Ana sayfa » Veri Analizi Nedir? Doğru Veri Analizi Yöntemleri

Veri Analizi Nedir? Doğru Veri Analizi Yöntemleri

veri analizi nedir doğru ve etkili veri analiz yöntemleri

Veri analizi sistemleri iş dünyası için çok önemlidir. Başarı ve olumlu sonuçlar isteyen şirketler kesinlikle analitik yöntemleri benimseyecek. Geliştirilen plana göre en olumlu sonuç analitik yöntemlerle belirlenir. Analizler sayesinde hem şirket hem de müşteriler memnun olur.

Veri Analizi Nedir?

Veri analizi, ham verilerin toplanması, seçilmesi ve işlenmesiyle faydalı bilgi bulma, sonuç elde etme ve karar verme sürecini destekleyen bir modelleme süreci olarak tanımlanmaktadır. Kurumsal veri analizi; karar verme, yapılacak yatırım, yeni projelerin büyümesi veya daralması gibi kilit karar verme süreçlerinde etkili bir araç olarak kullanılabilecek bilimsel bir yöntem gibi görünmektedir.

Analiz süreci son zamanlarda popüler bir sistem haline geldi ve doğru uygulanırsa hayat kurtarabilir. Örneğin, mali tablo analizi ve istihbarat, şirketin mali durumu için önemlidir. Analiz yapmayan firmalar ile analiz yapan firmalar arasında ciddi farklar bulunmaktadır. Veri ve bilgi toplama sistemleri, geleneksel şirket anlayışında çalışmaz. Deneme yanılma yöntemi esas olarak eski işletmelerde kullanılmaktadır. Deneme yanılma yönteminin modası geçmiş olduğunu söyleyemeyiz.

Big Data (Büyük Veri) Nedir?

Veri analiz ederken akla gelen büyük veri, daha büyük, daha karmaşık veri kümelerini ifade eder. Bireylerin paylaştığı fotoğraflardan gönderilen mesajlara, şirket satış belgelerinden üretkenliğe kadar sosyal medyada aklınıza gelebilecek tüm veriler büyük veri kapsamındadır. Büyük veri, bugünün verilerinin birkaç yıl önce imkansız olan şekillerde toplanıp analiz edilebileceğini ifade ediyor.

Veri analizi, iş zekası ve veri madenciliğinin temel bir bileşeni olarak, karar verme sürecini anlamaya yardımcı olur. Şirketler, birden çok kaynaktan gelen verileri analiz etmek için veri yönetimi çözümlerini ve müşteri ilişkileri yönetimi çözümlerini kullanır. Bu çözümler, verileri işlemeye uygun iç görülere dönüştürmek için veri analizini kullanır.

Veri Analizi Nasıl Yapılır?

Verilerin nasıl analiz edileceği sorusunun cevabı sistematikleştirmede yatmaktadır. Veri analiz sürecini en doğru ve sistematik şekilde takip etmelisiniz. Öncelikle ihtiyaçlarınızı tanımlamalı ve hedeflerinizi net bir şekilde belirlemelisiniz. Daha sonra sorunu tanımlamalı ve bir veri ölçüm altyapısı oluşturmalısınız. Ardından veri toplama ve veri analizi adımları geliyor. Son olarak, uygulamayı ve testi gerçekleştirin.

Verileri analiz ederken bazı adımlar gereklidir. Analizden önce bir veri akışı sağlamak gereklidir. Diğer bir deyişle, ilgili veriler entegre edilmelidir. Entegre veriler daha organize çalışma sağlayabilir. Böylelikle analiz sırasında hatasız ilerleme sağlanabilir. Entegrasyon süresi ne kadar uzunsa, işin nihai sonucu o kadar iyi olur. Entegrasyon sırasında soyutlanmayan veriler uzmanlar tarafından temizlenecektir. Veriler saflaştırılır. Gereksiz bilgileri ve verileri silinir. Bu süreç bittikten sonra ana analiz süreci başlayacaktır.

Veri Analiz Yöntemleri Nelerdir?

Verilerin analizi, temel istatistiksel bilgi gerektiren farklı yöntemleri içerir. Veri analizi sayısal verilere dayandırılabildiği için nicel analiz ve nitel analiz olarak ikiye ayrılabilir, bu nedenle nicel analiz türü daha güvenilir ve tercih edilirdir. Araştırmalar, sosyal gerçekliği ortaya çıkarmada daha kesin sonuçlar üretmek için nitel analiz yapmaya devam ediyor.

1.Nicel Analiz Nedir?

Nicel veri analizi (veri analiz yöntemlerinde ilk olarak karşılaşacağınız), nicel verilerin toplanmasını ve analiz edilmesini gerektiren araştırma olarak tanımlanmaktadır. Yürütülen araştırma türüne bağlı olarak, farklı nicel analiz yöntemleri kullanılabilir. Doğru sonuçlar elde etmek için doğru kantitatif analiz yöntemini seçmelisiniz. Toplanan verilere ve yürütülen araştırmanın niteliğine dayalı olarak nicel bir analiz yöntemi seçmelisiniz. Nicel analiz yöntemleri aşağıda listelenmiştir. Bunlar;

  • Ki kare (Pearson Chi square Test)
  • Fisher exact Testi
  • McNemar Testi
  • Kappa Testi
  • Odds Ratio
  • %95 Güven Aralığı
  • Kolmogorov-Smirnov Test
  • Binominal Test
  • Mann-Whitney U Test
  • Kruskall-Wallis Test
  • Wilcoxon Test
  • Friedman Testi
  • Korrelasyon (Korelasyon) Analizi

2.Nitel Analiz Nedir?

Veri analizi yöntemleri arasında, nitel veri analizi, sosyal gerçeklikte gizli bilgilerin ortaya çıkarılmasına daha fazla önem vermektedir. Nitel analizde araştırmacılar, kendilerini sosyal gerçekliğe yerleştirerek elde edilen verileri yorumlarlar. Örneğin, günlük hayatta kullanılan ifadeler bile yorumlanabilir ve nitel analizin konusu olabilir. Nitel analiz yöntemleri ise aşağıda listelenmiştir. Bunlar;

  • Betimsel Analiz
  • İçerik Analiz
  • Doküman Analizi

Verilerin Analiz Edilmesi Adımları Nelerdir?

Analiz sırasında süreç belirli bir şekilde yürütülür. İşlem sırasında analiz 4-5 aşamada tamamlanabilir. Adım adım süreci daha verimli hale getirmek için, onu birkaç aşamaya bölmek yararlıdır. Sürecin işlevi aynı zamanda analizin genel yapısını da oluşturur. Bu süreçler de aşağıda anlatılmıştır. Bunlar;

1. Sorunların Analiz Edilmesi

Süreç, sorunun tanımlanmasıyla başlar. Sorun, analiz yoluyla belirlenir. Zorluklarla karşılaşan kaynakları bulmak, problem çözme sürecinde önemli bir rol oynar. Önce sorun bulunursa, süreç daha aktif olacaktır.

2. Veriler için Altyapı Oluşturma

Veri ve bilgi toplamadan önce gerekli altyapının oluşturulması gerekmektedir. Önemli olan, ortaya çıkacak kaynakları belirlemek ve toplamak için doğru zamanı seçmektir.

3. Dataların Toplanma Süreci

Problemi tanımlayın ve alt yapı oluşturulduktan sonra asıl problem çözülebilir. Veri toplama bu sürecin tam ortasındadır. Bu külfetli bir süreç gibi görünse de, verilerin doğru bir şekilde toplanmasında herhangi bir sorun yoktur.

4. Veri Analiz ve Detaylandırma Süreci

Tüm soruları, verileri ve bilgileri topladıktan sonraki süreci belirtir. Toplanan tüm nesnelerin analizinin eksiksiz olması, bu aşamayı daha rahat hale getirir. Bu süreçteki hatalar minimum düzeydedir.

5. Sonuca Ulaşma ve Uygulama

Sonuçları analiz edip kontrol ettikten sonra, sürecin sonuçları açıklanacaktır. Ve analizi bir test olarak kullanın. Analiz sonuçlarını gerçekten görüntüleyerek bir başarı grafiği oluşturun.

Veri Analizi Faydaları ve Önemi Nedir?

Günümüzde veri analizi, çoğu şirketin başarılı olabilmesi için tercih edilen yöntemlerden biridir ve çok önemli bir konumdadır. Doğru verileri analiz etmek için doğru yöntemi seçmek şirkete büyük faydalar sağlayabilir ve hataların sonuçlarını ve gereksiz bilgileri analiz etmek için yanlış yöntemi kullanmak da şirkete büyük zararlar verebilir.

Veri analizi modeli doğru ve etkin bir şekilde oluşturulduktan sonra firmaya büyük katkı sağlayabilir. Veri analizi, gelecek için daha doğru kararlar verirken kullanılan bir yöntemdir. Bu sayede firma bilgilerini daha etkin bir şekilde değerlendirip gelecek stratejisini daha doğru belirleyebiliyor. Büyüme, satış ve yatırım gibi birçok alanda şirketler, geleceklerini görmek için verilere başvurur.

Veri analizinin faydalarından biri de müşteri memnuniyetini artırmaya yönelik uygulamalara katkısıdır. Veri analizi ile müşterilerden alınan geri bildirimler daha doğru değerlendirilerek müşteri memnuniyetini sağlayan hizmet ve ürünlerin etkin bir şekilde sunulması sağlanır. Artan müşteri memnuniyeti aynı zamanda daha yüksek gelir ve ticari itibar anlamına gelir. Kısaca listelemek gerekirse;

  • Veri analizi yardımıyla, işletme sahipleri daha iyi karar verme becerilerine sahip olur.
  • Analiz yoluyla, şirketinizin üretkenliğini artırmanın ne kadar kolay olduğunu anlayabilirsiniz.
  • Doğru analizle karşı karşıya kalan şirketler, bunun müşteriler üzerinde olumlu bir etkisi olduğunu görebilir.
  • Tüm bu detaylardan dolayı önemli bir büyüme sağlanabilir.

Verilerin analiz edilmesi aynı zamanda imalatçı firmanın verimliliği anlamına gelir. Üretim sahasından elde edilen veriler kullanılarak sorunlar bulunup iyileştirilebilir. Bu sayede üretim kayıpları en aza indirilebilir ve çıktı ve süreç açısından daha yüksek verimlilik elde edilebilir. Bu, şirkete kar marjlarında bir artış olarak yansıtılıyor.

Veri Analisti Kimdir? Ne iş Yapar?

Elbette doğru veri analizi, müşterinin anlayışı, verimliliği ve stratejik karar vermesi için çok önemlidir. Bu nedenle veri analistleri adına profesyonel alanların ortaya çıkması kaçınılmazdır. Bu uzmanlar geniş veri alanına girdiler ve ondan anlamlı sonuçlar çıkarmaya çalışırlar.

Veri analistleri, verileri analiz etmek ve bunlardan anlamlı sonuçlar çıkararak stratejilerin formüle edilmesine yardımcı olmak için belirli araçları, yöntemleri ve yazılımları kullanır. İstatistiksel yöntemleri anlayan bu uzmanlar şirket içinde çalışabilir veya dışarıdan danışmanlık hizmetleri sağlayabilir. Bu alan, veri bilimiyle ilgilenen ve çok dikkat edilmesi gereken tüm profesyoneller tarafından yapılabilir.

Veri analistleri, şirketin ihtiyaç duyduğu her alan ve birim için destek sağlayabilir. Veri analistleri satış operasyonlarını desteklemede özellikle önemlidir, geçmiş verileri analiz edebilir ve satış tahminleri ve stratejilerinde önemli çıktılar sağlayabilir. Muhasebe, üretim ve pazarlama gibi akla gelebilecek birçok departmanı da destekleyebilirler.

Endüstri Mühendisliği hakkında daha fazla bilgi için sitemizdeki Yalın Üretim ve Tedarik Zinciri Yönetimi  ve daha çok WCM kategorisindeki yazılara göz gezdirebilirsiniz.

Endüstri Mühendisliği hakkında daha fazla güncel yazılara ve kitaplara ulaşmak için bizi LinkedIn ,  Twitter ve İnstagram adresinden takip edebilirsiniz.

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir