Rakamları Hesaplamak: Büyümeyi Sağlamak için Veri Analitiğini Kullanmak

“Hiçbir projede çalışmadıysan bu kurs bitirme belgeleri bir işe yaramaz”, bu hepimizin hayatında en az bir kez duyduğu bir şey değil mi? Yine de doğru.

Geçenlerde, Sanal İş Deneyimi Programları aracılığıyla kariyer ilginizi keşfetmenizi sağlayan bir siteye rastladım. Yaratılan deneyimler, bir şirkette yapılacak işi çoğaltmak için tasarlanır, iş gerçek senaryolara dayanır.

KPMG Veri Analitiği Danışmanlığı Sanal Stajı Nedir?

KPMG'de çalışanların yaptıklarına benzer görevlerin tamamlanabileceği çevrimiçi bir sertifika programıdır. Dünyanın en iyi veri analitiği ekiplerinden birinde çalışmanın nasıl bir şey olduğunu öğrenebilir ve bir analitik danışmanı olarak başarılı olmak için gereken becerileri geliştirebilirsiniz. Bu program 3 bölüme ayrılmıştır — Veri Kalitesi Değerlendirmesi, Veri İçgörüleri ve Veri Sunumu.

Veri Kalitesi Değerlendirmesi

İlk modül, belirli sorunlarla sağlanan bir veri kümesi üzerinde ön veri araştırması yapmaya odaklanır. Amaç, verilerin kalitesini artırmanın yollarını belirlemek ve belirlenen sorunları temizlemek ve hafifletmek için önerilerde bulunmaktı.

Bu süreçteki ilk adım, herhangi bir kalite sorununu belirlemek için verilerin ilk değerlendirmesini yapmaktı. Bu, verilerin eksiksizlik, doğruluk, tutarlılık ve zamanlılık açısından incelenmesini içeriyordu. Yinelenenleri kaldırarak, hataları düzelterek veya eksik değerleri doldurarak verilerin temizlenmesini içeren verilerin kalitesini artırmak için önerilerde bulunulmuştur. Ayrıca, verilerin standartlaştırılmasını veya belirli gereksinimleri karşılamak için yeniden biçimlendirilmesini de içerir.

Genel olarak, bu modülün amacı, veri kalitesi değerlendirmesinin önemini göstermek ve veri kalitesi sorunlarının nasıl belirlenip azaltılacağına dair pratik bir örnek sağlamaktı.

Veri Analizleri

Veri kümesindeki sorunlar belirlendikten sonra, bir sonraki adım, verilerin kalitesini iyileştirme stratejisine yönelik ayrıntılı bir yaklaşım geliştirmekti. Yaklaşım üç aşamaya ayrıldı: Veri Keşfi, Model Geliştirme ve Yorumlama. Bu yaklaşımı özetlemek için bir PowerPoint sunumu oluşturulacaktı.

Veri sunumu

Etkileşimli panolar gibi görselleştirmeler, veri analizi ve iletişim için güçlü araçlardır. Önemli bulguları vurgulamamıza ve fikirlerimizi daha özlü ve ikna edici bir şekilde aktarmamıza olanak tanırlar. Son bölümün amacı, müşteriye sunulabilecek bir pano hazırlamaktı.

Bu süreçteki ilk adım, müşteri için önemli olan temel ölçütleri belirlemekti. Bu, iş hedeflerini anlamayı ve kontrol panelinin yanıtlaması gereken belirli soruları belirlemeyi içeriyordu. Metrikler belirlendikten sonraki adım, pano düzenini geliştirmek ve verileri sunmak için uygun görselleştirmeleri seçmekti. Düzen, sezgisel ve gezinmesi kolay olacak şekilde tasarlandı, önemli ölçümler belirgin bir şekilde görüntülendi ve destekleyici görselleştirmelerde sunulan destekleyici veriler.

Yol boyunca öğrendiklerim:

1. Analize devam etmeden önce verileri keşfetmek ve herhangi bir kalite sorununu belirlemek için kapsamlı veri kalitesi değerlendirmesi .
2. Verilerin doğru bir şekilde analiz edilmesini ve etkili çözümlerin geliştirilmesini sağlamak için Veri Keşfi, Model Geliştirme ve Yorumlamadan oluşan üç aşamalı bir yaklaşım geliştirmek .
3. Müşteri segmentasyonu, işletmelerin müşteri tabanları hakkında fikir edinmelerine, pazarlama stratejilerini geliştirmelerine ve karlılığı artırmalarına yardımcı olabilecek güçlü bir veri analizi aracıdır.
4. Verileri görsel ve erişilebilir bir biçimde sunarak, veriye dayalı sunumlar, içgörüleri daha geniş bir kitle için daha anlaşılır ve eyleme geçirilebilir hale getirebilir.
5. Analitik panolar, paydaşların karmaşık verilere hızlı bir şekilde erişmesine ve bunları anlamasına olanak tanıdığı için değerli araçlardır.

Temel bilgiler:

1. Müşteri demografik özelliklerine ve özelliklerine göre yüksek değerli müşterileri hedefleme.
2. Toplam benzersiz müşteri sayısı ve hem yıllık hem de üç aylık toplam harcama.
3. Erkekler ve kadınlar tarafından yapılan toplam bisikletle ilgili satın almalar.
4. Aylık işlemler
5. Belirli bir iş sektöründe kadın ve erkekler tarafından yapılan satın almalar.
6. Müşterilerin demografik varlığı
7. Ağırlıklı olarak odaklanılacak en iyi müşteriler

Son düşünceler:

Veri analizi, işletmelere ham verileri, karar verme sürecini bilgilendirebilecek ve iş büyümesini artırabilecek eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürmenin bir yolunu sunar. Veri analizi, çağın ilerisinde kalmak ve günümüzün son derece rekabetçi pazarında başarılı olmak isteyen her ölçekten ve sektörden işletme için kritik bir araç haline geldi. Modern işletmelerde veri analizinin önemi göz ardı edilemez ve bilinçli kararlar almak için verilerden yararlanan işletmeler, günümüzün veri odaklı pazarında önemli bir rekabet avantajına sahip olacaktır.