Veri Analizi - Süreç
Veri Analizi, gerekli bilgileri keşfetmek amacıyla verileri toplama, dönüştürme, temizleme ve modelleme sürecidir. Bu şekilde elde edilen sonuçlar iletilir, sonuçlar önerir ve karar vermeyi destekler. Veri görselleştirme, bazen verilerdeki yararlı kalıpları keşfetme kolaylığı için verileri tasvir etmek için kullanılır. Veri Modelleme ve Veri Analizi terimleri aynı anlama gelir.
Veri Analiz Süreci, doğası gereği yinelemeli aşağıdaki aşamalardan oluşur -
- Veri Gereksinimleri Belirtimi
- Veri toplama
- Veri işleme
- Veri temizleme
- Veri analizi
- Communication
Veri Gereksinimleri Belirtimi
Analiz için gerekli veriler bir soruya veya bir deneye dayanmaktadır. Analizi yönetenlerin gereksinimlerine dayalı olarak, analize girdi olarak gerekli veriler belirlenir (örneğin, insanların nüfusu). Bir popülasyonla ilgili belirli değişkenler (örneğin, Yaş ve Gelir) belirlenebilir ve elde edilebilir. Veriler sayısal veya kategorik olabilir.
Veri toplama
Veri Toplama, veri gereksinimleri olarak tanımlanan hedeflenen değişkenler hakkında bilgi toplama sürecidir. Vurgu, verilerin doğru ve dürüst bir şekilde toplanmasını sağlamaktır. Veri Toplama, toplanan verilerin doğru olmasını ve ilgili kararların geçerli olmasını sağlar. Veri Toplama hem ölçmek için bir temel hem de iyileştirmek için bir hedef sağlar.
Veriler, kurumsal veri tabanlarından web sayfalarındaki bilgilere kadar çeşitli kaynaklardan toplanır. Bu şekilde elde edilen veriler yapılandırılmamış olabilir ve ilgisiz bilgiler içerebilir. Bu nedenle, toplanan verilerin Veri İşleme ve Veri Temizlemeye tabi tutulması gerekmektedir.
Veri işleme
Toplanan veriler analiz için işlenmeli veya düzenlenmelidir. Bu, verilerin ilgili Analiz Araçları için gerektiği gibi yapılandırılmasını içerir. Örneğin, verilerin bir Elektronik Tablo veya İstatistiksel Uygulama içindeki bir tablodaki satırlara ve sütunlara yerleştirilmesi gerekebilir. Bir Veri Modeli oluşturulması gerekebilir.
Veri temizleme
İşlenen ve organize edilen veriler eksik olabilir, kopyalar içerebilir veya hatalar içerebilir. Veri Temizleme, bu hataları önleme ve düzeltme işlemidir. Veri türüne bağlı olarak çeşitli Veri Temizleme türleri vardır. Örneğin, mali verileri temizlerken, belirli toplamlar, güvenilir yayınlanmış sayılar veya tanımlanmış eşiklerle karşılaştırılabilir. Benzer şekilde, nicel veri yöntemleri, daha sonra analizde hariç tutulacak aykırı değer tespiti için kullanılabilir.
Veri analizi
İşlenen, organize edilen ve temizlenen veriler analize hazır olacaktır. Gereksinimlere göre anlamak, yorumlamak ve sonuç çıkarmak için çeşitli veri analizi teknikleri mevcuttur. Veri Görselleştirme, verileri grafik formatta incelemek, verilerdeki mesajlarla ilgili ek içgörü elde etmek için de kullanılabilir.
Veri değişkenleri arasındaki ilişkileri belirlemek için Korelasyon, Regresyon Analizi gibi İstatistiksel Veri Modelleri kullanılabilir. Verileri tanımlayan bu modeller, analizi basitleştirmede ve sonuçları iletmede yardımcı olur.
Süreç ek Veri Temizleme veya ek Veri Toplama gerektirebilir ve bu nedenle bu faaliyetler doğası gereği yinelemelidir.
İletişim
Veri analizinin sonuçları, kullanıcıların kararlarını ve daha fazla eylemi desteklemek için ihtiyaç duyduğu bir formatta rapor edilecektir. Kullanıcılardan gelen geri bildirimler ek analizlerle sonuçlanabilir.
Veri analistleri, mesajın kullanıcılara açık ve verimli bir şekilde iletilmesine yardımcı olan tablolar ve grafikler gibi veri görselleştirme tekniklerini seçebilirler. Analiz araçları, gerekli bilgileri renk kodları ve tablolarda ve grafiklerde biçimlendirmeyle vurgulama olanağı sağlar.