VERİ ANALİZ SÜRECİ: Yöntemler, İşlemler ve Türler

Şirketler her gün çok büyük miktarda veri üretir ve depolar, ancak bundan sonra ne olur? Veriler, aboneler, müşteri ağları ve işletmeler hakkında faydalı ve değerli bilgilerin derlenmesine yardımcı olabilir. Sorun her zaman mevcut veri miktarındaki eksiklik değildir; daha ziyade sorun, verilerin tam olarak nasıl işleneceği ve kullanılacağının belirsiz olmasıdır. Veri analizi, tıpkı diğer bilimsel alanlarda olduğu gibi, adımlara ayrılmış metodik bir süreçtir. Her aşamada, farklı bir dizi yetenek ve arka plan bilgisi gereklidir. Bununla birlikte, ilgili içgörüleri elde etmek için, süreci kapsamlı bir şekilde anlamak gerekir. Bu kılavuzda, nitel veri analizi sürecinin ve veri yaşam döngüsünün ana adımlarını açıklayacağız.

Veriler ayrıca firmaların yeni ürün beklentileri, pazarlama segmentleri, iş akışı süreçleri ve özellikle analitik yazılımlarla bağlantılı olduklarında diğer birçok şeyi bulmasına yardımcı olabilir. Yakın incelemeye dayanabilecek sonuçlar geliştirmek söz konusu olduğunda, temel bir yapıya sahip olmak oldukça faydalıdır. Ve bu, ihtiyaç duyduğunuz temel yapı olabilir.

Veri Analizi Nedir?

Veri analizi, yararlı ve uygun bilgiler elde etmek için ham verileri temizleme, değiştirme ve işleme sürecidir. Bu bilgi, işletmelerin kritik ve akıllı iş kararları vermelerine yardımcı olur. Teknik, yararlı ve önemli bilgi ve istatistikler sağladığı için, doğası gereği karar vermeyle ilişkili olan risklerin azaltılmasına katkıda bulunur. Bunlar genellikle çizelgeler, grafikler, fotoğraflar ve tablolar şeklinde gelir.

“Büyük veri” kavramı, verilerin analizi ile ilgili konuşmalar sırasında sıklıkla ortaya çıkan bir kavramdır. Büyük miktarda verinin faydalı bilgilere dönüştürülmesi, büyük ölçüde veri analizine ve sürecine dayanır.

Veri Analizi Süreci Nedir?

Veri analizi Süreci, veri eğilimlerini tanımak veya iş kararlarına varmak için verileri inceleme ve analiz etme sürecidir. Verileri analiz etme süreci, çok çeşitli yöntem, süreç ve teknolojileri kullanır. Ayrıca, verilerin analizi, hem bir işletmenin şu anda nasıl performans gösterdiğini anlamada hem de bu performansta kârlılıkta artışa yol açabilecek potansiyel iyileştirmeleri belirlemede çok önemli bir adımdır. 

Süreç üzerinden veri analizi yapılırken birkaç aşamadan geçmek gerekir. Bunlar, proje için problem ifadesinin formüle edilmesini; çeşitli kaynaklardan veri toplamak; temizleme; keşifsel veri analizi yapmak; aykırı değerlerin belirlenmesi ve kaldırılması; diyagramlar ve grafikler gibi görsel temsillere dönüştürmek; istatistiksel analiz uygulamak; ve makine öğrenimi modelleri oluşturmak.

Veri Analizi Sürecinin Adımları

Veri analizi süreci, mevcut verileri anlamak ve mantıklı bir şekilde anlamlandırmak için tamamlanması gereken adımlar kümesidir. Normalde, veri analizinin hangi bölümünün en önemli olduğunu söylemek ve anlamak kolaydır. Bununla birlikte, verileri doğru bir şekilde değerlendirdiğinizden ve sonuçların yararlı olduğundan ve eyleme geçirilebildiğinden emin olmak için her adım bir sonraki kadar önemlidir. Bir veri analizi sürecinin genel akışını oluşturan temel adımları inceleyelim.

#1. İşi Anlamak

İş için sağlam bilgiye ve faaliyetleri hakkında tam bir fikre sahip olmamız gerekir. Hangi kararları alacak, hangi verileri analiz edecek ve hangi amaçla? Pek çok kişi, veri setinin kullanılabilirliğinin herhangi bir örüntüyü analiz etmek için yeterli olduğuna inanır, ancak bu yanlıştır; anladığımız kadarıyla, verileri analiz etmek için tasarlanmış tek bir veri seti yoktur. Tek ihtiyacımız olan, bu soruların veri kümelerini tanımlamasına izin vermek.

#2.Soru Tanımlama

Hedefinizi tanımlamak, herhangi bir veri analizi sürecinin adımlarındaki bir sonraki şeydir. Bu, veri analitiği dilinde "sorun ifadesi" olarak adlandırılır.

Hedeflerinizi belirlemek, bir hipotez formüle etmeyi ve onu test etmek için bir strateji geliştirmeyi gerektirir. Kendinize “Ne tür bir iş sorununa çözüm sunmaya çalışıyorum?” diye sorun. başlamak için iyi bir yerdir. Bu nedenle, bu soruyu cevaplayarak hedefinize karar verin. Bu basit bir görev gibi görünebilir, ancak göründüğünden daha zor olabilir. Örneğin şirketinizin yönetimi, “Neden müşteri kaybediyoruz?” Diye soracaktır. ve “Müşteri tabanımıza ne oluyor?” Ancak, bu soruların sorunun kökenine inmemesi bir olasılıktır. Bir veri analistinin rolü, işi ve hedeflerini, sorunu en etkili şekilde formüle edebilecekleri noktaya kadar anlamaktır.

#3. Veri toplama

Sonraki veri toplama aşamasıdır. Sorularınıza yanıt verebilmek için toplamanız gereken bilgiler hakkında ayrıntılı bilgi alacağınız yer burasıdır. Hedefinizi belirledikten sonra verileri toplamanın ve birleştirmenin birçok farklı yolu vardır. Ne olursa olsun, hangi verilere ihtiyacınız olduğunu bulmanız çok önemlidir. Başlamak için, şirketinizde ihtiyacınız olan verilere zaten sahip olup olmadığını kontrol edin. Bunlar satış numaraları, müşteri incelemeleri veya diğer ve önceki çalışanların anket sonuçları olabilir.

Artık ihtiyacınız olan her şeye sahip olup olmadığınızı veya bunun için başka bir yere bakmanız gerekip gerekmediğini düşünebilir ve değerlendirebilirsiniz. Alternatif olarak, durum böyleyse, bir deney veya başka bir anket yapmayı seçebilirsiniz. Hangi yöntemi seçerseniz seçin, bu aşamanın nihai amacı, ele almaya çalıştığınız sorunla ilgili eksiksiz, kapsamlı ve eksiksiz bir fikre veya değerlendirmeye sahip olmaktır.

#4. Veri temizleme

Bir sonraki aşama, verilerinizi topladıktan sonra analiz için hazırlamaktır. Birçok kaynaktan veri toplamak ve bunları birleştirmek konusunda harika bir iş çıkardınız. Ancak henüz iş kıyafetlerinizi giyip işe başlama zamanı değil. Bunun nedeni, ham verilerin mevcut haliyle nadiren yararlı olmasıdır. İçinde eksik değerler gibi hatalar bulmak yaygındır. En basit hatalar bile, zararsız görünseler bile sonuçlarınızı etkileyebilir.

Bu bölümde, verilerin mükemmel durumda olduğundan emin olmak için biraz zaman harcayacaksınız. “Veri temizleme” terimi, herhangi bir yanlış veya fazla veriyi belirleme ve düzeltmenin yanı sıra herhangi bir tutarsızlık veya eksiklik olup olmadığını kontrol etme eylemini ifade eder. Bazı örnekler, harfler veya semboller arasındaki gereksiz boşlukların kaldırılmasını ve yinelemelerin kaldırılmasını içerir.

Bu kritik bir aşamadır, çünkü verilerinizin kalitesi nihayetinde araştırmanızın doğruluğunu belirleyecektir.

#5. Verileri Analiz Etme

Veri analizi süreci adımlarının bir sonraki aşaması, verilerinizi temizledikten sonra analiz etmektir. Çeşitli araçlar kullanarak, faydalı içgörüler elde etmek için verilerinizi dilimleme ve parçalara ayırma işlemine başlayacaksınız. Veri analizi yöntemlerini ve tekniklerini kullanarak büyük miktarda verideki kalıpları ve bağlantıları ortaya çıkaracaksınız.

Veri analizi temel olarak projenizin amacına bağlıdır. Bununla birlikte, çok çeşitli yöntemler hizmetinizdedir. Daha yaygın analiz türlerinden bazıları, tek değişkenli veya iki değişkenli analiz, zaman serisi analizi ve regresyon analizini içerir. En önemli olan, kategorilerin kendileri değil, çeşitli türleri nasıl kullandığınızdır. Her şey, deneyimden ne öğrenmeyi beklediğinize bağlıdır.

#6. Sonuçlarınızı Yorumlama ve Paylaşma

Araştırmanız bitti. Artık kendi benzersiz içgörü setinize sahipsiniz. Verilerinizi analiz ettikten sonra, bulgularınızı kamuya veya kuruluşunuzun paydaşlarına iletmeniz gerekecektir. Bu, yalnızca çalışmanızın ham sonuçlarını sunmaktan ziyade, geniş bir yelpazedeki insanların anlayabileceği şekilde yorumlamayı ve sunmayı gerektirir. Karar vericilere düzenli olarak bilgi sunacağınız için, çıkardığınız sonuçların çok net olması çok önemlidir. Dolayısıyla, bu bağlamda görsel olarak çekici temsillere sahip olmak yeterli değildir. Uygulamaya geçirilmesini istiyorsanız, bulgularınızı bu karar vericilere ve paydaşlara ikna edici ve anlaşılır bir şekilde sunmanız zorunludur. 

Sonuçlarını desteklemek için veri analistleri raporları, gösterge tablolarını ve diğer etkileşimli temsilleri kullanır. Yorum ve gözlemlerinize bağlı olarak size en uygun çizelge ve grafikleri seçerek görsel temsiller oluşturabilirsiniz. Ayrıca, "veri hikayesi anlatımı" olarak bilinen şeyi kullanabilir ve verilerinizi kitlenizle paylaşabileceğiniz ilgi çekici bir anlatıya dönüştürebilirsiniz.

Sonuçlarınızı yorumlama ve sunma şekliniz genellikle şirketinizin aldığı yönü etkiler. Firmanız verdiğiniz bilgiler ışığında yeniden yapılanmaya, yeni bir ürün sunmaya, hatta tüm bir bölümü kapatmaya karar verebilir. Bu nedenle, elde ettiğiniz tüm gerçekleri oldukları gibi sunmak ve bir parçaya odaklanmak veya onlara odaklanmak çok önemlidir. Bulgularınızın açık ve özlü bir sunumu, sonuçlarınızın saf gerçeklere dayandığını ve bilimsel olarak geçerli olduğunu gösterecektir. Açıklığa kavuşturulması gereken herhangi bir veri boşluğuna veya yoruma dikkat çekmek de önemlidir.

#7. Kusurlarınızı Kabul Edin

Hataları kabul etmek, veri analitiğinin son adımıdır. Veri analizini tahmin etmek zor olduğundan, hiçbir proje birbirinin aynısı değildir. Verileri sıralamak yeni sorulara yol açabilir. Yeniden başlamanız gerekebilir. Daha fazlasını öğrenmek için yapılacak bir araştırma yeni gerçekleri ortaya çıkarabilir. Ana analiziniz yanlış olabilir veya size yanlış bir fikir verebilir. Ve bunların tümü, veri veya süreçlerle ilgili sorunlardan kaynaklanıyor olabilir.

Hayal kırıklıklarının cesaretinizi kırmasına izin vermeyin. Hataları bulmak ve düzeltmek çok önemlidir. Veri analitiği kolay olsaydı bu kadar ilginç olmazdı. Hatalar mutlaka olacaktır, ancak onlardan ders alın. Temel olarak, yetkin olmaktan nasıl ilerlersiniz? veri analisti seçkin birine.

Nitel Veri Analizi Süreci

Nitel veri analizi süreci, basitçe, bu verilerin neyi temsil ettiğini anlamak için nitel verileri toplama, düzenleme ve yorumlama eylemidir.

Nitel olduğu söylenen veriler sayısal değildir ve belirli bir şekilde organize edilmemiştir. En yaygın nitel veri türü metindir ve anket sorularına veya kullanıcı görüşmelerine açık uçlu yanıtlar içerebilir. Bu arada, nitel veriler de ses içerebilir, fotoğraflar, ve video.

Müşterilerden gelen geri bildirim girdileri, işletmelerde sıklıkla nitel veri analizine tabi tutulur. Ve bu tartışmanın sınırları içinde, "nitel veri" terimi genellikle referanslar, şikayetler, sohbet mesajları, destek merkezi karşılaşmaları, müşteri görüşmeleri, vaka notları veya sosyal medya yorumları gibi kaynaklardan gelen kelimesi kelimesine metin verilerini ifade eder.

Nitel Veri Analizi Sürecinin Yöntemleri?

Bireysel çalışma hedeflerinize ve topladığınız verilere bağlı olarak, bilgileri elde edip sakladıktan sonra bir dizi veri analizi yaklaşımı arasından seçim yapabilirsiniz. Aşağıdakiler, aralarından seçim yapabileceğiniz en yaygın yöntemlerdir:

• İçerik analizi
• Anlatı Analizi
• Söylem analizi
• Tematik Analiz
• Topraklanmış Teori

Nitel Veri Analizi Sürecinin Adımları

Nitel veri analizi sürecinin beş temel adımı vardır;

#1. Niteliksel Verileri Toplayın ve Araştırma Yapın

Veri toplama ilk adımdır nitel araştırma. Veri toplama, analize hazırlık olarak tüm verilerinizi toplama eylemidir. Yaygın bir durum, nitel bir dizi kaynağa dağıtıldığında ortaya çıkar.

#2. Niteliksel Verilerinizi Bağlayın ve Düzenleyin

İlk adımı tamamladığınızda, artık ihtiyacınız olan tüm nitel verilere sahipsiniz. Ancak, hala bir sorun var ve bu sorun veri yapılandırması. Veriler yapılandırılmamış. Geri bildirimlerin tamamının incelenip herhangi bir değer verilmeden önce tek bir yerde toplanması gerekir.

Hepsi tek bir yerdeyse ve baştan sona tutarlı bir şekilde değerlendirilirse, bu verilere dayanarak daha hızlı bir şekilde özetleyebilir ve kararlar verebilirsiniz.

#3. Nitel Araştırma Bulgularınızın Kodlanması

Tüm geri bildirim verileriniz artık tek bir noktada. Geri bildirimi depolamak ve analiz etmek için kullanabileceğiniz elektronik tablonuz, CAQDAS, geri bildirim havuzu veya geri bildirim analizi aracınız. Bir sonraki adım olarak, geri bildiriminizi sağladıktan sonra, eyleme geçirilebilir içgörüler elde etmek için onu kodlamanız gerekir.

Kodlama, verilerin içindeki temaları ve bu temalar arasındaki ilişkileri bulabilmeniz için verilerinizi etiketleme ve düzenleme eylemidir. Bir geri bildirim analizi aracı kullanıyorsanız, bu prosedürün çoğu sizin için otomatikleştirilebilir ve tamamlanabilir.

#4. Verilerinizi Analiz Edin

Verilerinizi analiz etmek sizi yeni içgörülere götürecektir. Bu bölüm, sahip olduğunuz araştırma sorularını ele almaya ve yanıtlamaya başladığınız yerdir. 

Verileri anlamakla ilgisi var. Ve bu tamamen kodları elemek ve aralarında önemli bağlantılar bulmakla ilgili. Her içgörünün farklı olduğundan ve yeterli kanıtla desteklendiğinden emin olmak da önemlidir.

Çalışma, her bir kodun çeşitli demografik özelliklere ve müşteri profillerine bağlanma derecesinin belirlenmesinin yanı sıra bu veri noktalarının herhangi bir şekilde bağlantılı olup olmadığının belirlenmesini içerir.

#5. Bulgularınızı Bir Raporda Tanımlayın

Masal anlatmak, nitel verilerinizi değerlendirmenin son aşamasıdır. Kodlarınız tamamlandığına göre artık hikayeyi kitlenize anlatmaya odaklanmanın zamanı geldi.

Paydaşlar, ilgili bir eylem planı oluşturmadan önce nitel çalışma, bulgular ve içgörüler hakkında net bir anlayışa sahip olmalıdır.

Sonuç

Çoğu araştırmacının yaşadıklarının önemli bir unsuru, verileri sıralamaktır. Bununla birlikte, günümüz bilgi çağı, en gayretli araştırmacıyı bile sürekli olarak tüm çabaları aşan bir veri saldırısı ile karşı karşıya bırakmaktadır.

Bir veri analizi süreci, bu bilgilerin daha doğru ve ilgili bir forma indirilmesinde hayati bir rol oynar. Araştırmacıların görevlerini yerine getirmelerini kolaylaştırır.

Veri analizi süreci ayrıca akademisyenlere hem daha iyi veriler hem de söz konusu verileri incelemek ve incelemek için daha iyi bir araç sağlar.

Veri Analizi Süreci SSS'leri

İlgili Makaleler

1. PAZAR ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ: Herhangi Bir İşletme İçin En Etkili 10 Araştırma Yöntemi
2. TAHMİN YÖNTEMLERİ: Kesin Tahmin Rehberi
3. İş Tahmini Tanımı, Yöntemleri, Örnekleri, Türleri (Güncellendi)
4. TAHMİN YÖNTEMLERİ: Kesin Tahmin Rehberi