.

5. SAS

SAS, veri yönetimi ve istatistiksel analiz için tescilli bir yazılım paketidir. İş, finans ve araştırma alanlarında yaygın olarak kullanılmaktadır.

6. Tableau

Tableau, kullanıcıların etkileşimli ve görsel olarak çekici panolar ve raporlar oluşturmasına olanak tanıyan bir veri görselleştirme aracıdır.

7. Power BI

Power BI, kullanıcıların çeşitli veri kaynaklarına bağlanmasına, görselleştirmeler oluşturmasına ve öngörüleri paylaşmasına olanak tanıyan bir iş zekası aracıdır.

KNIME, RapidMiner, Alteryx de veri işleme ve modelleme için kullanıcı dostu bir arayüz sağlayan popüler veri analiz araçlarıdır.

Bunlar, veri analizi için mevcut birçok araçtan sadece birkaç örnektir. Aracın seçimi, analiz edilen verinin türüne, yapılması gereken spesifik analize ve analizi yapan kişinin beceri düzeyine bağlıdır. 

Veri Analizi Türleri: Teknikler ve Yöntemler

Veri analizinde kullanılan birçok farklı teknik ve yöntem vardır, fakat en yaygın olarak kullanılanlar aşağıdaki şekildedir: 

1. Tanımlayıcı istatistikler

Tanımlayıcı istatistikler, bir veri kümesinin ana özelliklerini özetlemek ve açıklamak için kullanılır. Tanımlayıcı istatistikler, ortalama, medyan, mod ve standart sapma gibi ölçümleri içerebilir.

2. Görselleştirme

Görselleştirme; çizelgeler, çizimler ve haritalar gibi verilerin grafik temsillerini oluşturma işlemidir. Görselleştirme, verilerdeki kalıpları ve eğilimleri anlamayı kolaylaştırır.

3. Veri temizleme

Veri temizleme, verilerdeki hataları ve tutarsızlıkları belirleyip düzeltme veya ortadan kaldırma işlemidir. Veri temizleme, eksik değerleri doldurma, yinelenen kayıtları kaldırma ve verileri standartlaştırma gibi görevleri içerir.

4. Veri dönüştürme

Veri dönüştürme, verileri bir biçimden veya yapıdan diğerine dönüştürme işlemidir. Veri dönüştürme, verileri normalleştirme, verileri toplama ve yeni değişkenler oluşturma gibi görevleri içerir.

5. Veri madenciliği

Veri madenciliği, büyük veri kümelerinden kalıpları ve bilgileri belirleme sürecidir. Bu, birliktelik kuralı madenciliği, küme analizi ve anormallik tespiti gibi teknikleri içerebilir.

6. Makine öğrenimi

Makine öğrenimi, verilere dayalı tahminler veya kararlar almak için eğitim modellerini içeren bir yapay zeka dalıdır. Makine öğrenimi, regresyon, karar ağaçları ve sinir ağları gibi teknikleri içerebilir.

7. İstatistiksel modelleme

İstatistiksel modelleme, bir veri kümesindeki değişkenler arasındaki ilişkileri tanımlayan modeller oluşturmak için istatistiksel teknikleri kullanma sürecidir. Bu, doğrusal regresyon, lojistik regresyon ve zaman serisi tahmini gibi teknikleri içerebilir.

Metin madenciliği, görüntü analizi, ses analizi vb. de belirli veri analizi türleridir.

Yukarıdakiler, veri analizinde kullanılan birçok teknik ve yönteminden sadece birkaçıdır. Kullanılan belirli teknikler, analiz edilen verinin türüne ve sorulan soruya bağlı olacaktır.