Veri Analiz Yöntemleri Nelerdir? Farklı veri analizi türlerinin sayısı çok fazladır, ancak hepsi dört kategoriden birine girer: tanımlayıcı, tanısal, öngörücü ve kuralcı. Diğer veri analiz teknikleri ise bu başlıca türlerin alt dalları olarak sınıflandırılır.
İstatistiklerdeki veri analizi genellikle tanımlayıcı istatistiklere, açıklayıcı veri analizine (EDA) ve doğrulayıcı veri analizine (CDA) ayrılmıştır.
İlgili 23 soru bulundu
Veri analizinde; tanımlayıcı istatistik, görselleştirme, veri madenciliği, makine öğrenimi ve istatistiksel modelleme gibi kullanılabilecek birçok farklı teknik vardır. Veri analistleri, veri analizi yapmak için Excel, R, Python, SAS, SQL vb. çeşitli araçları kullanır.
Veri analizi, faydalı bilgiler bulma, sonuçları bilgilendirme ve karar vermeyi destekleme amacı ile verileri inceleme, temizleme, dönüştürme ve modelleme işlemidir.
Veri Analizi, gerekli bilgileri keşfetmek amacıyla verilerin toplanması, dönüştürülmesi, temizlenmesi ve modellenmesi sürecidir. Veri analiz süreci, bilgiler içindeki saklı bir modeli bulmak için uygun araçlar kullanılarak veri toplamaktır.
Veri Analizi Nedir? Faydalı olabilecek bilgilere ulaşma amacıyla; verileri inceleme, analiz etme, raporlama, temizleme, modelleme ve dönüştürme gibi eylemleri içine alan süreç, Veri Analizi / Data Analysis olarak adlandırılır. Bu analizlerin mutlak suretle konunun teknik uzmanları tarafından yapılması gerekir.
•1-Numune alma, 2. Yöntem Seçimi, 3-Ayırma 4- Ölçme, 5-Değerlendirme basamaklarından oluşur. Analitik yöntemler klasik veya aletli yöntemler olarak sınıflandırılabilir. Gravimetrik ve volumetrik analiz yöntemlerini içerir.
Nitel araştırmalarda genellikle gözlem, yapılandırılmış veya yarı yapılandırılmış görüşme, odak grup görüşmesi, söylev ve metin analizi gibi veri toplama yöntemleri kullanılmaktadır.
Veri analiz programları, eldeki sayısal verilerin farklı değişkenlere göre değerlendirilebilmesini sağlar. Bu da en çok bilimsel araştırmalardan elde edilen istatistiksel bilgilerde faydalı olmaktadır. Bilindiği gibi araştırmalar sonucunda çok sayıda istatistiksel veri elde edilir.
Veri toplama çeşitli yollarla yapılabilmektedir. Doküman/kayıt incelemesi, anket, soru formu, test, görüşme, odak grup, gözlem, kontrol listesi, etnografya, sözlü tarih, örnek olay incelemesi ve deney veri toplamak amacıyla daha yaygın olarak başvurulan yöntemlerdir [1, 2, 3, 4, 5, 6].
Açıklayıcı analiz, Keşif Analizi, Çıkarımsal Analiz, Tahmine Dayalı Analiz olmak üzere 4 veri analitiği türü vardır.
Bir veri dizisindeki ya en büyük değer ile en küçük değer arasındaki fark olarak ya da en küçük ve en büyük değerler aralığı verilerek ifade edilir. Örnek olarak; veri dizisi 5,9,1,23,12,23 ise dizisinin açıklığı ya 23-1=22 yahut da 1-23 olarak bildirilir.
Veri analiz uzmanı olmak isteyen kişiler, Matematik, İstatistik, Bilgisayar Bilimleri, Yönetim Bilişim Sistemleri, İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri bölümlerinde okumalıdır.
Veri hazırlama, ham verilerin daha fazla işleme ve analize uygun hale gelebilmesi için hazırlanma sürecidir. Temel adımlar arasında ham verilerin toplanması, temizlenmesi ve makine öğrenimi (ML) algoritmalarına uygun bir formda etiketlenmesi ve ardından incelenip görselleştirilmesi yer alır.
Halbuki veri de veri analitiği de hep vardı… Sümerler MÖ4.000-2.000 yılları arasında yaşamış ve veri analizinin yazılı örneklerini ilk oluşturan uygarlıktır. O dönemde bile yazılı veri kayıtlarını çok sayıda insanı etkilemiştir. Bu verilerin kayıtları kaybolmadan günümüze kadar ulaşabilmiştir.
Veri analitiğinin temel amacı, eğilimleri bulmak ve sorunları çözmek için verilere istatistiksel analizler ve teknikler uygulamaktır. Veri analitiği, iş süreçlerini analiz ederek daha iyi hale getirme aracı olarak giderek daha önemli hale gelmektedir.
Veri analizi, doğru verilerle ve yöntemlerle yapıldığında, firmaların stratejik ve kritik kararlarında yapılabilecek birçok hatanın önüne geçilmesini sağlayabilmektedir. Bankacılık, finans, perakende, sağlık gibi birçok sektör veri analizlerini müşteri memnuniyetini ölçmek ve artırmak amacıyla da kullanmaktadır.
Öyle ki veriyi şu şekilde gruplandırabiliriz: Ücretli-ücretsiz, statik-dinamik-yapılandırılmış-yapılandırılmamış, açık veri, büyük veri, açık hükümet verisi. Veri tipleri ise şöyledir: Sürekli nicel (boy, kilo gibi ondalıklı değerler), nicel, kesikli nicel (öğrenci sayısı vb.).
Veri Analizi eğitimi ile, araştırılması istenen konunun teknik süreçleri ele alınacak, ortaya çıkan verilerin nasıl doğru okunacağı ve bu verilerin ne anlama geleceği katılımcılara aktarılmış olacak, uygulamalı çalışmalarla teorik bilgiler pekiştirilecektir.
Benzer sorularSıkça sorulan sorular
DuyuruReklam alanı
Popüler SorularSıkça sorulan sorular
© 2009-2024 Usta Yemek Tarifleri