Veri analitiği , anlamlı bilgileri çıkarmak için ham verilerin metodik bir çalışmasıdır. Temel amacı iş verimliliğini artırmak ve bilinçli karar vermeyi kolaylaştırmak olan bir dizi süreç ve yöntemi içerir.
Veri analizi spektrumu
Veri analitiği, birkaç farklı türü kapsayan geniş bir alandır:
- tanımlayıcı analizler. Bu analitik biçimi, geçmiş davranışları anlamak için geçmiş verileri yorumlar;
- teşhis analitiği. Belirli sonucun nedenini bulmak için verileri daha derinlemesine incelemenizi sağlar;
- tahmine dayalı analitik. Terimin kendisinden de anlaşılacağı gibi, bu tür analizler gelecekteki olayları tahmin etmek için verileri kullanır;
- kuralcı analitik. Bu genişletilmiş analitik dalı, en iyi sonuçları elde etmek için harekete geçmeyi önerir.
Veri Analitiği ve Veri Bilimi: İkisi arasındaki fark
Veri analitiği ve veri bilimi genellikle birleştirilse de, veri yelpazesinin farklı yönlerini temsil ederler. Veri bilimi, veri analitiği, makine öğrenimi ve diğer ilgili disiplinleri içeren daha geniş bir alandır. Tersine, veri analitiği, veri kümelerinin analizine ve yorumlanmasına odaklanan veri biliminin bir alt kümesidir.
Veri analizi süreci
Veri analizi, her biri genel sürecin ayrılmaz bir parçası olan birkaç aşamadan oluşur:
- veri toplama. İlk adım, çeşitli kaynaklardan veri toplamayı içerir;
- veri işleme. Toplanan veriler sistematik hale getirilir ve analiz için hazırlanır;
- verilerin temizlenmesi. Bu adım, hataları ve tutarsızlıkları gidererek verilerin kalitesini ve doğruluğunu garanti eder;
- veri analizi. Temizlenen veriler istatistiksel analize tabi tutulur;
- verilerin görselleştirilmesi. Analiz sonuçları, anlaşılması ve yorumlanmasını kolaylaştırmak için grafik temsiller kullanılarak görselleştirilir.