Veri analizi, toplanan ham verilerin bir eleme s\u00fcrecinden ge\u00e7mesinin ard\u0131ndan anlaml\u0131 ve yararl\u0131 bilgilerin ortaya \u00e7\u0131kar\u0131ld\u0131\u011f\u0131 modelleme i\u015flemidir. \u0130\u015f d\u00fcnyas\u0131nda, strateji belirlenmesi ve kritik kararlar al\u0131rken daha sistematik bir yakla\u015f\u0131m sergilenerek harekete ge\u00e7ilmesi i\u00e7in i\u015flenmemi\u015f verilerin yararl\u0131 bilgilere d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fclmesi gerekir. Bu y\u00fczden \u00e7o\u011fu i\u015fletme, karar a\u015famas\u0131ndayken modern veri analizlerinin sa\u011flad\u0131\u011f\u0131 \u00f6ng\u00f6r\u00fc ve kapsaml\u0131 bak\u0131\u015f a\u00e7\u0131s\u0131ndan yararlan\u0131r.<\/p>\n\n\n\n
Veri Analizi ve Raporlaman\u0131n Amac\u0131 Nedir?<\/strong><\/h3>\n\n\n\nVeri analizi, var olan sorular\u0131 bilimsel y\u00f6ntemlerle \u00e7\u00f6z\u00fcmlemek, i\u015flenmi\u015f verilerin depolanmas\u0131 ve payla\u015f\u0131lmas\u0131n\u0131 kolayla\u015ft\u0131rmak ve karar a\u015famas\u0131n\u0131n iyile\u015ftirilmesini sa\u011flamak i\u00e7in yap\u0131lmaktad\u0131r. Modern veri analizleri i\u015fletmelerin performans\u0131n\u0131 optimize ederek verimi art\u0131rmay\u0131 hedefler. \u00dcretim, sa\u011fl\u0131k, finans gibi sekt\u00f6rlerde m\u00fc\u015fteri geri bildirimleriyle ilgili de\u011ferlendirme yapmak ve ileriye d\u00f6n\u00fck de\u011fi\u015fiklikleri belirlemek i\u00e7in etkili bir y\u00f6ntemdir.\u00a0<\/p>\n\n\n\n
Modern analiz yaz\u0131l\u0131mlar\u0131 ve BI (Business Intelligence) raporlama ara\u00e7lar\u0131 ile veri analizi dijital ortamda h\u0131zl\u0131ca yap\u0131labilmekte, manuel hesaplamalar ortadan kalkt\u0131\u011f\u0131 i\u00e7in i\u015fletmeye maliyet ve i\u015f g\u00fcc\u00fc tasarrufu sa\u011flayabilmektedir.<\/p>\n\n\n\n
Veri Analizi Y\u00f6ntemleri Nelerdir?<\/strong><\/h3>\n\n\n\nVeri analizinin 5 farkl\u0131 y\u00f6ntemi bulunur ve t\u00fcm bu y\u00f6ntemler veri analizini daha efektif ve g\u00fc\u00e7l\u00fc yapmak i\u00e7in \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. Yap\u0131lacak analizin veri t\u00fcr\u00fc, analizden beklenen sonu\u00e7, veri k\u00fcmesinin kalabal\u0131k olmas\u0131 gibi fakl\u0131 etkenler analiz y\u00f6ntemi se\u00e7erken etkili olmaktad\u0131r.<\/p>\n\n\n\n
Metin Analizi (Text Analysis)<\/strong><\/h4>\n\n\n\nVeri tabanlar\u0131n\u0131 kullanarak b\u00fcy\u00fck veri k\u00fcmeleri i\u00e7erisindeki anlam ili\u015fkilerini, desenleri ve modelleri ortaya \u00e7\u0131kar\u0131r. Veri madencili\u011fi olarak da adland\u0131r\u0131lan bu y\u00f6ntem, ham verileri yararl\u0131 bilgilere d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmeyi ama\u00e7lar.\u00a0<\/p>\n\n\n\n
\u0130statiksel Analiz (Statistical Analysis)<\/strong><\/h4>\n\n\n\nEski verileri tarayarak g\u00fcncel ya da ileriye d\u00f6n\u00fck sorulara cevap arayan y\u00f6ntemdir. Verilerin toplanmas\u0131, analizi, yorumlanmas\u0131, sunulmas\u0131 ve modellenmesi ad\u0131mlar\u0131n\u0131 takip ederek bir \u00f6ng\u00f6r\u00fc bulmaya \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. Tan\u0131msal Analiz ve \u00c7\u0131kar\u0131ma Dayal\u0131 Analiz olmak \u00fczere iki \u00e7e\u015fidi vard\u0131r.<\/p>\n\n\n\n
1. Tan\u0131msal Analiz (Descriptive Analysis)<\/strong><\/h5>\n\n\n\nT\u00fcm verileri ya da say\u0131sal veri k\u00fcmesinin i\u00e7inden al\u0131nan bir \u00f6rneklemeyi analiz eden y\u00f6ntemdir. \u00c7oktan var olan verileri \u00f6zetleyerek ve g\u00f6rselle\u015ftirerek kullan\u0131c\u0131ya sunar. Ortalama, standart sapma gibi hesaplamalar\u0131 s\u00fcrekli verilerde; y\u00fczde ve frekans gibi hesaplamalar\u0131 kategorik verilerde uygular. Verilerin say\u0131sal olarak s\u0131n\u0131fland\u0131r\u0131lmas\u0131n\u0131 kolayla\u015ft\u0131r\u0131r.<\/p>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/www.natro.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/veri-analizi.jpg\")
<\/figure>\n\n\n\n2. \u00c7\u0131kar\u0131msal Analiz (Inferential Analysis)<\/strong><\/h5>\n\n\n\nVeri k\u00fcmesinin tamam\u0131ndan al\u0131nan \u00f6rne\u011fin analizini ger\u00e7ekle\u015ftiren y\u00f6ntemdir. Ayn\u0131 k\u00fcme i\u00e7erisinden farkl\u0131 \u00f6rnekler se\u00e7ilebilece\u011fi i\u00e7in analizde farkl\u0131 sonu\u00e7lar elde edilebilmektedir. \u00d6rnek veri baz al\u0131narak t\u00fcm veri hakk\u0131nda \u00e7\u0131kar\u0131m yap\u0131lmas\u0131 hedeflenir.\u00a0<\/p>\n\n\n\n
Te\u015fhis Analizi (Diagnostic Analysis)<\/strong><\/h4>\n\n\n\nBir firman\u0131n ara\u015ft\u0131rma konusu sadece ne oldu\u011fu ya da ne olaca\u011f\u0131 ile ilgili olmayabilir, incelenen durumun neden ger\u00e7ekle\u015fti\u011fi de ara\u015ft\u0131r\u0131labilir. Tespit edilen sorunun neden oldu\u011funu bulmak i\u00e7in benzer sorun modellerini inceleyen y\u00f6ntemdir. Verilerin davran\u0131\u015f kal\u0131plar\u0131n\u0131 analiz ederek problemin \u00e7\u00f6z\u00fcm s\u00fcrecini h\u0131zland\u0131rmay\u0131 ama\u00e7lar.<\/p>\n\n\n\n
\u00d6ng\u00f6r\u00fcc\u00fc Analiz (Predictive Analysis)<\/strong><\/h4>\n\n\n\nGer\u00e7ekle\u015fmesi muhtemel olaylar\u0131, mevcut veya geriye d\u00f6n\u00fck verilerin analizini yaparak tahmin eden y\u00f6ntemdir. Yap\u0131lan tahminin kullan\u0131labilirli\u011fi; yap\u0131lan analizin detaylar\u0131na, \u00f6rnek al\u0131nan veri grubunun do\u011frulu\u011funa ve gelecek sorunlara uyarlanabilir olmas\u0131na ba\u011fl\u0131d\u0131r. Neden ger\u00e7ekle\u015fti\u011fi bilinen bir \u00f6rnek verinin kaydedilmesi, potansiyel sorunlar\u0131n \u00e7\u00f6z\u00fcm\u00fcne \u0131\u015f\u0131k tutabilmek a\u00e7\u0131s\u0131ndan \u00f6nemlidir. \u00d6rne\u011fin ge\u00e7mi\u015f y\u0131llarda ger\u00e7ekle\u015ftirilen sat\u0131\u015f verileri kullan\u0131larak gelecek sat\u0131\u015flar hakk\u0131nda bir \u00e7\u0131kar\u0131m yap\u0131labilir.<\/p>\n\n\n\n
Kuralc\u0131 (Normatif) Analiz (Prescriptive Analysis)<\/strong><\/h4>\n\n\n\nMevcut verileri tarayarak, farkl\u0131 eylem planlar\u0131 i\u00e7erisinden en iyi stratejinin se\u00e7ilmesini sa\u011flayan y\u00f6ntemdir. Tan\u0131mlay\u0131c\u0131 ve tahmine dayal\u0131 analiti\u011fe dayal\u0131 olmakla birlikte veri izleme s\u00fcrecinden \u00e7ok ger\u00e7ekle\u015ftirilecek eyleme dair i\u00e7 g\u00f6r\u00fcleri analiz eder. Tahmine dayal\u0131 ve tan\u0131mlay\u0131c\u0131 analizin yetersiz kald\u0131\u011f\u0131 alanlar mevcut oldu\u011fundan, veri performans\u0131n\u0131 iyile\u015ftirmek i\u00e7in \u00e7o\u011fu i\u015fletme kuralc\u0131 analizi tercih eder.\u00a0<\/p>\n\n\n\n
Veri Analizi Nas\u0131l Yap\u0131l\u0131r?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/www.natro.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/veri-analizi-nasil-yapilir-1.jpg\")
<\/figure>\n\n\n\nVeri analizi, gerekli ara\u00e7lar yard\u0131m\u0131yla, ham verinin i\u00e7inde g\u00f6m\u00fcl\u00fc olan yararl\u0131 bilginin ya da veri modellerinin g\u00fcn y\u00fcz\u00fcne \u00e7\u0131kar\u0131lmas\u0131d\u0131r. Tek ba\u015f\u0131na kullan\u0131\u015fs\u0131z olan bilgilerin eyleme d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fclebilir, de\u011ferli veriler haline getirilmesi ba\u015far\u0131l\u0131 bir kurulu\u015f i\u00e7in veri analizinde temel maddelerden biridir. Geli\u015fmi\u015f bir veri analizinin a\u015famalar\u0131 \u015funlard\u0131r:<\/p>\n\n\n\n
Ama\u00e7lar\u0131n Belirlenmesi<\/strong><\/h3>\n\n\n\nAnaliz i\u015flemlerine ba\u015flanmadan \u00f6nce, yararl\u0131 bilginin di\u011ferlerinden ay\u0131rt edilebilmesi i\u00e7in veri gereksinimleri belirlenmelidir. Analiz girdileri ve de\u011fi\u015fkenleri kategorik ya da say\u0131sal olabilmektedir.\u00a0<\/p>\n\n\n\n
1. \u0130htiya\u00e7lar\u0131 Belirleme<\/strong><\/h4>\n\n\n\nAnalizi yap\u0131lacak konunun kapsam\u0131, analiz yapma nedeni, \u00f6l\u00e7me tekni\u011fi ve hedeflenen sonu\u00e7 t\u00fcm payda\u015flarla beraber kararla\u015ft\u0131r\u0131lmal\u0131, \u00e7al\u0131\u015fma i\u015fbirli\u011fi i\u00e7inde y\u00fcr\u00fct\u00fclmelidir.<\/p>\n\n\n\n
2. Sorular\u0131 Belirleme<\/strong><\/h4>\n\n\n\nVeri analizinin beklenen sonuca \u00e7\u0131kmas\u0131 i\u00e7in bu s\u00fcre\u00e7te amaca y\u00f6nelik sorular y\u00f6neltmek kilit noktalardand\u0131r. Hangi sorular\u0131n cevaplanmas\u0131 gerekti\u011fini belirlemek, analiz boyunca takip edilecek yolun s\u0131n\u0131rlar\u0131n\u0131 \u00e7izece\u011fi i\u00e7in bu a\u015famadaki ba\u015far\u0131, analiz sonucundaki ba\u015far\u0131 ile do\u011fru orant\u0131l\u0131d\u0131r.\u00a0<\/p>\n\n\n\n
Veri Toplama<\/strong><\/h3>\n\n\n\nBu a\u015fama; veri tabanlar\u0131, web sayfalar\u0131, medya, m\u00fc\u015fteri anketleri, ar\u015fivler, birinci taraf \u015firket verileri gibi farkl\u0131 kaynaklardan elde edilen da\u011f\u0131n\u0131k ham bilginin topland\u0131\u011f\u0131 a\u015famad\u0131r. Bu a\u015famadan sonra elde edilen veriler temizleme i\u015flemine tabi tutulacak olsa da veri havuzuna \u00e7ekilecek olan bilgilerin belirli kriterler do\u011frultusunda, amaca uygun se\u00e7ilmesini sa\u011flamak \u00f6ncelik olmal\u0131d\u0131r. Analiz edilmesi planlanan verilerin hangi zaman aral\u0131\u011f\u0131ndan se\u00e7ilece\u011fi belirlenmelidir.\u00a0<\/p>\n\n\n\n
Veri \u0130\u015fleme<\/strong><\/h3>\n\n\n\nToplanan t\u00fcm verilerin i\u015flendi\u011fi ve analize uygun olacak bi\u00e7imde yap\u0131land\u0131r\u0131ld\u0131\u011f\u0131 a\u015famad\u0131r.<\/p>\n\n\n\n
Verileri Temizleme<\/strong><\/h3>\n\n\n\nVeri i\u015fleme a\u015famas\u0131 tamamlanan verilerde hata pay\u0131n\u0131 azaltmak i\u00e7in tekrar bir tarama yap\u0131l\u0131r ve hatalar sistemden uzakla\u015ft\u0131r\u0131l\u0131r. Toplad\u0131\u011f\u0131n\u0131z verilerin t\u00fcr\u00fcne ba\u011fl\u0131 olarak farkl\u0131 temizleme i\u015flemleri yap\u0131lmaktad\u0131r.<\/p>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/www.natro.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/veri-analizi-.jpg\")
<\/figure>\n\n\n\nVeri Modelleme<\/strong><\/h3>\n\n\n\nVeriler i\u015flenip organize edildikten ve temizlendikten sonra modelleme a\u015famas\u0131 ba\u015flar. Bu a\u015famada fazlal\u0131k oldu\u011funa kanaat getirilen veriler elendi\u011fi i\u00e7in veri analizine ba\u015flanabilir. Modellemenin h\u0131zland\u0131r\u0131lmas\u0131 ve maliyetinin d\u00fc\u015f\u00fcr\u00fclebilmesi i\u00e7in;<\/p>\n\n\n\n
- Veri y\u00f6netimi kontrol\u00fcn\u00fcn sa\u011flanabilece\u011fi bir rota belirlemek,<\/li>
- Efektif teknolojiyi (donan\u0131m ve yaz\u0131l\u0131m) entegre etmek \u00f6nemlidir.<\/li><\/ul>\n\n\n\n
Belirlenen ara\u00e7lar kullan\u0131larak analiz ger\u00e7ekle\u015ftirilir ve sonras\u0131nda sonu\u00e7lar, gereksinimlere g\u00f6re yorumlan\u0131r.<\/p>\n\n\n\n
KPI Belirleme<\/strong><\/h3>\n\n\n\nKPI (Temel Performans G\u00f6stergesi) belirlendi\u011fi zaman veri analizinin belirlenen hedef do\u011frultusundaki ilerlemeyi inceleyerek, hedefe ula\u015fma oran\u0131n\u0131 ortaya koyar. Performans takibi yapabilmek ve analiz ad\u0131mlar\u0131ndaki rand\u0131man\u0131 din\u00e7 tutabilmek i\u00e7in KPI\u2019lar\u0131n belirlenmesi \u00f6nemlidir. <\/p>\n\n\n\n
Veri analizinin 5 farkl\u0131 y\u00f6ntemi bulunur ve t\u00fcm bu y\u00f6ntemler veri analizini daha efektif ve g\u00fc\u00e7l\u00fc yapmak i\u00e7in \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. Yap\u0131lacak analizin veri t\u00fcr\u00fc, analizden beklenen sonu\u00e7, veri k\u00fcmesinin kalabal\u0131k olmas\u0131 gibi fakl\u0131 etkenler analiz y\u00f6ntemi se\u00e7erken etkili olmaktad\u0131r.<\/p>\n\n\n\n
Metin Analizi (Text Analysis)<\/strong><\/h4>\n\n\n\nVeri tabanlar\u0131n\u0131 kullanarak b\u00fcy\u00fck veri k\u00fcmeleri i\u00e7erisindeki anlam ili\u015fkilerini, desenleri ve modelleri ortaya \u00e7\u0131kar\u0131r. Veri madencili\u011fi olarak da adland\u0131r\u0131lan bu y\u00f6ntem, ham verileri yararl\u0131 bilgilere d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmeyi ama\u00e7lar.\u00a0<\/p>\n\n\n\n
\u0130statiksel Analiz (Statistical Analysis)<\/strong><\/h4>\n\n\n\nEski verileri tarayarak g\u00fcncel ya da ileriye d\u00f6n\u00fck sorulara cevap arayan y\u00f6ntemdir. Verilerin toplanmas\u0131, analizi, yorumlanmas\u0131, sunulmas\u0131 ve modellenmesi ad\u0131mlar\u0131n\u0131 takip ederek bir \u00f6ng\u00f6r\u00fc bulmaya \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. Tan\u0131msal Analiz ve \u00c7\u0131kar\u0131ma Dayal\u0131 Analiz olmak \u00fczere iki \u00e7e\u015fidi vard\u0131r.<\/p>\n\n\n\n
1. Tan\u0131msal Analiz (Descriptive Analysis)<\/strong><\/h5>\n\n\n\nT\u00fcm verileri ya da say\u0131sal veri k\u00fcmesinin i\u00e7inden al\u0131nan bir \u00f6rneklemeyi analiz eden y\u00f6ntemdir. \u00c7oktan var olan verileri \u00f6zetleyerek ve g\u00f6rselle\u015ftirerek kullan\u0131c\u0131ya sunar. Ortalama, standart sapma gibi hesaplamalar\u0131 s\u00fcrekli verilerde; y\u00fczde ve frekans gibi hesaplamalar\u0131 kategorik verilerde uygular. Verilerin say\u0131sal olarak s\u0131n\u0131fland\u0131r\u0131lmas\u0131n\u0131 kolayla\u015ft\u0131r\u0131r.<\/p>\n\n\n\n<\/figure>\n\n\n\n2. \u00c7\u0131kar\u0131msal Analiz (Inferential Analysis)<\/strong><\/h5>\n\n\n\nVeri k\u00fcmesinin tamam\u0131ndan al\u0131nan \u00f6rne\u011fin analizini ger\u00e7ekle\u015ftiren y\u00f6ntemdir. Ayn\u0131 k\u00fcme i\u00e7erisinden farkl\u0131 \u00f6rnekler se\u00e7ilebilece\u011fi i\u00e7in analizde farkl\u0131 sonu\u00e7lar elde edilebilmektedir. \u00d6rnek veri baz al\u0131narak t\u00fcm veri hakk\u0131nda \u00e7\u0131kar\u0131m yap\u0131lmas\u0131 hedeflenir.\u00a0<\/p>\n\n\n\n
Te\u015fhis Analizi (Diagnostic Analysis)<\/strong><\/h4>\n\n\n\nBir firman\u0131n ara\u015ft\u0131rma konusu sadece ne oldu\u011fu ya da ne olaca\u011f\u0131 ile ilgili olmayabilir, incelenen durumun neden ger\u00e7ekle\u015fti\u011fi de ara\u015ft\u0131r\u0131labilir. Tespit edilen sorunun neden oldu\u011funu bulmak i\u00e7in benzer sorun modellerini inceleyen y\u00f6ntemdir. Verilerin davran\u0131\u015f kal\u0131plar\u0131n\u0131 analiz ederek problemin \u00e7\u00f6z\u00fcm s\u00fcrecini h\u0131zland\u0131rmay\u0131 ama\u00e7lar.<\/p>\n\n\n\n
\u00d6ng\u00f6r\u00fcc\u00fc Analiz (Predictive Analysis)<\/strong><\/h4>\n\n\n\nGer\u00e7ekle\u015fmesi muhtemel olaylar\u0131, mevcut veya geriye d\u00f6n\u00fck verilerin analizini yaparak tahmin eden y\u00f6ntemdir. Yap\u0131lan tahminin kullan\u0131labilirli\u011fi; yap\u0131lan analizin detaylar\u0131na, \u00f6rnek al\u0131nan veri grubunun do\u011frulu\u011funa ve gelecek sorunlara uyarlanabilir olmas\u0131na ba\u011fl\u0131d\u0131r. Neden ger\u00e7ekle\u015fti\u011fi bilinen bir \u00f6rnek verinin kaydedilmesi, potansiyel sorunlar\u0131n \u00e7\u00f6z\u00fcm\u00fcne \u0131\u015f\u0131k tutabilmek a\u00e7\u0131s\u0131ndan \u00f6nemlidir. \u00d6rne\u011fin ge\u00e7mi\u015f y\u0131llarda ger\u00e7ekle\u015ftirilen sat\u0131\u015f verileri kullan\u0131larak gelecek sat\u0131\u015flar hakk\u0131nda bir \u00e7\u0131kar\u0131m yap\u0131labilir.<\/p>\n\n\n\n
Kuralc\u0131 (Normatif) Analiz (Prescriptive Analysis)<\/strong><\/h4>\n\n\n\nMevcut verileri tarayarak, farkl\u0131 eylem planlar\u0131 i\u00e7erisinden en iyi stratejinin se\u00e7ilmesini sa\u011flayan y\u00f6ntemdir. Tan\u0131mlay\u0131c\u0131 ve tahmine dayal\u0131 analiti\u011fe dayal\u0131 olmakla birlikte veri izleme s\u00fcrecinden \u00e7ok ger\u00e7ekle\u015ftirilecek eyleme dair i\u00e7 g\u00f6r\u00fcleri analiz eder. Tahmine dayal\u0131 ve tan\u0131mlay\u0131c\u0131 analizin yetersiz kald\u0131\u011f\u0131 alanlar mevcut oldu\u011fundan, veri performans\u0131n\u0131 iyile\u015ftirmek i\u00e7in \u00e7o\u011fu i\u015fletme kuralc\u0131 analizi tercih eder.\u00a0<\/p>\n\n\n\n
Veri Analizi Nas\u0131l Yap\u0131l\u0131r?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<\/figure>\n\n\n\nVeri analizi, gerekli ara\u00e7lar yard\u0131m\u0131yla, ham verinin i\u00e7inde g\u00f6m\u00fcl\u00fc olan yararl\u0131 bilginin ya da veri modellerinin g\u00fcn y\u00fcz\u00fcne \u00e7\u0131kar\u0131lmas\u0131d\u0131r. Tek ba\u015f\u0131na kullan\u0131\u015fs\u0131z olan bilgilerin eyleme d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fclebilir, de\u011ferli veriler haline getirilmesi ba\u015far\u0131l\u0131 bir kurulu\u015f i\u00e7in veri analizinde temel maddelerden biridir. Geli\u015fmi\u015f bir veri analizinin a\u015famalar\u0131 \u015funlard\u0131r:<\/p>\n\n\n\n
Ama\u00e7lar\u0131n Belirlenmesi<\/strong><\/h3>\n\n\n\nAnaliz i\u015flemlerine ba\u015flanmadan \u00f6nce, yararl\u0131 bilginin di\u011ferlerinden ay\u0131rt edilebilmesi i\u00e7in veri gereksinimleri belirlenmelidir. Analiz girdileri ve de\u011fi\u015fkenleri kategorik ya da say\u0131sal olabilmektedir.\u00a0<\/p>\n\n\n\n
1. \u0130htiya\u00e7lar\u0131 Belirleme<\/strong><\/h4>\n\n\n\nAnalizi yap\u0131lacak konunun kapsam\u0131, analiz yapma nedeni, \u00f6l\u00e7me tekni\u011fi ve hedeflenen sonu\u00e7 t\u00fcm payda\u015flarla beraber kararla\u015ft\u0131r\u0131lmal\u0131, \u00e7al\u0131\u015fma i\u015fbirli\u011fi i\u00e7inde y\u00fcr\u00fct\u00fclmelidir.<\/p>\n\n\n\n
2. Sorular\u0131 Belirleme<\/strong><\/h4>\n\n\n\nVeri analizinin beklenen sonuca \u00e7\u0131kmas\u0131 i\u00e7in bu s\u00fcre\u00e7te amaca y\u00f6nelik sorular y\u00f6neltmek kilit noktalardand\u0131r. Hangi sorular\u0131n cevaplanmas\u0131 gerekti\u011fini belirlemek, analiz boyunca takip edilecek yolun s\u0131n\u0131rlar\u0131n\u0131 \u00e7izece\u011fi i\u00e7in bu a\u015famadaki ba\u015far\u0131, analiz sonucundaki ba\u015far\u0131 ile do\u011fru orant\u0131l\u0131d\u0131r.\u00a0<\/p>\n\n\n\n
Veri Toplama<\/strong><\/h3>\n\n\n\nBu a\u015fama; veri tabanlar\u0131, web sayfalar\u0131, medya, m\u00fc\u015fteri anketleri, ar\u015fivler, birinci taraf \u015firket verileri gibi farkl\u0131 kaynaklardan elde edilen da\u011f\u0131n\u0131k ham bilginin topland\u0131\u011f\u0131 a\u015famad\u0131r. Bu a\u015famadan sonra elde edilen veriler temizleme i\u015flemine tabi tutulacak olsa da veri havuzuna \u00e7ekilecek olan bilgilerin belirli kriterler do\u011frultusunda, amaca uygun se\u00e7ilmesini sa\u011flamak \u00f6ncelik olmal\u0131d\u0131r. Analiz edilmesi planlanan verilerin hangi zaman aral\u0131\u011f\u0131ndan se\u00e7ilece\u011fi belirlenmelidir.\u00a0<\/p>\n\n\n\n
Veri \u0130\u015fleme<\/strong><\/h3>\n\n\n\nToplanan t\u00fcm verilerin i\u015flendi\u011fi ve analize uygun olacak bi\u00e7imde yap\u0131land\u0131r\u0131ld\u0131\u011f\u0131 a\u015famad\u0131r.<\/p>\n\n\n\n
Verileri Temizleme<\/strong><\/h3>\n\n\n\nVeri i\u015fleme a\u015famas\u0131 tamamlanan verilerde hata pay\u0131n\u0131 azaltmak i\u00e7in tekrar bir tarama yap\u0131l\u0131r ve hatalar sistemden uzakla\u015ft\u0131r\u0131l\u0131r. Toplad\u0131\u011f\u0131n\u0131z verilerin t\u00fcr\u00fcne ba\u011fl\u0131 olarak farkl\u0131 temizleme i\u015flemleri yap\u0131lmaktad\u0131r.<\/p>\n\n\n\n<\/figure>\n\n\n\nVeri Modelleme<\/strong><\/h3>\n\n\n\nVeriler i\u015flenip organize edildikten ve temizlendikten sonra modelleme a\u015famas\u0131 ba\u015flar. Bu a\u015famada fazlal\u0131k oldu\u011funa kanaat getirilen veriler elendi\u011fi i\u00e7in veri analizine ba\u015flanabilir. Modellemenin h\u0131zland\u0131r\u0131lmas\u0131 ve maliyetinin d\u00fc\u015f\u00fcr\u00fclebilmesi i\u00e7in;<\/p>\n\n\n\n
- Veri y\u00f6netimi kontrol\u00fcn\u00fcn sa\u011flanabilece\u011fi bir rota belirlemek,<\/li>
- Efektif teknolojiyi (donan\u0131m ve yaz\u0131l\u0131m) entegre etmek \u00f6nemlidir.<\/li><\/ul>\n\n\n\n
Belirlenen ara\u00e7lar kullan\u0131larak analiz ger\u00e7ekle\u015ftirilir ve sonras\u0131nda sonu\u00e7lar, gereksinimlere g\u00f6re yorumlan\u0131r.<\/p>\n\n\n\n
KPI Belirleme<\/strong><\/h3>\n\n\n\nKPI (Temel Performans G\u00f6stergesi) belirlendi\u011fi zaman veri analizinin belirlenen hedef do\u011frultusundaki ilerlemeyi inceleyerek, hedefe ula\u015fma oran\u0131n\u0131 ortaya koyar. Performans takibi yapabilmek ve analiz ad\u0131mlar\u0131ndaki rand\u0131man\u0131 din\u00e7 tutabilmek i\u00e7in KPI\u2019lar\u0131n belirlenmesi \u00f6nemlidir. <\/p>\n\n\n\n
Eski verileri tarayarak g\u00fcncel ya da ileriye d\u00f6n\u00fck sorulara cevap arayan y\u00f6ntemdir. Verilerin toplanmas\u0131, analizi, yorumlanmas\u0131, sunulmas\u0131 ve modellenmesi ad\u0131mlar\u0131n\u0131 takip ederek bir \u00f6ng\u00f6r\u00fc bulmaya \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. Tan\u0131msal Analiz ve \u00c7\u0131kar\u0131ma Dayal\u0131 Analiz olmak \u00fczere iki \u00e7e\u015fidi vard\u0131r.<\/p>\n\n\n\n
1. Tan\u0131msal Analiz (Descriptive Analysis)<\/strong><\/h5>\n\n\n\nT\u00fcm verileri ya da say\u0131sal veri k\u00fcmesinin i\u00e7inden al\u0131nan bir \u00f6rneklemeyi analiz eden y\u00f6ntemdir. \u00c7oktan var olan verileri \u00f6zetleyerek ve g\u00f6rselle\u015ftirerek kullan\u0131c\u0131ya sunar. Ortalama, standart sapma gibi hesaplamalar\u0131 s\u00fcrekli verilerde; y\u00fczde ve frekans gibi hesaplamalar\u0131 kategorik verilerde uygular. Verilerin say\u0131sal olarak s\u0131n\u0131fland\u0131r\u0131lmas\u0131n\u0131 kolayla\u015ft\u0131r\u0131r.<\/p>\n\n\n\n<\/figure>\n\n\n\n2. \u00c7\u0131kar\u0131msal Analiz (Inferential Analysis)<\/strong><\/h5>\n\n\n\nVeri k\u00fcmesinin tamam\u0131ndan al\u0131nan \u00f6rne\u011fin analizini ger\u00e7ekle\u015ftiren y\u00f6ntemdir. Ayn\u0131 k\u00fcme i\u00e7erisinden farkl\u0131 \u00f6rnekler se\u00e7ilebilece\u011fi i\u00e7in analizde farkl\u0131 sonu\u00e7lar elde edilebilmektedir. \u00d6rnek veri baz al\u0131narak t\u00fcm veri hakk\u0131nda \u00e7\u0131kar\u0131m yap\u0131lmas\u0131 hedeflenir.\u00a0<\/p>\n\n\n\n
Te\u015fhis Analizi (Diagnostic Analysis)<\/strong><\/h4>\n\n\n\nBir firman\u0131n ara\u015ft\u0131rma konusu sadece ne oldu\u011fu ya da ne olaca\u011f\u0131 ile ilgili olmayabilir, incelenen durumun neden ger\u00e7ekle\u015fti\u011fi de ara\u015ft\u0131r\u0131labilir. Tespit edilen sorunun neden oldu\u011funu bulmak i\u00e7in benzer sorun modellerini inceleyen y\u00f6ntemdir. Verilerin davran\u0131\u015f kal\u0131plar\u0131n\u0131 analiz ederek problemin \u00e7\u00f6z\u00fcm s\u00fcrecini h\u0131zland\u0131rmay\u0131 ama\u00e7lar.<\/p>\n\n\n\n
\u00d6ng\u00f6r\u00fcc\u00fc Analiz (Predictive Analysis)<\/strong><\/h4>\n\n\n\nGer\u00e7ekle\u015fmesi muhtemel olaylar\u0131, mevcut veya geriye d\u00f6n\u00fck verilerin analizini yaparak tahmin eden y\u00f6ntemdir. Yap\u0131lan tahminin kullan\u0131labilirli\u011fi; yap\u0131lan analizin detaylar\u0131na, \u00f6rnek al\u0131nan veri grubunun do\u011frulu\u011funa ve gelecek sorunlara uyarlanabilir olmas\u0131na ba\u011fl\u0131d\u0131r. Neden ger\u00e7ekle\u015fti\u011fi bilinen bir \u00f6rnek verinin kaydedilmesi, potansiyel sorunlar\u0131n \u00e7\u00f6z\u00fcm\u00fcne \u0131\u015f\u0131k tutabilmek a\u00e7\u0131s\u0131ndan \u00f6nemlidir. \u00d6rne\u011fin ge\u00e7mi\u015f y\u0131llarda ger\u00e7ekle\u015ftirilen sat\u0131\u015f verileri kullan\u0131larak gelecek sat\u0131\u015flar hakk\u0131nda bir \u00e7\u0131kar\u0131m yap\u0131labilir.<\/p>\n\n\n\n
Kuralc\u0131 (Normatif) Analiz (Prescriptive Analysis)<\/strong><\/h4>\n\n\n\nMevcut verileri tarayarak, farkl\u0131 eylem planlar\u0131 i\u00e7erisinden en iyi stratejinin se\u00e7ilmesini sa\u011flayan y\u00f6ntemdir. Tan\u0131mlay\u0131c\u0131 ve tahmine dayal\u0131 analiti\u011fe dayal\u0131 olmakla birlikte veri izleme s\u00fcrecinden \u00e7ok ger\u00e7ekle\u015ftirilecek eyleme dair i\u00e7 g\u00f6r\u00fcleri analiz eder. Tahmine dayal\u0131 ve tan\u0131mlay\u0131c\u0131 analizin yetersiz kald\u0131\u011f\u0131 alanlar mevcut oldu\u011fundan, veri performans\u0131n\u0131 iyile\u015ftirmek i\u00e7in \u00e7o\u011fu i\u015fletme kuralc\u0131 analizi tercih eder.\u00a0<\/p>\n\n\n\n
Veri Analizi Nas\u0131l Yap\u0131l\u0131r?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<\/figure>\n\n\n\nVeri analizi, gerekli ara\u00e7lar yard\u0131m\u0131yla, ham verinin i\u00e7inde g\u00f6m\u00fcl\u00fc olan yararl\u0131 bilginin ya da veri modellerinin g\u00fcn y\u00fcz\u00fcne \u00e7\u0131kar\u0131lmas\u0131d\u0131r. Tek ba\u015f\u0131na kullan\u0131\u015fs\u0131z olan bilgilerin eyleme d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fclebilir, de\u011ferli veriler haline getirilmesi ba\u015far\u0131l\u0131 bir kurulu\u015f i\u00e7in veri analizinde temel maddelerden biridir. Geli\u015fmi\u015f bir veri analizinin a\u015famalar\u0131 \u015funlard\u0131r:<\/p>\n\n\n\n
Ama\u00e7lar\u0131n Belirlenmesi<\/strong><\/h3>\n\n\n\nAnaliz i\u015flemlerine ba\u015flanmadan \u00f6nce, yararl\u0131 bilginin di\u011ferlerinden ay\u0131rt edilebilmesi i\u00e7in veri gereksinimleri belirlenmelidir. Analiz girdileri ve de\u011fi\u015fkenleri kategorik ya da say\u0131sal olabilmektedir.\u00a0<\/p>\n\n\n\n
1. \u0130htiya\u00e7lar\u0131 Belirleme<\/strong><\/h4>\n\n\n\nAnalizi yap\u0131lacak konunun kapsam\u0131, analiz yapma nedeni, \u00f6l\u00e7me tekni\u011fi ve hedeflenen sonu\u00e7 t\u00fcm payda\u015flarla beraber kararla\u015ft\u0131r\u0131lmal\u0131, \u00e7al\u0131\u015fma i\u015fbirli\u011fi i\u00e7inde y\u00fcr\u00fct\u00fclmelidir.<\/p>\n\n\n\n
2. Sorular\u0131 Belirleme<\/strong><\/h4>\n\n\n\nVeri analizinin beklenen sonuca \u00e7\u0131kmas\u0131 i\u00e7in bu s\u00fcre\u00e7te amaca y\u00f6nelik sorular y\u00f6neltmek kilit noktalardand\u0131r. Hangi sorular\u0131n cevaplanmas\u0131 gerekti\u011fini belirlemek, analiz boyunca takip edilecek yolun s\u0131n\u0131rlar\u0131n\u0131 \u00e7izece\u011fi i\u00e7in bu a\u015famadaki ba\u015far\u0131, analiz sonucundaki ba\u015far\u0131 ile do\u011fru orant\u0131l\u0131d\u0131r.\u00a0<\/p>\n\n\n\n
Veri Toplama<\/strong><\/h3>\n\n\n\nBu a\u015fama; veri tabanlar\u0131, web sayfalar\u0131, medya, m\u00fc\u015fteri anketleri, ar\u015fivler, birinci taraf \u015firket verileri gibi farkl\u0131 kaynaklardan elde edilen da\u011f\u0131n\u0131k ham bilginin topland\u0131\u011f\u0131 a\u015famad\u0131r. Bu a\u015famadan sonra elde edilen veriler temizleme i\u015flemine tabi tutulacak olsa da veri havuzuna \u00e7ekilecek olan bilgilerin belirli kriterler do\u011frultusunda, amaca uygun se\u00e7ilmesini sa\u011flamak \u00f6ncelik olmal\u0131d\u0131r. Analiz edilmesi planlanan verilerin hangi zaman aral\u0131\u011f\u0131ndan se\u00e7ilece\u011fi belirlenmelidir.\u00a0<\/p>\n\n\n\n
Veri \u0130\u015fleme<\/strong><\/h3>\n\n\n\nToplanan t\u00fcm verilerin i\u015flendi\u011fi ve analize uygun olacak bi\u00e7imde yap\u0131land\u0131r\u0131ld\u0131\u011f\u0131 a\u015famad\u0131r.<\/p>\n\n\n\n
Verileri Temizleme<\/strong><\/h3>\n\n\n\nVeri i\u015fleme a\u015famas\u0131 tamamlanan verilerde hata pay\u0131n\u0131 azaltmak i\u00e7in tekrar bir tarama yap\u0131l\u0131r ve hatalar sistemden uzakla\u015ft\u0131r\u0131l\u0131r. Toplad\u0131\u011f\u0131n\u0131z verilerin t\u00fcr\u00fcne ba\u011fl\u0131 olarak farkl\u0131 temizleme i\u015flemleri yap\u0131lmaktad\u0131r.<\/p>\n\n\n\n<\/figure>\n\n\n\nVeri Modelleme<\/strong><\/h3>\n\n\n\nVeriler i\u015flenip organize edildikten ve temizlendikten sonra modelleme a\u015famas\u0131 ba\u015flar. Bu a\u015famada fazlal\u0131k oldu\u011funa kanaat getirilen veriler elendi\u011fi i\u00e7in veri analizine ba\u015flanabilir. Modellemenin h\u0131zland\u0131r\u0131lmas\u0131 ve maliyetinin d\u00fc\u015f\u00fcr\u00fclebilmesi i\u00e7in;<\/p>\n\n\n\n
- Veri y\u00f6netimi kontrol\u00fcn\u00fcn sa\u011flanabilece\u011fi bir rota belirlemek,<\/li>
- Efektif teknolojiyi (donan\u0131m ve yaz\u0131l\u0131m) entegre etmek \u00f6nemlidir.<\/li><\/ul>\n\n\n\n
Belirlenen ara\u00e7lar kullan\u0131larak analiz ger\u00e7ekle\u015ftirilir ve sonras\u0131nda sonu\u00e7lar, gereksinimlere g\u00f6re yorumlan\u0131r.<\/p>\n\n\n\n
KPI Belirleme<\/strong><\/h3>\n\n\n\nKPI (Temel Performans G\u00f6stergesi) belirlendi\u011fi zaman veri analizinin belirlenen hedef do\u011frultusundaki ilerlemeyi inceleyerek, hedefe ula\u015fma oran\u0131n\u0131 ortaya koyar. Performans takibi yapabilmek ve analiz ad\u0131mlar\u0131ndaki rand\u0131man\u0131 din\u00e7 tutabilmek i\u00e7in KPI\u2019lar\u0131n belirlenmesi \u00f6nemlidir. <\/p>\n\n\n\n
<\/figure>\n\n\n\n2. \u00c7\u0131kar\u0131msal Analiz (Inferential Analysis)<\/strong><\/h5>\n\n\n\nVeri k\u00fcmesinin tamam\u0131ndan al\u0131nan \u00f6rne\u011fin analizini ger\u00e7ekle\u015ftiren y\u00f6ntemdir. Ayn\u0131 k\u00fcme i\u00e7erisinden farkl\u0131 \u00f6rnekler se\u00e7ilebilece\u011fi i\u00e7in analizde farkl\u0131 sonu\u00e7lar elde edilebilmektedir. \u00d6rnek veri baz al\u0131narak t\u00fcm veri hakk\u0131nda \u00e7\u0131kar\u0131m yap\u0131lmas\u0131 hedeflenir.\u00a0<\/p>\n\n\n\n
Te\u015fhis Analizi (Diagnostic Analysis)<\/strong><\/h4>\n\n\n\nBir firman\u0131n ara\u015ft\u0131rma konusu sadece ne oldu\u011fu ya da ne olaca\u011f\u0131 ile ilgili olmayabilir, incelenen durumun neden ger\u00e7ekle\u015fti\u011fi de ara\u015ft\u0131r\u0131labilir. Tespit edilen sorunun neden oldu\u011funu bulmak i\u00e7in benzer sorun modellerini inceleyen y\u00f6ntemdir. Verilerin davran\u0131\u015f kal\u0131plar\u0131n\u0131 analiz ederek problemin \u00e7\u00f6z\u00fcm s\u00fcrecini h\u0131zland\u0131rmay\u0131 ama\u00e7lar.<\/p>\n\n\n\n
\u00d6ng\u00f6r\u00fcc\u00fc Analiz (Predictive Analysis)<\/strong><\/h4>\n\n\n\nGer\u00e7ekle\u015fmesi muhtemel olaylar\u0131, mevcut veya geriye d\u00f6n\u00fck verilerin analizini yaparak tahmin eden y\u00f6ntemdir. Yap\u0131lan tahminin kullan\u0131labilirli\u011fi; yap\u0131lan analizin detaylar\u0131na, \u00f6rnek al\u0131nan veri grubunun do\u011frulu\u011funa ve gelecek sorunlara uyarlanabilir olmas\u0131na ba\u011fl\u0131d\u0131r. Neden ger\u00e7ekle\u015fti\u011fi bilinen bir \u00f6rnek verinin kaydedilmesi, potansiyel sorunlar\u0131n \u00e7\u00f6z\u00fcm\u00fcne \u0131\u015f\u0131k tutabilmek a\u00e7\u0131s\u0131ndan \u00f6nemlidir. \u00d6rne\u011fin ge\u00e7mi\u015f y\u0131llarda ger\u00e7ekle\u015ftirilen sat\u0131\u015f verileri kullan\u0131larak gelecek sat\u0131\u015flar hakk\u0131nda bir \u00e7\u0131kar\u0131m yap\u0131labilir.<\/p>\n\n\n\n
Kuralc\u0131 (Normatif) Analiz (Prescriptive Analysis)<\/strong><\/h4>\n\n\n\nMevcut verileri tarayarak, farkl\u0131 eylem planlar\u0131 i\u00e7erisinden en iyi stratejinin se\u00e7ilmesini sa\u011flayan y\u00f6ntemdir. Tan\u0131mlay\u0131c\u0131 ve tahmine dayal\u0131 analiti\u011fe dayal\u0131 olmakla birlikte veri izleme s\u00fcrecinden \u00e7ok ger\u00e7ekle\u015ftirilecek eyleme dair i\u00e7 g\u00f6r\u00fcleri analiz eder. Tahmine dayal\u0131 ve tan\u0131mlay\u0131c\u0131 analizin yetersiz kald\u0131\u011f\u0131 alanlar mevcut oldu\u011fundan, veri performans\u0131n\u0131 iyile\u015ftirmek i\u00e7in \u00e7o\u011fu i\u015fletme kuralc\u0131 analizi tercih eder.\u00a0<\/p>\n\n\n\n
Veri Analizi Nas\u0131l Yap\u0131l\u0131r?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<\/figure>\n\n\n\nVeri analizi, gerekli ara\u00e7lar yard\u0131m\u0131yla, ham verinin i\u00e7inde g\u00f6m\u00fcl\u00fc olan yararl\u0131 bilginin ya da veri modellerinin g\u00fcn y\u00fcz\u00fcne \u00e7\u0131kar\u0131lmas\u0131d\u0131r. Tek ba\u015f\u0131na kullan\u0131\u015fs\u0131z olan bilgilerin eyleme d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fclebilir, de\u011ferli veriler haline getirilmesi ba\u015far\u0131l\u0131 bir kurulu\u015f i\u00e7in veri analizinde temel maddelerden biridir. Geli\u015fmi\u015f bir veri analizinin a\u015famalar\u0131 \u015funlard\u0131r:<\/p>\n\n\n\n
Ama\u00e7lar\u0131n Belirlenmesi<\/strong><\/h3>\n\n\n\nAnaliz i\u015flemlerine ba\u015flanmadan \u00f6nce, yararl\u0131 bilginin di\u011ferlerinden ay\u0131rt edilebilmesi i\u00e7in veri gereksinimleri belirlenmelidir. Analiz girdileri ve de\u011fi\u015fkenleri kategorik ya da say\u0131sal olabilmektedir.\u00a0<\/p>\n\n\n\n
1. \u0130htiya\u00e7lar\u0131 Belirleme<\/strong><\/h4>\n\n\n\nAnalizi yap\u0131lacak konunun kapsam\u0131, analiz yapma nedeni, \u00f6l\u00e7me tekni\u011fi ve hedeflenen sonu\u00e7 t\u00fcm payda\u015flarla beraber kararla\u015ft\u0131r\u0131lmal\u0131, \u00e7al\u0131\u015fma i\u015fbirli\u011fi i\u00e7inde y\u00fcr\u00fct\u00fclmelidir.<\/p>\n\n\n\n
2. Sorular\u0131 Belirleme<\/strong><\/h4>\n\n\n\nVeri analizinin beklenen sonuca \u00e7\u0131kmas\u0131 i\u00e7in bu s\u00fcre\u00e7te amaca y\u00f6nelik sorular y\u00f6neltmek kilit noktalardand\u0131r. Hangi sorular\u0131n cevaplanmas\u0131 gerekti\u011fini belirlemek, analiz boyunca takip edilecek yolun s\u0131n\u0131rlar\u0131n\u0131 \u00e7izece\u011fi i\u00e7in bu a\u015famadaki ba\u015far\u0131, analiz sonucundaki ba\u015far\u0131 ile do\u011fru orant\u0131l\u0131d\u0131r.\u00a0<\/p>\n\n\n\n
Veri Toplama<\/strong><\/h3>\n\n\n\nBu a\u015fama; veri tabanlar\u0131, web sayfalar\u0131, medya, m\u00fc\u015fteri anketleri, ar\u015fivler, birinci taraf \u015firket verileri gibi farkl\u0131 kaynaklardan elde edilen da\u011f\u0131n\u0131k ham bilginin topland\u0131\u011f\u0131 a\u015famad\u0131r. Bu a\u015famadan sonra elde edilen veriler temizleme i\u015flemine tabi tutulacak olsa da veri havuzuna \u00e7ekilecek olan bilgilerin belirli kriterler do\u011frultusunda, amaca uygun se\u00e7ilmesini sa\u011flamak \u00f6ncelik olmal\u0131d\u0131r. Analiz edilmesi planlanan verilerin hangi zaman aral\u0131\u011f\u0131ndan se\u00e7ilece\u011fi belirlenmelidir.\u00a0<\/p>\n\n\n\n
Veri \u0130\u015fleme<\/strong><\/h3>\n\n\n\nToplanan t\u00fcm verilerin i\u015flendi\u011fi ve analize uygun olacak bi\u00e7imde yap\u0131land\u0131r\u0131ld\u0131\u011f\u0131 a\u015famad\u0131r.<\/p>\n\n\n\n
Verileri Temizleme<\/strong><\/h3>\n\n\n\nVeri i\u015fleme a\u015famas\u0131 tamamlanan verilerde hata pay\u0131n\u0131 azaltmak i\u00e7in tekrar bir tarama yap\u0131l\u0131r ve hatalar sistemden uzakla\u015ft\u0131r\u0131l\u0131r. Toplad\u0131\u011f\u0131n\u0131z verilerin t\u00fcr\u00fcne ba\u011fl\u0131 olarak farkl\u0131 temizleme i\u015flemleri yap\u0131lmaktad\u0131r.<\/p>\n\n\n\n<\/figure>\n\n\n\nVeri Modelleme<\/strong><\/h3>\n\n\n\nVeriler i\u015flenip organize edildikten ve temizlendikten sonra modelleme a\u015famas\u0131 ba\u015flar. Bu a\u015famada fazlal\u0131k oldu\u011funa kanaat getirilen veriler elendi\u011fi i\u00e7in veri analizine ba\u015flanabilir. Modellemenin h\u0131zland\u0131r\u0131lmas\u0131 ve maliyetinin d\u00fc\u015f\u00fcr\u00fclebilmesi i\u00e7in;<\/p>\n\n\n\n
- Veri y\u00f6netimi kontrol\u00fcn\u00fcn sa\u011flanabilece\u011fi bir rota belirlemek,<\/li>
- Efektif teknolojiyi (donan\u0131m ve yaz\u0131l\u0131m) entegre etmek \u00f6nemlidir.<\/li><\/ul>\n\n\n\n
Belirlenen ara\u00e7lar kullan\u0131larak analiz ger\u00e7ekle\u015ftirilir ve sonras\u0131nda sonu\u00e7lar, gereksinimlere g\u00f6re yorumlan\u0131r.<\/p>\n\n\n\n
KPI Belirleme<\/strong><\/h3>\n\n\n\nKPI (Temel Performans G\u00f6stergesi) belirlendi\u011fi zaman veri analizinin belirlenen hedef do\u011frultusundaki ilerlemeyi inceleyerek, hedefe ula\u015fma oran\u0131n\u0131 ortaya koyar. Performans takibi yapabilmek ve analiz ad\u0131mlar\u0131ndaki rand\u0131man\u0131 din\u00e7 tutabilmek i\u00e7in KPI\u2019lar\u0131n belirlenmesi \u00f6nemlidir. <\/p>\n\n\n\n
Bir firman\u0131n ara\u015ft\u0131rma konusu sadece ne oldu\u011fu ya da ne olaca\u011f\u0131 ile ilgili olmayabilir, incelenen durumun neden ger\u00e7ekle\u015fti\u011fi de ara\u015ft\u0131r\u0131labilir. Tespit edilen sorunun neden oldu\u011funu bulmak i\u00e7in benzer sorun modellerini inceleyen y\u00f6ntemdir. Verilerin davran\u0131\u015f kal\u0131plar\u0131n\u0131 analiz ederek problemin \u00e7\u00f6z\u00fcm s\u00fcrecini h\u0131zland\u0131rmay\u0131 ama\u00e7lar.<\/p>\n\n\n\n
\u00d6ng\u00f6r\u00fcc\u00fc Analiz (Predictive Analysis)<\/strong><\/h4>\n\n\n\nGer\u00e7ekle\u015fmesi muhtemel olaylar\u0131, mevcut veya geriye d\u00f6n\u00fck verilerin analizini yaparak tahmin eden y\u00f6ntemdir. Yap\u0131lan tahminin kullan\u0131labilirli\u011fi; yap\u0131lan analizin detaylar\u0131na, \u00f6rnek al\u0131nan veri grubunun do\u011frulu\u011funa ve gelecek sorunlara uyarlanabilir olmas\u0131na ba\u011fl\u0131d\u0131r. Neden ger\u00e7ekle\u015fti\u011fi bilinen bir \u00f6rnek verinin kaydedilmesi, potansiyel sorunlar\u0131n \u00e7\u00f6z\u00fcm\u00fcne \u0131\u015f\u0131k tutabilmek a\u00e7\u0131s\u0131ndan \u00f6nemlidir. \u00d6rne\u011fin ge\u00e7mi\u015f y\u0131llarda ger\u00e7ekle\u015ftirilen sat\u0131\u015f verileri kullan\u0131larak gelecek sat\u0131\u015flar hakk\u0131nda bir \u00e7\u0131kar\u0131m yap\u0131labilir.<\/p>\n\n\n\n
Kuralc\u0131 (Normatif) Analiz (Prescriptive Analysis)<\/strong><\/h4>\n\n\n\nMevcut verileri tarayarak, farkl\u0131 eylem planlar\u0131 i\u00e7erisinden en iyi stratejinin se\u00e7ilmesini sa\u011flayan y\u00f6ntemdir. Tan\u0131mlay\u0131c\u0131 ve tahmine dayal\u0131 analiti\u011fe dayal\u0131 olmakla birlikte veri izleme s\u00fcrecinden \u00e7ok ger\u00e7ekle\u015ftirilecek eyleme dair i\u00e7 g\u00f6r\u00fcleri analiz eder. Tahmine dayal\u0131 ve tan\u0131mlay\u0131c\u0131 analizin yetersiz kald\u0131\u011f\u0131 alanlar mevcut oldu\u011fundan, veri performans\u0131n\u0131 iyile\u015ftirmek i\u00e7in \u00e7o\u011fu i\u015fletme kuralc\u0131 analizi tercih eder.\u00a0<\/p>\n\n\n\n
Veri Analizi Nas\u0131l Yap\u0131l\u0131r?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<\/figure>\n\n\n\nVeri analizi, gerekli ara\u00e7lar yard\u0131m\u0131yla, ham verinin i\u00e7inde g\u00f6m\u00fcl\u00fc olan yararl\u0131 bilginin ya da veri modellerinin g\u00fcn y\u00fcz\u00fcne \u00e7\u0131kar\u0131lmas\u0131d\u0131r. Tek ba\u015f\u0131na kullan\u0131\u015fs\u0131z olan bilgilerin eyleme d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fclebilir, de\u011ferli veriler haline getirilmesi ba\u015far\u0131l\u0131 bir kurulu\u015f i\u00e7in veri analizinde temel maddelerden biridir. Geli\u015fmi\u015f bir veri analizinin a\u015famalar\u0131 \u015funlard\u0131r:<\/p>\n\n\n\n
Ama\u00e7lar\u0131n Belirlenmesi<\/strong><\/h3>\n\n\n\nAnaliz i\u015flemlerine ba\u015flanmadan \u00f6nce, yararl\u0131 bilginin di\u011ferlerinden ay\u0131rt edilebilmesi i\u00e7in veri gereksinimleri belirlenmelidir. Analiz girdileri ve de\u011fi\u015fkenleri kategorik ya da say\u0131sal olabilmektedir.\u00a0<\/p>\n\n\n\n
1. \u0130htiya\u00e7lar\u0131 Belirleme<\/strong><\/h4>\n\n\n\nAnalizi yap\u0131lacak konunun kapsam\u0131, analiz yapma nedeni, \u00f6l\u00e7me tekni\u011fi ve hedeflenen sonu\u00e7 t\u00fcm payda\u015flarla beraber kararla\u015ft\u0131r\u0131lmal\u0131, \u00e7al\u0131\u015fma i\u015fbirli\u011fi i\u00e7inde y\u00fcr\u00fct\u00fclmelidir.<\/p>\n\n\n\n
2. Sorular\u0131 Belirleme<\/strong><\/h4>\n\n\n\nVeri analizinin beklenen sonuca \u00e7\u0131kmas\u0131 i\u00e7in bu s\u00fcre\u00e7te amaca y\u00f6nelik sorular y\u00f6neltmek kilit noktalardand\u0131r. Hangi sorular\u0131n cevaplanmas\u0131 gerekti\u011fini belirlemek, analiz boyunca takip edilecek yolun s\u0131n\u0131rlar\u0131n\u0131 \u00e7izece\u011fi i\u00e7in bu a\u015famadaki ba\u015far\u0131, analiz sonucundaki ba\u015far\u0131 ile do\u011fru orant\u0131l\u0131d\u0131r.\u00a0<\/p>\n\n\n\n
Veri Toplama<\/strong><\/h3>\n\n\n\nBu a\u015fama; veri tabanlar\u0131, web sayfalar\u0131, medya, m\u00fc\u015fteri anketleri, ar\u015fivler, birinci taraf \u015firket verileri gibi farkl\u0131 kaynaklardan elde edilen da\u011f\u0131n\u0131k ham bilginin topland\u0131\u011f\u0131 a\u015famad\u0131r. Bu a\u015famadan sonra elde edilen veriler temizleme i\u015flemine tabi tutulacak olsa da veri havuzuna \u00e7ekilecek olan bilgilerin belirli kriterler do\u011frultusunda, amaca uygun se\u00e7ilmesini sa\u011flamak \u00f6ncelik olmal\u0131d\u0131r. Analiz edilmesi planlanan verilerin hangi zaman aral\u0131\u011f\u0131ndan se\u00e7ilece\u011fi belirlenmelidir.\u00a0<\/p>\n\n\n\n
Veri \u0130\u015fleme<\/strong><\/h3>\n\n\n\nToplanan t\u00fcm verilerin i\u015flendi\u011fi ve analize uygun olacak bi\u00e7imde yap\u0131land\u0131r\u0131ld\u0131\u011f\u0131 a\u015famad\u0131r.<\/p>\n\n\n\n
Verileri Temizleme<\/strong><\/h3>\n\n\n\nVeri i\u015fleme a\u015famas\u0131 tamamlanan verilerde hata pay\u0131n\u0131 azaltmak i\u00e7in tekrar bir tarama yap\u0131l\u0131r ve hatalar sistemden uzakla\u015ft\u0131r\u0131l\u0131r. Toplad\u0131\u011f\u0131n\u0131z verilerin t\u00fcr\u00fcne ba\u011fl\u0131 olarak farkl\u0131 temizleme i\u015flemleri yap\u0131lmaktad\u0131r.<\/p>\n\n\n\n<\/figure>\n\n\n\nVeri Modelleme<\/strong><\/h3>\n\n\n\nVeriler i\u015flenip organize edildikten ve temizlendikten sonra modelleme a\u015famas\u0131 ba\u015flar. Bu a\u015famada fazlal\u0131k oldu\u011funa kanaat getirilen veriler elendi\u011fi i\u00e7in veri analizine ba\u015flanabilir. Modellemenin h\u0131zland\u0131r\u0131lmas\u0131 ve maliyetinin d\u00fc\u015f\u00fcr\u00fclebilmesi i\u00e7in;<\/p>\n\n\n\n
- Veri y\u00f6netimi kontrol\u00fcn\u00fcn sa\u011flanabilece\u011fi bir rota belirlemek,<\/li>
- Efektif teknolojiyi (donan\u0131m ve yaz\u0131l\u0131m) entegre etmek \u00f6nemlidir.<\/li><\/ul>\n\n\n\n
Belirlenen ara\u00e7lar kullan\u0131larak analiz ger\u00e7ekle\u015ftirilir ve sonras\u0131nda sonu\u00e7lar, gereksinimlere g\u00f6re yorumlan\u0131r.<\/p>\n\n\n\n
KPI Belirleme<\/strong><\/h3>\n\n\n\nKPI (Temel Performans G\u00f6stergesi) belirlendi\u011fi zaman veri analizinin belirlenen hedef do\u011frultusundaki ilerlemeyi inceleyerek, hedefe ula\u015fma oran\u0131n\u0131 ortaya koyar. Performans takibi yapabilmek ve analiz ad\u0131mlar\u0131ndaki rand\u0131man\u0131 din\u00e7 tutabilmek i\u00e7in KPI\u2019lar\u0131n belirlenmesi \u00f6nemlidir. <\/p>\n\n\n\n
Mevcut verileri tarayarak, farkl\u0131 eylem planlar\u0131 i\u00e7erisinden en iyi stratejinin se\u00e7ilmesini sa\u011flayan y\u00f6ntemdir. Tan\u0131mlay\u0131c\u0131 ve tahmine dayal\u0131 analiti\u011fe dayal\u0131 olmakla birlikte veri izleme s\u00fcrecinden \u00e7ok ger\u00e7ekle\u015ftirilecek eyleme dair i\u00e7 g\u00f6r\u00fcleri analiz eder. Tahmine dayal\u0131 ve tan\u0131mlay\u0131c\u0131 analizin yetersiz kald\u0131\u011f\u0131 alanlar mevcut oldu\u011fundan, veri performans\u0131n\u0131 iyile\u015ftirmek i\u00e7in \u00e7o\u011fu i\u015fletme kuralc\u0131 analizi tercih eder.\u00a0<\/p>\n\n\n\n
Veri Analizi Nas\u0131l Yap\u0131l\u0131r?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<\/figure>\n\n\n\nVeri analizi, gerekli ara\u00e7lar yard\u0131m\u0131yla, ham verinin i\u00e7inde g\u00f6m\u00fcl\u00fc olan yararl\u0131 bilginin ya da veri modellerinin g\u00fcn y\u00fcz\u00fcne \u00e7\u0131kar\u0131lmas\u0131d\u0131r. Tek ba\u015f\u0131na kullan\u0131\u015fs\u0131z olan bilgilerin eyleme d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fclebilir, de\u011ferli veriler haline getirilmesi ba\u015far\u0131l\u0131 bir kurulu\u015f i\u00e7in veri analizinde temel maddelerden biridir. Geli\u015fmi\u015f bir veri analizinin a\u015famalar\u0131 \u015funlard\u0131r:<\/p>\n\n\n\n
Ama\u00e7lar\u0131n Belirlenmesi<\/strong><\/h3>\n\n\n\nAnaliz i\u015flemlerine ba\u015flanmadan \u00f6nce, yararl\u0131 bilginin di\u011ferlerinden ay\u0131rt edilebilmesi i\u00e7in veri gereksinimleri belirlenmelidir. Analiz girdileri ve de\u011fi\u015fkenleri kategorik ya da say\u0131sal olabilmektedir.\u00a0<\/p>\n\n\n\n
1. \u0130htiya\u00e7lar\u0131 Belirleme<\/strong><\/h4>\n\n\n\nAnalizi yap\u0131lacak konunun kapsam\u0131, analiz yapma nedeni, \u00f6l\u00e7me tekni\u011fi ve hedeflenen sonu\u00e7 t\u00fcm payda\u015flarla beraber kararla\u015ft\u0131r\u0131lmal\u0131, \u00e7al\u0131\u015fma i\u015fbirli\u011fi i\u00e7inde y\u00fcr\u00fct\u00fclmelidir.<\/p>\n\n\n\n
2. Sorular\u0131 Belirleme<\/strong><\/h4>\n\n\n\nVeri analizinin beklenen sonuca \u00e7\u0131kmas\u0131 i\u00e7in bu s\u00fcre\u00e7te amaca y\u00f6nelik sorular y\u00f6neltmek kilit noktalardand\u0131r. Hangi sorular\u0131n cevaplanmas\u0131 gerekti\u011fini belirlemek, analiz boyunca takip edilecek yolun s\u0131n\u0131rlar\u0131n\u0131 \u00e7izece\u011fi i\u00e7in bu a\u015famadaki ba\u015far\u0131, analiz sonucundaki ba\u015far\u0131 ile do\u011fru orant\u0131l\u0131d\u0131r.\u00a0<\/p>\n\n\n\n
Veri Toplama<\/strong><\/h3>\n\n\n\nBu a\u015fama; veri tabanlar\u0131, web sayfalar\u0131, medya, m\u00fc\u015fteri anketleri, ar\u015fivler, birinci taraf \u015firket verileri gibi farkl\u0131 kaynaklardan elde edilen da\u011f\u0131n\u0131k ham bilginin topland\u0131\u011f\u0131 a\u015famad\u0131r. Bu a\u015famadan sonra elde edilen veriler temizleme i\u015flemine tabi tutulacak olsa da veri havuzuna \u00e7ekilecek olan bilgilerin belirli kriterler do\u011frultusunda, amaca uygun se\u00e7ilmesini sa\u011flamak \u00f6ncelik olmal\u0131d\u0131r. Analiz edilmesi planlanan verilerin hangi zaman aral\u0131\u011f\u0131ndan se\u00e7ilece\u011fi belirlenmelidir.\u00a0<\/p>\n\n\n\n
Veri \u0130\u015fleme<\/strong><\/h3>\n\n\n\nToplanan t\u00fcm verilerin i\u015flendi\u011fi ve analize uygun olacak bi\u00e7imde yap\u0131land\u0131r\u0131ld\u0131\u011f\u0131 a\u015famad\u0131r.<\/p>\n\n\n\n
Verileri Temizleme<\/strong><\/h3>\n\n\n\nVeri i\u015fleme a\u015famas\u0131 tamamlanan verilerde hata pay\u0131n\u0131 azaltmak i\u00e7in tekrar bir tarama yap\u0131l\u0131r ve hatalar sistemden uzakla\u015ft\u0131r\u0131l\u0131r. Toplad\u0131\u011f\u0131n\u0131z verilerin t\u00fcr\u00fcne ba\u011fl\u0131 olarak farkl\u0131 temizleme i\u015flemleri yap\u0131lmaktad\u0131r.<\/p>\n\n\n\n<\/figure>\n\n\n\nVeri Modelleme<\/strong><\/h3>\n\n\n\nVeriler i\u015flenip organize edildikten ve temizlendikten sonra modelleme a\u015famas\u0131 ba\u015flar. Bu a\u015famada fazlal\u0131k oldu\u011funa kanaat getirilen veriler elendi\u011fi i\u00e7in veri analizine ba\u015flanabilir. Modellemenin h\u0131zland\u0131r\u0131lmas\u0131 ve maliyetinin d\u00fc\u015f\u00fcr\u00fclebilmesi i\u00e7in;<\/p>\n\n\n\n
- Veri y\u00f6netimi kontrol\u00fcn\u00fcn sa\u011flanabilece\u011fi bir rota belirlemek,<\/li>
- Efektif teknolojiyi (donan\u0131m ve yaz\u0131l\u0131m) entegre etmek \u00f6nemlidir.<\/li><\/ul>\n\n\n\n
Belirlenen ara\u00e7lar kullan\u0131larak analiz ger\u00e7ekle\u015ftirilir ve sonras\u0131nda sonu\u00e7lar, gereksinimlere g\u00f6re yorumlan\u0131r.<\/p>\n\n\n\n
KPI Belirleme<\/strong><\/h3>\n\n\n\nKPI (Temel Performans G\u00f6stergesi) belirlendi\u011fi zaman veri analizinin belirlenen hedef do\u011frultusundaki ilerlemeyi inceleyerek, hedefe ula\u015fma oran\u0131n\u0131 ortaya koyar. Performans takibi yapabilmek ve analiz ad\u0131mlar\u0131ndaki rand\u0131man\u0131 din\u00e7 tutabilmek i\u00e7in KPI\u2019lar\u0131n belirlenmesi \u00f6nemlidir. <\/p>\n\n\n\n
<\/figure>\n\n\n\nVeri analizi, gerekli ara\u00e7lar yard\u0131m\u0131yla, ham verinin i\u00e7inde g\u00f6m\u00fcl\u00fc olan yararl\u0131 bilginin ya da veri modellerinin g\u00fcn y\u00fcz\u00fcne \u00e7\u0131kar\u0131lmas\u0131d\u0131r. Tek ba\u015f\u0131na kullan\u0131\u015fs\u0131z olan bilgilerin eyleme d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fclebilir, de\u011ferli veriler haline getirilmesi ba\u015far\u0131l\u0131 bir kurulu\u015f i\u00e7in veri analizinde temel maddelerden biridir. Geli\u015fmi\u015f bir veri analizinin a\u015famalar\u0131 \u015funlard\u0131r:<\/p>\n\n\n\n
Ama\u00e7lar\u0131n Belirlenmesi<\/strong><\/h3>\n\n\n\nAnaliz i\u015flemlerine ba\u015flanmadan \u00f6nce, yararl\u0131 bilginin di\u011ferlerinden ay\u0131rt edilebilmesi i\u00e7in veri gereksinimleri belirlenmelidir. Analiz girdileri ve de\u011fi\u015fkenleri kategorik ya da say\u0131sal olabilmektedir.\u00a0<\/p>\n\n\n\n
1. \u0130htiya\u00e7lar\u0131 Belirleme<\/strong><\/h4>\n\n\n\nAnalizi yap\u0131lacak konunun kapsam\u0131, analiz yapma nedeni, \u00f6l\u00e7me tekni\u011fi ve hedeflenen sonu\u00e7 t\u00fcm payda\u015flarla beraber kararla\u015ft\u0131r\u0131lmal\u0131, \u00e7al\u0131\u015fma i\u015fbirli\u011fi i\u00e7inde y\u00fcr\u00fct\u00fclmelidir.<\/p>\n\n\n\n
2. Sorular\u0131 Belirleme<\/strong><\/h4>\n\n\n\nVeri analizinin beklenen sonuca \u00e7\u0131kmas\u0131 i\u00e7in bu s\u00fcre\u00e7te amaca y\u00f6nelik sorular y\u00f6neltmek kilit noktalardand\u0131r. Hangi sorular\u0131n cevaplanmas\u0131 gerekti\u011fini belirlemek, analiz boyunca takip edilecek yolun s\u0131n\u0131rlar\u0131n\u0131 \u00e7izece\u011fi i\u00e7in bu a\u015famadaki ba\u015far\u0131, analiz sonucundaki ba\u015far\u0131 ile do\u011fru orant\u0131l\u0131d\u0131r.\u00a0<\/p>\n\n\n\n
Veri Toplama<\/strong><\/h3>\n\n\n\nBu a\u015fama; veri tabanlar\u0131, web sayfalar\u0131, medya, m\u00fc\u015fteri anketleri, ar\u015fivler, birinci taraf \u015firket verileri gibi farkl\u0131 kaynaklardan elde edilen da\u011f\u0131n\u0131k ham bilginin topland\u0131\u011f\u0131 a\u015famad\u0131r. Bu a\u015famadan sonra elde edilen veriler temizleme i\u015flemine tabi tutulacak olsa da veri havuzuna \u00e7ekilecek olan bilgilerin belirli kriterler do\u011frultusunda, amaca uygun se\u00e7ilmesini sa\u011flamak \u00f6ncelik olmal\u0131d\u0131r. Analiz edilmesi planlanan verilerin hangi zaman aral\u0131\u011f\u0131ndan se\u00e7ilece\u011fi belirlenmelidir.\u00a0<\/p>\n\n\n\n
Veri \u0130\u015fleme<\/strong><\/h3>\n\n\n\nToplanan t\u00fcm verilerin i\u015flendi\u011fi ve analize uygun olacak bi\u00e7imde yap\u0131land\u0131r\u0131ld\u0131\u011f\u0131 a\u015famad\u0131r.<\/p>\n\n\n\n
Verileri Temizleme<\/strong><\/h3>\n\n\n\nVeri i\u015fleme a\u015famas\u0131 tamamlanan verilerde hata pay\u0131n\u0131 azaltmak i\u00e7in tekrar bir tarama yap\u0131l\u0131r ve hatalar sistemden uzakla\u015ft\u0131r\u0131l\u0131r. Toplad\u0131\u011f\u0131n\u0131z verilerin t\u00fcr\u00fcne ba\u011fl\u0131 olarak farkl\u0131 temizleme i\u015flemleri yap\u0131lmaktad\u0131r.<\/p>\n\n\n\n<\/figure>\n\n\n\nVeri Modelleme<\/strong><\/h3>\n\n\n\nVeriler i\u015flenip organize edildikten ve temizlendikten sonra modelleme a\u015famas\u0131 ba\u015flar. Bu a\u015famada fazlal\u0131k oldu\u011funa kanaat getirilen veriler elendi\u011fi i\u00e7in veri analizine ba\u015flanabilir. Modellemenin h\u0131zland\u0131r\u0131lmas\u0131 ve maliyetinin d\u00fc\u015f\u00fcr\u00fclebilmesi i\u00e7in;<\/p>\n\n\n\n
- Veri y\u00f6netimi kontrol\u00fcn\u00fcn sa\u011flanabilece\u011fi bir rota belirlemek,<\/li>
- Efektif teknolojiyi (donan\u0131m ve yaz\u0131l\u0131m) entegre etmek \u00f6nemlidir.<\/li><\/ul>\n\n\n\n
Belirlenen ara\u00e7lar kullan\u0131larak analiz ger\u00e7ekle\u015ftirilir ve sonras\u0131nda sonu\u00e7lar, gereksinimlere g\u00f6re yorumlan\u0131r.<\/p>\n\n\n\n
KPI Belirleme<\/strong><\/h3>\n\n\n\nKPI (Temel Performans G\u00f6stergesi) belirlendi\u011fi zaman veri analizinin belirlenen hedef do\u011frultusundaki ilerlemeyi inceleyerek, hedefe ula\u015fma oran\u0131n\u0131 ortaya koyar. Performans takibi yapabilmek ve analiz ad\u0131mlar\u0131ndaki rand\u0131man\u0131 din\u00e7 tutabilmek i\u00e7in KPI\u2019lar\u0131n belirlenmesi \u00f6nemlidir. <\/p>\n\n\n\n
Analizi yap\u0131lacak konunun kapsam\u0131, analiz yapma nedeni, \u00f6l\u00e7me tekni\u011fi ve hedeflenen sonu\u00e7 t\u00fcm payda\u015flarla beraber kararla\u015ft\u0131r\u0131lmal\u0131, \u00e7al\u0131\u015fma i\u015fbirli\u011fi i\u00e7inde y\u00fcr\u00fct\u00fclmelidir.<\/p>\n\n\n\n
2. Sorular\u0131 Belirleme<\/strong><\/h4>\n\n\n\nVeri analizinin beklenen sonuca \u00e7\u0131kmas\u0131 i\u00e7in bu s\u00fcre\u00e7te amaca y\u00f6nelik sorular y\u00f6neltmek kilit noktalardand\u0131r. Hangi sorular\u0131n cevaplanmas\u0131 gerekti\u011fini belirlemek, analiz boyunca takip edilecek yolun s\u0131n\u0131rlar\u0131n\u0131 \u00e7izece\u011fi i\u00e7in bu a\u015famadaki ba\u015far\u0131, analiz sonucundaki ba\u015far\u0131 ile do\u011fru orant\u0131l\u0131d\u0131r.\u00a0<\/p>\n\n\n\n
Veri Toplama<\/strong><\/h3>\n\n\n\nBu a\u015fama; veri tabanlar\u0131, web sayfalar\u0131, medya, m\u00fc\u015fteri anketleri, ar\u015fivler, birinci taraf \u015firket verileri gibi farkl\u0131 kaynaklardan elde edilen da\u011f\u0131n\u0131k ham bilginin topland\u0131\u011f\u0131 a\u015famad\u0131r. Bu a\u015famadan sonra elde edilen veriler temizleme i\u015flemine tabi tutulacak olsa da veri havuzuna \u00e7ekilecek olan bilgilerin belirli kriterler do\u011frultusunda, amaca uygun se\u00e7ilmesini sa\u011flamak \u00f6ncelik olmal\u0131d\u0131r. Analiz edilmesi planlanan verilerin hangi zaman aral\u0131\u011f\u0131ndan se\u00e7ilece\u011fi belirlenmelidir.\u00a0<\/p>\n\n\n\n
Veri \u0130\u015fleme<\/strong><\/h3>\n\n\n\nToplanan t\u00fcm verilerin i\u015flendi\u011fi ve analize uygun olacak bi\u00e7imde yap\u0131land\u0131r\u0131ld\u0131\u011f\u0131 a\u015famad\u0131r.<\/p>\n\n\n\n
Verileri Temizleme<\/strong><\/h3>\n\n\n\nVeri i\u015fleme a\u015famas\u0131 tamamlanan verilerde hata pay\u0131n\u0131 azaltmak i\u00e7in tekrar bir tarama yap\u0131l\u0131r ve hatalar sistemden uzakla\u015ft\u0131r\u0131l\u0131r. Toplad\u0131\u011f\u0131n\u0131z verilerin t\u00fcr\u00fcne ba\u011fl\u0131 olarak farkl\u0131 temizleme i\u015flemleri yap\u0131lmaktad\u0131r.<\/p>\n\n\n\n<\/figure>\n\n\n\nVeri Modelleme<\/strong><\/h3>\n\n\n\nVeriler i\u015flenip organize edildikten ve temizlendikten sonra modelleme a\u015famas\u0131 ba\u015flar. Bu a\u015famada fazlal\u0131k oldu\u011funa kanaat getirilen veriler elendi\u011fi i\u00e7in veri analizine ba\u015flanabilir. Modellemenin h\u0131zland\u0131r\u0131lmas\u0131 ve maliyetinin d\u00fc\u015f\u00fcr\u00fclebilmesi i\u00e7in;<\/p>\n\n\n\n
- Veri y\u00f6netimi kontrol\u00fcn\u00fcn sa\u011flanabilece\u011fi bir rota belirlemek,<\/li>
- Efektif teknolojiyi (donan\u0131m ve yaz\u0131l\u0131m) entegre etmek \u00f6nemlidir.<\/li><\/ul>\n\n\n\n
Belirlenen ara\u00e7lar kullan\u0131larak analiz ger\u00e7ekle\u015ftirilir ve sonras\u0131nda sonu\u00e7lar, gereksinimlere g\u00f6re yorumlan\u0131r.<\/p>\n\n\n\n
KPI Belirleme<\/strong><\/h3>\n\n\n\nKPI (Temel Performans G\u00f6stergesi) belirlendi\u011fi zaman veri analizinin belirlenen hedef do\u011frultusundaki ilerlemeyi inceleyerek, hedefe ula\u015fma oran\u0131n\u0131 ortaya koyar. Performans takibi yapabilmek ve analiz ad\u0131mlar\u0131ndaki rand\u0131man\u0131 din\u00e7 tutabilmek i\u00e7in KPI\u2019lar\u0131n belirlenmesi \u00f6nemlidir. <\/p>\n\n\n\n
Bu a\u015fama; veri tabanlar\u0131, web sayfalar\u0131, medya, m\u00fc\u015fteri anketleri, ar\u015fivler, birinci taraf \u015firket verileri gibi farkl\u0131 kaynaklardan elde edilen da\u011f\u0131n\u0131k ham bilginin topland\u0131\u011f\u0131 a\u015famad\u0131r. Bu a\u015famadan sonra elde edilen veriler temizleme i\u015flemine tabi tutulacak olsa da veri havuzuna \u00e7ekilecek olan bilgilerin belirli kriterler do\u011frultusunda, amaca uygun se\u00e7ilmesini sa\u011flamak \u00f6ncelik olmal\u0131d\u0131r. Analiz edilmesi planlanan verilerin hangi zaman aral\u0131\u011f\u0131ndan se\u00e7ilece\u011fi belirlenmelidir.\u00a0<\/p>\n\n\n\n
Veri \u0130\u015fleme<\/strong><\/h3>\n\n\n\nToplanan t\u00fcm verilerin i\u015flendi\u011fi ve analize uygun olacak bi\u00e7imde yap\u0131land\u0131r\u0131ld\u0131\u011f\u0131 a\u015famad\u0131r.<\/p>\n\n\n\n
Verileri Temizleme<\/strong><\/h3>\n\n\n\nVeri i\u015fleme a\u015famas\u0131 tamamlanan verilerde hata pay\u0131n\u0131 azaltmak i\u00e7in tekrar bir tarama yap\u0131l\u0131r ve hatalar sistemden uzakla\u015ft\u0131r\u0131l\u0131r. Toplad\u0131\u011f\u0131n\u0131z verilerin t\u00fcr\u00fcne ba\u011fl\u0131 olarak farkl\u0131 temizleme i\u015flemleri yap\u0131lmaktad\u0131r.<\/p>\n\n\n\n<\/figure>\n\n\n\nVeri Modelleme<\/strong><\/h3>\n\n\n\nVeriler i\u015flenip organize edildikten ve temizlendikten sonra modelleme a\u015famas\u0131 ba\u015flar. Bu a\u015famada fazlal\u0131k oldu\u011funa kanaat getirilen veriler elendi\u011fi i\u00e7in veri analizine ba\u015flanabilir. Modellemenin h\u0131zland\u0131r\u0131lmas\u0131 ve maliyetinin d\u00fc\u015f\u00fcr\u00fclebilmesi i\u00e7in;<\/p>\n\n\n\n
- Veri y\u00f6netimi kontrol\u00fcn\u00fcn sa\u011flanabilece\u011fi bir rota belirlemek,<\/li>
- Efektif teknolojiyi (donan\u0131m ve yaz\u0131l\u0131m) entegre etmek \u00f6nemlidir.<\/li><\/ul>\n\n\n\n
Belirlenen ara\u00e7lar kullan\u0131larak analiz ger\u00e7ekle\u015ftirilir ve sonras\u0131nda sonu\u00e7lar, gereksinimlere g\u00f6re yorumlan\u0131r.<\/p>\n\n\n\n
KPI Belirleme<\/strong><\/h3>\n\n\n\nKPI (Temel Performans G\u00f6stergesi) belirlendi\u011fi zaman veri analizinin belirlenen hedef do\u011frultusundaki ilerlemeyi inceleyerek, hedefe ula\u015fma oran\u0131n\u0131 ortaya koyar. Performans takibi yapabilmek ve analiz ad\u0131mlar\u0131ndaki rand\u0131man\u0131 din\u00e7 tutabilmek i\u00e7in KPI\u2019lar\u0131n belirlenmesi \u00f6nemlidir. <\/p>\n\n\n\n
Veri i\u015fleme a\u015famas\u0131 tamamlanan verilerde hata pay\u0131n\u0131 azaltmak i\u00e7in tekrar bir tarama yap\u0131l\u0131r ve hatalar sistemden uzakla\u015ft\u0131r\u0131l\u0131r. Toplad\u0131\u011f\u0131n\u0131z verilerin t\u00fcr\u00fcne ba\u011fl\u0131 olarak farkl\u0131 temizleme i\u015flemleri yap\u0131lmaktad\u0131r.<\/p>\n\n\n\n Veriler i\u015flenip organize edildikten ve temizlendikten sonra modelleme a\u015famas\u0131 ba\u015flar. Bu a\u015famada fazlal\u0131k oldu\u011funa kanaat getirilen veriler elendi\u011fi i\u00e7in veri analizine ba\u015flanabilir. Modellemenin h\u0131zland\u0131r\u0131lmas\u0131 ve maliyetinin d\u00fc\u015f\u00fcr\u00fclebilmesi i\u00e7in;<\/p>\n\n\n\n Belirlenen ara\u00e7lar kullan\u0131larak analiz ger\u00e7ekle\u015ftirilir ve sonras\u0131nda sonu\u00e7lar, gereksinimlere g\u00f6re yorumlan\u0131r.<\/p>\n\n\n\n KPI (Temel Performans G\u00f6stergesi) belirlendi\u011fi zaman veri analizinin belirlenen hedef do\u011frultusundaki ilerlemeyi inceleyerek, hedefe ula\u015fma oran\u0131n\u0131 ortaya koyar. Performans takibi yapabilmek ve analiz ad\u0131mlar\u0131ndaki rand\u0131man\u0131 din\u00e7 tutabilmek i\u00e7in KPI\u2019lar\u0131n belirlenmesi \u00f6nemlidir. <\/p>\n\n\n\n<\/figure>\n\n\n\nVeri Modelleme<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
KPI Belirleme<\/strong><\/h3>\n\n\n\n