Close
Mobil Menu Bars

Veri Analizi

16 Kasım 2018, 4349 defa okundu.
Veri Analizi
Veri Analizi

Bir şirketin başarısında veri selini yönetmek daha önce hiç olmadığı kadar önemli. Ancak gelişen veri yönetim sistemleri ve veri üst yöneticilerine (CDO) rağmen birçok şirket bu konuda yetersizlikler yaşıyor. Sektörel araştırmalar gösteriyor ki şirketler karar alırken, yapısallaştırılmış verilerin yarısından daha azını, yapısallaştırılmamış verilerin ise yüzde birinden daha küçük bir kısmını kullanıyor veya analiz ediyor. Çalışanların yüzde 70’inden fazlasının erişmesine gerek olmayan verilere erişimi var ve analistlerin çalışma sürelerinin yüzde 80’i sadece verileri keşfetmek ve düzenlemekle geçiyor. Verilerde gedikler yaygın, aldatıcı veriler depolanmakta ve şirketlerin veri teknolojileri çoğunlukla beklentileri karşılamaktan uzaktır. Teknolojinin hayatımıza etkileri olumlu olarak bu alanda da gelişim sağlamıştır.

Veri analizi nedir? Veri analizi, yararlı bilgileri keşfetmek, sonuç çıkarmak ve karar vermeyi desteklemek amacıyla verileri incelemek, temizlemek, dönüştürmek ve modellemek için kullanılan bir süreçtir. Veri analizi, farklı iş, bilim ve sosyal bilim alanlarında çeşitli isimler altında çeşitli teknikleri kapsayan çok yönlü ve farklı yaklaşımlara sahiptir. Veri entegrasyonu veri analizinin öncüsüdür.

Veri analizi, veri görselleştirme ve veri dağılımı ile yakından ilişkilidir. Veri analizi terimi bazen veri modellemesi için eşanlamlı olarak da kullanılır.

Veri Analizi Süreci Nedir?

veri, veri analizi, veri analizi süreci

Veri analizi, ham veriler elde ederek bunları kullanıcıların karar vermesinde yararlı bilgilere dönüştürmek için kullanılan bir süreçtir. Önce veriler toplanır sonra da soruları cevaplamak, hipotezleri test etmek veya teorileri reddetmek için analiz edilir. Veri analizinin çeşitli aşamaları vardır. Aşamalar yinelemelidir.

Veri Gereksinimleri

Analizin girdisi olarak gerekli olan veriler, analizi yapanların gereklerine veya analizin sonucunu kullanacak müşterilere dayanılarak seçilir. Veriler sayısal veya kategorik olabilir.

Veri Toplama

Veriler çeşitli kaynaklardan toplanabilir. Veri, trafik kameraları, uydular, kayıt cihazları gibi çevredeki sensörler tarafından toplanabilir. Röportajlar, çevrimiçi kaynaklardan indirme veya dokümantasyonlardan da yararlanmak mümkündür.

Veri İşleme

Başlangıçta elde edilen veriler analiz için işlenmeli veya düzenlenmelidir. Örneğin, bunlar, bir elektronik tablolama veya istatistiksel yazılım gibi daha ileri analizler için bir tablo formatında satırlara ve sütunlara yerleştirilebilir.

Veriler kimi zaman çok zorlayıcı olabiliyor. Yüzbinlerce satırdan oluşan verileri analiz etmek ve bunu doğru bir şekilde yapıp verileri anlayabilmek çok önemli. Bunun içinde kullanıcı dostu uygulamaların bulunması bizler için büyük önem arz ediyor.

Veri Analizini Görselleştirmenize Yardımcı Olacak Programlar

veri, veri analizi, veri görselleştirme programları

Microsoft Excel: Hepimizin bildiği ve neredeyse herkesin kullandığı Excel, veri analizi yapmak için çok etkili seçeneklere sahip. Özellikle PowerPivot eklentisi ve Access gibi farklı databaselerden verileri yükleyebilmenize izin vermesi çok etkili bir araç haline getiriyor. Aynı zamanda Data Analysis Toolpak eklentisini de eklerseniz, harika analizleriniz ve yarattığınız pivot tablolar, grafiklerle patronunuzun gözünde yükselmeniz an meselesi!

Excel Eğitimi programına linke tıklayarak katılabilir, kendinizi geliştirebilir ve Excel'den nasıl yararlanmanız gerektiğini profesyonel bir şekilde öğrenebilirsiniz.

Tableau Software: Tableau yazılımı, verilerinin analizinden çok, sizlere özellikle görsel alanda birçok imkan sağlıyor. Kullanımı kolay ve kullanıcı dostu bir uygulama olan Tableau ile aynı zamanda analiz ettiğiniz verilerden ve yarattığınız grafiklerden bir hikaye yaratabilir, yapacağınız etkili sunum ile hem renk katıp hem de dinleyicilerin pür dikkat sizi dinlemesini sağlayabilirsiniz.

Python: Yazılımcıların çok iyi bildiği ve genelde kodlamaya yeni başlayanların ilk başladığı dil olan Python, basit bir yapıya sahip. Esnekliği ve fonksiyonelliği ile veri analizinde gittikçe popüler bir araç haline gelen Python, kolay öğrenilebilme özelliğiyle de kullanıcılar arasında yaygınlaşıyor.

Bu yazıyı beğendiysen
şimdi paylaş!
Blogger
Özgeçmiş

Çukurova Üniversitesi'nde Endüstri Mühendisliği bölümünden mezun olmuştur. İstanbul İşletme Enstitüsü blog bölümünde içerik üretmektedir.

Devamı
Yorumlar(0)
Ortalama Değerlendirme 5

Yorum yapabilmek için Oturum Aç'manız gerekmektedir.

Yorum yapılmamış, yapan ilk sen ol!