Veri Analitiği 101: Veriye Dayalı Bir Dünyaya İlk Adımlarınız

I.Giriş

Veri her şeydir. Giderek dijitalleşen dünyamızda en büyük para birimi veridir. Altın vardı, sonra petrol vardı ve şimdi elimizde veriler var. Günlük varoluş, çeşitli noktalarda karar almayı ve verilerden yararlanarak ihtiyacımız olan en iyi kararları almayı gerektirir.

Sorabileceğiniz bu verilerden nasıl yararlanırız? Veri analitiğinin devreye girdiği yer burasıdır. Sonraki birkaç paragrafta, veri analitiğinin neyle ilgili olduğu konusunda size rehberlik ederken bu soruyu yanıtlayacağım.

II. Veri Analitiği Nedir?

Herhangi bir şeyi tanımlamak zordur. Veri Analitiğinin ne olduğunu söylemeden önce ne olmadığını söyleyeyim: Veri Bilimi. Birbiriyle ilişkili olmasına rağmen bunlar iki farklı süreçtir. İkisini birleştirmem, analitik dünyasına dalmamın bu kadar uzun sürmesinin nedenidir.

Veri Bilimi, veri analizinin çeşitli yönlerini içeren geniş bir alandır, ancak kapsamı aynı zamanda makine öğrenimi ve tahmine dayalı modellemenin yanı sıra istatistiksel tekniklerin kullanılmasına da uzanır; bu da benim sağlıklı bir mesafeyi korumamı sağladı!

Veri Analitiği ise daha çok taktiksel kararları desteklemek ve günlük operasyonları iyileştirmek için verileri incelemeye odaklanır. Her iki alan da iş başarısını artırmak amacıyla verilerden yararlanmak için gereklidir, ancak bunlar aynı değildir.

Verileri incelemek ve onlardan sonuçlar çıkarmak analitiğin konusu. Bu sonuçlar genellikle iş performansının, verimliliğin ve kârın optimize edilmesi etrafında yoğunlaşmaktadır. Etkili bir şekilde, stratejik olarak yönlendirilen kararlar almak için verileri yorumladığınızda, bir veri analisti şapkasını takmış olursunuz.

Anlamak için basit bir resim çizmek gerekirse, bunu Netflix'in bizi tam bir gece uykusundan alıkoymak için kullandığı gizli formül olarak düşünün.

Veri Analitiğine yönelik çeşitli yaklaşımlar mevcuttur; genel olarak ne olduğuna bakmayı (Betimsel Analitik), bir şeyin neden olduğunu (Teşhis Analitik), ne olacağını (Tahmin Edici Analitik) ve bundan sonra ne yapılması gerektiğini içeren 4 tür Veri Analitiği vardır. (Kuralcı Analitik).

Ek olarak, bir Veri Analisti olarak verileri işlemek ve bilgi çıkarmak için çeşitli analitik yöntemler ve teknikler kullanırsınız.

Popüler bir yöntem, birindeki değişikliğin diğerini nasıl etkileyebileceğini belirlemek için birbirine bağlı değişkenler arasındaki bağlantıyı incelemeyi içeren Regresyon Analizidir.

Günümüzde teknolojide veriyle ilgili tüm konuşmalara rağmen, bunun tamamen yeni olduğunu düşünmeniz affedilir, ancak alanın büyük bir kısmı modern gelişmelere odaklanmış olsa da Veri Analitiği dün var olmaya başlamadı.

Erken İstatistik Analizi ile 18. ve 19. yüzyıllara kadar uzanan, gelişen zengin bir tarihsel bağlam var.

20. yüzyılın ortalarındaki Erken Bilgi İşlem Çağı'ndan, 1980'lerde Microsoft Excel gibi elektronik tablo yazılımlarının piyasaya sürülmesinden milenyumun başında İnternet ve Büyük Veri olan büyük patlamaya kadar olan tarihsel evrime baktığımızda, Veri Bilimi, Makine Öğrenimi ve Yapay Zekanın (AI) armağanları aracılığıyla günümüzün Tahmine Dayalı Analitiklerine, teknolojik gelişmelerin getirdiği geçişi ve alanın nasıl büyük ölçüde arttığını görüyoruz.

III. Verinin Temelleri

Veriler gerçeklerin bir koleksiyonudur. Veri kalitesi, verilerle çalışmanın kritik bir yönüdür ve önemli olan, verilerimizin eldeki göreve ne kadar doğru, tutarlı, eksiksiz, güvenilir ve alakalı olduğuyla ilgilidir. Verileri karar verme sürecimizin yapı taşları olarak düşünün.

Verilerimiz yüksek kalitede olduğunda (yani hatasız olduğunda, zaman içinde tutarlı kaldığında, boşluk içermediğinde ve güvenilir kaynaklardan geldiğinde), bilinçli kararlar ve etkili süreçler için güçlü bir temel oluşturur.

Bunu iş yolculuğunuz için güvenilir bir GPS'e sahip olmak olarak düşünün. Temiz veriler, yalnızca veri temizlemede zamandan ve emekten tasarruf etmenizi sağlamakla kalmaz, aynı zamanda ekibiniz ve paydaşlarınız arasında güven oluşturarak herkesin verilerin sağlayabileceği içgörülere ve kararlara daha fazla güven duymasını sağlar.

Ayrıca, yatırımlarda, pazarlamada ve operasyonlarda maliyetli hataları önleyen, para tasarrufu sağlayan bir araçtır.

Üstelik temiz verilere sahip olmak, analitik araçlarınızı keskinleştirmek gibidir, modellerinizin ve tahminlerinizin doğru ve güvenilir olmasını sağlar. Ayrıca bazı sektörlerde uyumluluk gerekliliklerini karşılamak ve etik veri uygulamalarını sürdürmek bir zorunluluktur.

IV. Veri Analitiği Süreci

Veri analitiği yaşam döngüsü, tipik bir veri analizi projesinde yer alan aşamalar ve faaliyetler dizisini temsil eder. Sorunun tanımlanmasından eyleme geçirilebilir içgörüler sunmaya kadar olan adımların ana hatlarını çizer. Google'ın Veri Analizi Kursu 6 adımdan oluşur: Sor, Hazırla, İşle, Analiz Et, Paylaş ve Harekete Geç.

V. Araçlar ve Teknolojiler

Alanları ayırt etmenin bir yolu da araçlarıdır. Doktorların stetoskopları, neşterleri ve termometreleri varken analistlerin elektronik tabloları, SQL'i ve görselleştirme araçları var. Bunlar bazı yaygın veri analizi araçlarıdır.

Elektronik tablo, verileri hesaplamak ve düzenlemek için kullanılan bir yazılımdır. Excel en yaygın elektronik tablo uygulamasıdır. Yapılandırılmış Sorgu Dili - SQL ("devam filmi" olarak telaffuz edilir), veritabanlarını yönetmek için oluşturulmuş bir programlama dilidir.

R, istatistiksel hesaplama için tasarlanmış, aynı zamanda veri görselleştirme yeteneklerine sahip bir programlama dilidir. Python, R'ye popüler bir alternatiftir çünkü istatistiksel hesaplamaya ek olarak başka birçok kullanıma sahiptir.

Ayrıca, karmaşık veri kümelerini anlamayı, veri etkileşimini kolaylaştırmayı ve içgörüleri ortaya çıkarmayı geçmişe göre çok daha kolay hale getiren görselleştirme araçları da mevcut. Veri görselleştirme, ham verileri görsel temsillere dönüştürmeyi içerir; bu nedenle Tableau ve Power BI gibi uzman araçlar çok önemlidir.

VI. Vaka Analizi

Netflix kullanarak içerik pazarında veri analitiğinin önemini vurgulamak istiyorum. Şu sözde incelemeyi düşünün: Netflix'in arama çubuğuna "Game of Thrones" yazdığınızda, dizi olmasa bile siz yazmayı bitirmeden sözcükleri dolduruyor, ancak Netflix dizilerini geri getirmeye devam ediyor.

Benim için ilk sonuç “The Witcher”. Neden bu olduğunu düşünüyorsun? Neden ortaçağdan ilham alan büyü ve kılıç dünyasında geçen, farklı bir kurgusal kitap serisine dayanan başka bir fantastik dizi öneresiniz ki? Neden “Turuncu Yeni Siyahtır?” önerisinde bulunmuyorsunuz?

Bu, veri analitiğinin devreye girmesidir. İçerik önerisinin ötesinde, Los Gatos'taki yapımcıların ve yöneticilerin, Netflix orijinal filminin prodüksiyonu için milyonlarca dolara imza atmadan önce GOT izleyicileri ile The Witcher'a yazı tura atanlar arasında bir örtüşme öngördüğü varsayımı doğru.

Veriler vardı, analiz edildi ve ona göre bir karar verildi.

VII. Veri Gizliliği ve Etik

Hukuki geçmişim göz önüne alındığında, etik veri işleme ve analizine ilişkin hususlar benim için özellikle ilgi çekici, ancak bugün yalnızca veri analitiğini tanıtmaya çalışıyorum ve veri gizliliğinin öneminin başka bir gün derinlemesine ele alınması gerekiyor, özellikle de bu yana Söylediğimiz her şeyi duyabiliyorlar!

VIII. Veri Analitiğine Başlarken

Veri Analitiği hakkında daha fazla bilgi edinmek isteyen veya yeni başlayan herkes şu harika kaynaklara göz atabilir:

Google Veri Analizi Profesyonel Sertifikası : Bu, Veri Analizi yolculuğunuzda ihtiyaç duyacağınız şeylerin temelini oluşturmak için harika bir başlangıç kursudur.

Veri Afrika'sındaki Kadınlar (WiDA) Topluluğu : WiDA, kadınların veriye dayalı bir kariyer için veriye dayalı beceriler geliştirmelerine yardımcı oluyor.

Veri Analitiği: Nedir, Nasıl Kullanılır ve 4 Temel Teknik : Veri Analitiğinin teknik ayrıntıları hakkında biraz daha fazla bilgi veren bir Investopedia makalesi.

IX. Çözüm

Her işletmenin kendi hedefleri vardır ve bu hedeflere ulaşmanın yolu genellikle verilerden geçer; Verilerimiz bugün bu kadar önemli çünkü iyi analizler sayesinde istatistikleri sonuçlara dönüştürebilirsiniz.

Ben Jason ve veri dünyası ilgimi çekiyor. Umarım bu alanın neyle ilgili olduğunu anlamanıza yardımcı olmuşumdur.

Bu makaleyi büyüleyici bulduysanız veya yeni başlıyorsanız, daha fazlasını keşfederken ve becerilerinizi geliştirirken iyi şanslar. Daha fazla bilgi edinmek için, özellikle Veri Analitiğinin dört türünden herhangi birine ayrılmış makaleleri okuyabilirsiniz; Tahmine Dayalı Analitik konusunda biraz taraflıyım!

Son olarak, vereceğiniz her kararda bir veri analisti gibi düşünmeyi unutmayın; Size ileride birçok şaşırtıcı fikir diliyorum!