Veri Analizi Nedir? Nasıl Yapılır?

Veriler, işletmelerin müşterilerini daha iyi anlamalarına, reklam kampanyalarını iyileştirmelerine, içeriklerini kişiselleştirmelerine ve kârlılıklarını artırmalarına yardımcı olabilir. Ham verilerin çok fazla potansiyeli olsa da, işletmelerin büyümek için data analizi de denen verilerin analizlerine ihtiyacı vardır.

Veri Analizi Nedir?

Veri analizi, bir işletmenin karar alırken işine yarayacağı bilgileri keşfetmesi amacıyla verileri temizleme, dönüştürme ve modelleme süreci olarak tanımlanabilir. Veri analizinin amacı verilerden faydalı bilgiler elde etmek ve veri analizine dayanarak karar vermektir.

Veri Analizi Yöntemleri

İş hedeflerinize bağlı olarak, farklı veri analiz yöntemleri arasından seçim yapabilirsiniz. Veri analizi araçları, kullanıcıların verileri işlemesini, veri kümeleri arasındaki ilişkileri ve korelasyonları analiz etmesini kolaylaştırır, ayrıca yorumlama için kalıpları ve eğilimleri belirlemeye yardımcı olur. Başlıca veri analizi tekniklerini şu şekilde sıralayabiliriz:

  • Metin Çözümlemesi (Text Analysis): Metin analizine; “Veri Madenciliği” de denir. Veritabanlarını kullanarak büyük veri kümelerindeki bir deseni keşfetmeye ve ham verileri iş öngörülerine dönüştürmeye yarar.
  • İstatistiksel Analiz (Statistical Analysis): İstatistiksel analiz, bir veri kümesinin veya bir veri örneğinin analizi için verilerin toplanmasını, analizini, yorumlanmasını, sunumunu ve modellenmesini içerir. Betimsel Analiz ve Çıkarımsal Analiz olarak iki kategoriye ayrılabilir.
  • Betimsel Analiz (Descriptive Analysis): Ortalama, standart sapma, yüzde ve sıklık gibi veriler elde etmek için ya tam veriye ya da özetlenmiş sayısal veri örneğine dayanır.
  • Çıkarımsal Analiz (Inferential Analysis): Bir tam veri örneği kullanılarak örnek analiz eder. Bu analiz türünde, aynı veri kümesindeki farklı örnekleri yorumlayarak farklı sonuçlar çıkarabilirsiniz.
  • Teşhis Analizi (Diagnostic Analysis): Bu yöntemi, istatistiksel analizi bir adım daha ileri götürerek, bir şeyin neden olduğunu cevaplamak için kullanabilirsiniz. Teşhis analizi, verilerin davranış kalıplarını tanımlamak için yararlıdır.
  • Öngörülü Analiz (Predictive Analysis): Bu analiz mevcut veya geçmiş verilere dayanarak gelecekteki sonuçlar hakkında tahminlerde bulunmak için kullanılır. Doğruluğu, ne kadar ayrıntılı bilgiye sahip olduğunuza bağlıdır. Bir trendin, modelin veya olayın neden gerçekleştiğini anlarsanız, karşılaşabileceklerinize dair bilinçli bir projeksiyon geliştirebilir, potansiyel sorunların kontrolden çıkmasını önleyebilirsiniz. Böylece, girişimlerinizi formüle edebilir, etkili kampanyalar başlatabillirsiniz.
  • Kuralcı Analiz (Prescriptive Analysis): Reçete Analiz diye de dilimize çevrilen, mevcut bir problem veya kararda hangi eylemin gerçekleştirileceğini belirlemek için önceki tüm analizlerin iç görülerini birleştiren tekniktir. En etkili veri analizi yöntemlerinden biri olarak, pratik iş stratejileri geliştirmek için eğilimleri kullanır. Çoğu veriye dayalı şirket, öngörülü analiz ve teşhis analizinin performansını artırmak için reçete analizi kullanır: Mevcut durumlara ve sorunlara dayanan verileri analiz ederek kararlar almayı tercih eder.

Tavsiye Edilen İçerik >>> Dijital Pazarlama Nedir?

Veri Analizi Nasıl Yapılır?

Veri Analizi, verileri keşfetmenizi, içinde bir kalıp bulmanızı ve buna dayanarak kararlar almanızı sağlayan bir süreçtir. Tüm organizasyonunuzu daha bilgili kılmayı amaçlar. Kapsamlı bir veri analizi aşağıdaki aşamaları içerir:

  1. İhtiyaçları Belirleme: Verilerinizi analiz etmeye veya herhangi bir analiz tekniğini incelemeye başlamadan önce, kuruluşunuzdaki tüm kilit paydaşlarla işbirliği yapmalı, analiz yapmanın amacına, neyi analiz edeceğinize ve nasıl ölçeceğinize karar vermelisiniz.
  2. Soruları Belirleme: Temel hedeflerinizi belirledikten sonra, görevinize ulaşmanıza yardımcı olmak için hangi soruların cevaplanması gerektiğini düşünmelisiniz. Bu, başarınızın temellerini şekillendireceğinden en önemli veri analizi tekniklerinden biridir. Verilerinizin çalıştığından emin olmak için doğru sorularını sormanız gerekir.
  3. Veri Toplama: En doğrulanmış kaynaklardan veri toplamaya,veri toplarken, verilerin toplanma tarihine ve kaynağına dair notlar tutulmasına ve verilerin analiz için organize edilmesine önem gösterilmelidir. Kullanılacak veriler geçmiş verileri veya belirli bir girişim için toplanan yeni bilgileri içerebilir. Bir kitlenin demografik özellikleri, ilgi alanları, davranışları ve daha fazlası hakkında bilgiler içerebilir. Müşteriler ve site ziyaretçilerinden toplanabilir veya diğer kuruluşlardan satın alınabilir. Bir şirketin kendi müşterileri hakkında topladığı verilere birinci taraf verileri, bir şirketin başka bir kuruluştan elde ettiği verilere ikinci taraf verileri denir ve bir şirketin bir pazardan satın aldığı toplu verilere üçüncü taraf verileri denir.
  4. KPI’ları Belirleme: KPI’lar, göz ardı etmemeniz gereken birincil yöntemlerden biridir. Anahtar Performans Göstergelerini (KPI) tanımlamak, verileri doğru bir şekilde ölçmenizi sağlar. KPI’lar başarıyı ve sonuçları nasıl ölçtüğünüzü tanımlamanıza yardımcı olur. Bir dizi önemli performans göstergesi (KPI) ile belirli alanlardaki ilerlemenizi izleyebilirsiniz. KPI Nedir? adlı detaylı yazımızı incelemenizi öneririz.
  5. Verileri Temizleme: Toplanan veriler arasında yinelenen kayıtlar, hatalı ve alakasız olanlar gibi gereksiz bilgi yığının kırpılması gerekir. Analizden önce veri temizliğinin yapılması, analizin yalın bilgilerle beklentilere uygun sonuçlanmasını sağlar. Faydasız olduğunu düşündüğünüz verileri ayıklamak için referans olarak KPI’larınızı kullanmalısınız. İşletme hedeflerinize uymayan veya KPI yönetim stratejilerinize uymayan tüm istatistikler, olgular, rakamlar veya metrikler denklemden çıkarılmalıdır.
  6. İstatistiksel Analiz: Veriler toplandıktan ve temizlendikten sonra analiz için hazır hale gelir. Bu aşamada, gereksinimlere göre sonuçlarınızı anlamanıza ve yorumlamanıza yardımcı olacak yukarıdaki gibi veri analiz tekniklerini ve yazılımlarını kullanabilirsiniz. En önemli analiz türlerinden biri istatistiklerdir. Küme (cluster), Cohort, Regresyon ve Faktör gibi istatiksel araçlarla veri analizinize daha mantıklı bir yön vermeniz kolaylaşır.
  7. Veri Yönetimi Yol Haritası: Verilerinizi depolamanıza, yönetmenize ve işlemenize yardımcı olacak bir “veri yönetimi yol haritası” oluşturmak analiz yöntemlerinizin daha başarılı olmasına yardımcı olacaktır.
  8. Doğru Teknolojiyi Entegre Etmek: Verileri analiz etmenin elbette ki birçok yolu vardır, ancak doğru yazılımın, güçlü analiz platformlarının seçilmesi zamandan ve emekten tasarruf edilmesini sağlayacak ve başarınızda etkili olacaktır.
  9. Soruların Cevaplanması: Tüm bu aşamalardan sonra ikinci adımda belirlediğiniz soruları hızla cevaplamaya başlayabilirsiniz. Büyük veriler ve doğru analiz önemli soruların cevaplarını sunarken, iç ve dış paydaşların, müşterilerle birlikte, verilerden yararlanmasını da sağlamış olur.
  10. Verilerin Görselleştirilmesi: Verileri görselleştirme, kuruluşunuzdaki herkesin, teknik altyapısı olmayanların bile neler olduğunu görebileceği anlamına gelir. Verilerin kolay anlaşılması için grafiksel olarak gösterilmesi; bilinmeyen gerçekleri ve eğilimleri keşfetmek için kullanılır. Bu şekilde ilişkileri gözlemleyerek ve veri kümelerini karşılaştırarak, anlamlı bilgiler elde etmenin etkili bir yolunu bulabilirsiniz. Veri görselleştirme, metriklerinizle bir hikaye anlatmanıza da olanak tanıyan güçlü bir araçtır.
  11. Metin çözümlemesi: Metin madenciliği olarak da bilinen metin analizi, büyük miktarda metin verisini yönetmeyi kolaylaştıracak şekilde düzenleme işlemidir. Modern analiz araçları ve teknikleri; ürün incelemeleri, makaleler, sosyal medya iletişimleri ve anket yanıtları da dahil olmak üzere çeşitli kelime tabanlı veri kaynaklarından bilgi elde etmenize yardımcı olarak metin analizi sürecini hızlandırabilir.
  12. Tanı analizi: Belirli sorulara doğrudan ve eyleme geçirilebilir yanıtlar sağlamak üzere tasarlanan bu aşama, perakende analitiği gibi önemli organizasyonel işlevlerin yanı sıra dünyanın en önemli araştırmada yöntemlerinden biri olarak kabul edilir. Tanı verileri analizi, analistlerin ve şirket yöneticilerinin, bir şeyin neden olduğuna dair sağlam bir bağlamsal anlayış kazanmalarına yardımcı olur. Bir şeyin neden olduğunu ve nasıl olduğunu biliyorsanız, sorunu tam olarak çözmenin yollarını belirlemeniz de kolaylaşır.
  13. Otonom Teknoloji: Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) gibi otonom teknolojiler, verilerin daha etkili bir şekilde nasıl analiz edileceğini anlamada önemli rol oynar. Örneğin, tedarik zinciri KPI’larını izliyorsanız, geçersiz veya düşük kaliteli veriler göründüğünde tetiklenecek şekilde akıllı alarmlar ayarlayabilirsiniz. Modern veri analizi tekniklerinden biri olan akıllı alarmlar, bir veri kümesindeki belirli komutlara veya olaylara dayalı otomatik sinyaller sağlar.
  14. Veri Öyküsü: İnsan beyni güçlü hikayelere inanılmaz derecede iyi yanıt verir. Verilerinizi temizledikten, şekillendirdikten ve görselleştirdikten sonra hikayeleştirmeniz; analitik çabalarınızı daha erişilebilir, sindirilebilir ve evrensel hale getirebilir.

Veri Analizi ve Raporlama Ne İşe Yarar?

Veri analizi; işletmelerin temel soruları cevaplamasına ve daha iyi performans göstermesine yardımcı olur. Finansal analizlerden müşteri davranışını anlamaya kadar pek çok alanda veri analizini kullanmak işinizi ileriye taşıyabilir ve riskleri azaltmaya yardımcı olabilir.

Ayrıca veri analizi yaparak işletmeler; toplam maliyetleri azaltabilir, süreçlerin iyileştirilmesini sağlayabilir ve kısa sürede daha iyi kararlar alınabilir.

Veri analizlerini profesyonel yazılımlar kullanarak birkaç tıklama ile gerçekleştirmek de mümkündür. Böylece hiçbir şeyi manuel olarak hesaplamanıza gerek kalmadan BI (Business Intelligence) raporlama araçları kullanılabilir. Son zamanlardaki bu trendle birçok veri analizi tekniği için, makine öğrenme algoritmalarını ve otomasyonunu entegre eden özel sistemlere ve yazılımlara başvurulmakta. Ayrıca veri analizi programları, verilerin depolanması ve paylaşılmasını da kolaylaştırmaktadır.

Özet

Veri analizi, yararlı bilgileri keşfetmek üzere verileri temizleme, dönüştürme ve modelleme sürecidir. İşletmenizin zayıf noktalarını tanımlamanıza, güçlü yönlerden yararlanmanıza ve veriye dayalı kararlar almanıza yardımcı olur. Veri analizi; şirketlerin müşterilerini daha iyi anlamaları, reklam kampanyalarını değerlendirmeleri, içerikleri kişiselleştirmeleri, içerik stratejileri oluşturmaları ve ürün geliştirme açısından oldukça etkili olabilir. Performans ve kârlılıklarını artırmak isteyen işletmeler veri analizini küçümsememelidir.

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Bunlar da İlginizi Çekebilir
Devamı
Google Adsense Nedir?
Web sitenizdeki içeriklerle ilgili reklamlar göstererek para kazanmanızı sağlayan AdSense ile ilgili ipuçları!