İşletmeler, müşterilerini daha iyi anlamak ve reklam kampanyalarını geliştirmek için verileri kullanabilir. Ayrıca içeriklerini kişiselleştirebilir ve karlılığı artırabilir. Ham veriler harikadır, ancak işletmelerin büyümek için veri analitiğine (veri analizi olarakta bilinir) ihtiyacı vardır.
Veri Analizi Nedir? Nasıl Yapılır?
Veri analizi, bir şirketin bilinçli kararlar almasına yardımcı olmak için verileri temizleme, dönüştürme ve modelleme sürecidir. Veri analizi, veriye dayalı kararlar vermek için verilerden faydalı bilgiler çıkarma amacına hizmet eder.
Veri Analiz Yöntemleri
İş hedeflerinize bağlı olarak çeşitli veri analiz yöntemleri arasından seçim yapabilirsiniz. Veri analizi araçları, kullanıcıların verileri hızlı bir şekilde işlemesine ve aralarındaki korelasyonları analiz etmesine olanak tanır.
Ayrıca yorumlama için eğilimleri ve kalıpları belirlemeye yardımcı olurlar. Aşağıdakiler en popüler veri analiz yöntemleridir:
- Metin Analizi: "Veri Madenciliği" olarak da bilinen Metin analizi, metin analizidir. Veritabanlarını kullanarak büyük veri kümelerindeki kalıpları belirlemek ve ham verileri iş içgörülerine dönüştürmek için kullanılır.
- İstatistiksel Analiz: Bu, bir veri kümesinin analizini desteklemek için verilerin toplanmasını, analizini ve yorumlanmasını içerir. Tanımlayıcı Analiz veya Çıkarımsal Analiz olarak ikiye ayrılabilir.
- Tanımlayıcı Analiz: ortalama, standart sapma ve yüzde gibi verileri elde etmek için tam verilere veya sayısal veri örneklerinin bir özetine dayanır.
- Çıkarımsal Analiz: bir örneğin tüm veriler kullanılarak analiz edilmesidir. Bu analiz türü, aynı veri kümesinden farklı örnekleri yorumlamanıza ve farklı sonuçlar çıkarmanıza olanak tanır.
- Teşhis Analizi: Bu yöntem, istatistiksel analizin ötesine geçmenizi ve bir şeyin neden olduğunu bulmanızı sağlar. Tanısal analiz, veri davranışındaki kalıpları belirlemek için kullanılabilir.
- Tahmine Dayalı Analiz: Bu analiz, gelecekteki sonuçları tahmin etmek için geçmiş veya mevcut verileri kullanır. Mevcut bilgi miktarı, ne kadar doğru olduğunu belirleyecektir. Bir trendin, modelin veya olayın neden meydana geldiğini anlamak, geleceğe yönelik bilinçli bir tahminde bulunmanıza ve olası sorunların kontrolden çıkmasını önlemenize yardımcı olacaktır. Bu, fikirlerinizi formüle etmenize ve başarılı kampanyalar başlatmanıza olanak tanır.
- Kuralcı Analiz: Bu teknik, belirli bir sorun veya karar için en iyi eylem planını belirlemek için önceki tüm analizleri birleştirir. Pratik iş stratejileri oluşturmak için trendleri kullanır ve en verimli veri analizi yöntemlerinden biridir. Reçete analizi, veriye dayalı işletmeler tarafından teşhis ve tahmine dayalı analiz performansını artırmak için kullanılan yaygın bir araçtır. İş kararları vermek için mevcut koşullara ve sorunlara dayalı verileri analiz etmeyi tercih ederler.
Verileri Nasıl Analiz Edilir?
Veri analizi, verilerin analiz edilmesini, kalıpların bulunmasını ve ardından karar verilmesini sağlayan bir süreçtir. Bu süreç kurumunuzu daha bilinçli hale getirecektir. Kapsamlı bir veri analizi için aşağıdaki adımlar gereklidir:
- İhtiyaçlarınızı Belirleme: Verilerinizi analiz etmeden veya herhangi bir analiz tekniğini incelemeden önce, kuruluşunuzdaki tüm paydaşlarla işbirliği yapmanız önemlidir. Birlikte analizin amacının ne olduğuna, onu nasıl ölçeceğinize ve neyi analiz edeceğinize karar verin.
- Soruları Belirleme: Temel hedeflerinizi belirledikten sonra, hedeflerinize ulaşmanıza yardımcı olacak soruları düşünmenin zamanı geldi. Bu, başarınız için temelleri oluşturmanıza yardımcı olacak çok önemli bir veri analizi tekniğidir. Verilerinizin düzgün çalıştığından emin olmak için doğru soruları sormanız gerekir.
- Veri toplama: Yalnızca doğrulanmış kaynaklardan veri toplamak önemlidir. Veri toplama tarihi ve kaynağının kayıtlarını tutun. Ardından verileri analiz için düzenleyin. Kullanılacak veriler, belirli bir girişim için toplanan geçmiş verileri ve yeni bilgileri içerebilir. Bu veriler, bir kitlenin demografisini, ilgi alanlarını ve davranışlarını içerebilir. Müşterilerden veya site ziyaretçilerinden toplanabilir veya diğer kuruluşlardan satın alınabilir. Birinci taraf verileri, bir şirketin müşteriler hakkında topladığı verilerdir. Diğer kuruluşlardan elde edilen veriler ikinci taraftır. Bir şirketin bir pazardan satın aldığı toplu veriler üçüncü taraftır.
- KPI'ları Belirleme: KPI'lar, göz ardı etmemeniz gereken birincil yöntemdir. Temel Performans Göstergelerini (KPI'lar) belirlemek, verileri doğru bir şekilde ölçmenize olanak tanır. KPI'lar, başarının ve sonuçların nasıl ölçüleceğini tanımlamanıza olanak tanır. Bir dizi temel performans göstergesi (KPI), belirli alanlarda ilerlemenizi izlemenize yardımcı olabilir. KPI nedir? Kapsamlı makalemizi okumanızı öneririz.
- Verilerin Temizlenmesi: Mükerrer kayıtlardan, yanlış ve alakasız bilgilerden kurtulmanız gerekir. Herhangi bir analiz gerçekleştirilmeden önce veri temizliği önemlidir. Bu, analiz sonuçlarının beklenen yalın bilgilerle tutarlı olmasını sağlar. Kullanışlı olmayan verileri ortadan kaldırmak için KPI'larınıza başvurmalısınız. İş hedeflerinizle veya KPI yönetim stratejilerinizle ilgili olmayan tüm istatistikleri, rakamları ve metrikleri ortadan kaldırmalısınız.
- İstatistiksel Analiz: Veriler toplanıp temizlendikten sonra analiz edilebilir. Bu aşamada sonuçlarınızı anlamanıza ve gereksinimlerinize göre yorumlamanıza yardımcı olmak için veri analiz yazılımı ve teknikleri kullanılabilir. İstatistik en önemli türlerden biridir. Küme, Kohort ve Regresyon gibi istatistik araçları, veri analiziniz için daha mantıklı bir yol sağlamayı kolaylaştırır.
- Veri Yönetimi Yol Haritası: Bir "veri yönetimi yol haritası", verilerinizi düzenlemenize, yönetmenize ve işlemenize yardımcı olacaktır. Bu, analizinizi daha etkili hale getirecektir.
- Entegrasyon İçin Doğru Teknoloji: Verileri analiz etmenin birçok yöntemi vardır. Ancak doğru yazılımı ve güçlü analiz platformlarını seçmek zamandan ve paradan tasarruf etmenize yardımcı olacaktır. Bu, başarılı olmanızı kolaylaştıracaktır.
- Soruları Cevaplama: Tüm aşamaları tamamladıktan sonra ikinci adımda sorduğunuz soruları hızlıca cevaplayabileceksiniz. Veri analizi ve büyük veriler, kritik soruların yanıtlarını sağlar ve müşterilerin ve diğer paydaşların verilerin avantajlarından yararlanmalarını sağlar.
- Verileri Görselleştirme: Bir kuruluştaki herkes, teknik geçmişi olmayanlar bile verileri görselleştirebilir. Daha kolay anlaşılması için verilerin grafiklerde görselleştirilmesi. Bu, bilinmeyen gerçekleri ve eğilimleri ortaya çıkarmak için kullanılır. Veri kümelerini karşılaştırarak ve ilişkilere bakarak değerli bilgiler edinebilirsiniz. Veri görselleştirme güçlü bir araç olabilir ve ayrıca metriklerinizi kullanarak bir hikaye anlatmanıza olanak tanır.
- Metin Analizi: Metin madenciliği olarak da bilinen metin analizi, metin verilerini, kullanımlarını kolaylaştıracak şekilde düzenleme sürecidir. Modern analiz araçları ve teknikleri. Ürün incelemeleri, sosyal medya iletişimleri, anket yanıtları ve diğer makaleler gibi çeşitli kelime tabanlı veri kaynaklarından bilgi çıkarmaya yardımcı olarak metin analizi sürecini hızlandırır.
- Teşhis Analizi: Bu aşama, belirli sorulara doğrudan ve somut cevaplar sağlar. Ayrıca perakende analitiği gibi önemli organizasyonel işlevler için de kullanılır. Analistler ve şirket yöneticileri, bir şeyin neden olduğunun ardındaki bağlam hakkında sağlam bir anlayış kazanabilirler. Nedenlerini ve nasıl olduğunu anlarsanız çözüm bulmak daha kolaydır.
- Otonom Teknoloji: Yapay zeka (AI), makine öğrenimi (ML) ve diğer otonom teknolojiler, verilerin nasıl daha verimli bir şekilde analiz edilebileceğini anlamada çok önemli bir rol oynar. Örneğin tedarik zinciri KPI'larını izlerseniz, düşük kaliteli veya geçersiz veriler algılandığında sizi bilgilendirmek için akıllı uyarılar ayarlanabilir. Akıllı alarmlar, modern bir veri analizi yöntemidir. Bir veri kümesindeki belirli olaylar veya komutlar tarafından tetiklenebilen sinyaller sağlarlar.
- Veri Öyküsü: İnsan beyni, güçlü öykülere son derece iyi yanıt verir. Verilerinizi temizleyerek ve şekillendirerek hikaye anlatımınız daha erişilebilir, anlaşılır ve evrensel hale getirilebilir.
Veri Analizi ve Raporlama Ne İşe Yara, Nerede Kullanılır?
Veri analizi, işletmelerin kritik soruları yanıtlamaları ve performanslarını iyileştirmeleri için önemli bir araçtır. Veri analitiği, işinizi ileriye taşımanıza, riski azaltmanıza ve finansal analitiği iyileştirmenize yardımcı olabilir.
İşletmeler ayrıca hızlı kararlar almak için veri analizini kullanarak maliyetleri azaltabilir ve süreçleri iyileştirebilir.
Profesyonel yazılım, birkaç tıklamayla veri analizi yapmak için de kullanılabilir. BI (Business Intelligence), herhangi bir veriyi manuel olarak hesaplamaya gerek kalmadan otomatik olarak kullanılabilen raporlama araçları mevcuttur. Birçok veri analizi aracı artık makine öğrenimi algoritmalarını otomasyonla birleştiren özel yazılımlar ve sistemler kullanıyor. Veri analiz programları ayrıca veri paylaşımını ve depolamayı kolaylaştırır.
Veri analizi, yararlı bilgileri ortaya çıkarmak için verileri temizleme, dönüştürme ve modelleme sürecini ifade eder. Bu, işletmenizdeki zayıf ve güçlü yönleri belirlemenize ve ayrıca veriye dayalı kararlar almanıza yardımcı olur.
Veri analizi, şirketlerin müşterilerini daha iyi anlamalarına, reklam kampanyalarını analiz etmelerine, içeriği kişiselleştirmelerine ve içerik stratejileri oluşturmalarına yardımcı olabilir. Veri analizi, karlılığını ve performansını artırmak isteyen işletmeler için olmazsa olmazlardandır.