Özellikle müşteri deneyiminin her şeyden daha önemli olduğu bir çağda, potansiyel müşterilerimizi ve müşterilerimizi dinlediğimizi söylemeye gerek yoktur. Özellikle hemen hemen tüm şirketler operasyonlarının büyük bir bölümünü (mevcut bağlam nedeniyle gönüllü veya zorla) dijitale taşıdıklarından, deneyim ekonomisi yükseliştedir. Öte yandan, veri analizi sizin için bir sorun olabilir: bu durumda içgörüleriniz şirketiniz için çok az değer ve önemli sonuçlar üretecektir. Bu nedenle somut önlemler almak esastır.
Ne hakkında bilgi edinmek istediğinize dair temel bir fikriniz olduğunda, hangi soruların yanıtlanması gerektiğini bulmanız gerekir. Karşılaştığınız sorunları ve bunlar hakkında bilmek istediğiniz belirli şeyleri düşünün. Veri analizi süreci günümüzde önemli bir süreci teşkil eder ve kaliteyi ön plana çıkaran bir süreç olarak bilinir.
Sorularınızı çözdükten sonra bunları kağıda yazın veya bir elektronik tablo kullanın. Soruları yazdıktan sonra, verileri analiz etmeye başlama zamanıdır. Önceden ayarlanmış bir veri tabanınız yoksa Google E-Tablolar’ı kullanın. Başlamanız için birçok çevrimiçi birçok sistem mevcuttur.
Veri Analizi Toplanma ve Organize Sürecinden Emin Olun
Verilerin toplanma ve organize edilme şeklinden memnun olduğunuzdan emin olun ve her şeyin mantıklı olup olmadığını iki kez kontrol edin. Beklentilerinizi karşılayıp karşılamadığını görmek için verileri analiz edin.
Veri analizi veya veri madenciliği, kalıpları ve içgörüleri çıkarmak için büyük miktarlarda bilgiyi analiz etme eylemidir. Amaç, sayı kütlesi içindeki faydalı eğilimleri keşfetmektir. Yapay zeka (AI), makine öğrenimi algoritmaları, büyük veri analitiği ve veri görselleştirme araçlarındaki gelişmeler sayesinde bu tür araştırmalar çok karmaşık hale geldi. Kulağa karmaşık gelse de, ayrıntıları parçaladığınızda oldukça basit olabilir.
Veri Analizi Ne İşe Yarar?
Veri analizi, kalıp arayan ham veri yığınlarının elenmesini içerir ve bu günlerde veriler bize her yönden farklı çeşitlerde geliyor; gerçek zamanlı, canlı yayın, sosyal medya vb. Sorun şu ki, veri bilimcileri genellikle nereden başlayacaklarını bilmiyorlar. Yapılandırılmamış veri dağlarında dolaşmak zorundalar ve belirli bir bilginin alakalı olup olmadığını bile bilmiyor olabilirler. Bu, ilginç olabilecek şeyleri aramak için saatler harcadıkları anlamına gelir.
Büyük miktarda veriden anlamlı içgörüler oluşturmak için genellikle harekete geçmemiz gerekir. Soru şu ki, bir analist daha sonra ne yapmalı? Verilerini nasıl kullanılabilir hale getirirler? Cevap veri hazırlamada yatıyor. Başka bir deyişle, veri ön işleme, veri işlemeden önceki adımdır. Veri hazırlama, verilerin temizlenmesini ve mantıklı bir biçime dönüştürülmesini gerektirir. Aynı zamanda, görünüşte ilgisiz bilgi parçaları arasındaki gizli bağlantıları ortaya çıkararak düzeni kaosa sürüklemeye yardımcı olur.
Veri Analizinin Günümüzdeki Önemi Nedir, İşletmelere Faydaları Nelerdir?
Veri analizi günümüzde işletmeler için kritik bir beceridir. Her gün, veri analizi büyük veri kümelerinden yararlı bilgiler çıkarır. Ancak birçok şirket, verilerini anlamlı içgörülere dönüştürmek için gerekli kaynaklara veya becerilere sahip değildir.
Verileri analiz etmenin üç ana yolu vardır: tanımlayıcı istatistikler, hipotez testi ve regresyon modellemesi. Her birinin avantajları ve dezavantajları vardır. Tanımlayıcı istatistikler, karmaşık faktörleri göz önünde bulundurmaya gerek kalmadan bize hızlı cevaplar verir.
Tüm veri kümesinin bir özetini sağlarlar, ancak olayların neden olduğunu açıklamazlar. Hipotez testleri, iki değişkenin ilişkili olup olmadığını test etmenizi sağlar. Regresyon modellemesi, bağımlı bir değişkenin değerini neyin etkilediğini belirlemenizi sağlar. Bu üç yaklaşımı anlamak, büyük verilerden yararlanmanıza yardımcı olacaktır.
Veri Analizinin Etkileşim ve Analitik Süreci
Veri analizi hayatımızın önemli bir parçası haline geldi ve işletmelerin etkileşim biçiminin neredeyse her yönünü değiştirmeye devam ediyor. Günümüzün modern işyerinde başarılı olmak istiyorsanız, veri analizi ve analitik becerilerini geliştirmelisiniz.
Analitik, toplu miktarda veriden bilgi türetme sürecidir. Bu, herkesin çeşitli araçlar veya uygulamalar kullanarak büyük miktarda veriye kolayca erişebileceği ve analiz edebileceği anlamına gelir. Başlamanın en iyi yolu, mümkün olduğunca veri toplamaya ve analiz etmeye başlamaktır. Bulduğunuz ilginç her şeyi not alın ve üzerine inşa edin.
Veri analizi, bilgiyi anlamlandırmak için veri kümelerini incelemeyi içeren bir süreçtir. Doğru yapılırsa, perde arkasında neler olup bittiği, işlerin nasıl yürüdüğü ve süreçlerin nasıl iyileştirileceği hakkında fikir edinmenize yardımcı olabilir. Ancak, doğru yapılmazsa, değerli içgörüleri kaçırmak gibi sorunlara yol açabilir.
