Veri Analizi
Veri analizi, yararlı bilgileri keşfetmek, sonuç çıkarmak ve karar vermeyi desteklemek amacıyla verileri incelemek, temizlemek, dönüştürmek ve modellemek için kullanılan bir süreçtir. Veri analizi, farklı iş, bilim ve sosyal bilim alanlarında çeşitli isimler altında çeşitli teknikleri kapsayan çok yönlü ve farklı yaklaşımlara sahiptir.
Veri entegrasyonu veri analizinin öncüsüdür. Veri analizi, veri görselleştirme ve veri dağılımı ile yakından ilişkilidir. Veri analizi terimi bazen veri modellemesi için eşanlamlı olarak da kullanılır.
VERİ ANALİZİ SÜRECİ
Veri analizi, ham veriler elde ederek bunları kullanıcıların karar vermesinde yararlı bilgilere dönüştürmek için kullanılan bir süreçtir. Önce veriler toplanır sonra da soruları cevaplamak, hipotezleri test etmek veya teorileri reddetmek için analiz edilir.
Veri Gereksinimleri
Analizin girdisi olarak gerekli olan veriler, analizi yapanların gereklerine veya analizin sonucunu kullanacak müşterilere dayanılarak seçilir. Veriler sayısal veya kategorik olabilir.
Veri Toplama
Veriler çeşitli kaynaklardan toplanabilir. Veri, trafik kameraları, uydular, kayıt cihazları gibi çevredeki sensörler tarafından toplanabilir. Röportajlar, çevrimiçi kaynaklardan indirme veya dokümantasyonlardan da yararlanmak mümkündür.
Veri İşleme
Başlangıçta elde edilen veriler analiz için işlenmeli veya düzenlenmelidir. Örneğin, bunlar, bir elektronik tablolama veya istatistiksel yazılım gibi daha ileri analizler için bir tablo formatında satırlara ve sütunlara yerleştirilebilir.
Veri Temizleme
Veriler eksik olabilir, tekrarlayabilir veya hatalar içerebilir. Veri temizleme gereksinimi, verilerin elde edilmesi ve saklanması ile ilgili sorunlardan kaynaklanacaktır. Veri temizleme, bu hataları önleme ve düzeltme işlemidir. Veri temizlemenin görevleri arasında, kayıt eşleştirme, verilerin yanlışlığını belirleme, mevcut verilerin genel kalitesi, tekilleştirme ve sütun bölümlemesi bulunur. Bu tür veri problemleri, çeşitli analitik teknikler aracılığıyla da tespit edilebilir. Belirli eşik değerlerin üstünde veya altında olağandışı miktarlar incelenebilir. Aykırı değer tespiti için nicel veri yöntemleri yanlış girilen muhtemel verileri kaldırmak için kullanılabilir.
Keşifsel Veri Analizi
Veriler temizlendikten sonra analiz edilebilir. Analistler, verilerin içerdiği mesajları anlamaya başlamak için keşifsel veri analizi olarak adlandırılan çeşitli teknikler uygulayabilir. Araştırma süreci, ilave veri temizleme veya ek veri talepleri ile sonuçlanabilir, bu nedenle bu faaliyetler yinelemeli olabilir. Verilerin anlaşılmasına yardımcı olması için ortalama veya medyan gibi tanımlayıcı istatistikler oluşturulabilir. Veri görselleştirme, verinin içindeki mesajlarla ilgili ek bilgi elde etmek için, verileri grafik formatta incelemek için de kullanılabilir.
Modelleme ve Algoritmalar
Değişkenler arasındaki ilişkileri belirlemek için, korelasyon veya nedensellik gibi, algoritmalar adı verilen çeşitli matematiksel formüller veya modeller verilere uygulanabilir. Çıkarsama istatistikleri belirli değişkenler arasındaki ilişkileri ölçmek için kullanılan teknikleri içerir.
Analistler, analizin basitleştirilmesi ve sonuçların iletilmesi için veriyi tanımlayan modeller oluşturmaya çalışabilir.
Veri Ürünü
Bir veri ürünü, veri girdileri alan bir bilgisayar uygulamasıdır ve çıktı üretir, onları çevreye geri besler. Bir model veya algoritmaya dayalı olabilir.
Veri Analizi
Veriyi elde ettikten sonra analiz edilirse, analizin kullanıcılarına gereksinimlerini karşılaması için sonuçlar pek çok formatta rapor edilebilir. Kullanıcıların geribildirimleri olabilir, bu da ek analizlerle sonuçlanabilir. Analitik döngünün çoğu tekrarlayıcıdır. Analist, sonucu kitleye açık ve etkili bir şekilde iletmek için veri görselleştirme tekniklerini kullanabilir. Veri görselleştirme, verilerin içerdiği önemli iletileri iletmeye yardımcı olmak için tablolar ve çizelgeler gibi bilgi ekranlarını kullanır. Tablolar, belirli sayıları arayan bir kullanıcıya yardımcı olurken, çizelgeler, verilerin içerdiği sayısal iletileri açıklamaya yardımcı olabilir.
Not: Konu ile ilgili daha fazla bilgi almak isterseniz aşağıda yorum yazarak bize ulaşabilirsiniz. En kısa sürede sorularınızı yanıtlamaya çalışarak sizlere destek olacağımızı bilmenizi isteriz. Akademik hayatınızda başarılar dileriz.
Akademik anketiniz için veri toplama hizmetimizden yararlanmak ister misiniz?
Bilimsel araştırmanız kapsamında veri toplamaya ihtiyacınız varsa Anket Teklif Formu veya Canlı Destek aracılığı ile bize ulaşarak detaylı bilgi talep edebilirsiniz. Ekonomik fiyat ve kısa süre içerisinde doğru katılımcı verisi toplamayı garanti ediyoruz. Yapay zeka destekli yazılımız aracılığı ile kısa süre içerisinde bilimsel veri toplama sürecini tamamlayabilirsiniz.
İşletmemiz hakkında detaylı bilgi almak için hakkımızda sayfasını ziyaret edebilirsiniz. 2018 yılından günümüze binlerce akademisyene destek olduk. Bilimsel araştırmalarınızın doğru bir şekilde gerçekleşmesi için ayrıca ücretsiz olarak sizleri bilgilendirmekteyiz. İşletmemiz bilimsel etik ve kanunlar çerçevesinde tamamen yasal olarak hizmet vermektedir.
