Veri Analizi - Genel Bakış

Veri Analizi, yararlı bilgileri keşfetmek, sonuçlar önermek ve karar vermeyi desteklemek amacıyla verileri inceleme, temizleme, dönüştürme ve modelleme sürecidir.

.

Veri Analizi Türleri

İşletme, bilim, sosyal bilimler vb. Gibi çeşitli alanları çeşitli isimlerle kapsayan çeşitli veri analiz teknikleri mevcuttur. Ana veri analizi yaklaşımları şunlardır:

• Veri madenciliği
• İş zekası
• İstatistiksel analiz
• Tahmine Dayalı Analitik
• Metin Analizi

Veri madenciliği

Veri Madenciliği, daha önce bilinmeyen, ilginç veri kalıplarını, olağandışı verileri ve bağımlılıkları çıkarmak için büyük miktarda verinin analizidir. Amacın, verilerin kendisinin çıkarılması değil, büyük miktarda veriden kalıpların ve bilginin çıkarılması olduğunu unutmayın.

Veri madenciliği analizi; yapay zeka, makine öğrenimi, istatistik ve veritabanı sistemlerinin kesişme noktasındaki bilgisayar bilimi yöntemlerini içerir.

Veri madenciliğinden elde edilen örüntüler, daha ileri analizlerde kullanılabilen veya bir karar destek sistemi ile daha doğru tahmin sonuçları elde etmek için kullanılabilecek girdi verilerinin bir özeti olarak düşünülebilir.

İş zekası

İş Zekası teknikleri ve araçları, yeni stratejik iş fırsatlarının tanımlanmasına, geliştirilmesine ve yaratılmasına yardımcı olmak için büyük miktarlarda yapılandırılmamış iş verilerinin alınması ve dönüştürülmesi içindir.

İş zekasının amacı, yeni fırsatları belirlemek için büyük hacimli verilerin kolay yorumlanmasına izin vermektir. İşletmelere rekabetçi bir pazar avantajı ve uzun vadeli istikrar sağlayabilecek içgörülere dayalı etkili bir stratejinin uygulanmasına yardımcı olur.

İstatistiksel analiz

İstatistik, verilerin toplanması, analizi, yorumlanması, sunulması ve düzenlenmesi üzerine yapılan çalışmadır.

Veri analizinde iki ana istatistiksel metodoloji kullanılır -

• Descriptive statistics - Tanımlayıcı istatistiklerde, tüm popülasyondan veya bir örneklemden elde edilen veriler aşağıdakiler gibi sayısal tanımlayıcılarla özetlenir:

  • Sürekli Veriler için Ortalama, Standart Sapma

  • Kategorik Veriler için Frekans, Yüzde

• Inferential statistics- Temsil edilen popülasyon hakkında çıkarımlar yapmak veya rastgeleliği hesaba katmak için örnek verilerdeki kalıpları kullanır. Bu çıkarımlar şunlar olabilir -

  • veriler hakkında evet / hayır sorularının yanıtlanması (hipotez testi)

  • verilerin sayısal özelliklerinin tahmin edilmesi (tahmin)

  • veri içindeki ilişkileri tanımlama (korelasyon)

  • veri içindeki ilişkileri modelleme (Örneğin, regresyon analizi)

Tahmine Dayalı Analitik

Predictive Analytics, gelecekteki veya başka şekilde bilinmeyen olaylar hakkında tahmin (tahminler) için mevcut ve geçmiş verileri analiz etmek için istatistiksel modeller kullanır. İş dünyasında, karar vermeye yardımcı olan riskleri ve fırsatları belirlemek için tahmine dayalı analitik kullanılır.

Metin Analizi

Metin Madenciliği veya Metin Veri Madenciliği olarak da adlandırılan Metin Analizi, metinden yüksek kaliteli bilgi türetme işlemidir. Metin madenciliği genellikle girdi metnini yapılandırma, istatistiksel model öğrenme gibi araçlar kullanarak yapılandırılmış veriler içinde kalıplar türetme ve son olarak çıktının değerlendirilmesi ve yorumlanması sürecini içerir.

Veri Analiz Süreci

Veri Analizi, 1961'de istatistikçi John Tukey tarafından "Verileri analiz etme prosedürleri, bu tür prosedürlerin sonuçlarını yorumlama teknikleri, analizini daha kolay, daha kesin veya daha doğru hale getirmek için veri toplamayı planlama yolları ve tüm makineler" olarak tanımlanmıştır. ve verileri analiz etmek için geçerli olan (matematiksel) istatistiklerin sonuçları. "

Bu nedenle, veri analizi, çeşitli kaynaklardan büyük, yapılandırılmamış verileri elde etmek ve bunları aşağıdakiler için yararlı olan bilgilere dönüştürmek için bir işlemdir:

• Soruları cevaplamak
• Hipotezleri test edin
• Decision-making
• Teorileri çürütmek

Excel ile Veri Analizi

Microsoft Excel, verileri analiz etmek ve yorumlamak için birkaç araç ve yol sağlar. Veriler çeşitli kaynaklardan olabilir. Veriler çeşitli şekillerde dönüştürülebilir ve biçimlendirilebilir. Koşullu Biçimlendirme, Aralıklar, Tablolar, Metin işlevleri, Tarih işlevleri, Zaman işlevleri, Mali işlevler, Alt toplamlar, Hızlı Analiz, Formül Denetleme, Sorgulama Aracı, Olursa Olma Analizi gibi ilgili Excel komutları, işlevleri ve araçlarıyla analiz edilebilir. Çözücüler, Veri Modeli, PowerPivot, PowerView, PowerMap vb.

Bu veri analizi tekniklerini iki bölümün bir parçası olarak Excel ile öğreneceksiniz -

• Excel ile Veri Analizi ve
• Excel ile Gelişmiş Veri Analizi