Veri analizi yapmak, şirketlerin daha iyi seçimler yapmalarına ve işlerini daha verimli bir şekilde yürütmelerine yardımcı olan kalıpları, eğilimleri ve bağlantıları keşfetmelerine yardımcı olacaktır. Ancak, araştırma için hangi veri analisti araçlarının en iyi olacağına karar vermek, çok sayıda araç ve teknik bulunduğundan zorlayıcı olabilir. Bu nedenle, bu makale en iyi veri analiz araçlarının özelliklerini ve avantajlarını vurgulayacaktır.
Veri Analisti kimdir?
Bir veri analisti, kuruluşların iş hedeflerine ulaşmalarına yardımcı olmak için çeşitli kaynaklardan veri analizi yapmak, araştırmak, toplamak, düzenlemek ve çalıştırmak için farklı araçlar ve teknikler kullanır. Sayıları kuruluşların iş akışını ve iş süreçlerini iyileştirmek için kullanabileceği bilgilere dönüştürmek için mantık, istatistiksel teknikler ve bilgisayar programlama kullanırlar. Veri analistleri, önemli ve daha az önemli verileri birbirinden ayırmaktan sorumludur ve genellikle veri kalitesinden ve iç ve dış paydaşlar için raporlar hazırlamaktan sorumludur.
Veri Analisti Araçları nedir?
Veri analisti araçları, veri analistlerinin içgörüler elde etmek ve veri odaklı kararlar almak için verileri araştırmasına, toplamasına, temizlemesine, analiz yapmasına ve görselleştirmesine olanak tanıyan yazılım uygulamaları veya platformlardır. Ayrıca, kullanıcılara çeşitli işlemlere ve özelliklere erişim sağlayarak veri analizi sürecinin farklı alanlarını yönetmelerine olanak tanır.
En İyi Veri Analisti Araçları
En iyi veri analistlerinin araçları ve yazılımları şunları içerir:
# 1. Microsoft Excel
Analysis ToolPak olarak da bilinen Microsoft Excel'in veri analiz aracı, analiste finansal, araştırma, istatistiksel ve mühendislik veri analizi için çeşitli araçlar sağlayan bir eklentidir. Özellikleri şunları içerir:
- Aktivasyon kolaylığı: Analiz Araç Paketi, Dosya menüsünün Seçenekler sekmesine gidilerek, Eklentiler seçilerek ve ardından Yönet açılır listesinden Excel Eklentileri seçilerek kolayca etkinleştirilebilir.
- Çeşitli analiz seçenekleri: Etkinleştirildiğinde, Analysis ToolPak diğerleri arasında regresyon, histogramlar, varyans analizi (ANOVA) ve t-testleri gibi çeşitli veri analizi araçları sunar.
- Çıktı tabloları ve çizelgeleri: Sonuçları hesaplamak ve çıktı tablolarında görüntülemek için uygun istatistiksel veya mühendislik makro fonksiyonlarını kullanır. Bazı araçlar, çıktı tablolarına ek olarak grafikler de oluşturur.
- Tek çalışma sayfası analizi: Veri analizi işlevleri tek bir çalışma sayfasında çalışır, sonuçlar ilk çalışma sayfasında ve boş biçimlendirilmiş tablolar kalan çalışma sayfalarında görünür.
#2. tablo
Tableau, harika görselleştirmeleri, hızı, etkileşimi ve mobil desteği ile tanınan popüler veri analisti araçlarından biridir. Kapsamlı kodlama uzmanlığı olmadan etkileşimli görselleştirmeler ve panolar oluşturmayı kolaylaştıran görsel bir sürükle ve bırak arayüzüne sahiptir. Tableau'nun görselleştirme yetenekleri, onu iş zekasında popüler bir seçim haline getiriyor. Özellikleri şunları içerir:
- Sezgisel ve kullanıcı dostu arayüz: Tableau, teknik uzmanlık gerektirmeden verileri keşfetmek ve analiz etmek için kullanıcı dostu bir görsel analiz platformudur.
- Güçlü veri keşfi: Tableau'nun VizQL teknolojisi, sürükle ve bırak işlemleriyle hızlı görsel örüntü tanımlama ve veri keşfi sağlar.
- Veri keşfi için esnek ön uç: Tableau, daha iyi anlama ve işbirliği için gelişmiş analitik, karmaşık hesaplamalar, R/Python entegrasyonu, kohort analizi ve tahmine dayalı yetenekler sunan, tüm teknik becerilere sahip kullanıcılar için çok yönlü bir veri keşfi ön ucu sunar.
- R ve Python ile entegrasyon: Tableau, R ve Python ile bütünleşerek analitik yetenekleri geliştirir ve veri içgörüleri için çoklu doğrusal regresyon sağlar.
- Erişilebilirlik ve işbirliği: Hareket halindeyken veri erişimi için Tableau Mobile, tarayıcı keşfi ve gelişmiş görünürlük ve gelişmiş veri işbirliği için yerleşik entegrasyon dahil olmak üzere kuruluşlar için görsel analitik sunar.
#3. periskop verileri
Periscope Data, popüler veri ambarları ve veritabanlarıyla entegrasyonları destekleyen bir iş zekası platformudur. Teknik analistlerin SQL, Python veya R kullanarak verileri dönüştürmesine olanak tanırken, daha az teknik kullanıcıların kolayca gösterge tabloları oluşturmasına ve paylaşmasına olanak tanıyan veri analitiği araçlarından biridir. Periscope Data, HIPAA-HITECH gibi güvenlik sertifikaları da sunar. Scope Data'nın özellikleri şunları içerir:
- Birleşik veri platformu: Periscope Data, birden fazla kaynaktan veri almak, depolamak, analiz etmek ve raporlamak için birleşik bir platform sunarak tek bir veri kaynağı sağlar
- SQL, Python ve R desteği: Periscope Data, SQL, Python ve R'yi entegre ederek veri uzmanlarının aynı geliştirme ortamında karmaşık analizler yapmasına, tahmine dayalı modeller oluşturmasına ve etkileşimli görselleştirmeler oluşturmasına olanak tanır.
- Veri Goruntuleme: Periscope Data, çeşitli grafik seçenekleriyle kapsamlı bir veri görselleştirme paketi sunarak kullanıcıların özel görselleştirmeler oluşturmasına ve departman ilerlemesini anlamasına olanak tanır.
- Veri Yönetimi ve Güvenliği: Periscope Data, kullanıcıların erişimi kontrol etmesi, yalıtılmış ortamlar oluşturması ve veri güvenliği ile uyumluluğunu sağlaması için kapsamlı bir Veri Yönetişimi modülü sağlar.
- Sezgisel Kullanıcı Arayüzü ve Sorgu Yönetimi: Periscope Data, verimli veri analizi ve sorgu yönetimi için geçici sorgu araçları, SQL düzenleyici, otomatik tamamlama, biçimlendirme ve keşif modu içeren sezgisel bir arayüz sunar.
# 4. Güç BI
Microsoft, bir iş zekası aracı olan Power BI'ı sunar. Kullanıcıların çeşitli kaynaklardan veri almasına ve gerçek zamanlı panolar ve raporlar oluşturmasına olanak tanır. Power BI, AI ve Excel tümleştirmesini destekler ve önceden oluşturulmuş ve özel veri bağlayıcıları sunar. İşletmelerin verilerini güçlü analitik ve görselleştirmelerle daha iyi anlamalarına olanak tanır. Power BI kullanmanın avantajları şunları içerir:
- Gerçek Zamanlı Gösterge Tabloları: Power BI, kullanıcıların sorunları çözmek ve fırsatları bulmak için anında güncellenen gerçek zamanlı panolar oluşturmasına olanak tanır.
- Kullanıcı Dostu Arayüz: Power BI, kullanıcıların verileri görselleştirmesini ve analiz etmesini kolaylaştıran sezgisel bir arabirime sahiptir.
- Veri entegrasyonu: Power BI; Excel, SQL Server, Azure, Salesforce ve daha fazlası dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan alınan verilerin kolay tümleştirmesini destekler.
- İşbirliği: Power BI, kullanıcıların panolarını ve raporlarını başkalarıyla paylaşmasına olanak tanıyarak veri analizi projelerinde işbirliğini kolaylaştırır
#5. Splunk
Splunk, büyük hacimli makine verilerinden içgörüler elde eden popüler bir büyük veri toplama ve analiz platformudur. Kuruluşların uygulamaları, BT operasyonlarını, uyumluluğu ve güvenlik izlemeyi verimli bir şekilde yönetmesini sağlar. Splunk, veri analizi için çeşitli araçlar ve özellikler sunar, örneğin:
- İndeksleme ve arama: Splunk, arama, uyarılar, raporlar ve görselleştirmeler için bir kapsayıcıdaki verileri endeksler ve ilişkilendirir. Eğilimleri bulur, ölçümler oluşturur ve sorunları teşhis eder.
- Gerçek zamanlı ve tarihsel veri analizi: Splunk, kuruluşların aylarca veya yıllarca süren verileri akıcı bir kullanıcı arabiriminden analiz etmesine ve görselleştirmesine olanak tanır.
- Yapılandırılmış verilerle entegrasyon: Splunk, makine verilerini ilişkisel veritabanları ve veri ambarlarıyla entegre ederek operasyonel zekayı ve iş içgörülerini geliştirir.
- ölçeklenebilirlik: Splunk, tek bir veri merkezinden birden çok veri merkezine hızla ölçeklendirilebilir.
- Veri modelleme: Son kullanıcıların Splunk'ın arama işleme dilini öğrenmeden iş vakalarını değerlendirmesine yardımcı olmak için dizinlenmiş veriler, alan uzmanları tarafından bir veya daha fazla veri kümesi halinde kalıplanabilir.
#6. veri tabanı
Datapine, müşterilerin SQL veya veritabanı bilgisine ihtiyaç duymadan iş zekası verilerine hızlı ve kolay erişim sağlayan bir veri analiz aracıdır. Veritabanlarını analiz etmek için sezgisel bir sürükle ve bırak arabirimi sunar.
DataPine kullanmanın faydaları şunları içerir:
- Gerçek zamanlı karar verme: Çevrimiçi veri analizi, firmaların geçmiş eğilimleri analiz etmesine, mevcut performansı izlemesine ve geleceği tahmin etmesine olanak tanır. Bu, iş akışlarını, karar vermeyi ve gelirleri geliştirir.
- Geliştirilmiş üretkenlik ve veri kalitesi: Şirket verilerini çevrimiçi bir veri analiz aracında merkezileştirmek, hataları ve kötü yorumlamayı azaltır. Böylece, iş kullanıcıları BT desteği olmadan verileri çıkarabilir, analiz edebilir ve görüntüleyebilir.
- Öngörücü analitik: Datapine, eğilimleri ve kalıpları saptamak için geçmiş ve güncel verileri analiz eder. Gelecekteki performansı doğru bir şekilde tahmin ederek kuruluşların verilerinin bir adım önünde olmalarını sağlar.
- Veri erişilebilirliği ve güvenliği: DataPine, herhangi bir internet özellikli cihazda güvenlik ve güvenli bağlantılar sağlayarak verilere uzaktan erişim sağlar.
#7. RStudio (Pozisyon)
RStudio (Posit), veri analizi ve istatistiksel hesaplama için popüler bir programlama dili ve tümleşik geliştirme ortamıdır (IDE). R kodunu yazmak, yürütmek ve hata ayıklamak ve verileri görüntülemek ve değiştirmek için kullanıcı dostu bir arayüz sağlar. RStudio'nun özellikleri şunları içerir:
- Kod düzenleyici: RStudio, sözdizimi vurgulama, tamamlama ve hata ayıklama araçlarına sahip, verimliliği ve gerçek zamanlı çıktıları artıran bir kod düzenleyicisidir.
- Çalışma alanı tarayıcısı: RStudio'nun çalışma alanı tarayıcısı, ortamınızın değişkenlerini, işlevlerini, listelerini ve veri çerçevelerini izler. Nesnelerin bu görsel gösterimi, verileri manipüle etmeye ve analiz etmeye yardımcı olur.
- açılma: RStudio, Shiny'i destekleyerek web geliştirme veya dağıtma olmadan R'de web uygulamaları ve etkileşimli panolar oluşturmanıza olanak tanır. Bu, veri analitiği projelerinizi başkalarıyla paylaşmanızı kolaylaştırır.
- İşbirliği ve tekrarlanabilirlik: Git entegrasyonu, RStudio'da işbirliğine izin verir. RMarkdown, metin, kod, grafik ve sonuçları içeren raporlar sağlar. Bu, veri analitiği iş akışlarınızda tekrar üretilebilirliğin sağlanmasına yardımcı olur.
8 numara. SAS
SAS, gelişmiş istatistiksel veri analizi, çok değişkenli analizler, iş zekası, veri yönetimi, görselleştirme ve tahmine dayalı analitik için bir yazılım paketidir. Özellikleri şunları içerir:
- Platform bağımsızlığı: SAS platformdan bağımsızdır, yani Linux ve Windows gibi çeşitli işletim sistemlerinde çalışabilir. Bu esneklik, kullanıcıların tercih ettikleri işletim sisteminde SAS ile çalışmasına olanak tanır.
- Veri Erişimi: SAS, ham veri dosyalarına ve harici veritabanlarından gelen verilere kolay erişim sağlar. Neredeyse her formattaki verileri okuyabilir ve yazabilir, bu da onu farklı veri kaynaklarıyla çalışmak için esnek hale getirir.
- İş zekası: SAS, iş zekası görevleri için parçalı kontrol ve tercih sunarak veri dönüştürme, analiz ve manipülasyonda mükemmeldir.
- Gelişmiş analiz: SAS, veriye dayalı karar verme ve içgörüler için gelişmiş analitik özellikler sağlar.
# 9. MySQL Çalışma Tezgahı
Veri modelleme, SQL geliştirme ve kapsamlı yönetim araçları sağlayan veritabanı mimarları, geliştiricileri ve DBA'lar için görsel bir araç. Özellikleri, geliştiricilerin ve veri analistlerinin MySQL veritabanlarıyla çalışmasına yardımcı olur. Özellikleri şunları içerir:
- Görsel veritabanı tasarımı ve veri modelleme: MySQL Workbench, görsel modelleme ve kısıtlamalar yoluyla şema tasarımını, veri analizini ve sorgu oluşturmayı basitleştirir.
- Veri keşfi ve analizi: MySQL Workbench, SQL sorguları, filtreleme ve sıralama yoluyla veri keşfine ve analizine yardımcı olur.
- Diğer veri analiz araçlarıyla entegrasyon: MySQL Workbench, gelişmiş veri görselleştirme, raporlama ve istatistiksel analiz için diğer araçlarla entegre olur.
- Canlı SQL analiz hizmetleri: MySQL Workbench, gerçek zamanlı veri analizi ve canlı SQL Analiz Hizmetleri verilerinden içgörü sağlar.
# 10. Qualtrics
Sektöre özgü özelliklere sahip 11,000'den fazla dünya markası, pazar araştırması için bu araştırma yazılımını kullanıyor. Anket verilerini analiz etmek için bir dizi özellik sunar. Özellikleri aşağıdakileri içerir:
- İstatistikler iQ bölümü: Qualtrics Stats iQ, Qualtrics ve harici kaynaklardan alınan verileri kullanan, derinlemesine analiz, trend belirleme ve tahmine dayalı modelleme için kullanıcı dostu bir istatistiksel araçtır.
- Bulut tabanlı bir platform: Qualtrics, kullanıcıların uzaktan çalışmasına olanak tanıyan, her yerden veri analizine olanak sağlayan bulut tabanlı bir platformdur.
- Mevcut sistemlerle entegrasyon: Qualtrics, API aracılığıyla mevcut sistemlerle entegre olarak analizi kolaylaştırır ve ek işi azaltır.
- Birinci sınıf destek: Qualtrics uzman desteği sunarak kullanıcıların güvenilir yardımla veri analizi görevlerini ölçeklendirmesini ve büyüme hedeflerine uyum sağlamasını sağlar.
#11. BIÇAK
KNIME, kullanıcıların görsel bir arayüz kullanarak veri iş akışları oluşturmasına olanak tanıyan açık kaynaklı bir veri analitiği platformudur. Çeşitli veri işleme, dönüştürme ve analiz araçları ve diğer veri bilimi araçlarıyla entegrasyon sunar. Özellikleri şunları içerir:
- Uygulamayı taleplerle ölçeklendirin: KNIME, bellek içi akış, çok iş parçacıklı veri işleme ve Apache Spark üzerinde dağıtılmış bilgi işlem yoluyla iş akışı performansını geliştirir.
- Geliştirilmiş Kullanıcı Deneyimi/Kullanıcı Arayüzü: KNIME Analitik Platformu 5, kullanıcı deneyimini geliştirir ve yeni başlayanlar için görsel iş akışlarını basitleştirir.
- Veri modelleme ve görselleştirme: KNIME, modelleme ve görselleştirme dahil olmak üzere veri içgörü araçları sunar ve birleşik veri analizi için Keras, TensorFlow, H2O, R ve Python gibi açık kaynaklı projelerle entegre olur.
- Kaliteyi ve doğruluğu koruyun: KNIME, kolay bakım ve düzeltme için şeffaflık, dokümantasyon ve izleme veri kaynağı, adımlar ve modelleme yaklaşımları sağlayarak yüksek kaliteli analitiği garanti eder.
- Zaman kazandıran özellikler: KNIME, özellik mühendisliği için önceden oluşturulmuş bileşenler, hiperparametre optimizasyonu ve model yorumlanabilirliği dahil olmak üzere prototip oluşturma ve test için zaman kazandıran özellikler sunar.
# 12. ERWIN VERİ MODELLEYİCİ (DM)
Erwin Data Modeler (Erwin DM), veri analizi ve yönetimi için bir dizi özellik sunan güçlü bir veri modelleme aracıdır. Temel özellikleri şunları içerir:
- Veri yönetişimi ve zeka: Erwin Data Modeler, görünürlük, yönetişim ve veri yönetişimi sağlayan veri tanımları için merkezi bir havuzdur. Stratejik veri kullanımını yönlendirerek iş şartlarını, kuralları ve en iyi uygulamaları destekler.
- Veri modelleme yetenekleri: Erwin Data Modeler, IDEF1X ve boyutlu modelleme gösterimini destekleyen, karmaşık iş ve teknik veri yapılarını tasarlamak, dağıtmak ve anlamak için kapsamlı bir araçtır.
- Meta veri yönetimi: Erwin Data Modeler, veri yönetimi ve yönetişim süreçlerini otomatikleştirerek entegrasyon, ana veriler, meta veriler ve analitik girişimler genelinde tutarlılık, netlik ve yeniden kullanım aracılığıyla kurumsal veri değerini artırır.
#13. Turuncu
Büyük, karmaşık veri kümelerindeki gizli eğilimleri ve kalıpları belirlemek için istatistik, yapay zeka ve makine öğrenimi tekniklerini kullanan lider bir veri madenciliği yazılımı. Özellikleri şunları içerir:
- Görsel programlama: Orange, veri analizi iş akışları için görsel bir programlama arabirimi sağlar ve kod olmadan kolay keşif ve analiz sağlar.
- Kapsamlı araç kutusu: Orange, veri analizi görevleri için, girdi, filtreleme, örnekleme, değerlendirme, özellik işleme, görselleştirme ve denetimli ve denetimsiz öğrenme algoritmaları için pencere öğeleri de dahil olmak üzere çeşitli bir araç kutusu sağlar.
- Genişletilmiş işlevsellik için eklentiler: Orange, çeşitli veri analizleri için eklentiler sunarak kullanıcıların özel analizler yapmasına ve belirli veri türleriyle çalışmasına olanak tanır.
- Açık kaynak ve çapraz platform: Orange, GPL lisansı altında yayınlanan, GitHub'da bulunan, macOS, Windows ve Linux'u destekleyen açık kaynaklı bir yazılım paketidir.
Büyük Veri Analisti Araçları
Büyük veri analisti araçları, anlamlı öngörüler ve modeller elde etmek için büyük hacimli verileri depolamak, işlemek ve analiz etmek için kullanılan yazılım ve teknolojilerdir. Hem açık kaynaklı hem de ticari, farklı özellik ve yeteneklere sahip çeşitli büyük veri analitiği araçları mevcuttur.
Bazı popüler araçlar Atlas'ı içerir. Ti, IBM SPSS Modeler, Cloudera Enterprise ve Microsoft Power BI. Bu araçlar, niteliksel veri analizi, tahmine dayalı modelleme, veri görselleştirme ve diğer istatistik ve programlama dilleriyle entegrasyon gibi işlevler sunar.
İşletmeniz için büyük veri analitiği araçlarını seçerken göz önünde bulundurmanız gereken üç şey şunlardır:
- Analitik yetenekler: Tahmine dayalı madencilik, karar ağaçları, zaman serileri ve pazar sepeti analizi gibi çeşitli analitik modelleri sunan araçları arayın.
- Bütünleşme: Özel analiz için aracın diğer istatistiksel araçlarla ve programlama dilleriyle entegre olup olamayacağını değerlendirin.
- Veri içe ve dışa aktarma: Araçtan veri almanın ve vermenin yanı sıra büyük veri havuzunuza bağlamanın ne kadar kolay olduğunu kontrol edin.
Veri Analistleri Hangi Teknikleri Kullanır?
Veri analistleri, verileri analiz etmek ve anlamlı içgörüler elde etmek için çeşitli teknikler ve araçlar kullanır. Veri analistlerinin analiz için kullandığı teknikler şunları içerir:
- Kantitatif Analiz
- Nitel Analiz
- Veri Goruntuleme
- Veri Temizleme ve Ön İşleme
- Veri Keşfi
- Veri Modelleme
Araştırmada Veri Analizi İçin Araçlar
Araştırmada veri analizi ile ilgili olarak, çeşitli araçlar verileri toplamanıza, işlemenize, analiz etmenize ve görselleştirmenize yardımcı olabilir. Araştırmada veri analizi için popüler araçlar şunlardır:
- Excel: Excel, özellikle araştırmalarda daha küçük veri kümeleri için veri analizi için yaygın olarak kullanılan araçlardan biridir.
- SPSS: SPSS, sosyal bilimler ve işletme araştırmalarında yaygın olarak kullanılan bir veri analiz yazılımıdır.
- Stata: Stata, ekonomi, sosyal bilimler ve diğer araştırma alanlarında yaygın olarak kullanılan bir veri analizi yazılım paketidir. Stata, kullanım kolaylığı ve büyük verilerin işlenmesi ile bilinir.
- Apache Spark: Apache Spark, büyük ölçekli veri işleme için birleşik bir analitik motorudur. Spark, Python ve R dahil olmak üzere birden çok dilde API'ler sağlar ve bu da onu veri analizi araştırması için erişilebilir araçlardan biri yapar.
Veri Analiz Yazılımı
Veri analizi yazılımı, işletmelerin verilerini etkin bir şekilde yönetmesi ve analiz etmesi için çok önemlidir. Kullanıcıların verileri anlamlı bir şekilde düzenlemesine, açıklamasına ve sunmasına olanak tanır. Her biri özellik ve yeteneklere sahip çeşitli veri analizi yazılımı seçenekleri mevcuttur.
En iyi veri analizi yazılımını seçmeye ilişkin ipuçları
- Bir veri analizi yazılımı seçmeden önce, kuruluşunuzun analiz etmek istediği veri türlerini ve veri entegrasyon gereksinimlerinizi anlamak önemlidir.
- Veri analiz yazılımını kimin kullanacağını belirleyin. Bu nedenle, aracın işletmenizle ilgili görselleştirme desteğini göz önünde bulundurun.
- Veri analizi yazılımının veri modelleme yeteneklerini değerlendirin.
- Veri analizi yazılımının fiyatını ve lisanslama modelini göz önünde bulundurun.
Veri Analizinde SQL Kullanılır mı?
Verilere bakmak için Yapılandırılmış Sorgu Dili (SQL) kullanılır. İlişkisel veritabanlarıyla çalışmak için yapılmış güçlü bir dildir. Ayrıca kullanıcıların veritabanlarından veri almasına, değiştirmesine ve incelemesine olanak tanır. Ek olarak, veri analistleri ve bilim adamları verileri filtreleme, bir araya getirme ve dönüştürme gibi görevleri gerçekleştirmek için sıklıkla bir programlama dili olarak SQL'i kullanır.
Dört Analitik Türü Nedir?
Dört tür analitik, tanımlayıcı, teşhis edici, tahmine dayalı ve kuralcıdır.
- Açıklayıcı analitik: Tanımlayıcı analitik, eğilimleri ve kalıpları ortaya çıkarmak için veri toplama ve madencilik tekniklerini kullanarak geçmiş verileri özetler. Ayrıca genellikle çizelgeler ve grafikler gibi görsel sunumlarda sunulur ve daha fazla analiz için içgörü sağlar.
- Teşhis analitiği: Teşhis analitiği, temel nedenleri, ilişkileri ve ayrıca korelasyonları ortaya çıkarmak için veri keşfi, görselleştirme ve istatistiksel analiz kullanarak geçmiş olayları analiz eder.
- Öngörücü analitik: Tahmine dayalı analitik, talep tahmini, müşteri segmentasyonu, dolandırıcılık tespiti ve risk değerlendirmesi gibi çeşitli amaçlar için geçmiş verileri, istatistiksel modellemeyi, makine öğrenimini ve veri madenciliğini kullanarak gelecekteki sonuçları tahmin eder.
- Normatif analitik: Normatif analitik, optimizasyon ve simülasyon gibi gelişmiş teknikleri kullanan eylemler için öneriler sunar. Ayrıca, senaryolara ve bunların temel performans göstergeleri üzerindeki potansiyel etkilerine odaklanır.
İlgili Makaleler
- SQL İşletmeler İçin Neleri Başarabilir?
- VERİ MODELLEME: Tanım, Türler ve Teknikler
- 20 Yılında EN İYİ 2023+ VERİ ANALİZİ YAZILIMI
Referanslar
