Veri analizi: Tür, yöntem ve örnekler

Veri, veri, veri... Bu, büyük veya küçük tüm işletmelerin, kuruluşların ve kurumların dikkatle yaklaşması gereken bir konudur. Veri hayatın bir parçasıdır; her faaliyet veri analizinin konusu olabilir. Ne yazık ki herhangi bir veriyi toplamak, düzenlemek ve anlamlandırmak o kadar da kolay değildir. Ama endişelenmenize gerek yok çünkü bu detaylı makale size veri analizi hakkında çeşitli bilgiler verecektir.

Makaleye veri analizinin tanımı ve önemiyle başlayacağız. Daha sonra, onu ne zaman kullanmanız gerektiği, türleri ve yöntemlerini açıklayacağız. Son olarak, bazı örnekleri inceleyeceğiz.

Veri analizi nedir?

Veri analizi, sistematik olarak herhangi bir veriyi inceleyen, desenleri ortaya çıkaran ve buna göre görüşler elde edilmesini bir süreçtir.

Bu süreç, veri toplama, düzenleme, analiz etme ve yorumlama adımlarından oluşur. Analizler, araştırmanın amacına ve verinin doğasına göre nitel veya nicel olabilir.

Veri analizi yapmak için tek bir yöntem yoktur. Ham verileri işlemek için çeşitli teknikler (veri madenciliği, makine öğrenimi, vb.), yazılımlar ve yapay zeka kullanılır. Tüm bu süreçlerin amacı, sonunda veriyi kullanılabilir ve işlenebilir bilgilere dönüştürmektir.

Veri analizinin önemi

Neden veri analizi yapmalısınız? Önemi nedir? İşletmeler ve kuruluşlar, veri analizleri sayesinde sürekli olarak kendilerini geliştirirler. Peki veri analizi onlara nasıl yardımcı olur?

Veri analizinin önemi

💪Karar verme gücünü arttırır

Veri analizi, istatistiksel kanıtlarla desteklenen fikirler üretmenize yardımcı olur. İşi şans ve sezgiye bırakmak yerine kararlarınızı veriye dayandırarak alabilirsiniz. Yeni bir şube açma veya işletmenizin haftalık durum değerlendirmesi gibi büyük veya küçük tüm kararlarınızı topladığınız verilerle destekleyebilirsiniz.

💡Müşterilerinizi anlamanıza yardımcı olur

Müşterilerinizin tercihleri, davranışları, ihtiyaçları, şikayetleri ve isteklerine dair derin bir bakış açısı elde etmenin en iyi yolu veri analizidir. Anketler, röportajlar veya yorumlar aracılığıyla müşterilerinize daha iyi hizmet sunabilirsiniz. Örneğin veri analizi, size benzersiz ürün ve hizmetler önermek, müşteri profillerini gruplandırmak, ürün ve hizmetlerinizi geliştirmek ve pazarlama stratejilerinizi güçlendirmek için kapsamlı bir rapor sağlar.

💸Maliyetleri azaltır

İşletmeniz için yaptığınız herhangi bir araştırma konusunun analizi aslında maliyetleri azaltmaya yardımcı olur. Örneğin, müşterilerinize daha iyi hizmet sunmak için verileri analiz ederseniz. Bunun yalnızca müşterilerinizin deneyimlerine değil, aynı zamanda işletmenize de olumlu yansımaları olacaktır. Analiz, hataları ve eksiklikleri tespit etmede yardımcı olduğu için paranızı ve kaynaklarınızı kullanmanıza yardımcı olur.

🚨Risk yönetimi sağlar

Risklere karşı önlem almak önemlidir ancak risklerle karşılaştığınızda bunları hemen ortadan kaldırmak veya mümkün olduğunca azaltmak gerekir. Zaten riskli bir durumda bulunduysanız, bu beklenmedik bir olayın sonucu olarak gerçekleşmiştir. Eğer veri analizi yapmış olsaydınız, bu öngörülemeyen riski önceden tahmin edebilirdiniz. Ancak bu durumda bile riski azaltmak için veri analizi yapmak, durumu anlamanıza ve gerekli kararları vermenize olanak tanır.

📈Verimliliği arttırır ve performansı ölçer

Veri analizi, işletmenizdeki verimsizlikleri bulmak, iş yükünü azaltmak ve benzer işlemleri düzenlemek için kullanılır. Haftalık, aylık ve yıllık bazda sürekli veri analizi yaparak ve işletmenizin performansını izleyerek gerçek zamanlı metriklere erişebilirsiniz. Böylece eksikliklerin nerede ve ne zaman gerçekleştiğini belirleyebilirsiniz.

Veri analizi ne zaman kullanılır?

İşletmeniz ve kuruluşunuz için bazı önemli zamanlar, veriye dayalı kararlar almanızı gerektirebilir. Bu durumların neler olduğunu bilmek istiyorsanız, aşağıdaki listeyi inceleyebilirsiniz.

Veri analizi için doğru zamanlar

⏰Belirli bir sorunu çözmek

Veri analizi doğru adımlarla yapıldığında, sorunların köküne iner ve onların nedenlerini ortaya çıkarır. Örneğin, yeni ürününüzün neden popüler olmadığını anlamak için anketler aracılığıyla veri toplayabilir ve müşterilerinizin bu üründe neleri beğenmediğini öğrenebilirsiniz.

⏰Pazar araştırması yapmak

Veri analizi, mevcut pazarda veya yeni bir pazara girmeden önce her zaman faydalıdır. Yeni bir ürün piyasaya sürmeyi planlıyorsanız, pazar araştırması yapmadan böyle büyük bir projeye girişmeyin. Öncelikle, pazarda rekabet eden şirketleri anlamalı, ardından pazar durumunu, müşteri profillerini ve tercihlerini incelemelisiniz.

⏰Finansal planlama

İşletmenizin ve mümkünse farklı şirketlerin mali raporlarını sürekli olarak analiz edin. İstatistiklerle bütçenizi neye ayırdığınızı görün. Böylece gelecekte finansal kararlar alırken doğru planlama yapmak için verilerden yararlanabilirsiniz.

⏰Bir hipotezi test edin

Veri analizi aynı zamanda bilimsel faaliyetlerin yürütülmesi için uygun bir ortam sağlar. Bu, teorilerin doğrulanması ve araştırmaların güçlendirilmesi için gereklidir. Bu nedenle, veri analizi bir hipotezi test etmek isteyen birçok farklı disipline yardımcı olur.

Veri analizi türleri

Aslında, onlarca, belki yüzlerce farklı veri analizi türü vardır. Bunlar, değişkenlik gösterse de 5 ana analiz etrafında gruplandırılmıştır. İşte temel veri analizi türleri:

Veri analizi türleri

a. Açıklayıcı analiz

Açıklayıcı analiz, belirli bir durumu göstermek ve açıklamak için tarihsel verileri kullanan bir veri analizi yöntemidir. Veriyi özetlemek, desenleri ve ilişkileri ortaya çıkarmak için kullanılan en temel analizdir.

Bu nedenle, olayları ve sebepleri anlamanın en hızlı yollarından biridir. Ancak basitliği nedeniyle araştırmacıların manuel ayarlamalar yapması gerekebilir.

b. Çıkarımsal analiz

Çıkarımsal analiz, büyük miktarda veriye dayanarak genellemeler yapmak için kullanılan bir tahmin yöntemidir. Örnek sonuçları ve trendler arasındaki ilişkileri kullanarak hangi tahminlerin yapılabileceğini ortaya çıkarmaya çalışır.

c. Teşhis analizi

Teşhis analizi, bir işletme veya organizasyon tarafından belirli bir durumun neden meydana geldiğini belirlemek için kullanılan bir veri analiz yöntemidir. Açıklayıcı analizden daha ayrıntılı bir analiz sunarak bir sorunun veya durumun neden belirli desenler gösterdiğini ortaya çıkarır. Analizin sonuçları genellikle görselleştirilmesi kolay olduğu için çeşitli yazılım ve araçlar kullanılarak etkili bir şekilde gerçekleştirilebilir.

d. Tahmine dayalı analiz

Tahmine dayalı analiz, gerçek hayattan örneklerden elde edilen verileri kullanarak gelecek trendlerini anlamak için kullanılan bir veri analizi yöntemidir. Genellikle istatistiksel modelleme ve makine öğrenme algoritmalarını kullanarak harekete geçirilebilir bilgiler elde etmek için kullanılır. Hava tahmininden yatırım stratejilerine kadar geniş bir kullanım alanı vardır. Ölçülebilir sayısal verilerle uğraştığı için nitel değil, nicel analiz olarak sınıflandırılabilir.

e. Kuralcı analiz

Kuralcı analiz, veri analizindeki son araştırma yöntemidir. Öngörüsel analizin bir üst adımı olarak, genellikle yapay zeka desteğiyle analizin yorumu dahil edilir. Genel olarak, veri toplama, sınıflandırma, analiz ve yorumlama gibi doğru bir veri analizinin tüm adımlarını içerir.

Veri analizi yöntemleri

Veri analizini tam anlamıyla gerçekleştirmek için araştırmanızı yönlendirecek uygun yöntemleri izlemelisiniz. Yöntemler oldukça çeşitlidir. Bazıları çok temel ihtiyaçları kapsarken diğerleri oldukça karmaşıktır. Ancak hangi yöntemi kullanırsanız kullanın, amacınız her zaman ham verileri değerli bilgilere dönüştürmektir. Aşağıda en çok kullanılan veri analizi yöntemlerinden birkaçı listelenmiştir:

Veri analizi yöntemleri

1. İstatistiksel yöntemler

Veri analizi en temel istatistiksel tekniklerle yapılabilir. Bunlar, bir veri setinin ortalaması, medyanı, modu, standart sapması ve varyansı ile karakteristiklerini ortaya çıkarır. Ortalama, bir veri setindeki tüm değerlerin toplamının değer sayısına bölünmesiyle elde edilir. Medyan, değerler en küçükten en büyüğe sıralandığında, ortadaki değerdir.

Mod, bir veri kümesinde en çok tekrarlanan değerdir ve bir veya daha fazla kez bulunabilir. Standart sapma, değerlerin ortalamanın ne kadar uzakta olduğunu gösterir. Düşük bir sapma iyi olduğu anlamına gelir; yüksek bir sapma ise ortalamanın uzak olduğu anlamına gelir. Son olarak varyans, veri kümesindeki değerlerin dağılımını ölçer.

2. Veri madenciliği

Veri madenciliği, verileri kategorize etmek ve onlara değer ve bağlam yaratmak için kullanılan bir yöntemdir. Özellikle, veri kategorilerini ve desenlerini daha açık şekilde ortaya çıkarmak ve aralarındaki ilişkileri ve bağımlılıkları göstermek amacıyla ileri düzeyde bilgi üretmek için harika bir yoldur.

💡Bunun için çoğunlukla yapay zeka ve makine öğrenmesi kullanılır. Bu, sorunlarınıza hızlı ve etkili çözümler üretmek için seçebileceğiniz bir yöntemdir.

3. Makine öğrenmesi

Makine öğrenmesi ve yapay zeka, ayrı ayrı ele alınmayan harika yöntemlerdir ve veri analizinin çok hızlı ve etkili bir şekilde yapılmasını sağlar. Günümüzde, şirketler bütçelerinin daha fazlasını makine öğrenmesi ve yapay zekaya ayırarak sağladıkları içgörülerden faydalanmaktadır. Yeterli veri sağlandığında, bu algoritmalar sürekli olarak kendilerini geliştirir ve açıklayıcı veya öngörüsel modeller oluşturmaya yetkin hale gelir.

4. Metin analizi

Metin madenciliği veya metin analizi, sözlü (senaryolaştırılmış) veya yazılı metnin yapısını incelemeye odaklanan bir yöntemdir. Verileri temiz bir şekilde sınıflandırmak, kavramları ortaya çıkarmak ve bu bilgiler ışığında içgörüler oluşturmak için kullanılır. Aslında bu yöntemin geniş bir teknik yelpazesi vardır. Bunlardan birkaçı içerik analizi, tematik analiz, anlatısal analiz ve söylem analizidir. 

Uygun tekniklerle hem nicel hem de nitel verileri kolaylıkla ve sistematik bir şekilde inceleyebilirsiniz. Metin analizi özellikle iletişim çalışmalarında, sosyolojide ve psikolojide kullanılır. Bunun dışında işletmeler de müşterilerini daha iyi anlamak için bundan faydalanmaktadır.

5. Keşif analizi

Adından da anlaşılacağı gibi keşif analizi, veri kümesinin anlamını ve açıklamasını yapmak için kullanılan bir yöntemdir. Amacı, öngörülemeyen verileri ortaya çıkarmak ve bu verilerden hangi bilgilerin üretilebileceğini belirlemektir. Aslında bu yöntem, analiz türleri ve yöntemleri arasında bir köprü oluşturur. Başlı başına bir analiz veya bir yöntem olarak adlandırılamaz. Daha karmaşık analizlere başlamak için kullanılır.

6. Simülasyon

Simülasyonlar, bilimsel araştırmaların vazgeçilmez bir parçasıdır. İşletmeler, bu bilimsel gelişmeleri takip etmiş ve kendi alanlarına uygun olabilecek veri analizi yöntemlerini uyarlamışlardır. Belki de bunların en bilineni, Monte Carlo simülasyonudur.

Bu simülasyon, rastgele örnekleme kullanarak bir veri modeli oluşturur ve işletmelerin gelecekte karşılaşabileceği riskleri ve beklenmedik durumları ortaya çıkarır. Bu hesaplama tekniği çok önemlidir çünkü insan eliyle yapılabilenden daha fazla senaryoyu (belki yüz, belki bin) tahmin eder.

İşletmenizde veri analizini nasıl kullanabilirsiniz?

Ne kadar küçük ya da büyük olursa olsun her işletme, karar alma ve işlerini büyütme konusunda sağladığı faydalar nedeniyle veri analizi yapmaya özen gösterir. Siz de işinizi daha iyi bir seviyeye getirmek için bu adımları takip ederek veri analizi gerçekleştirebilirsiniz:

1. İlk olarak, bir amaç belirlemeniz gerekir. Bu, üstesinden gelmek istediğiniz bir sorun olabilir. Doğru soruları sorarak ihtiyacınız olan cevapları bulabilirsiniz. Örneğin, işletmenizde müşteri memnuniyetinin azalmasını anlamak için öncelikle bunun sebeplerine bakmanız gerekir.

2. Amaçlarınızla uyumlu verileri bulup toplamanız gerekir. Bu veriler çeşitli kaynaklardan elde edilebilir. Örneğin, işletmeler genellikle sosyal medya yorumları, şikayetler ve talepler, finansal kayıtlar, anketler ve görüşmeler kullanırlar. Bu verilerin boyutu ve güvenilirliği sonuçları derinden etkileyeceğinden, dikkatlice incelenmelidir.

3. Toplanan tüm veriler işlemeye ve sonuçlar elde etmeye uygun değildir. Eksiklikleri ve gereksizleri eleyip manuel olarak veya veri analizi yazılımları ve araçlarıyla onları sınıflandırmalısınız.

4. Yukarıda listelenen veya burada listelenmeyen veri analizi yöntemlerinden birini seçin. Bu yöntemler verilerinizi görselleştirmenize, ilişkileri ortaya çıkarmanıza ve stratejiler geliştirmenize yardımcı olacaktır. Örneğin, piyasa trendlerini araştırıyorsanız, ürün a veya b'nin özelliklerini karşılaştırarak hangisinin daha çok tercih edildiğini inceleyebilirsiniz.

5. Son olarak, sonuçlara dayanarak verileri yorumlamalısınız . Bu adım seçtiğiniz analiz yöntemine göre değişebilir. Araştırmacılar bunu manuel olarak yapabilir veya yapması için yapay zeka kullanabilirler. Artık, bu içgörüler doğrultusunda daha sağlam adımlar atarak işinizi iyi bir konuma taşıyabilirsiniz.

Veri analizi örnekleri

Veri analizi aslında hayatımızın her alanına uygulanabilecek bir şeydir. Yaptığınız her eylem ve söylediğiniz her kelime aslında veridir. "Bu filmi beğenmedim" veya "Bu hafta fatura 100 dolar" gibi günlük ifadeler bile araştırma için hayati bir veri öğesi olabilir. Şimdi bunu aşağıdaki örneklerle pekiştirmeye çalışalım:

Durum A: Bir şirketiniz var ve çevrim içi varlığınızı geliştirmek istiyorsunuz.

Süreç: Birçok veri analizi aracı, websitenizi ziyaret eden kullanıcıların istatistiklerini ortaya çıkarabilir. Bunun yanı sıra, başarılı websitelerini inceleyebilir ve eksikliklerinizi gözden geçirebilirsiniz. Örneğin, sayfa ziyaretçilerinizin kaçının kullanıcı arayüzünü kolay bulduğu veya sitede kaç dakika geçirdikleri gibi veriler çok önemli bilgiler sağlar. Böylece, veri sonuçlarıyla websitenizi daha görünür hale getirebilir ve kullanıcı dostu bir konuma yükseltebilirsiniz.

Durum B: Yerel bir kahve dükkanı olarak müşterilerinize daha iyi hizmet sunmak istiyorsunuz.

Süreç: Öncelikle, müşterilerinizden hem röportajlar hem de anketler aracılığıyla veri toplamanız gerekecektir. Kendi deneyimlerinden bahsetmeleri, gözlemlerinize kıyasla daha yararlı sonuçlar verecektir. Tabii ki bu verileri toplamak ve analiz etmek için farklı yöntemlere ihtiyacınız olacaktır. 

Örneğin, öznel yorumları incelemek için nitel bir analize ihtiyacınız olabilir. Fiyat skalasını incelemek için ise nicel bir analize ihtiyacınız olabilir. Sonuç olarak, dükkanınız ve müşterileriniz için en iyi seçenekleri değerlendirerek işinizi büyütebilirsiniz.

Sonuç

Özetle veri analizi, araştırmacıların değerli bilgileri çıkarmalarını ve yapılandırılmış kararlar almalarını sağlayan önemli bir araçtır. Bu makale, size veri analizi konusunda kapsamlı bir perspektif sunmak için hazırlanmıştır.

Verilerin doğru ve pratik bir şekilde analiz edilmesi önemlidir. Bu kılavuz, detaylı açıklamalar ve veri analizi örnekleri ile büyük miktarda veriyi yönetmenize yardımcı olabilir. Özellikle bir işletme sahibiyseniz, bu makaleyi okuyarak veri analizini daha iyi anlayabilir ve ihtiyaçlarınıza yönelik çözümler bulabilirsiniz!