Veri analizi nedir? Kararlar için verileri analiz etmek ve yönetmek

0
165

Veri analizi tanımı

Veri analizi, verilerden içgörü elde etmeye odaklanan bir disiplindir. Verilerin toplanması, düzenlenmesi ve depolanması dahil olmak üzere veri analizi ve yönetimi süreçlerini, araçlarını ve tekniklerini kapsar. Veri analitiğinin temel amacı, eğilimleri bulmak ve sorunları çözmek için verilere istatistiksel analiz ve teknolojiler uygulamaktır. Veri analitiği, iş süreçlerini analiz etme ve şekillendirme ve karar alma ve iş sonuçlarını iyileştirme aracı olarak kuruluşta giderek daha önemli hale geldi.

Veri analitiği, performansı tanımlama, tahmin etme ve iyileştirme çabasıyla veriler üzerinde analiz yapmak için bilgisayar programlama, matematik ve istatistik gibi bir dizi disiplinden yararlanır. Veri analizi ekipleri, sağlam analiz sağlamak için veri madenciliği, veri temizleme, veri dönüştürme, veri modelleme ve daha fazlası dahil olmak üzere bir dizi veri yönetimi tekniklerinden yararlanır.

Veri analizi ve veri analizi

Veri analitiği ve veri analizi terimleri sıklıkla birbirinin yerine kullanılsa da, veri analizi, sonuç çıkarmak için verileri inceleme, temizleme, dönüştürme ve modelleme ile ilgili veri analitiğinin bir alt kümesidir. Veri analizi, veri analizi gerçekleştirmek için kullanılan araçları ve teknikleri içerir.

Veri analizi ve veri bilimi

Veri analitiği ve veri bilimi yakından ilişkilidir. Veri analizi, bir kuruluşun verilerinin neye benzediğini anlamak için kullanılan, veri biliminin bir bileşenidir. Genel olarak, veri analitiğinin çıktısı raporlar ve görselleştirmelerdir. Veri bilimi, problemleri incelemek ve çözmek için analitiğin çıktısını alır.

Veri analitiği ile veri bilimi arasındaki fark, genellikle bir zaman ölçeği olarak görülür. Veri analitiği gerçekliğin mevcut veya geçmiş durumunu açıklarken, veri bilimi bu verileri geleceği tahmin etmek ve / veya anlamak için kullanır.

Veri analizi ve iş analitiği

İş analitiği, veri analitiğinin başka bir alt kümesidir. İş analitiği, daha iyi iş kararları almak için veri madenciliği, istatistiksel analiz ve tahmine dayalı modelleme dahil olmak üzere veri analizi tekniklerini kullanır. Gartner, iş analitiğini “senaryolar oluşturmak, gerçekleri anlamak ve gelecekteki durumları tahmin etmek için analiz modelleri ve simülasyonlar oluşturmak için kullanılan çözümler” olarak tanımlıyor.

Veri analizi türleri

Dört tür analitik vardır:

Tanımlayıcı analitik: Ne oldu ve şu anda neler oluyor? Tanımlayıcı analitik, eğilimleri ve kalıpları belirleyerek mevcut durumu açıklamak için birden çok kaynaktan alınan geçmiş ve güncel verileri kullanır. İş analitiğinde bu, iş zekasının (BI) alanıdır. Teşhis analitiği: Neden oluyor? Teşhis analitiği, geçmiş performansın faktörlerini veya nedenlerini keşfetmek için verileri (genellikle tanımlayıcı analitik yoluyla oluşturulan) kullanır. Tahmine dayalı analitik: Gelecekte ne olması muhtemel? Tahmine dayalı analitik, gelecekteki sonuçlar hakkında tahminlerde bulunmak için istatistiksel modelleme, tahmin ve makine öğrenimi gibi teknikleri açıklayıcı ve tanısal analitiğin çıktılarına uygular. Tahmine dayalı analiz genellikle bir tür “gelişmiş analiz” olarak kabul edilir ve genellikle makine öğrenimine ve / veya derin öğrenmeye bağlıdır. Normatif analitik: Ne yapmamız gerekiyor? Normatif analitik, istenen sonuçları sağlayacak özel çözümler önermek için test ve diğer tekniklerin uygulanmasını içeren bir tür gelişmiş analitiktir. İş dünyasında tahmine dayalı analitik, makine öğrenimini, iş kurallarını ve algoritmaları kullanır.

Veri analitiği yöntemleri ve teknikleri

Veri analistleri, verileri analiz etmek için bir dizi yöntem ve teknik kullanır. CareerFoundry’nin yönetici editörü Emily Stevens’a göre, en popüler yedi tanesi şunlar:

Regresyon analizi: Regresyon analizi, bir veya daha fazla değişkende yapılan değişikliklerin diğerini nasıl etkileyebileceğini belirlemek için değişkenler arasındaki ilişkileri tahmin etmek için kullanılan bir dizi istatistiksel süreçtir. Örneğin, sosyal medya harcamaları satışları nasıl etkileyebilir? Monte Carlo simülasyonu: Investopedia’ya göre, “Monte Carlo simülasyonları, rastgele değişkenlerin müdahalesiyle kolayca tahmin edilemeyen bir süreçte farklı sonuçların olasılığını modellemek için kullanılır.” Risk analizi için sıklıkla kullanılır. Faktör analizi: Faktör analizi, büyük bir veri setini alıp daha küçük, daha yönetilebilir bir sete indirgemek için istatistiksel bir yöntemdir. Bu, genellikle gizli kalıpları ortaya çıkarma gibi ek bir avantaja sahiptir. Bir iş ortamında, faktör analizi genellikle müşteri sadakati gibi şeyleri keşfetmek için kullanılır. Kohort analizi: Kohort analizi, bir veri kümesini analiz için ortak özellikleri veya kohortları paylaşan gruplara ayırmak için kullanılır. Bu genellikle müşteri segmentlerini anlamak için kullanılır. Küme analizi: StatisticsSolutions, küme analizini “nesneleri veya vakaları küme adı verilen göreli gruplar halinde sınıflandırmak için kullanılan bir teknikler sınıfı” olarak tanımlar. Verilerdeki yapıları ortaya çıkarmak için kullanılabilir – sigorta firmaları, örneğin belirli konumların neden belirli sigorta talepleriyle ilişkili olduğunu araştırmak için kümeleme analizini kullanabilir. Zaman serisi analizi: StatisticsSolutions, zaman serisi analizini “zaman serisi verileri veya trend analizi ile ilgilenen istatistiksel bir teknik olarak tanımlar. Zaman serisi verileri, verilerin bir dizi belirli dönem veya aralıkta olduğu anlamına gelir. Zaman serisi analizi, zaman içindeki eğilimleri ve döngüleri, örneğin haftalık satış rakamlarını belirlemek için kullanılabilir. Ekonomik ve satış tahmini için sıklıkla kullanılır. Duygu analizi: Duygu analizi, verilerde ifade edilen duyguları anlamak için doğal dil işleme, metin analizi, hesaplamalı dilbilim vb. Araçları kullanır. Önceki altı yöntem nicel verileri (ölçülebilen veriler) analiz etmeye çalışırken, duyarlılık analizi, nitel verileri temalar halinde düzenleyerek yorumlamayı ve sınıflandırmayı amaçlamaktadır. Genellikle müşterilerin bir marka, ürün veya hizmet hakkında nasıl hissettiğini anlamak için kullanılır.

Veri analizi örnekleri

Tüm sektörlerdeki kuruluşlar, operasyonları iyileştirmek, geliri artırmak ve dijital dönüşümleri kolaylaştırmak için veri analitiğinden yararlanıyor. İşte üç örnek:

La-Z-Boy, operasyonları iyileştirmek için veri analitiğini kullanıyor: Uluslararası mobilya perakendecisi La-Z-Boy, İK, finans, tedarik zinciri ve satış dahil olmak üzere 20 departmandaki operasyonları iyileştirmek için analitiği kullandı. Analytics, şirketin fiyatlandırma, SKU performansı, garanti, sevkiyat ve diğer bilgileri yönetmesinin yanı sıra envanter düzeylerini tahmin etmesine yardımcı olur. Tahmine dayalı analitik, Owens Corning’in türbin kanatları geliştirmesine yardımcı oluyor: Üretici Owens Corning, analitik mükemmellik merkezinin yardımıyla rüzgar türbini kanatları için cam kumaşların oluşturulmasında kullanılan bağlayıcıları test etme sürecini kolaylaştırmak için tahmine dayalı analitik kullandı. Analytics, şirketin herhangi bir yeni malzeme için test süresini 10 günden yaklaşık iki saate düşürmesine yardımcı oldu. Kaiser Permanente, analitikle bekleme sürelerini azaltıyor: Kaiser Permanente, 2015 yılından bu yana ABD’deki 39 hastanesinin ve 700’den fazla tıbbi ofisinin veri işlemlerini elden geçirmek için analitik, makine öğrenimi ve yapay zeka kombinasyonunu kullanıyor. Daha iyi tahmin etmek için analitiği kullanıyor. ve potansiyel darboğazları çözerek, günlük operasyonların verimliliğini artırırken daha iyi hasta bakımı sağlamasına olanak tanır.

Veri analizi maaşları

PayScale’den alınan verilere göre, veri analitiği ile ilgili en popüler iş unvanlarından bazıları ve her pozisyon için ortalama maaş.

Analytics yöneticisi: 68.000-127.000 $ İş analisti: 46.000-82.000 $ İş analisti, BT: 50.000-98.000 $ İş zekası analisti: 50.000-95.000 $ Veri analisti: 43.000-85.000 $ Pazar araştırma analisti: 41.000- 75.000 $ Operasyon araştırması analisti: 49.000 $ – 122.000 $ Nicel analist: 58.000 $ – 131.000 $ Kıdemli işletme analisti: 63.000 $ – 115.000 $ İstatistikçi: 50.000 $ – 108.000 $

Telif Hakkı © 2021 IDG Communications, Inc.

CEVAP VER

Lütfen yorumunuzu giriniz!
Lütfen isminizi buraya giriniz