Veri Analizi Türleri, Faydaları ve Örnekleri

Günümüzün veri açısından zengin dünyasında, işinizin içgörülerinin değerini nasıl analiz edeceğinizi ve çıkaracağınızı anlamak, başarının önde gelen itici güçlerinden biridir.

Bir Forrester Research makalesinden yaygın olarak alıntılanan bir rakam, şirketlerin ortalama olarak mevcut verilerinin yalnızca %12'sini analiz ettiğini söylüyor. Tahmin ettiniz, bu, verilerinin diğer %88'inin boşa gittiği anlamına geliyor. Bunun nedenleri arasında analitik araçlarının eksikliği, baskıcı veri siloları ve kullanıcıların hangi verilerin değerli olduğunu ve hangilerinin göz ardı edilebileceğini bilmemeleri sayılabilir.

Çok fazla veri ve üzerinde harekete geçmek için çok az zaman varken, iş verilerinizi nasıl etkili bir şekilde toplayacağınızı, düzenleyeceğinizi, düzenleyeceğinizi ve anlayacağınızı bilmek zor olabilir, ancak veri analizi harika bir çözümdür.

Veri analizinin gücünü ve onu iş uygulamalarınızı geliştirmek için nasıl kullanabileceğinizi anlamanıza yardımcı olmak için en çok yakılan veri analizi sorularını yanıtlıyoruz:

Veri Analizi Nedir?

Veri analizi, iş karar verme sürecinize rehberlik edecek faydalı bilgileri ortaya çıkarmak için verileri temizleme, analiz etme, yorumlama ve görselleştirme süreci olarak tanımlanır.

Veri analiziyle birlikte, genellikle veri analizi terimini duyacaksınız. Her ikisi arasındaki fark, veri analitiğinin, veri analizinin kendisi, verilere derinlemesine dalmak için kullanılan çeşitli araçlar ve teknikler ile iletişim için kullanılan veri görselleştirme araçları dahil olmak üzere tüm veri yönetimi sürecini kapsayan kapsamlı bir bilim olmasıdır. veri analizinin sonuçları.

Veri Analizi Ne Yapar?

Veri analizinin ne işe yaradığı sorusuna verilecek en basit yanıt, daha iyi ve daha akıllı iş kararlarına rehberlik etmek için verilerden içgörüler çıkarmaya yardımcı olmasıdır. Yanıtlamaya çalıştığınız soruya bağlı olarak birkaç tür veri analizi vardır, ancak verileri analiz etme süreci tipik olarak beş anahtar kelime öbeğinden geçer:

• Analiz etmek istediğiniz verileri belirleyin
• Verileri toplayın
• Analiz için verileri temizleyin
• Verileri analiz edin

• Veri analizinin sonuçlarını yorumlama

İster pazar konumlandırması, ister müşteri ihtiyaçlarını anlama veya pazarlama kampanyalarınızın performansını artırma amaçlı olsun, veri analizi yaparak, kuruluşunuza mümkün olan en iyi kararları alabilmesi ve doğru anda hareket ederek en iyi sonucu alabilmesi için ihtiyaç duyulan içgörüleri sağlarsınız. herhangi bir fırsattan.

Sapan deneyin

Veri Analizi Neden Önemlidir?

Teknoloji, işletmelerin çalışma şeklini hızla değiştiriyor ve bu nedenle veri analizi her zamankinden daha önemli. Veriye dayalı olmak ve veriye dayalı kararlar vermek, işinizin geleceği hakkında seçimler yaparken tamamen emin olmanın tek yoludur.

Veri analizi, işletmelere şu konularda yardımcı olabilir:

• Ürün ve hizmetlerinin belirli yönlerini iyileştirin
• Gerçeklerle desteklenen daha hızlı ve daha bilinçli iş kararları alın
• Müşteri gereksinimleri hakkında daha derin bir anlayış kazanın
• Rakiplerin zayıf ve güçlü yanlarını analiz edin ve iyileştirme fırsatlarını ortaya çıkarın
• Maliyetleri düşürmenin ve karı artırmanın yollarını belirleyin
• Verileri görselleştirin ve anlamlandırın
• Eylem gerektiren performans sorunlarını keşfedin

Gördüğünüz gibi, veri analizi kuruluşlara birçok fayda sağlıyor. Sonuç olarak, verilerin doğru şekilde analiz edilmesi ve kullanılması, daha memnun müşteriler, yeni kullanıcılar, daha yüksek gelir ve başarılı bir stratejiye yol açar. Bunların hepsi, veriye dayalı karar vermenin başarıya giden yol haritası olduğuna ve işletmelerin ilerlemeye odaklanması gereken en önemli şeylerden biri olduğuna inanmamızın nedeninin bir parçası. İçgüdüsel duyguları bir faktör olarak tamamen ortadan kaldırır ve yalnızca gerçeklere odaklanır.

Veri Analizi Türleri

Bunlar 4 ana veri analizi türüdür:

Tanımlayıcı Analiz (ne oldu)

Tanımlayıcı veri analizi türünün amacı, ne olduğu sorusuna cevap vermektir. Bunun neden olabileceğini veya daha sonra ne olacağını açıklamaya çalışmaz,   sadece geçmişte ne olduğuna dair kolayca sindirilebilir bir anlık görüntü sağlamayı amaçlamaktadır . Bunu, çeşitli veri kaynaklarından gelen ham verileri sipariş ederek, manipüle ederek ve yorumlayarak işiniz için faydalı içgörülere dönüştürmek için yapar.

Veri toplama ve veri madenciliği, betimsel analizde kullanılan iki ana tekniktir. Veri toplama, veri toplama ve özetlenmiş bir biçimde sunma süreciyken, veri madenciliği analiz kısmıdır. Analiz bölümünde analistler, herhangi bir kalıp veya eğilimi ortaya çıkarmak için toplanan verileri keşfedebilir. Sonuç, verilerin bir grafik, çizelge veya gösterge panosu biçiminde görsel bir temsilidir.

İş dünyasında tanımlayıcı analizin en büyük kullanımlarından biri, bir işletmenin her düzeyde nasıl performans gösterdiğini açıklamak için KPI'ları (temel performans göstergeleri) izlemektir. Pazarlama TPG'lerinizi veya CEO TPG'lerinizi, ihtiyacınız olan ve yakından takip etmeniz gereken her şeyi izlemek için kullanılabilir.

Tanımlayıcı analiz yapmak, verilerinizi analiz etmenin ve ondan en iyi şekilde yararlanmanın ilk adımıdır. Gelecekteki sonuçları tahmin etmenize veya bir şeyin neden olduğu gibi soruların cevabını size söylemenize izin vermezken, verilerinizi düzenler ve daha fazla analiz için hazırlar.

Teşhis Analizi (neden oldu)

Teşhis analizi, en güçlü veri analizi türlerinden biridir. Ne olduğunu zaten öğrendikten sonra, bir sonraki mantıklı adım, bunun neden olduğunu bulmaktır ve tanısal analizin yaptığı da budur. Özünde, tanılayıcı veri analizi türü, kullanıcıların bir şeyin neden olduğuna dair bağlamsal bir anlayış kazanmalarına yardımcı olur. Bir şeyin neden ve nasıl olduğunun farkında olduğunuzda, sorunu çözmenin yollarını kolayca bulabilirsiniz.

Örneğin, tanımlayıcı analiziniz Eylül ayı için e-posta pazarlama açık oranınızda %15'lik bir düşüş olduğunu gösteriyorsa, bunun nedenini bir teşhis analizi yaparak öğrenebilirsiniz. Tam tersi, tanımlayıcı analiziniz web sitesi trafiğinde bir önceki aya göre %40'lık bir artış gösteriyorsa, bu olumlu artışa neyin neden olduğunu ve bu trafiği gelecekte nasıl sürdürebileceğinizi öğrenmek için bir teşhis analizi yapabilirsiniz.

Tanılama analizi, gelişmiş bir analitik biçimidir ve detaya inme, veri keşfi, veri madenciliği ve korelasyonlar gibi tekniklerle karakterize edilir. İşletmeler, veriler arasındaki bağlantıları anlamak ve davranış kalıplarını belirlemek için bu tür veri analizini gerçekleştirir.

Tahmine Dayalı Analiz (ne olması muhtemel)

Adından da anlaşılacağı gibi, tahmine dayalı analiz gelecekte olması muhtemel olanı tahmin eder. Bunu, ML (makine öğrenimi) ve AI (yapay zeka) ile birlikte tanımlayıcı ve tanısal analizin sonuçlarını kullanarak yapar. Önceki iki analizde ortaya çıkarılan kalıplara ve eğilimlere dayalı olarak, tahmine dayalı analiz , gelecekteki olayların ve sonuçların olasılığını tahmin eder . Bu, ileriye dönük plan yapmalarını ve gerçeklere dayalı stratejiler oluşturmalarını sağladığı için özellikle işletmeler için yararlıdır.

Tahmine dayalı analiz, yalnızca tahmin yapmaktan çok daha fazlası için kullanılır. Ayrıca her türlü sektördeki işletmelerin dolandırıcılığı tespit etmesine ve risk potansiyelini azaltmasına, operasyonları iyileştirmesine, daha iyi ve daha etkili pazarlama stratejileri geliştirmesine, müşteri hizmetlerini iyileştirmesine, maliyetleri düşürmesine vb. yardımcı olur.

Tahmine dayalı analiz hakkında dikkat edilmesi gereken önemli bir nokta, tahminlerin güvenilirliğinin büyük ölçüde seçilen tahmine dayalı analitik tekniklerine ve kullanılan verilerin kalitesine bağlı olmasıdır. Tahmine dayalı analiz, regresyon, sınıflandırma, aykırı değerler, zaman serisi analizi ve daha fazlası gibi analitik teknikleri içerir. Bu teknikler, büyük miktarda yüksek kaliteli veri ve R ve Python gibi istatistik ve programlama dillerinin derinlemesine anlaşılmasını gerektirir; bu nedenle, gereken işgücü uzmanlığı eksikliği nedeniyle bazı işletmelerin uygulamasını zorlaştırır.

Neyse ki, gelecekte işlerin nasıl gelişebileceğine dair bilinçli bir tahmin geliştirmek için işletmenizin tahmine dayalı analizden yararlanmasına yardımcı olacak birçok analitik araç var.

Reçete Analizi (nasıl olacak)

Veri analizinin son ve en ileri düzey türü kuralcıdır. Kuralcı analiz, daha sonra ne yapılması gerektiğini belirlemek için önceki tüm analizlerden elde edilen bilgileri birleştirir. Öngörülen gelecekteki sonuçlardan en iyi şekilde nasıl yararlanabileceğinizi gösterir ve bunu nasıl gerçekleştireceğiniz sorusunu yanıtlar.

Kuralcı analiz, gelişmiş analitik dahil olmak üzere karmaşık veri bilimi tekniklerinin tüm yelpazesini kullanır ve gerçekleştirilmesi en zor analizdir. Tanımlayıcı analizin güvenilirliği, tanımlayıcı, tanısal ve tahmine dayalı analizi ne kadar iyi yaptığınıza ve bunların doğruluğuna bağlıdır.

Ve tahmin edebileceğiniz gibi, eyleme geçmek söz konusu olduğunda kuralcı analiz en önemlisidir. Her tür veri analizi, değerli ve faydalı içgörüler ortaya çıkarır, ancak yalnızca hepsini bir arada kullandığınızda en iyi sonuçları elde etmek için resmin tamamını anlayabilirsiniz. Gelecekte ne olacağını bilmek harika, ancak bu bilgiden en iyi şekilde yararlanmak için ne yapmanız gerektiğini belirlemezseniz, daha iyi sonuçlar elde edemez ve işinizi büyütemezsiniz. .

Veri Analizi Örnekleri

Her tür sektördeki her tür işletme, veri analizinin gücünden yararlanabilir. Bunlar, 9 farklı endüstrinin verileri nasıl işe koyduğuna dair gerçek hayattan bazı örnekler:

Hava tahmini - özellikle sıcaklık, nem ve rüzgar ile atmosferik koşulların mevcut durumu hakkında veri toplar ve atmosferik süreç aracılığıyla, veri analistleri hangi havanın bekleneceğini belirler.

Oteller – doluluğu en üst düzeye çıkarmak ve geliri artırmak için herhangi bir gece için misafir sayısını tahmin etmeye çalışın.

Havayolları – bilet fiyatlarını belirlemek ve uçak bakım gereksinimlerini belirlemek için tahmine dayalı analitiği kullanın.

Pazarlama – pazarlama ekipleri, hedef kitleleri bölümlere ayırarak hedefli pazarlama kampanyaları yürütmek için veri analizini kullanıyor.

Finans – finansal kurumlar kredi riski modelleri geliştirebilir, finansal piyasa eğilimlerini tahmin edebilir ve yeni politikaların, yasaların ve düzenlemelerin işletmeler ve piyasalar üzerindeki etkisini tahmin edebilir.

İmalat – tedarikçi performansını izlemek, bakım gereksinimlerini tahmin etmek ve üretim kapasitesini optimize etmek için tahmine dayalı analitiği kullanın.

Sağlık - hastaneler, doktorlar ve diğer sağlık kuruluşları hastaların tedavisini takip edebilir ve hastalık geliştirme riski taşıyan hastaları belirleyebilir.

Güvenlik – işletmeleri ve bireyleri bilgisayar korsanlarından ve siber suçlulardan korur.

Teslimat – DHL ve FedEx gibi şirketler, toplanan verileri incelemek ve genel verimliliklerini artırmak için veri analizini kullanıyor.

Veri Analizi için Python

Python, üst düzey veri yapıları, dinamik tipik ve dinamik bağlama ve onu karmaşık uygulamaların geliştirilmesi ve güçlü veri analizi için değerli kılan çeşitli diğer özelliklerden oluşan genel amaçlı bir programlama dilidir. Bu sayede Python, veri bilimi için en çok kullanılan programlama dili haline geldi. Geliştiricilere verileri görselleştirmek ve içgörü kazanmak için sayısız seçenek sunar.

Veri görselleştirme, veri analizi sürecinde önemli bir rol oynar ve herhangi bir analitik beceriye sahip olmayanlar da dahil olmak üzere her tür kullanıcı tarafından verilerin daha net ve daha kolay anlaşılmasına yardımcı olur. Python veri görselleştirme araçlarıyla verilerin görsel temsili, kullanıcıların genellikle asla keşfetmediği eğilimleri ve kalıpları ve bağıntıları belirlemenize yardımcı olabilir.

Python'u veri analizi için kullanmanın bir başka avantajı da çok sayıda açık kaynak ve ticari görselleştirme kitaplığı sunmasıdır. Sahip olduğunuz ve analiz etmek istediğiniz veri türüne göre finansal tablolar, bilimsel tablolar, iş çizelgeleri ve çok daha fazlası arasından seçim yapabilirsiniz.

Veri Analizi için R

Python harika bir veri analiz aracıdır, ancak veri analizi birincil odak noktası değildir, oysa R öncelikle veri analizi için kullanılan bir dildir.

R, istatistiksel hesaplama, grafiksel veri analizi ve geliştiricilerin ve veri bilimcilerin minimum kodlama ile karmaşık, ham verileri temsil etmek için çeşitli görselleştirme türleri oluşturmasına olanak tanıyan bir programlama dili ve ortamıdır. R, kolaylıkla grafikler ve grafikler oluşturmanıza olanak tanıyan temel grafik modülüyle istatistiksel analiz sonuçlarını göstermek için oluşturulmuştur.

R'de veri görselleştirmeleri oluşturmak, R'nin güçlü grafik yetenekleri ve geniş veri kümesi seçimi gibi çeşitli işlevlerinin yardımıyla veri içgörülerini çıkarma tekniğidir. Tıpkı Python gibi, R ayrıca kullanıcıların hemen hemen her tür grafik oluşturmasına olanak tanıyan ve herhangi bir grafiğin kalitesini ve estetiğini artıran ggplot2 dahil olmak üzere çeşitli görselleştirme kitaplıkları sunar.

Veri Analizi Araçları

Veri analizi araçları, kullanıcıların verileri işleme ve analiz etme şeklini basitleştirir, veri kümeleri arasındaki ilişkileri ve korelasyonları keşfeder ve yorumlama için kalıpları ve eğilimleri belirler.

Slingshot aynı anda size gösterge tabloları ve analizler, kolay işbirliği için bir sohbet platformu, bir proje yönetimi yazılımı ve ekip için bir planlama aracı sağlayan, sahiplik, görev bölümü ve ilerlemeyi ve/veya ilerlemeyi takip etme konusunda yardımcı olan bir iş zekası aracıdır. veya sorunlar. Eylemlere yol açan anlamlı bir şekilde verilere bağlanmak hiç bu kadar kolay olmamıştı. Ve nihai olarak, veriye dayalı kültürün neyle ilgili olduğu budur - gerçekleri analiz, yaratıcılık ve başarı dürtüsü ile akıllı bir şekilde ön plana çıkarmak.

Slingshot ile iş verilerinizin tüm potansiyelini ortaya çıkarmak için verileri kolayca analiz edebilir ve güzel veri görselleştirmeleri oluşturabilirsiniz. Daha fazlasını öğrenmek ister misiniz? Slingshot'ı ücretsiz deneyin ve ekibinizin verileri kullanmasını, veriye dayalı bir kültürü geliştirmesini ve üretkenliği geliştirmesini kolaylaştırırken eyleme geçirilebilir içgörülerden yararlanmanıza nasıl yardımcı olabileceğini kendiniz görün.