Açıklayıcı analiz: Tanım, tür ve örnekleri

İşletmenizin kâr oranı azaldı mı? Yeni açılan mağazanız bu sezon daha fazla mı gelir getirdi? Müşterileriniz son zamanlarda memnuniyetsizliklerini dile getirmeye mi başladı? Açıklayıcı analiz ile geçmiş verileri toplayabilir ve sorunların nedenlerini bulabilirsiniz. Bu, karşılaştığınız olaylarla ilgili temel faktörleri belirlemenize yardımcı olacak ve güçlü ya da zayıf yönlerinizi gösterecektir.

Bu makalede, açıklayıcı analizden nasıl faydalanabileceğinizi göreceksiniz. Bu, karmaşık bir araştırma yöntemi değildir. Yani bu konuda endişelenmenize gerek yok. Ama önce tanımını bilmeniz gerekiyor.

Açıklayıcı analiz nedir?

Açıklayıcı (tanımlayıcı ya da betimsel) analiz, bir durumu tanımlamak ve göstermek için tarihsel verileri kullanan bir veri analizi tekniğidir.

Veri noktalarının örüntülerini ve ilişkilerini en basit şekilde ortaya koyar. Bu nedenle bir olayın nedenini bulmak için en pratik yöntemlerden biridir. Öte yandan, bu basitlik nedeniyle araştırmacılar bazen manuel girişler yapmak zorunda kalır. Ancak sistematik bir şekilde çalıştıklarında verimli sonuçlar elde edebilirler.

Açıklayıcı istatistiksel analiz genellikle verileri özetlemek için kullanılan en temel analiz olarak bilinmektedir. Bu nedenle genellikle teşhis analizi, tahmine dayalı analiz ve kuralcı analiz gibi diğer türdeki kapsamlı analizlere geçiş için bir basamak olarak kullanılır.

Açıklayıcı analiz türleri

Kullanabileceğiniz üç açıklayıcı analiz aracı vardır. Bunlar genellikle tek değişkenli analiz yöntemleriyle ilişkilendirilse de iki değişkenli, çok değişkenli ve zaman serisi gibi istatistik yöntemleriyle de kullanılabilir.

Çok fazla hesaplama gerektirdiği için birçok hesaplama programı ile birlikte kullanılır.

Örneğin, Excel'deki açıklayıcı analiz, veri kümelerinin özet istatistiklerini hesaplamaya olanak tanır. Aşağıda, konuyu daha iyi anlamak için açıklayıcı analiz tür ve örneklerine göz atabilirsiniz.

Açıklayıcı analiz türleri

1. Frekans dağılımının ölçüsü

Bu, veri setinin en temel özeti olabilir. Bir veri setinde her bir değerin ne sıklıkta görüldüğünü göstermek için kullanılır. Ancak bunun moddan biraz farklı olduğunu hatırlamalısınız. Bir örnek ile açıklayalım.

Örnek: Piyasada dört farklı telefon markası var. Bunlar A, B, C ve D markaları olsun. A marka telefonların günlük satış miktarı 3, B’lerin 4, C’lerin 5 ve D’lerin 6'dır. Bunlar, sırasıyla, frekans dağılımıdır. Öte yandan, bu veri setinde hiçbir mod yoktur çünkü sık görülen bir sayı tespit edilemez. Bu basit süreçle, desenleri belirleyebilir ve daha sonra bilinçli kararlar alabilirsiniz.

2. Merkezi eğilim ölçüsü

Bir veri setinin ortalamasını bulmak için kullanılır. Diğer ölçüleri kullanmak için bir gövde görevi de görür. Kullanabileceğiniz üç yaygın ölçü vardır: ortalama, medyan, ve mod.

Ortalama değerlerin matematiksel ortalamasıdır. Tüm sayıları toplayıp toplam sayıya bölersiniz. Analizinizde belirli bir gruba bakmak isterseniz örnek ortalama formülünü uygulayabilirsiniz.
Medyan veri setindeki orta noktadır. Medyanı bulmak için tek ve çift sayılara dayalı formüller kullanabilirsiniz.
Son olarak, mod en sık görülen değerdir. Her zaman bir mod olacağına dair bir kural yoktur. Bazı durumlarda hiç mod yoktur veya birden fazla mod vardır.

Örnek: Müşterilerinizin yaşları hakkında veri topladığınızı varsayalım. Ortalama yaşları size ortalama değeri gösterecektir. Örneğin, 32 olabilir. Daha sonra modu analiz edin ve o da 30 olsun. Şimdi, bu verileri kullanabilirsiniz. Müşterilerinizin memnuniyetini 30'lu yaşlara odaklanarak artırmak için harekete geçebilir veya daha geniş yaş aralıklarına ulaşmak istiyorsanız bu analizi bir başlangıç noktası olarak düşünebilirsiniz.

3. Değişkenlik/dispersiyon ölçüsü

Veri noktalarının dağılım noktasından ve birbirlerinden ne kadar uzak olduklarını belirleyerek noktaların yayılımını bulur. Kullanabileceğiniz dört yaygın ölçü vardır: aralık, çeyrekler arası, standart sapma, ve varyans.

Aralık en yüksek ve en düşük değerler arasındaki farktır.
Çeyrekler arası dağılımın ortasındaki yarım kısmıdır.
Standart sapma ortalama değerden ortalama uzaklıktır.
Varyans ortalama değerden kareli uzaklıkların ortalamasıdır.

Örnek: Veri kalitesini ölçmek ve kanıtlamak için standart sapma sağlamayı düşünüyorsunuz. Sahip olduğunuz veriler, müşterilerinizin en çok tercih ettiği ürün fiyatlarını içerir. Bunlar sırasıyla $20, $25, $30, $35 ve $40 değerindedir. Ortalamayı aldığınızda, 30 olur. Diğer değerlerin ortalama değerden ne kadar sapma gösterdiğine baktığınızda varyansın 62.5 ve standart sapmanın 7.9 olduğunu bulursunuz.

Açıklayıcı analiz hakkında sıkça sorulan sorular

Açıklayıcı analiz hakkında daha fazla sorunuz var mı? Bu tür bir analizde kendinizi yetkin hale mi getirmek istiyorsunuz? Aşağıda sıkça sorulan sorulara göz atabilirsiniz.

Açıklayıcı analiz örnekleri nelerdir?

Açıklayıcı analizi çeşitli senaryolarda kullanabilirsiniz. Örneğin, insanların sizi web'de nerede bulduğunu öğrenmek için şirketinizin web sitesi trafiğini analiz edebilirsiniz. Mağazanızdaki satın alma geçmişlerini inceleyerek ürün trendlerini anlayabilirsiniz. Böylece müşteri memnuniyeti için talebe göre hareket edebilirsiniz.

Açıklayıcı analiz nitel mi yoksa nicel midir?

Her ikisi de açıklayıcı analiz yapmak için uygun tekniklerdir. Ancak bazı veri bilimciler nicel betimsel analizi daha somut ve bilimsel bulabilir. Bununla birlikte, nitel analizin büyük şirketler tarafından bile benimsenmiş olması bu türün de geçerli olduğunu göstermektedir.

Açıklayıcı analizin 4 sınıflandırması nelerdir?

Öncelikle sıklık ölçümleri. Amaç, bir olayın sıklığını genel olarak sayısal ifadelerle ifade etmektir. İkinci olarak, merkezi eğilim ölçüleri. Amaç, ortalama, medyan ve modu hesaplayarak genel eğilimi bulmaktır. Üçüncü olarak, dağılım ölçüleri. Aralık veya standart sapma kullanarak verilerin dağılımını ölçmeyi amaçlar. Ve son olarak, konum ölçüleri. Bir değerin diğer değerlerle ve çevresiyle olan ilişkisini ölçmeyi amaçlar.

Açıklayıcı analiz nerede kullanılır?

Açıklayıcı analiz, verilerin mevcut olduğu tüm alanlarda uygulanabilir. Örneğin, işletmeler müşterileri hakkında bilgi edinmek ve ürün geliştirme ve pazarlama stratejilerini oluşturmak için kullanabilir. Eğitimde öğrenciler, sınavlar ve derslerle ilgili stratejiler ve gelişmeler için kullanılabilir. Finans alanında, hisse senetleri, enflasyon, şirket kazançları gibi konularda bilgi edinmek için kullanılabilir.

Araştırmalarda neden açıklayıcı analiz kullanılır?

Açıklayıcı analiz, veri analizinin en basit ve en temel türüdür. Bunun nedeni, herhangi bir ekleme veya yorumlama yapmadan olanı olduğu gibi aktarmasıdır. Dolayısıyla, ne olduğuna dair hızlı bir teşhise ihtiyacınız varsa açıklayıcı analiz her zaman yanınızda olacaktır. İnsan girdisi, analizin ortaya koyduklarından daha önemlidir. Bu nedenle, açıklayıcı analiz genellikle kapsamlı olmayan veri analitiği için kullanılır.

Ana noktalar

Açıklayıcı analiz, veri analistlerinin temel analiz yöntemidir. Verilerin ne olduğunu anlamak ve buna göre değerlendirmeler yapmak için kullanılması önemlidir. Temel fenomenleri ortaya çıkarmak için ve işletmelerin tarihsel veri araştırmalarında kullanılır.

Bu makalede, açıklayıcı analizden bahsedilmiş ve çeşitli türleri belirtilmiştir. Sıkça sorulan sorular bölümünde diğer önemli noktalara da değinilmiştir. Artık, verileri anlamak için açıklayıcı analizi kullanabilirsiniz. Geçmiş verileri kullanarak profesyonel kararlar almak için hazırsınız.

Atakan Efe

Atakan tarih, sosyoloji ve psikoloji gibi çeşitli alanları araştırmayı sever. Bildiği diller arasında İngilizce ve Korece bulunmaktadır. Veri analizi, veri tipleri ve yöntemleri konularında uzmanlığı bulunmaktadır.