AnasayfaBlogVeri Analizi Nedir? Nasıl Yapılır?
Nedir?

Veri Analizi Nedir? Nasıl Yapılır?

12 Mayıs 2022
Veri analizi, iş hayatının temel yapı taşını oluşturur. Analiz, iş dünyasının adeta bel kemiğidir. Günümüzde işletmeler açısından olduğu kadar bireysel olarak da önem kazanmıştır.
Veri Analizi KonusuTanımVeri Analizi Süreci
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 toplama, veri işleme ve sonuçların analizi aşamalarını içerir.
Veri Analizi Nasıl Yapılır?Veri analizi süreci, ham verilerin toplanması, verilerin işlenmesi ve analiz edilmesi, ve sonuçların yorumlanması aşamalarını içerir.Söz konusu süreç tekrarlayıcı olup, farklı teknikler ve metodlar kullanmayı gerektirir.
Veri GereksinimleriGerekli olan veriler, analizi yapanların gereksinimlerine veya analizin sonucunu kullanacak müşterilere dayanarak seçilir. Veriler sayısal veya kategorik olabilir.Bu süreç genellikle veri toplamanın ardından gelir ve ilgili verilerin belirlenmesini içerir.
Veri ToplamaVeri toplama, farklı kaynaklardan verilerin elde edilmesi sürecidir.Veri toplama süreci, veri işlemeye, analizine ve sonuçların yorumlanmasına zemin hazırlar.
Veri İşlemeVeri işleme, ham verilerin analiz için uygun bir formata dönüştürülmesi sürecidir.Veri işleme süreci, veri analizinin ve yorumlanmasının önünü açar.
Veri Analizini Görselleştirmenize Yardımcı Olacak ProgramlarVeri analizi sürecinde farklı araçlar ve programlar, analizin daha etkin ve verimli hale gelmesini sağlar.Bu süreç, veri analizine eşlik eden bir süreçtir ve genellikle veri analizinin son aşamasında gerçekleşir.
Microsoft ExcelExcel, veri analizi yapmak için çok etkili seçeneklere sahip bir araçtır.Excel ile veri toplama, işleme ve analizi aşamaları kolay ve etkin bir şekilde gerçekleştirilebilir.
Veri Analizi Ne Demek?Veri analizi, ham bilgiler toplanarak, inceleme ve temizleme sonucunda asıl yararlı bilgilere ulaşma metodu olarak geçer.Veri toplama, inceleme, temizleme ve analiz aşamalarını içerir.
Veri entegrasyonuVeri entegrasyonu, veri analizinin öncüsüdür ve veri analiz süreçlerinde önemli bir yere sahip olan bir adımdır.Veri entegrasyonu, veri analizi aşamalarından biri olan veri toplama aşamasını ve veri setlerinin birleştirilmesini kapsar.
Veri Analizinde Kullanılan Diğer AraçlarVeri analiz süreçlerinde kullanılan diğer araçlar ve teknolojiler hakkında bilgi verir.Bu araçlar, veri toplama, işleme ve analizi aşamalarında kullanılarak veri analiz süreçlerini destekler.

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 Nedir?

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 Analizi Ne Demek?

Veri analizi, ham bilgiler toplanarak, inceleme ve temizleme sonucunda asıl yararlı bilgilere ulaşma metodu olarak geçer. Gerekli verilerin ve bilgilerin toplandığı, aynı zamanda bir elemeden geçirilerek yararlı olmayan bilgi ve verilerin çıkarıldığı modelleme işlemine denir. Toplanan bu bilgiler aşamasında asıl olan sonuca ulaşmaktır. Sonuca gidecek yolda verilerin çıkarılması oldukça önemlidir. Çıkarılan verilerle birlikte nasıl yol izleneceği ve neler yapılacağı netleşir. Veri analiz sistemi dönüşüm süreci olarak da kabul edilebilir.

Analiz işlemleri çeşitli bilim ve sosyal teknik yöntemlere dayanır. Günümüz iş dünyasında bilimsel teknik yöntemi daha fazla kullanılmaktadır. Ancak bazı yerlerde sosyal tekniğe ihtiyaç duyulur. Anket ve gözlemleme yaparken sosyal teknik yöntemine başvurulur. Her iki yöntemde analiz yapmada önemli konumda yer alır.

Analiz işlemlerini basite almamak gerekir. Dev şirketlerden tutunda internette kişisel olarak çalışan bir bireye kadar indirgenebilir. Herkesin analiz modellemesine ihtiyacı vardır. Farklı sektörlerden hizmet veren veya üretim yapan bir şirket olabilirsin. Kişisel bir iş ile uğraşabilirsin. Ancak verilerin gücüne güvenen biriysen veri analizleri hayatının bir parçası olacağına inancın tam olur. Analiz ile birçok problemin çözüleceğini bilmelisin. İstatistik analiz sayesinde en ufak probleme bile ulaşmak zor olmayacaktır. Şunu da unutmamak gerekir, her sektörün iş planlaması ve analiz modellemesi aynı değildir. Bu uygulama yaparken göz ardı edilmemelidir.

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

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.

İlgili eğitim: Etkili Sunum Teknikleri Eğitimi

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.

İlgili eğitim: Python Eğitimi

Veri analizi nasıl yapılır?

Veri analizi, iş hayatının temel yapı taşını oluşturur. Analiz, iş dünyasının adeta bel kemiği olduğunu söyleyebiliriz. Birtakım verileri ve bilgileri ortaya çıkarabilmek için şirketler, analize ihtiyaç duyar. İş dünyasının olmazsa olmazı veri analiz sistemidir. Başarılı ve olumlu bir sonuç almak isteyen işletmeler, muhakkak analiz yöntemine başvurur. Yapılan planlamalar doğrultusunda en olumlu sonuç analiz metodu ile belirlenir. Analiz sayesinde hem şirket memnun olur hem de müşteri kısmı memnun kalır.

Son zamanların popüler sistemi haline gelen analiz işlemi doğru uygulandığında hayat kurtarır. Örneğin şirketin finansal durumu için mali tablo analizi  ve istihbarat önemlidir.Analiz yapmayan işletme ile yapan şirketler arasında ciddi farklar oluşur. Geleneksel şirket anlayışında veri ve bilgi toplama sistemleri işlemez. Eski işletmelerde daha çok deneme ve yanılma yöntemi uygulanır. Günümüzde deneme – yanılma yönteminin bittiğiniz söyleyemeyiz. Ancak eskiye nazaran azalmıştır. Şirketler ve bireyler daha bilinçli hale gelmiştir. En doğrusu için gerekli adımlar atılır ve bu düzende ilerlemeler gerçekleştirilir.

Şirketlerin yapısına baktığımızda bazen eski de kaldığını görebiliyoruz. Özellikle köklü şirketler için bunu söylemek mümkün. Şirket yetkilileri, yeniliğe açık olmaz ve atılacak adımdan endişen eder. Ancak çağın gerekliliklerini uygulamak aslında şirkete kazanç getirebilir. Genellikle insanlar kendi yöntemleriyle olayı çözmek isterler. Hep aynı bildikleri yöntemi kullanarak çözüme varmaya çalışır. Fakat her zaman geleneksel çözüm arayışları doğru sonuçlar vermez. İşte tam da bu noktada yeni neslin çözüm sistemi devreye giriyor. Veri analizi bu konuda oldukça iyi sonuçlar veriyor. Günümüzde birçok şirket, işletme ya da bireysel kişiler bu yöntemi kullanıyor. Geleneksel yöntem yerine daha çok veri, bilgi ve istatistiğe dayalı bir sistem. Günümüz big data dünyası artık habercilik kavramını bile verilerle habercilik boyutuna taşımış ve internet habercİliği kavramı farklı bir boyut kazanmıştır. Analizde reel veriler konuşur. Kulaktan dolma bilgiler yerine gerçek bilgiler yer alır. Şimdi veri analizi nedir? Analiz işlemleri nasıl yapılır? Hangi süreçlerden geçer? Bu sorunlara cevap vererek konuyu daha detaylıca inceleyelim.

Veri Analizi Faydaları

  • Veri analizi sayesinde işletme sahipleri daha iyi karar verebilme yetisine sahip olur.

  • Şirkette yaşanılan verimliliği analiz sayesinde arttırmanın ne kadar kolay olduğunu fark edebilir.

  • İşletmenin doğru analiz karşısında müşteriye de olumlu yansıdığını görmesini sağlar.

  • Tüm bu detayların sonucunda gözle görülür bir artış sağlanır.

Analiz İşlemleri Nasıl Yapılır?

Veri analizi yaparken belli aşamalara ihtiyaç duyulur. Analiz işlemleri öncesinde bir veri akışı sağlamak gerekir. Yani konuyla alakalı veriler entegre edilmelidir. Verilerin entegre edilmesi daha düzenli bir çalışma sağlar. Bu sayede analiz yaparken hatasız ilerleme kaydedilir. Entegre süresi ne kadar iyi olursa çalışmanın vereceği sonuçta o kadar iyi olur. Entegre süresi boyunca ayıklanmamış veriler, uzman ya da uzmanlar tarafından temizlenir. Saf bir hale getirilir. Gereksiz bilgi ve veriler çıkarılır. Buradaki süreç bittikten sonra asıl analiz işlemine geçilir.

Veri ve bilgi kısmı analizin en önemli noktalarından biridir. Doğru kaynağa ulaşabilmek için bilgiler eksiksiz şekilde verilmelidir. Sonuçlarda hatayla karşılaşmamak için gerekli çalışmalar titizlikle yürütülmelidir. Ancak yine de bir sorun ortaya çıkarsa en kısa sürede çözmek gerekir. Analizler, gerekli program yardımıyla yapılsa da insan eli değdiği için ufak tefek sorunlar olabilir. Burada yapılacak yöntem ise, sorunun ana kaynağını bulmak olacaktır. Sorunu bulduktan sonra, analiz yöntemiyle çözüme kavuşturmak mümkündür.

Analiz işlemlerini genellikle analistler yapar. Veri analisti olarak da bilinir. Bu analistler şirketin içinde bir departman olarak çalışabilir. Dışarıdan farklı bir şirket tarafından da bu hizmet alınabilir. Bu kişi veya kişiler sadece analiz işlemi yapar. Veri analisti biraz ince eleyip sık dokur. Doğru sonuçlar alabilmek için her türlü olasılığı düşünür. Hatta verilerin yetersiz kaldığı yerde, bir daha veri ve bilgi talebinde bulunur. İstatistik analiz ve grafik veriler, analiz uzmanları için büyük önem teşkil eder. Farklı materyaller ve algoritmalar kullanarak olaya spesifik yaklaşır. Sayısal değerler ve matematik işlemlerle verilerin doğruluğunu kanıtlar. Ve sonuçta şirketin geldiği durumu ortaya koyar.

Analiz Yaparken Süreç Nasıl İşler?

Analiz yaparken belirlenen metot ve yöntemlerle süreç ilerler. Süreç işlerken 4 - 5 aşama ile analiz tamamlanabilir. Adım adım ilerleyen sürecin daha verimli geçmesi için aşamalara ayırmakta fayda var. Sürecin işleyişi analizin genel yapısını da oluşturur. Şimdi tek tek yaşanılan süreçleri ele alalım.

1 - Sorunların Tespit Edilmesi:

Sürece ilk olarak sorunları tespit ederek başlanır. Problem, analizler eşliğinde tespit edilir. Sıkıntıların yaşandığı kaynakların bulunması, problem çözme süreçlerinde önemli rol oynar. Eğer problemler başta bulunursa süreç daha olumlu şekilde ilerler.

2 - Datalar İçin Altyapı Oluşturma:

Veri ve bilgiler toplanmadan önce gerekli altyapının oluşması gerekir. Oluşacak kaynakları tespit etmek ve toplamak için doğru zamanın seçilmesi önemlidir.

3 - Verilerin Toplanma Süreci:

Sorunlar tespit edilir ve altyapı oluştuğunda, asıl konuya gelinir. Veri toplama işi bu sürecin tam ortasında yer alır. Sıkıntılı bir süreç gibi gözükse de doğru şekilde veriler toplandığında hiçbir sıkıntı yaşanmayacaktır.

4 - Veri Analiz Süreci:

Tüm sorunların, veri ve bilgilerin toplandıktan sonra geçilen süreci belirtir. Analiz yapılabilmesi için toplanılan tüm objelerin eksiksiz olması bu aşamayı daha da rahatlatır. Hata bu süreçte en alt seviyede olur.

5 - Sonuç ve Uygulama:

Yapılan analizler sonucu ve tetkiklerden sonra süreç ile ilgili bir sonuç açıklanır. Ve analizin bir test şeklinde uygulaması yapılır. Analiz sonuçları uygulamalı şekilde gösterilerek başarı grafiği ortaya çıkar.

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 toplama, veri işleme ve sonuçların analizi aşamalarını içerir, Veri Analizi Nasıl Yapılır?, Veri analizi süreci, ham verilerin toplanması, verilerin işlenmesi ve analiz edilmesi, ve sonuçların yorumlanması aşamalarını içerir, Söz konusu süreç tekrarlayıcı olup, farklı teknikler ve metodlar kullanmayı gerektirir, Veri Gereksinimleri, Gerekli olan veriler, analizi yapanların gereksinimlerine veya analizin sonucunu kullanacak müşterilere dayanarak seçilir Veriler sayısal veya kategorik olabilir, Bu süreç genellikle veri toplamanın ardından gelir ve ilgili verilerin belirlenmesini içerir, Veri Toplama, Veri toplama, farklı kaynaklardan verilerin elde edilmesi sürecidir, Veri toplama süreci, veri işlemeye, analizine ve sonuçların yorumlanmasına zemin hazırlar, Veri İşleme, Veri işleme, ham verilerin analiz için uygun bir formata dönüştürülmesi sürecidir, Veri işleme süreci, veri analizinin ve yorumlanmasının önünü açar, Veri Analizini Görselleştirmenize Yardımcı Olacak Programlar, Veri analizi sürecinde farklı araçlar ve programlar, analizin daha etkin ve verimli hale gelmesini sağlar, Bu süreç, veri analizine eşlik eden bir süreçtir ve genellikle veri analizinin son aşamasında gerçekleşir, Microsoft Excel, Excel, veri analizi yapmak için çok etkili seçeneklere sahip bir araçtır, Excel ile veri toplama, işleme ve analizi aşamaları kolay ve etkin bir şekilde gerçekleştirilebilir, Veri Analizi Ne Demek?, Veri analizi, ham bilgiler toplanarak, inceleme ve temizleme sonucunda asıl yararlı bilgilere ulaşma metodu olarak geçer, Veri toplama, inceleme, temizleme ve analiz aşamalarını içerir, Veri entegrasyonu, Veri entegrasyonu, veri analizinin öncüsüdür ve veri analiz süreçlerinde önemli bir yere sahip olan bir adımdır, Veri entegrasyonu, veri analizi aşamalarından biri olan veri toplama aşamasını ve veri setlerinin birleştirilmesini kapsar, Veri Analizinde Kullanılan Diğer Araçlar, Veri analiz süreçlerinde kullanılan diğer araçlar ve teknolojiler hakkında bilgi verir, Bu araçlar, veri toplama, işleme ve analizi aşamalarında kullanılarak veri analiz süreçlerini destekler
veri analizi istatistik analiz analiz veri analiz veri analizi nedir veri analisti
Resimdeki kadının omuzlarına dökülen uzun, siyah saçları var. Kısa kollu, bol kesim siyah bir gömlek giyiyor. Yüzü hafifçe sola dönük ve kendinden emin bir ifadesi var. Gözleri badem şeklindedir ve yüksek elmacık kemiklerine sahiptir. Dudakları hafifçe ayrık ve kaşları kavisli. Küçük bir burnu vardır ve çene çizgisi görülebilir. Arka planında beyaz bir duvar olan ışık dolu bir odada durmaktadır. Duruşu rahattır ve kolları iki yanındadır. Meraklı bir ifadeyle doğrudan kameraya bakıyor.
Sezin Gök
Blog Yazarı

Akdeniz Üniversitesi İşletme bölümü mezunudur. Üniversiteden fakülte derecesi ile mezun olmuştur. Gerçekleştirdiği sosyal sorumluluk projesi ile çevresine katkıda bulunmuştur. Gönüllü olarak sosyal sorumluluk projesini devam ettirmektedir. İşletme ve alanları ile ilgili yazılar yazmaktadır.

Benzer Yazılar
Doğru ve faydalı bilgiler sağlama konusunda kararlı olan uzman ekibimizle blogumuzu her zaman yeni makaleler ve videolarla güncelliyoruz. Güvenilir tavsiyeler ve bilgilendirici içerikler arıyorsanız, blog sayfamıza mutlaka göz atın.
Bu görsel çevrimiçi bir Python kursuna ait. Kollarını kavuşturmuş, kendine güven ve kararlılık sergileyen bir adam görülüyor. Yüzünün yakın çekimi, odaklanmasını ve öğrenmeye olan bağlılığını ortaya koyuyor. Bir saatin yakın çekimi zaman yönetiminin önemini vurguluyor. Siyah arka plana karşı beyaz harfler, kursun profesyonelliği ve adanmışlığı hakkında bir fikir veriyor. Kıllı kolun yakın çekimi, gerekli olacak sıkı çalışmayı ve çabayı sembolize ediyor. Siyah takım elbiseli adam otorite ve güvenilirlik havası veriyor. Tüm bu unsurlar bir araya gelerek bu kursu olağanüstü bir çevrimiçi Python kursu haline getiriyor. Öğrenciye başarılı olması için gereken bilgi ve becerileri sağlayacağından emin olabilirsiniz.
4.9
(65)

Python Eğitimi

10 Konu5 Saat