Araştırmada veri analizi türleri (+ Örnekler)

Günümüzde küçük ya da büyük tüm işletmeler, alanlarında başarılı olabilmek için verileri analiz etmek zorundadır. Veri analizi, işletmenizi, çalışanlarınızı, müşterilerinizi ve ürün/hizmetlerinizi anlamlandırmanın en iyi yoludur. Ancak veri analizi çok geniş bir alandır ve amacınıza uygun olanı seçmek her zaman önemlidir.

Veri odaklı kararlar almak için genel kabul görmüş dört temel veri analizi türü kullanılır. Bunları ayrı başlıklar altında inceleyip sizlere en kısa ve öz şekilde açıklayacağız. İhtiyacınıza göre basit ya da karmaşık veri analizleri yapmak isteyebilirsiniz. Bu makale, kolaylık sağlamak için basitten karmaşık türlere doğru bir akışla başlayacaktır.

Veri analizi nedir?

Bunun için çeşitli istatistiksel araçlar ve yöntemler kullanılır. Bu yöntemler genellikle iki ana yaklaşıma göre ilerler: nicel ve nitel araştırma.

İşletmeler, kuruluşlar ve kurumlar, bu analiz yöntemlerini kullanarak hedeflerine ulaşmayı ve düzenlerini korumayı amaçlar. Bu nedenle, düzenli ve sistemli bir veri analizi, tüm başarılı işletmelerin arkasındaki temel eylemdir. Aşağıdaki başlıkta temel veri analiz türleri açıklanmıştır.

4 veri analizi türü

Verilere yaklaşımınız, amacınıza bağlı olarak değişir. Amacınıza basit bir analizle mi yoksa karmaşık bir analizle mi daha kolay ulaşacağınız önemlidir. Araştırmalarda kullanılan dört ana veri analizi türü vardır.

Bunlar aslında bir sürecin iç içe geçmiş halkaları olarak düşünülebilir. Veri analizi örnek ve açıklamaları sayesinde birbirleri ile olan bağlantılarını daha iyi anlayacaksınız.

Veri analizi türleri

Açıklayıcı analiz

Açıklayıcı analiz, veri analizi sürecindeki ilk ve en basit adımdır. Bu analizin amacı, "Ne oldu?" sorusuna cevap bulmaktır. Veri setleri, düzenlenmek, işlenmek ve yorumlanmaya hazır hale getirilmek için bir dizi süreçten geçer. Veri, bu süreçlerde uygun programlar aracılığıyla modellenir ve görünür şekilde okunabilir hale gelir. 

Açıklayıcı analizde, veri araştırmacıları ve işletmeler kendi girdileriyle elde ettikleri sonuçları takip eder. Çünkü açıklayıcı analizde, çalışmanın çoğu insan girdisine dayanır. Bu nedenle, hata kabul etmeyen nicel veriler daha çok incelenir. Son olarak, bu tür analiz, teşhis analizine geçiş için bir basamak görevi görür.

Örnek teknikler

1. Frekans dağılım ölçüleri: Bir veri setinde her değerin ne sıklıkta tekrarlandığını ölçmek için kullanılan bir tekniktir.

2. Merkezi eğilim ölçüleri: Bir veri setinde sayısal değerleri inceleyerek ortalama, medyan ve mod bulma yöntemidir.

3. Değişkenlik ölçüleri: Veri noktalarının veri setindeki dağılımını ölçmek için kullanılan bir yöntemdir. Dört kriter kullanılır: aralık, çeyrekler arası aralık, standart sapma ve varyans.

Teşhis analizi

Teşhis analizinin amacı, "Neden oldu?" sorusuna cevap bulmaktır. Bu analiz türü aslında biraz makine girdisi içeren açıklayıcı bir analizdir. Karmaşık olmayan sorunlarla uğraşırken bir şeyin neden olduğunu belirlemek için kullanılır.

İşletmeler tarafından sıklıkla kullanılır çünkü genellikle doğru sonuçlar ve eyleme geçirilebilir içgörüler sağlar. Son olarak, teşhis analizi, kendisini takip eden analiz türleri için de bir basamak görevi görür.

Örnek teknikler

1. Kök neden analizi: Genellikle beş neden yöntemi kullanılarak incelenen durumun nedenlerini görmeyi amaçlayan bir yöntemdir.

2. Korelasyon analizi: İki veya daha fazla değişken değerine sahip veri kümelerinde kullanılan bir yöntemdir. Değişkenler arasındaki ilişki ve dengenin anlaşılmasına yardımcı olur.

3. Balık kılçığı diyagramı: Bu, nedenleri basit bir görsel diyagramla gösteren bir yöntemdir. Bu diyagram adını, bir balık kılçığına benzediği için almıştır.

Tahmine dayalı analiz

Tahmine dayalı analizin amacı, "Ne olacak?" sorusuna cevap bulmaktır. Geçmiş veriler bir sınıflandırma filtresinden geçirilir ve yaşananlara dayanarak gelecekte ne olacağına dair tahminler yapılır.

Tahmine dayalı analizin kullanımı finans ve akademi başta olmak üzere birçok alanda yaygındır. Tahmine dayalı modelleme çoğunlukla sayısal bir analiz yöntemidir ve dolayısıyla sayısal değerlerle daha yakından ilişkilidir.

Örnek teknikler

1. Regresyon analizi: Bir bağımlı değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi keşfetmek için kullanılan bir yöntemdir.

2. Karar ağaçları: Sınıflandırmaya dayalı görsel bir diyagram yöntemidir. Fikirler ağaç benzeri bir diyagramda toplanır ve bu fikirlere göre dallardan tahmini sonuçlar belirtilir.

3. Kümeleme: Bu, veri setini bölümlere ayırmaya ve daha doğal ve basit bir şekilde incelemeye izin veren bir yöntemdir.

4. Zaman serisi analizi: Belirli zaman aralıklarında toplanan veriler arasındaki ilişkiyi ortaya çıkarmak için kullanılan bir yöntemdir.

Kuralcı analiz

Kuralcı analiz, "Ne yapılmalı?" sorusuna yanıt bulmayı amaçlar. Kuralcı analiz, olası durumların yorumlanmasının yapay zeka girdisi ile yapıldığı bir analiz yöntemidir. Büyük veri toplamadan değerlendirmeye kadar insan girdisi çok azdır.

Bu analiz türü en gelişmiş ve karmaşık olanıdır. Bu nedenle veri analizi teknikleri arasında genellikle son analiz olarak da bilinir.

Örnek yöntemler

1. Programlama modelleri: Programlama türleri olan doğrusal ve doğrusal olmayan programlamayı kullanarak karmaşık veri kümelerini anlamlandırmaya yönelik bir yöntemdir.

2. Simülasyon: Genellikle karmaşık çok faktörlü bir sorunu incelemek için gerçek dünya senaryolarını yansıtan simülasyonlar oluşturma yöntemidir.

3. Makine öğrenme algoritmaları: Kuralcı yöntemler, yapay zeka ile yakından ilişkilendirilir. Bu, yapay zekanın kendi veri analizi ve olası senaryoları sağladığı bir yöntemdir.

Daha iyi bir veri analizi süreci için 7 ipucu

Veri analizi yöntemleri, belirli amaçlar için size yardımcı olur. İlk olarak veri tanımlayıcı yöntemler kullanılarak veriler özetlenir ve sınıflandırılır. Sonra, öngörücü yöntemler kullanılarak örnek veriler baz alınır; sonuçlar ve tahminler hesaplanır. Son olarak işletmeler bu yöntemlerle bir olay hakkında nihai kararı verirler. İşte bu yöntemleri daha iyi kullanmanız için birkaç ipucu:

Veri analizi için profesyonel ipuçları

1. Amaç belirleyin

Her analiz, amaç belirlemekle başlar. Verilere neden ihtiyacınız olduğunu biliyorsanız, bu tanıma uygun olarak hareket edebilirsiniz. Bu nedenle, öncelikle sorununuzun pazarlama, müşteri memnuniyeti, yeni ürün projeleri veya kayıp oranı hesaplama olup olmadığını belirleyin. Sonra, bir sonraki adıma geçebilirsiniz.

2. Doğru veri toplamaya dikkat edin

Sağlam sonuçlar veren araştırmalar, doğru veri toplamayla başlar. Hangi veri toplama yönteminin sizin için uygun olduğuna karar verin. Anketler, görüşmeler, web siteleri, haber kaynakları vb. gibi birçok yerden veri toplayabilirsiniz. Amaçlarınıza uygun olarak doğru analiz algoritmasını ile nicel veya nitel verileri sınıflandırmak önemlidir.

3. Temiz ve sıralı veriler bulun

Topladığınız veriler her zaman analiz için mükemmel olmayabilir. Veriler farklı formatlarda, kötü durumda veya yinelenen kayıtlara sahip olabilir. Bu nedenle, verileri temizleyin ve sıralayın. Bu, daha sorunsuz bir analiz deneyimi sağlayacaktır.

4. İstatistikleri kullanın

Veri analizi yöntemleri özellikle modelleme için kullanılır çünkü istatistiksel modeller, insanların verileri okumasını zorluk çekmeden yapmalarını sağlar. Bu şekilde, ele alınacak problemler basit ve sorunsuz bir şekilde belirlenir.

5. Yapay zekâ ve programlama dillerinden yardım alın

Yapay zekâ ve programlama dillerinden yardım almak her zaman farklı bir perspektiften bakmanıza yardımcı olacaktır. Ayrıca, yapay zekâ sıklıkla iş yükünüzü hafifletecektir. Python ve R programlama dilleri ve içerdikleri paketlerin yardımıyla daha iyi bir analiz yapmak mümkündür.

6. Veri analiz araç ve programlarını kullanın

Google ve diğer birçok iş zekası ve analitik araçtan yararlanmayı unutmayın. Özellikle, Tableau gibi araçlar, kullanıcı dostu arayüzü ve içerdiği analiz süreçleriyle hayatınızı kolaylaştıracaktır.

7. Verilerinizi yorumlayın

İnsan girdisinin yoğun olduğu yöntemlerde, en çok hata yapılabilen bölümlerden biri verilerin yorumlanmasıdır. Veri analistlerinin istatistiksel sonuçları iyi bir şekilde değerlendirebilmeleri önemlidir. Analiz size en mükemmel şekilde desenleri ve ilişkileri gösterse de yanlış bir yorum bunu tersine çevirebilir.

Veri analizinde karşılaşabileceğiniz engeller

Veri analizi aslında veri toplama, analiz etme ve yorumlama olarak çok basit bir şekilde özetlense de bu görev göründüğü kadar kolay değildir. Çünkü her bölümde farklı engellerle karşılaşmanız olasıdır. Ancak tabii ki bunların da üstesinden gelmek mümkündür. Karşılaşabileceğiniz bazı engeller şunlardır:

Özet

Bu makale, araştırma yaparken hangi veri analizi yöntemlerinin hangi durumlarda kullanılması gerektiğine odaklandı. Ayrı başlıklar altında örneklerle birlikte açıklanan dört tür analiz, tanımlayıcı, teşhis edici, öngörücü ve önerici olarak sıralanmıştır. 

Sonrasında, araştırmanızda dikkat etmeniz gereken noktalar belirtilmiştir. Artık tüm mesele bu yöntemleri anlamak ve gerekli analiz araçlarının yardımıyla eyleme geçirilebilir bilgiler haline getirmektir. Böylece, rekabet ortamında işinizin kalitesini bir sonraki seviyeye çıkarabilirsiniz.