Tüm bu süreç sonunda veri analizi, neyin işe yarayıp neyin yaramadığını belirlemeye yardımcı olur. Böylece hedeflere ulaşmak için yapılması gereken değişiklikleri ortaya çıkarır.
Veri analizi için şirketlerdeki stratejik planlamanın omurgasıdır desek yanlış olmaz. Ayrıca veri analizi çok çeşitli sektörlerde kullanılır.
Bazı örnekleri ele alalım. Örneğin, bir e-ticaret şirketini ele alalım.
Şirket, veri analizi yoluyla müşterilerinin satın alma davranışlarını, tercihlerini ve kalıplarını anlayabilir.
Daha sonra bu bilgileri müşteri deneyimlerini kişiselleştirmek, satışları tahmin etmek ve pazarlama stratejilerini optimize etmek için kullanabilir. Sonuç olarak şirketin büyümesini ve müşteri memnuniyetini artırabilirler.
Bir diğer örneği ise sağlık sektöründen verelim. Veri analizi yoluyla sağlık hizmeti sağlayıcıları salgınları tahmin edebilir, hasta bakımını iyileştirebilir ve tedavi stratejileri hakkında bilinçli kararlar alabilir.
Benzer şekilde, finans sektöründe veri analizi risk değerlendirmesinde, dolandırıcılık tespitinde ve yatırım karar alma sürecinde yardımcı olabilir.
Özetle veri analizi hem nicel verileri (kar ve satış) hem de nitel verileri (anket ve vaka çalışmaları) analiz ederek bütün resmi gözler önüne çıkarır. Nitel ve nicel verileri şu iki örnekle açıklayalım;
Bir online takı mağazası sahibi, envanter verilerini analiz ederek siparişlerini daha doğru bir şekilde planlamak ister. Geçmiş satış verilerini inceleyerek, altın takıların gümüş takılardan daha çok tercih edildiğini fark eder. Bu bilgi sayesinde, bir sonraki siparişinde altın takılardan iki kat daha fazla sipariş vererek müşteri taleplerine daha iyi yanıt verir. Bu nicel veri analizine bir örnektir.
Nitel veri analizine bir örnek vermek gerekirse bir spor salonu sahibinin, sunduğu dersleri geliştirmek için müşterilerden geri bildirim toplamasını ve müşterilere “En çok hangi tür egzersizleri seviyorsunuz?” gibi açık uçlu sorular içeren bir anket göndermesini verebiliriz. Gelen yanıtları analiz ederek en çok önerilen egzersiz türlerini belirler ve bu egzersizleri gelecekteki programlarına ekler. Bu sayede müşteri memnuniyetini artırır.
Veri Analizi Neden Önemli?
Veri analizi her zamankinden daha önemli hale geldi. Dijital dünya sürekli olarak daha fazla veri topluyor.
Online bir hizmeti her kullandığında, kullanıcı davranışı veri kümesine katkıda bulunuyorsun. Evinde sadece elektrik ve su kullanarak bile, kamu hizmetleri kullanımına ilişkin bir veri kümesine katkıda bulunuyorsun.
Hatta sana fikir vermesi için şu istatistikleri de verelim:
Tek bir MR taramasından 20.000 görüntü elde ediliyor.
Google günde 3,5 milyar arama sorgusunu işliyor.
Instagram kullanıcıları her dakika 54.000 fotoğraf paylaşıyor.
Otonom bir araç her gün 11 terabayt veri üretiyor.
X kullanıcıları her saniye 3.000 tweet atıyor.
İşte bu veri patlaması, artık “büyük veri (big data)” dediğimiz şeyi ortaya çıkardı.
Bilmeyenler için açıklayalım. Büyük veri, hacmi çok büyük, çeşitliliği fazla ve hızla artan veri setlerini ifade eder.
Geleneksel yöntemlerle işlenmesi ve analiz edilmesi zor olan bu veriler, genellikle modern teknolojiler ve analitik yöntemlerle anlamlandırılır.
Bu muazzam miktardaki veri doğru şekilde analiz edilirse, şirketlere paha biçilmez içgörüler sağlayabilir.
Statista, iş zekası ve analitik yazılım uygulamaları için pazar büyüklüğünün önümüzdeki birkaç yıl içinde dünya çapında 2026'da 18 milyar doların üzerine çıkmasının tahmin edildiğini söylüyor.
Veri analizi bu noktada büyük verinin potansiyelini açığa çıkarmada kilit görev görüyor.
Veri Analizi Süreci
Veri analizi süreci, hedefleri tanımlamaktan veri hikayeleştirmeye kadar birkaç aşamayı içeren sistematik bir yaklaşımdır. Aşağıda adım adım veri analizi sürecinde hangi aşamaların olduğuna değindik
1. Sorunları belirleme
Hemen hemen her projede olduğu gibi ilk adım, veri analizi yoluyla çözmeye çalıştığın sorunun ne olduğunu belirlemektir.
Buradaki sorunların spesifik olduğundan emin olmalısın. “Müşteriler en çok hangi ürünleri birlikte satın alıyor?”, “Satışlarımız geçen çeyrekte neden düştü?” gibi sorular belirleyebilirsin.
Bu sorular, KPI'larını ve hangi tür veri analizini gerçekleştireceğini belirlemene yardımcı olacak. Bu nedenle soruyu netleştirmek için biraz zaman harcamalısın.
2. Veri toplama
Hedefler ve sorular belirlendikten sonraki adım ilgili verileri toplamaktır. Bu, anketler, görüşmeler, gözlemler veya mevcut veri tabanlarından çıkarma gibi çeşitli yöntemlerle yapılabilir.
- Dahili veriler şirketin içinden gelir (CRM yazılımı, raporlar ve arşivler). Süreçleri anlamana yardımcı olur.
- Dış veriler şirket dışından gelir (anketler, soru formları, kamuya açık veriler). Sektörü ve müşterileri anlamana yardımcı olur.
3. Veri temizleme
Veriler temiz değilse ciddi şekilde yanıltıcı olabilir. Bu yüzden analiz etmeden önce topladığın verileri incelediğinden emin olmalısın. Peki bu adımda neler oluyor, neler yapmalıyım diye düşünüyor olabilirsin;
- Gereksiz bilgileri kaldırmalısın
- Yazım yanlışları gibi yapısal hataları ele almalısın
- Tekrarlanan verileri silmelisin
4. Veri analizi
Artık verileri derleyip temizlediğimize göre, ilişkileri, kalıpları ve eğilimleri bulmak için veri analizi türlerinden bir veya birkaçını kullanmamız gerekiyor.
Veri analizi araçları veri analizi sürecini hızlandırabilir ve insan hatası riskini ortadan kaldırabilir. Aşağıdaki bölümlerde veri analizi araçlarına değindik. Oradan daha detaylı bir okuma yapabilirsin.
5. Veri yorumlama
Verileri analiz ettikten sonra, artık sıra ilk başta sorduğun soruya geri dönmek. Bu aşamadaki kaçınılması gereken bazı yaygın hataları da belirtelim:
- Korelasyon ve nedensellik: İki değişken arasında bir ilişki olması, birinin diğerine neden olduğu anlamına gelmez. Örneğin, dondurma satışlarıyla boğulma vakalarının artışı arasında bir korelasyon olabilir, ama bu ikisi birbirine neden olmaz. İkisi de sıcak havayla ilişkilidir. Bu tür durumlarda, sadece ilişkiye değil, neden-sonuç bağlantısına dikkat etmelisin.
- Doğrulama yanlılığı: Verilere kendi fikirlerini haklı çıkaracak şekilde yaklaşmak büyük bir tuzak olabilir. Önyargıdan kaçınmak için, analiz sonuçlarını birden fazla kişiyle tartış ve onların bakış açılarını da değerlendir.
- Küçük örneklem boyutu: Eğer analiz için kullandığın örneklem boyutu çok küçükse ya da hedef kitleni tam olarak temsil etmiyorsa, sonuçlar yanıltıcı olabilir. Örneğin, sadece genç müşterilerden gelen geri bildirimlere bakarak genel müşteri memnuniyetini değerlendiremezsin.
6. Veri görselleştirme
Son olarak, verileri grafikler, haritalar, raporlar, çizelgeler ve panolar biçiminde görselleştirmek hem senin hem de müşterilerin anlamasını daha kolay hale getirir.
Veri hikayeleştirmesi, sonuçları teknik olmayan kitlelere iletmek ve veri odaklı kararlar almak için çok önemlidir.
Veri Analizi Türleri
Betimleyici Analiz (Descriptive Analysis):
Adından da anlaşılacağı gibi betimleyici yani bir başka deyişle tanımlayıcı analiz, ham verileri açıklar, özetler ve yorumlanabilir hale getirir.
Geçmişte ne olduğunu anlamak için tarihsel verileri analiz etmeyi içerir.
Örneğin, bir şirket geçen yılın ortalama aylık satışlarını anlamak için betimleyici analizden yararlanabilir.
Teşhis Analizi (Diagnostic Analysis):
Teşhis analizi, bir şeyin neden gerçekleştiğini belirlemeyi sağlar.
Yani betimleyici analizdeki "ne oldu" ana sorusunu sorduktan sonra “neden oldu” diye sorar. Bunu yaparak betimleyici analizden bir adım öteye gider.
Daha ayrıntılı veri keşfi ve belirli bir sorunun nedenini anlamak için farklı veri kümelerini karşılaştırmayı içerir.
Örneğin, bir şirketin satışları belirli bir ayda düştüyse, bunun nedenini bulmak için teşhis analizi kullanılabilir.
Tahmin Analizi (Predictive Analysis):
Tahmin analizi, gelecekte ne olabileceğini tahmin etmek için geçmişten gelen verileri kullanmayı içerir.
Genellikle risk değerlendirmesi, pazarlama ve satış tahmini gibi konularda kullanılır.
Örneğin, bir şirket geçmiş verileri temel alarak bir sonraki çeyreğin satışlarını tahmin etmek için bu analiz türünden yararlanabilir.
Öneri Analizi (Prescriptive Analysis):
Öneri analizi, en gelişmiş veri analizi türüdür. Sadece gelecekteki sonuçları tahmin etmekle kalmaz, aynı zamanda bu tahminlerden faydalanmak için öneriler de sunar.
Makine öğrenimi ve yapay zeka gibi karmaşık araçlar ve teknolojiler kullanır.
Veri Analizi Teknikleri Nelerdir?
Farklı veri türlerini tanıdığımıza göre, verileri analiz etmenin farklı yöntemleri de ele alabiliriz.
1. Regresyon Analizi
Regresyon analizi, bir dizi değişken arasındaki ilişkiyi tahmin etmek için kullanılır.
Herhangi bir regresyon analizi türünü gerçekleştirirken, bağımlı değişken (ölçmek veya tahmin etmek istediğin değişken) ile herhangi bir sayıda bağımsız değişken (bağımlı değişken üzerinde etkisi olabilecek faktörler) arasında bir korelasyon olup olmadığını görmek isteriz.
Regresyon analizinin amacı, eğilimleri ve kalıpları belirlemek için bir veya daha fazla değişkenin bağımlı değişkeni nasıl etkileyebileceğini tahmin etmektir. Bu, özellikle tahminlerde bulunmak ve gelecekteki eğilimleri tahmin etmek için faydalıdır.
2. Monte Carlo Simülasyonu
Karar alırken veya belirli eylemlerde bulunurken, çeşitli olası sonuçlar vardır. Otobüse binersen, trafiğe takılıp kalabilirsin. Yürürsen, yağmura yakalanabilirsin.
Günlük yaşamda, hangi eylemi yapacağımıza karar vermeden önce artıları ve eksileri kısaca tartma eğilimindeyiz; ancak, riskler yüksek olduğunda, tüm olası riskleri detaylı bir şekilde hesaplamak çok daha önemlidir.
Monte Carlo simülasyonu, diğer adıyla Monte Carlo yöntemi, olası sonuçların ve olasılık dağılımlarının modellerini oluşturmak için kullanılan bilgisayarlı bir tekniktir. Bir dizi olası sonucu ele alır ve ardından her belirli sonucun gerçekleşme olasılığını hesaplar.
3. Faktör Analizi
Faktör analizi, çok sayıda değişkeni daha az sayıda faktöre indirgemek için kullanılan bir tekniktir.
Birden fazla ayrı, gözlemlenebilir değişkenin birbirleriyle ilişkili olduğu temelinde çalışır çünkü hepsi altta yatan bir yapı ile ilişkilidir. Bu, yalnızca büyük veri kümelerini daha küçük, daha yönetilebilir örneklere yoğunlaştırması nedeniyle değil, aynı zamanda gizli kalıpları ortaya çıkarmaya yardımcı olması nedeniyle de yararlıdır.
Kolayca ölçülemeyen veya gözlemlenemeyen zenginlik, mutluluk, müşteri sadakati ve memnuniyeti gibi kavramları keşfetmemizi sağlar.
4. Kohort Analizi
Kohort analizi, kullanıcıları bir hizmete kayıt oldukları tarih veya satın aldıkları ürün gibi paylaşılan bir özelliğe göre gruplandıran bir veri analitiği tekniğidir.
5. Kümeleme Analizi
Kümeleme analizi, bir veri kümesindeki yapıları tanımlamayı amaçlayan keşifsel bir tekniktir.
Kümeleme analizinin amacı, farklı veri noktalarını dahili olarak homojen ve harici olarak heterojen gruplara (veya kümelere) ayırmaktır. Bu, bir küme içindeki veri noktalarının birbirine benzer, başka bir kümedeki veri noktalarından farklı olduğu anlamına gelir.
Aslında kümeleme analizinin birçok uygulaması ve örneği var. Pazarlamada, kümeleme analizi genellikle büyük bir müşteri tabanını belirgin segmentlere ayırmak için kullanılır. Sigorta şirketleri, belirli konumların neden yüksek sayıda sigorta talebiyle ilişkilendirildiğini araştırmak için kümeleme analizini kullanabilir.
6. Duygu Analizi
Veriyi düşündüğünde aklına muhtemelen otomatik olarak sayılar ve elektronik tablolar geliyor.
Ancak gerçekte, insanların söylediklerinden elde edilebilecek anlatılmamış içgörüler vardır. Peki metinsel veriler nasıl analiz edilebilir?
Çok yararlı nitel tekniklerden biri duygu analizidir. Bu teknik, metinsel verileri sınıflandırma ve anlama sürecidir.
Duygu analiziyle amaç, metinsel verilerde iletilen duyguları yorumlamak ve sınıflandırmaktır.
Veri Analizinde Kullanılan Araçlar
Veri analizinde Python ve R programlama dili en çok tercih edilen programlama dillerinden ikisidir. Görselleştirme araçları olarak ise Power BI ve Tableau rakiplerine kıyasla daha çok tercih edilir. Şimdi bu araçları biraz inceleyelim
- Python: Python, veri analistleri ve veri bilimcilerin favorisi olan, genel amaçlı bir programlama dilidir. Basitliği ve okunabilirliği, pandas, NumPy ve Matplotlib gibi çok çeşitli kütüphanelerle birleştiğinde, onu veri analizi ve veri görselleştirme için mükemmel bir araç haline getirir.
- R: R, istatistiksel hesaplama ve grafikler için özel olarak tasarlanmış bir programlama dilidir. İstatistikçiler ve veri madencileri arasında istatistiksel yazılım ve veri analizi geliştirmek için yaygın olarak kullanılır. R hakkında daha detaylı bilgi almak için bu yazımıza göz atabilirsin.
- SQL: SQL, veri tabanlarını yönetmek ve işlemek için kullanılan standart bir dildir. İlişkisel veri tabanlarında depolanan verileri almak ve işlemek için kullanılır. SQL hakkında daha detaylı bilgi almak için bu yazımıza göz atabilirsin.
- Power BI: Power BI, Microsoft tarafından geliştirilen bir iş analitiği aracıdır. Kısaca etkileşimli görselleştirmeler sağlar. Power BI, ham verileri anlaşılması kolay panolar ve raporlar aracılığıyla anlamlı içgörülere dönüştürmek için kullanılır. Power BI hakkında daha detaylı bilgi almak için bu yazımıza göz atabilirsin.
- Tableau: Tableau, iş zekası sektöründe kullanılan güçlü bir veri görselleştirme aracıdır. Grafikler ve çizelgeler biçiminde verilerin eğilimlerini, varyasyonlarını ve yoğunluğunu gösteren etkileşimli ve paylaşılabilir panolar oluşturmaya olanak tanır. Tableau hakkında daha detaylı bilgi almak için bu yazımıza göz atabilirsin.
Veri Analizinde Kariyer
Özetle veri analizi, başarılı olmak için ihtiyaç duyulan içgörüleri sağlar.
Veri analizinin yalnızca sayılar ve istatistiklerle ilgili olmadığını da unutmamak gerekir. Doğru soruları sormak, kalıplar ve eğilimler hakkında meraklı olmak ve verilerle hikaye anlatabilmek de işin bir parçası.
Tüm bunlara ek işin bir diğer boyutu da var. Veri analizi alanında kariyer yapmak.
Büyük veri çağında, veri analizi alanındaki yeteneklere olan ihtiyaç aslında her gün artıyor. Yani bu alan, kariyer seçeneklerinin fazla olduğu bir alan.
Eğer bu alanda kariyerine devam etmek istiyorsan, veri bilimci, iş zekası analisti, veri mühendisi ve iş analisti gibi rollerin en hızlı büyüyen meslekler arasında olduğunu bilmelisin.
Programlama, veri görselleştirme ve istatistiksel analizde temel beceriler edinmek gibi konularda bilgi sahibi olmak istiyorsan ücretsiz etkinliklerimize mutlaka göz atmalısın.