Veri analizi, karar vermeyi destekleyen içgörüler elde etmek için verileri tanımlama, toplama, modelleme, analiz etme ve yorumlama sürecidir.

Veri Analizi ikinci bakış açısı

Veri analizini iki açıdan açıklayabiliriz,

Bilimde

Veri analizi, karmaşık yaklaşımlar ve gelişmiş teknikler kullanarak verileri keşfetmek ve bunlarla deney yapmaktır.

iş hayatında

Veriler, şirketin genel performansını iyileştirmesini sağlayacak yönlendirici kararlar almak için kullanılır.

Veri analizi süreci

1. Adım: Nedeni tanımlayın

Aşağıdakiler gibi işle ilgili sorular sormak:

• Kaliteden ödün vermeden üretim maliyetlerini nasıl azaltabiliriz?
• Satışları artırmak için mevcut kaynaklarımızı nasıl kullanırız?
• Müşteriler markamızı olumlu görüyor mu?

2. Adım: Veri toplayın

Veri toplama, dahili kaynaklar olarak da bilinen birincil kaynaklarla başlar. Bu genellikle CRM yazılımı, ERP sistemleri, pazarlama otomasyon araçları ve diğerlerinden toplanan yapılandırılmış verilerdir.

3. Adım: Gereksiz verileri temizleyin

Veri analizi sürecinde veri temizleme son derece önemlidir, çünkü tüm veriler iyi veri değildir. Veri ekibi, doğru sonuçlar elde etmek için analizi çarpıtabilecek yinelenen verileri, anormal verileri ve diğer tutarsızlıkları belirlemeli ve temizlemelidir.

4. Adım:Veri analizi gerçekleştirin

Bu adımda, veriler analiz edilir ve manipüle edilir. Kümeleme analizi gibi veri madenciliği teknikleri, gizli kalıpları ortaya çıkarabilir. İş zekası ve veri görselleştirme yazılımı, anlaşılması kolay raporlar, panolar, karneler ve çizelgeler oluşturmak için kullanılabilir.

5. Adım: Sonuçları yorumlayın

Veri analizi sonuçları tamamen ikna edici olmasa bile, bunu neden yaptığınızı doğrulamanız gerekir. Verilerde ortaya çıkmış olabilecek zorlukları veya sınırları göz önünde bulundurun. Bu, sonraki adımlarda kendinize olan güveninizi güçlendirecektir.

Veriler Bile Önemli mi?

Bu, birçok insanın sorduğu bir soru….

Veri açısından zengin çağımızda, başarının temel itici güçlerinden biri, işimizin dijital içgörülerinden nasıl analiz edileceğini ve gerçek anlamın nasıl çıkarılacağını anlamaktır.

Her gün üretilen çok büyük miktarda veriye rağmen, yalnızca yüzde 0,5'i analiz ediliyor ve veri keşfi, optimizasyonu ve istihbarat için kullanılıyor. Bu hiçbir şey gibi görünse de, parmaklarımızın ucundaki dijital bilgi miktarı göz önüne alındığında, yüzde yarım aslında önemli miktarda veriye tekabül ediyor.

Potansiyel olarak iş geliştirme potansiyeli olan tüm bu bilgilerin nasıl toplanacağını, değerlendirileceğini, düzenleneceğini ve anlamlandırılacağını bilmek, bu kadar çok veri ve bu kadar az zaman düşünüldüğünde bir kabus olabilir - ancak çevrimiçi veri analizi araçları çözümdür.

Ancak, veri analizinin birinin işini nasıl etkileyebileceğini görelim.

1. Bilgiye dayalı karar verme — Yönetim açısından, basit sezgilere değil gerçeklere dayalı kararlar almanıza yardımcı olduğu için verilerinizi analiz etmekten faydalanabilirsiniz.
2. Maliyetleri azaltın — Tahmine dayalı analitik gibi gelişmiş teknolojilerin yardımıyla işletmeler, verilerindeki geliştirme fırsatlarını, eğilimleri ve kalıpları tespit edebilir ve stratejilerini buna göre planlayabilir.
3. Müşterileri daha iyi hedefleyin — Muhtemelen, müşteriler her işletmenin en önemli unsurudur. Müşterilerinizle ilgili tüm yönlerin 360 derecelik bir görünümüne sahip olmak, sizinle iletişim kurmak için hangi kanalları kullandıkları, demografik bilgileri, ilgi alanları, alışkanlıkları, satın alma davranışları ve daha fazlası gibi şeyleri anlamanızı sağlayabilir.

Benim hakkımda

Merhaba! Benim adım Ammar. Teknoloji (özellikle “veri”), kişisel gelişim ve finans konularına ilgi duyan bir bilgisayar bilimi öğrencisiyim. Daha fazla kişiye ulaşmak ve onlarla bağlantı kurmak için bilgilerimi paylaşıyorum, bu yüzden bu size herhangi bir şekilde yardımcı olduysa bana IG @ 3mmvr.dev adresinden DM atın ve bağlanalım.

Daha fazla içerik için IG'ye göz atın: instagram.com/3mmvr.dev/

Linkedin'de bağlanalım: linkedin.com/in/ammardaoud/