Keşif analizi: Tanım, tür ve araçlar

Keşif analizi bazılarına tanıdık, bazılarına ise yabancı bir tür gibi gelebilir. Ancak veri bilimciler, veri biliminde keşifsel veri analizinin işletmeler için ne kadar değerli olabileceğini bilirler. Keşif analizinin kullanım alanı, müşteri segmentasyonundan satış trendlerine kadar uzanır.

Keşif analizinin potansiyeli, olayları kolay ve basit bir şekilde açıklamaktan gelir. Ancak bu konuda yeniyseniz, tam potansiyelini öğrenmeniz gerekebilir. Ama endişelenmeyin. Bu makale, yöntemler, örnekler ve araçlarla bu tür analizlerden nasıl etkin bir şekilde yararlanılacağını açıklayacaktır.

Keşif analizi nedir?

Keşifsel veri analizi, varsayımlar elde etmeyi amaçlayan bir yaklaşımdır. Veri setlerinin temelini değerlendirmek için desenleri tanımlamayı hedefler.

Veri görselleştirme yöntemlerini ve araçlarını kullanarak değişkenler veya veri varlıkları arasındaki ilişkileri daha iyi gösterir.

Keşif analizinin birkaç temel amacı vardır. İlk olarak, öngörülemeyen verileri ortaya çıkarır ve nedenler hakkında argümanlar ileri sürer. İkinci olarak, hangi istatistiksel yöntemin daha yardımcı olacağını belirler ve diğer veri analizlerini başlatır. Bu tür kullanımlar için keşif analizi, veri madenciliği de dahil olmak üzere çeşitli analiz yapılarının temelidir.

Keşif analizi kullanmanın yararları

Keşif analizi, verileri anlamaya yönelik ilk adımdır. Temel amacı, gizli ilişkileri aydınlatmak ve varsayımları test etmeye yardımcı olmaktır. Böylece, veri setlerine daha geniş bir perspektiften bakmanıza olanak tanır. Karar verme sürecine uygulanabilir bir içgörü sağlar. 

Burada, yalnızca temel amaçla uyumlu üç faydayı göreceksiniz. Bu sizin için doğru bilgileri okuma fırsatıdır:

Keşif analizinin avantajları

#1 Standart sapmaları bulma

Keşif analizi, ortalama etrafındaki veri noktalarının tipik uzaklığını anlamanıza olanak tanır. Bu nedenle, veri noktalarının aykırı değerlerini belirleyerek daha kaliteli veri üretmeye yardımcı olur. Başka bir deyişle, keşif analizi, değişkenleri ortaya çıkararak diğer analiz türlerine ve modellemeye doğruluk sağlar.

#2 Kategorik değişkenleri tanımlama

Veri kümesinde karmaşık bir dağılımda kategorik değişkenleri bulabilirsiniz. Verilerin sınıflandırılmasını ve gruplandırılmasını anlamak için bunları tanımlamak gerekir.

Keşif analizi ayrıca, daha uygun seçimler yapma konusunda önemli bir rol oynar. İstatistiksel modelleme yaparken makine öğrenme algoritmalarından en verimli şekilde yararlanmak için kullanılır.

#3 Karmaşık analizler için temel

Keşif analizini erken bir teşhis gibi düşünebilirsiniz. Ancak daha kapsamlı analizler, örneğin konjoint analizi, tam bir teşhis gibi düşünülebilir. Bu nedenle, keşif analizi ile verileri inceleyip anlamak daha gelişmiş istatistiksel modellerin başlatılmasını sağlar. Bu nedenle keşif analizi süreci, gelişmiş analizler üzerinde daha az yük oluşturur.

Keşif analizi ne zaman kullanmalı?

Bir analiz gerçekleştirirken dikkat etmeniz gereken keşifsel veri analizi adımları vardır. Çünkü neden kullandığınızı bilseniz de ne zaman kullanacağınızı bilmeniz gerekir. Verimli analiz sonuçları verse bile zamanlama yanlış olabilir.

Bu nedenle aşağıda keşifsel veri analizi örnekleri ile sizin için en uygun zaman aralıklarından bahsettik.

Keşif analizi kullanmak için en uygun zamanlar

1. Yeni bir veri kümesini anlamak istediğinizde

Bilmeniz gereken önemli bir nokta, tüm veri kümelerinin kolayca analiz edilebilir olmadığıdır. Topladığınız verilerin basit bir analizini bekleyemezsiniz. Ancak detaylı bir keşif analizi, veri kümenizin karmaşık ve bilinmeyen yönlerini gösterebilir.

Örneğin, bir teknoloji şirketi, müşteri yaşları, ürün tercihleri, ülke/şehir, müşteri memnuniyeti ve müşteri kaybı gibi çok karmaşık bir veri kümesi topladı. Bu veri kümesini daha ileri bir analiz ile anlamak için öncelikle keşif analizi yapmaları gerekir.

2. Varsayımları test etmek istediğinizde

Herhangi bir hipoteziniz veya tahmininiz olabilir. Keşif analizi ile bunları ortaya çıkarıp değerlendirmek faydalı olacaktır. Bu, sonraki süreçler için ilk adım olarak düşünülebilir.

Örneğin, bir işletmenin, şirketin bir sonraki tatil sezonundan fayda sağlayacağına dair bir varsayımı vardır. İşletme böyle düşünür çünkü bir önceki sezondan fayda sağlamıştır. Bu karşılaştırma doğru gibi görünse de bir önceki tatilin yaklaşan tatil sezonundan ayırt edici özellikleri olabilir. İşletme bunu ilk bakışta tespit edemez ancak keşif analizi yoluyla ortaya çıkarabilir.

3. Düzenleme ve veri temizliği yaparken

Topladığınız verilerin her zaman mükemmel olacağına dair bir garanti yoktur. Bazen verileri temizlemek ve düzenlemek gerekebilir. Bu şekilde daha güvenilir bir analiz ortamı oluşturursunuz.

Örneğin, keşif analizi, farklı veri tabanlarına göre sınıflandırılması için veri standartlaştırması sağlar. Ve genellikle bu, veri tabanlarını kullanacak diğer kişilere tutarlılık sağlar.

4. Bir istatistik modeli seçerken

Son modeli oluşturmadan önce keşif analizi kullanarak farklı tekniklerle sorunsuz bir model geliştirebilirsiniz.

Örneğin, bir işletme satış trendlerini tahmin etmek için bir istatistik modeline ihtiyaç duyabilir. Bunun için keşif analizine ihtiyacınız olabilir. Doğru tarihsel verileri analiz ederek en uygun modele yerleştirebilirsiniz.

Keşif analizi türleri

Makalede, keşifsel veri analizinin veri varlıkları arasındaki ilişkilerin ortaya çıkarılmasında etkin bir rol oynadığı belirtilmiştir. Ancak bunu yapmak için birkaç farklı keşifsel analiz yöntemi kullanılmaktadır. Parçalar arasındaki ilişkilere yönelik yaklaşımlar her bir maddeyi diğerinden ayırabilir. Burada, en çok kullanılan beş tür sizlerle paylaşılacaktır:

Keşif analizi türleri

1. Tek değişkenli analiz

Bu veri değerlendirme türünün temel amacı değişkenlerin dikkat çekici özelliklerini analiz etmektir. Tek bir değişkene odaklanır. Değişkenin karakteristik trendini ve dağılımını görselleştirir ve özetler. Bunu yapmak için verinin doğruluğunu güçlendirmek amacıyla bar grafikleri ve histogramlar gibi teknikler kullanılır.

2. İki değişkenli analiz

İki değişkenli yöntem, iki değişkenli analizin geliştirilmiş bir formudur. Ancak bu yöntemde, iki değişkenli analiz değişkeni ve değişkenler arasındaki bağlantıları, korelasyonları ve bağımlılıkları dikkate alır. 

Kullanılan teknikler tek değişkenli analizden farklıdır. En çok kullanılanlar arasında dağılım grafikleri ve korelasyon matrisleri bulunur. Eğer veriniz iki değişkenden fazlaysa, o zaman çok değişkenli analizi kullanabilirsiniz.

3. Tanımlayıcı istatistikler

Tanımlayıcı istatistikler, verilerin ana hatlarını bir özet olarak derler. Ancak bunu üç ayrı dal üzerinden yaparlar. Bunlar dağılım, merkezi eğilim ölçüleri (ortalama, medyan, mod) ve değişkenlik ölçüleri (aralık, standart sapma, varyans, interquartile aralık) olarak bilinir. Bu özetlemeler, veri kümesinin özelliklerini ortaya çıkarır.

4. Boyut azaltma

Bu tür, çok boyutlu veri kümelerinin boyutunu azaltarak sadece gerekli olan kısımları bırakır. Bu nedenle, hangi bilgilerin önemli olduğunu ve hangilerinin önemsiz olduğunu belirler. Bu süreçte yaygın olarak kullanılan yöntemler arasında temel bileşen analizi veya t-SNE düğümü bulunur. Bu yöntemler, verinin sağlıklı bir şekilde anlaşılmasını ve sınıflandırılmasını sağlar.

5. Keşfedici veri görselleştirme

Veri görselleştirme her zaman faydalıdır çünkü istatistikleri görsel temsillerle ortaya koyar. Bu yöntem diğer analiz türlerinde de yaygın olarak kullanılmıştır. Bu nedenle, keşfedici veri analizinde de bundan faydalanabilirsiniz. Bu sayede karmaşık veri kümelerini basit bir modelle görebilirsiniz.

Keşif analizi için 4 temel araç

Kapsamlı bir veri keşfi için uygun keşif analizi araçlarını seçmek gereklidir. Ancak doğru seçim, yetkinliğinize veya araçların sağladığı faydalara bağlı olabilir.

1. Python

Python yaygın bir programlama dilidir. Veri analizinde akla gelen ilk dillerden biridir. Çünkü Pandas, ölçü, görselleştirme ve veriyi keşfetme gibi birçok istatistiksel paket bu dilde mevcuttur. Jupyter Notebooks gibi diğer araçları kullanırken de Python'dan faydalanabilirsiniz.

2. İstatistiksel hesaplama için R projesi

İstatistiksel bilim için başka bir değerli kaynak ücretsiz yazılım ortamı R'dir. R projesindeki birçok istatistiksel paketle verilerinizi detaylı şekilde inceleyebilirsiniz.

3. Tableau

Başka bir popüler araç Tableau'dur. Bu bir iş zekası ve analitik yazılımdır. Veri madenciliği, analizi ve görselleştirmesi için veri analistlerinin ihtiyaç duyabileceği birçok içeriğe sahiptir.

4. Jupyter not defterleri

Bu, iyi bilinen web tabanlı etkileşimli veri analizi ortamıdır. Bu aracı kullanarak sorunsuz şekilde veri analizi yapabilirsiniz.

Son söz

Özetlemek gerekirse, bu makale iş ortamı açısından keşifsel veri analizinin amacını açıklamaktadır ve bu amaçla kullanımı tanımlanmıştır. 

Bu makale bağlamla ilgili örnekler ve ayrıntılı açıklamalar sağlanmıştır. Artık bir iş bağlamında veri madenciliği veya analizi için keşifsel analizi kullanmaya hazırsınız.