Veri analizini keşfetme
Veri analizi, verileri inceleyerek, dönüştürerek ve düzenleyerek bunları inceleyip yararlı bilgiler ayıklayabilmenizi sağlar. Veri analizi, veri yönetimi görevlerinin tamamını kapsayan bir uzmanlık alanıdır. Bu görevler yalnızca çözümlemeyi değil, aynı zamanda veri toplamayı, düzenlemeyi, depolamayı ve kullanılan tüm araçları ve teknikleri de içerir.
Veri analizi terimi, her biri kendi odağına ve hedeflerine sahip çeşitli etkinlikleri kapsayan bir catch-all terimidir. Bu etkinlikleri açıklayıcı, tanılama, tahmine dayalı, açıklayıcı ve bilişsel analiz olarak kategorilere ayırabilirsiniz.
Bu ünitede bu veri analizi kategorileri hakkında bilgi edineceksiniz.
Açıklayıcı analiz
Açıklayıcı analiz, geçmiş verilere dayanarak neler olduğuyla ilgili soruları yanıtlamaya yardımcı olur. Açıklayıcı analiz teknikleri, paydaşlara sonuçları açıklamak için büyük veri kümelerini özetler.
Bu stratejiler, KPI'leri (Temel Performans Göstergeleri) geliştirerek önemli hedeflerin başarısını veya başarısızlığını izlemeye yardımcı olabilir. Yatırım getirisi (ROI) gibi ölçümler birçok sektörde kullanılır. Özel ölçümler, belirli sektörlerdeki performansı izlemek için geliştirilmiştir.
Açıklayıcı analiz örnekleri arasında kuruluşun satış ve finansal verilerinin bir görünümünü sağlamak için rapor oluşturma sayılabilir.
Tanılama analizi
Tanılama analizi, bazı şeylerin neden olduğuyla ilgili soruların yanıtlarına yardımcı olur. Tanılama analizi teknikleri, daha temel açıklayıcı analizleri destekler. Açıklayıcı analizden elde edilen bulguları alır ve nedenini bulmak için daha derine inerler. Performans göstergeleri, neden iyi veya kötüleştiklerini keşfetmek için daha fazla araştırılır. Bu genellikle üç adımda gerçekleşir:
- Verilerdeki anomalileri tanımlama. Bunlar bir ölçümde veya belirli bir pazarda beklenmeyen değişiklikler olabilir.
- Bu anomalilerle ilgili verileri toplama.
- Bu anomalileri açıklayan ilişkileri ve eğilimleri keşfetmek için istatistik tekniklerini kullanma.
Tahmine dayalı analiz
Tahmine dayalı analiz, gelecekte neler olacağı hakkındaki soruların yanıtlanmasına yardımcı olur. Tahmine dayalı analiz teknikleri, eğilimleri belirlemek ve yineleme olasılığı olup olmadığını belirlemek için geçmiş verileri kullanır. Tahmine dayalı analitik araçlar, gelecekte neler olabileceği hakkında değerli içgörüler sağlar. Teknikler sinir ağları, karar ağaçları ve regresyon gibi çeşitli istatistiksel ve makine öğrenmesi tekniklerini içerir.
Önerisel Analitik
Yönerge analizi, belirli bir amaca veya hedefe ulaşmak için gerçekleştirilmesi gereken eylemlerle ilgili soruların yanıtlanmasına yardımcı olur. Tahmine dayalı analizlerden elde edilen içgörüler kullanılarak veri odaklı kararlar alınabiliyor. Bu teknik, işletmelerin belirsizlik karşısında bilinçli kararlar almalarını sağlar. Yönerge analizi teknikleri, büyük veri kümelerindeki düzenleri bulmak için makine öğrenmesi stratejilerini kullanır. Geçmiş kararlar ve olaylar analiz edilecek farklı sonuçların ortaya çıkma olasılı hesaplanabilir.
Bilişsel analiz
Bilişsel analiz, mevcut verilerden ve desenlerden çıkarımlar elde etmeye, mevcut bilgi bankalarını temel alarak sonuçlar elde etmeye ve ardından gelecekte ortaya çıkan çıkarımlar için bu bulguları bilgi bankasına geri eklemeye çalışır.kendi kendine öğrenen bir geri bildirim döngüsü. Bilişsel analiz, koşullar değişirse neler olabileceğini ve bu durumlarla nasıl başa çıkabileceğinizi öğrenmenize yardımcı olur.
Çıkarımlar, bir kural veritabanına dayalı yapılandırılmış sorgular değildir, bunun yerine bir dizi kaynaktan toplanan ve çeşitli güvenilirlik dereceleriyle ifade edilen yapılandırılmamış hipotezlerdir. Etkili bilişsel analiz, makine öğrenmesi algoritmalarına bağlıdır. Çağrı merkezi konuşma günlükleri ve ürün incelemeleri gibi daha önce kullanılmayan veri kaynaklarını anlamlı hale getirmek için çeşitli NLP (Doğal Dil İşleme) kavramlarını kullanır.
Teorik olarak, büyük paralel/dağıtılmış bilgi işlemin avantajlarına ve veri depolama ve bilgi işlem gücünün düşen maliyetlerine dokunarak, bu sistemlerin başarabileceği bilişsel geliştirmenin sınırı yoktur.