Sınırların ötesinde veri analizinin geleceği

Veri analizi, verilerden informasyon çıkarma işlemidir. Fakat işletme, gelir ya da bakım hakkındaki bilgili kararlar atfetmek amacıyla kullanılır.

İi. Veri analizi nelerdir?

Veri analizi, verilerden informasyon çıkarma işlemidir. Fakat işletme, gelir ya da bakım hakkındaki bilgili kararlar atfetmek amacıyla kullanılır.

Veri analizinin önemi

Veri analizi önemlidir, şu sebeple işletmelerin henüz âlâ kararlar almasına destek muhtemelen. Verileri anlayarak, işletmeler eğilimleri belirleyebilir, tahminler yapabilir ma kârlılığını geliştirebilir.

Veri analizi türleri

Aşağıdakiler iç düşmek suretiyle birnice değişik veri analizi türü vardır:

• Tanımlayıcı çözümleme: Işte janr çözümleme verileri tanımlar ma eğilimleri tanımlar.
• Kişileştirme Analizi: Işte janr çözümleme sorunların nedenlerini tanımlar.
• Öngörücü çözümleme: Işte janr çözümleme gelecekteki neticeleri öngörmektedir.
• Reçeteli çözümleme: Işte janr çözümleme, sonuçların iyi mi iyileştirileceği hikayesinde tavsiyeler sunar.

Veri analizi amacıyla araçlar

Veri analizi amacıyla aşağıdakileri içeren birnice değişik enstruman vardır:

• Çıncalık levha yazılımı: Çıncalık tablolar, veri analizi amacıyla sıradan ma kullanması rahat fakat araçtır.
• İstatistiksel yazılım: İstatistiksel yazılım, veri analizi amacıyla regresyon analizi ma hipotez bardak şeklinde henüz gelişmiş araçlar sağlar.
• Veri Madencilik Yazılımı: Veri Madencilik Yazılımı, işletmelerin verilerinde merkez ma eğilimler bulmasına destek verir.
• Kılga öğrenimi yazılımı: Kılga öğrenimi yazılımı, gelecekteki neticeleri çama edebilecek modeller kurmak amacıyla kullanılabilir.

Veri analizi periyodu

Veri analizi işlemi tipik olarak aşağıdaki adımları ihtiva eder:

1. Verileri dercetmek
2. Verilerin temizlenmesi
3. Verileri Hatırlamak
4. Verilerin modellenmesi
5. Modeli görmek
6. Neticeleri iletme

Veri analizinin yararları

Veri analizi, işletmeler amacıyla aşağıdakiler bile iç düşmek suretiyle bir dizi yarar sağlayabilir:

• Geliştirilmiş değişmeyen tevdi
• Artan bereketlilik
• Eksik maliyetler
• Artan satın alan memnuniyeti
• Geliştirilmiş rakiplik pozitif yanları

Veri analizi zorlukları

Veri analizi ile ilişkili bir dizi müşkülat vardır:

• Veri kalitesi
• Veri Kütlesi
• Veri Karmaşıklığı
• Veri güvenliği
• Veri Gizliliği

Veri analizi becerilerinizi iyi mi geliştirebilirsiniz

Veri analizi becerilerinizi geliştirmek amacıyla yapabileceğiniz düşük husus vardır:

• Veri analizinin temellerini öğrenin
• Veri Analizi Araçları ile Tatbiki Tecrübe Karşı
• Veri analizi ile alakalı kitapları ma yazıları okuyunuz
• Veri analizi mevzusundaki konferanslara ma atölyelere katılın
• Öteki veri analistleriyle file

Sual ma Yanıt

S: Veri analizi ile veri bilimi arasındaki ayrım nelerdir?

C: Veri analizi, verilerden informasyon çıkarma işlemidir. Veri bilimi, veri analizinin yanı esna veri madenciliği, kılga öğrenimi ma suni zeka içeren henüz kapsamlı fakat alandır.

S: Veri analizi işlerinin maruzat münteşir türleri nedir?

C: Yeryüzü münteşir veri analizi aksiyon türleri içinde veri analisti, veri bilimcisi ma aksiyon zekası analisti bulunmaktadır.

S: Veri analizi amacıyla maruzat âlâ araçlar nedir?

Veri analizi amacıyla maruzat âlâ araçlar projenin hususi gereksinimlerine bağlıdır. Yeryüzü popüler araçlardan bazıları Excel, R, Python ma SAS’dır.

S: Fakat veri analisti hangi büyüklüğünde kazanıyor

Veri analizi	Veri bilimi	Ağabey veriler	Kılga öğrenimi	Suni zeka
Verilerden manidar bilgiler çıkarma periyodu	Verilerin incelenmesi ma aksiyon problemlerini sökmek amacıyla kullanması	Geleneksel veri elişi araçları amacıyla çok önemli ya da karmaşa olan veri kümeleri	Açık programlanmadan verilerden öğrenen algoritmalar	Makinelerin eş zekasını simüle etme kabiliyeti

İi. Veri analizi nelerdir?

Veri analizi, verilerden içgörü çıkarma sürecidir. Desenleri ma eğilimleri tarif etmek amacıyla verilerin temizlenmesini, düzenlenmesini ma araştırılmasını ihtiva eder. Veri analizi, aksiyon operasyonları, satın alan davranışı ma öteki alanlar hakkındaki bilgili kararlar ahzetmek amacıyla kullanılabilir.

Veri analizi, günümüzün veri odaklı dünyasındaki işletmeler amacıyla eleştiri fakat beceridir. Veri analizini kullanarak işletmeler henüz âlâ kararlar verebilir, operasyonlarını geliştirebilir ma müşterileri amacıyla daha çok kıymet yaratabilir.

III. Veri analizinin önemi

Veri analizi, verilerden kıymetli bilgiler çıkarma işlemidir. Bilinçli kararlar atfetmek, eğilimleri tarif etmek ma sorunları sökmek amacıyla kullanılır. Veri analizi, operasyonlarını iyileştirmelerine, karlarını artırmalarına ma rekabetin önünde kalmalarına destek olabileceğinden, gelişigüzel büyüklükteki işletmeler amacıyla gereklidir.

Birnice değişik veri analizi tekniği vardır ma muayyen fakat vazife amacıyla doğru yöntem bulunan olan verilere ma analizin hedeflerine asılı olacaktır. Yeryüzü münteşir veri analizi tekniklerinden bazıları şunlardır:

• Tanımlayıcı Analitik: Işte janr analizler verileri tarif etmek ma eğilimleri tarif etmek amacıyla kullanılır.
• Kişileştirme Analizi: Işte janr çözümleme, problemlerin ana nedenlerini tarif etmek amacıyla kullanılır.
• Öngörücü analitik: Işte janr analizler gelecekteki neticeleri anlamak amacıyla kullanılır.
• Kuralcı Analitik: Işte janr analizler, neticeleri kaldırmak amacıyla alınabilecek eylemleri teklifetmek amacıyla kullanılır.

Veri analizi işletmeler amacıyla kuvvetli fakat enstruman muhtemelen, sadece görevli bir halde çalıştırmak önemlidir. Veri analizi hiç insanlara alın ayrımcılık akdetmek ya da halkın yararına sıfır kararlar atfetmek amacıyla kullanılmamalıdır.

IV. Veri analizi türleri

Gelişigüzel biri zat benzersiz amacı ma yöntem kümesi olan birnice değişik veri analizi türü vardır. Yeryüzü münteşir veri analizi türlerinden bazıları şunlardır:

Tanımlayıcı Veri Analizi: Işte janr analizler verileri tarif etmek ma kalıpları ma eğilimleri tarif etmek amacıyla kullanılır. Çoğu zaman verileri hülasaetmek ma anlaşılmasını kolaylaştırmak amacıyla kullanılır.
Kişileştirme Veri Analizi: Işte janr analizler, problemlerin nedenlerini tarif etmek ya da değişik değişkenler içinde ilişkiler keşfetmek amacıyla kullanılır. Çoğu zaman sorunları aradankaldırmak ma iyileştirmeler akdetmek amacıyla kullanılır.
Öngörücü veri analizi: Işte janr çözümleme, tarihsel verilere müstenit gelecekteki neticeleri anlamak amacıyla kullanılır. Çoğu zaman ne mamüllerin başlatılacağı ya da ne marketing kampanyalarının yürütüleceği şeklinde geleceğe değişmeyen atfetmek amacıyla kullanılır.
Kuralcı Veri Analizi: Işte janr analizler, neticeleri kaldırmak amacıyla alınabilecek eylemleri teklifetmek amacıyla kullanılır. Çoğu zaman süreçleri optimize geçmek ma henüz âlâ kararlar ahzetmek amacıyla kullanılır.

Muayyen fakat tasarı amacıyla maruzat müsait veri analizi türü, projenin muayyen hedeflerine asılı olacaktır. Mesela, fakat probleminin nedenlerini tanımlamaya çalışıyorsanız, kişileştirme veri analizi kullanırsınız. Gelecekteki neticeleri çama etmeye çalışıyorsanız, öngörücü veri analizini kullanırsınız. Fakat işlemi optimize etmeye çalışıyorsanız, kuralcı veri analizi kullanırsınız.

Bunların mevcud birnice değişik veri analizi türünden bir tek birkaçı bulunduğunu açıklamak önemlidir. Muhtelif amaçlar amacıyla kullanılabilecek ayrıksı birnice çözümleme türü vardır.

V. Veri Analizi amacıyla Araçlar

Gelişigüzel biri zat kuvvetli ma cılız yönleri olan veri analizi amacıyla oldukca muhtelif araçlar vardır. Yeryüzü popüler araçlardan bazıları şunları ihtiva eder:

SAS, SPS ma R şeklinde istatistiksel yazılımlar, regresyon, ANOVA ma kümeleme şeklinde muhtelif istatistiksel analizler hazırlamak amacıyla kullanılabilir.
Tableau, Power BI ma Qlik Sense şeklinde veri görselleştirme araçları, eğilimleri ma kalıpları tanımlamaya destek olabilecek etkileşimli veri görselleştirmeleri kurmak amacıyla kullanılabilir.
TensorFlow, Keras ma Scikit-Learn şeklinde kılga öğrenme araçları, verilerden öğrenebilen ma çama yapabilen modeller kurmak amacıyla kullanılabilir.

Muayyen fakat veri analizi projesi amacıyla maruzat âlâ enstruman, projenin hususi gereksinimlerine asılı olacaktır. Mesela, fakat tasarı karmaşa istatistiksel çözümleme gerektiriyorsa, istatistiksel fakat yazılım paketi âlâ fakat seçme olacaktır. Fakat tasarı etkileşimli görselleştirmeler oluşturulmasını gerektiriyorsa, fakat veri görselleştirme vasıta âlâ fakat seçme olacaktır. Fakat tasarı fakat kılga öğrenimi modelinin geliştirilmesini gerektiriyorsa, fakat kılga öğrenme vasıta âlâ fakat seçme olacaktır.

Veri analizinin her insana uyan birinci fakat proses olmadığını açıklamak önemlidir. Veri analizine maruzat âlâ yaklaşım, projenin hususi gereksinimlerine asılı olarak değişecektir. İş amacıyla doğru araçları seçerek, veri analistleri veri analizi projelerinin verimliliğini ma etkinliğini artırabilir.

VI. Veri analizi periyodu

Veri analizi periyodu şeş adımda parçalanabilir:

1. Veri tahsil
2. Veri hazırlama
3. Veri Keşfi
4. Veri Modelleme
5. Veri Yorumu
6. Veri iletişimi

Sürecin gelişigüzel adımı, verilerin etken bir halde çözümleme edilmesini ma sonuçların doğru ma faydalı olmasını çıkarmak amacıyla gereklidir.

İlk adımda, veri tahsil, veri analisti çözümleme amacıyla kullanılacak verileri toplar. Işte veriler, anketler, toplumsal medya ya da muamele kayıtları şeklinde muhtelif kaynaklardan gelebilir.

Veriler toplandıktan sonrasında çözümleme amacıyla hazırlanmalıdır. Işte, verilerin temizlenmesini, hataların ya da tutarsızlıkların kaldırılmasını ma verilerin kolay çözümleme edilebilen fakat formatta olmasını sağlar.

Fakat sonraki adımda, veri araştırması, veri analisti kalıpları ma eğilimleri tarif etmek amacıyla verileri keşfetmeye adım atar. Işte, muhtelif istatistiksel ma görselleştirme teknikleri kullanılarak yapılabilir.

Veriler araştırıldıktan sonrasında, veri analisti gelecekteki neticeleri anlamak ya da kararlar ahzetmek amacıyla modeller meydana getirmeye başlayabilir. Işte hamle, müsait modelleme tekniğinin seçilmesini ma modeli verilere takmayı ihtiva eder.

Modeller oluşturulduktan sonrasında, veri analisti neticeleri yorumlayabilir ma bulgulara dayanarak önerilerde bulunabilir. Işte hamle, çözümleme sonuçlarının paydaşlara aleni ma özlü bir halde iletilmesini ihtiva eder.

En son, veri analisti analizin neticelerini paydaşlara iletmelidir. Işte yazılı raporlar, sunumlar ya da öteki yollarla yapılabilir.

Veri analizi periyodu karmaşa ma süre müşteri muhtemelen, sadece bilgili kararlar ahzetmek ma aksiyon neticelerini kaldırmak amacıyla gereklidir.

Vii. Veri analizinin yararları

Veri analizi, işletmeler amacıyla aşağıdakiler bile iç düşmek suretiyle bir dizi yarar sağlayabilir:

• Geliştirilmiş değişmeyen tevdi
• Artan bereketlilik
• Eksik maliyetler
• Geliştirilmiş Satın alan Deneyimi
• Artan inovasyon

Veri analizini kullanarak işletmeler müşterileri, ürünleri ma operasyonları hakkındaki informasyon edinebilir. Işte bilgiler ondan sonra henüz âlâ kararlar ahzetmek, verimliliği çoğaltmak, maliyetleri düşürmek ma henüz âlâ fakat satın alan deneyimi görüntülemek amacıyla kullanılabilir.

Mesela, fakat perakendeci, ne mamüllerin müşteriler içinde maruzat popüler bulunduğunu, ne müşterilerin muayyen fakat ürünü satın iktibas olasılığının maruzat ali bulunduğunu ma ne mamüllerin maruzat karlı bulunduğunu sınırlamak amacıyla veri analizini kullanabilir. Işte bilgiler ondan sonra avadanlık, fiyatlandırma ma marketing hakkındaki kararlar atfetmek amacıyla kullanılabilir.

Ayrıksı fakat misal, istihsal sürecindeki sorunları tarif etmek ma sökmek amacıyla veri analizini kullanan fakat imalat şirketidir. Işte, maliyetlerin azalmasına, henüz âlâ nitelik ma artan üretkenliğe erkân açabilir.

Veri analizi yeni çıkan ürünler ma hizmetler kurmak ya da bulunan ürünleri geliştirmek amacıyla bile kullanılabilir. Müşterilerinin gereksinimlerini anlayarak, işletmeler başarıya ulaşmış olma olasılığı henüz ali olan gelir ma hizmetler geliştirebilir.

Genel hatlarıyla, veri analizi, geliştirilmiş değişmeyen tevdi, artan bereketlilik, dar maliyetler, artan satın alan deneyimi ma artan inovasyon iç düşmek suretiyle işletmeler amacıyla bir takım yarar sağlayabilir.

Veri analizi zorlukları

Veri analizi ile ilişkili bir dizi müşkülat vardır:

* Veri kalitesi: Çözümleme amacıyla kullanılan verilerin kalitesi, sonuçların doğruluğu amacıyla eleştiri öneme haizdir. Veriler noksan, yanlış ya da önyargılı muhtemelen.
* Veri Kütlesi: Bulunan veri miktarı katlanarak büyüyor ma ağabey veri kümelerini tedvir etmek ma gitmek cebir muhtemelen.
* Veri çeşitliliği: Veriler yapılandırılmış, yapılandırılmamış ma nim yapılandırılmış veriler iç düşmek suretiyle birnice değişik formatta dirimlik. Değişik kaynaklardan verileri entegre geçmek ma düzgün ağıl bildirmek cebir muhtemelen.
* Veri hızı: Verilerin oluşturulma hızı artmaktadır ma reel zamanlı çözümleme talebini bastırmak cebir muhtemelen.
* Veri güvenliği: Veriler kıymetli fakat varlıktır ma bunu yetkisiz ulaşım, kullanım ya da açıklamadan arkalamak önemlidir.
* Veri Yönetişimi: Veri yönetişimi, veri politikalarını, standartlarını ma prosedürleri idare etme sürecidir. Verilerin görevli ma etken bir halde kullanılmasını çıkarmak amacıyla fakat veri yönetişimi çerçevesine haiz düşmek önemlidir.

Bunlar veri analizi ile alakalı zorluklardan bir tek birkaçı. Bununla beraber, işte zorlukları anlayarak, veri analistleri bu tarz şeyleri ele ahzetmek ma doğru ma emin sonuçlar yapmak amacıyla henüz âlâ hazırlanabilir.

İx. Veri analizi becerilerinizi iyi mi geliştirebilirsiniz

Veri analizi becerilerinizi geliştirmenin birnice yolu vardır. İşte düşük gerekçe:

• Daha çok edinim karşı. Veri analizi becerilerinizi geliştirmenin maruzat âlâ yolu, verilerle daha çok edinim elde etmektir. Işte, reel hayattaki projeler üstünde gitmek, çörek ahzetmek ma veri analizi hakkındaki mektup ma makaleler görmek demektir.
• Çevik araçlar ma teknikler öğrenin. Veri analizi alanı devamlı gelişmektedir, bundan dolayı son olarak enstruman ma tekniklerde aktüel eğlenmek önemlidir. Kurslar, öğreticiler ma blog yayınları şeklinde acar beceriler öğrenmenize destek olacak birnice çevrimiçi estelik vardır.
• Tatbik, ergonomik, ergonomik yapın! Veri analizini öğrenmenin maruzat âlâ yolu ergonomik yapmaktır. Hangi büyüklüğünde oldukca ergonomik yapmış olursanız, o denli âlâ olmuş olursunuz. Becerilerinizi geliştirmenize destek olabilecek fakat hatır hocası ya da çalıştırıcı bulmaya çalışın.
• Sabırlı ol. İyi veri analizi becerileri geliştirmek süre alır. Derhal netice görmüyorsanız cesaretini kırmayın. Bir tek ergonomik meydana getirmeye bitmeme edin ma nihayetinde iyileşme görmüş olacaksınız.

Işte ipuçlarını izleyerek, veri analizi becerilerinizi geliştirebilir ma ekibiniz ya da kuruluşunuz amacıyla henüz kıymetli fakat mevcudiyet haline getirebilirsiniz.

S: Veri analizi nelerdir?

C: Veri analizi, verilerden içgörü çıkarma sürecidir. Desenleri ma eğilimleri tarif etmek amacıyla verilerin temizlenmesini, dönüştürülmesini ma modellenmesini ihtiva eder.

S: Veri analizinin önemi nelerdir?

C: Bilgilendirilmiş kararlar atfetmek amacıyla veri analizi gereklidir. İşletmelerin acar fırsatları belirlemelerine, operasyonlarını geliştirmelerine ma henüz âlâ gelir ma hizmetler yapmasına destek muhtemelen.

S: Değişik veri analizi türleri nedir?

C: Aşağıdakiler iç düşmek suretiyle birnice değişik veri analizi türü vardır:

• Tanımlayıcı çözümleme: Işte janr çözümleme verileri tanımlar ma kalıpları ma eğilimleri tanımlar.
• Kişileştirme Analizi: Işte janr çözümleme sorunların nedenlerini tanımlar.
• Öngörücü çözümleme: Işte janr çözümleme, tarihsel verilere müstenit ati neticelerini öngörmektedir.
• Kuralcı çözümleme: Işte janr çözümleme, sonuçların iyi mi iyileştirileceği hikayesinde tavsiyeler sunar.