Veri analizini anlamak: Başlangıç kılavuzu

Eğilim ve kalıpları anlamak üzere tarihsel verileri analiz etme sürecine tanımlayıcı analiz denir. Örneğin yatırım getirisi gibi temel performans göstergelerini elde etme konusundaki başarı veya başarısızlıklar.

Tanımlayıcı analize örnek olarak kurumun satış verileri ve finansal verilerine genel bir bakışla geçmiş etkinlikler ve sonuçları hakkında değerli içgörüler sunan raporlar oluşturmak verilebilir.

Tahmine dayalı analiz, tarihsel verilerin yardımıyla gelecekte neler olabileceğini tahmin etmeye çalışır. Tekrar edip etmeyeceklerini anlamak üzere verideki geçmiş eğilimleri tespit etmek gibi.

Kullanılan yöntemler arasında nöral ağlar, karar ağaçları ve regresyon çözümlemesi gibi bir dizi istatistiksel teknik ve makine öğrenmesi tekniği bulunur.

Tanısal analiz, performans göstergelerine bakarak bazı olaylara neyin sebep olduğuna dair soruların yanıtlanmasına yardımcı olur. Tanısal analiz teknikleri, temel tanımlayıcı analize destek niteliği taşır.

Genellikle tanısal analiz; verideki anormalliklerin tespit edilmesini (bir ölçümde beklenmeyen bir değişim gibi), bu anormalliklerle bağlantılı verilerin toplanmasını ve olası açıklamaların tespiti için istatistik tekniklerinin kullanılmasını kapsar.

Bilişsel analiz, geleneksel yöntemlerin ötesine geçen karmaşık bir veri analizi biçimidir. Bu yöntemde verileri, insanların düşünme sürecine benzer bir yöntemle anlamak, anlamlandırmak ve bunlardan bir şeyler öğrenmek için makine öğrenmesi ve doğal dil işleme kullanılır.

Bilişsel analizin amacı daha derin içgörüler elde etmek, kalıpları fark etmek ve tahminde bulunmak için insan gibi düşünmeyi sağlamaktır.

Öngörücü analiz, belirli bir amaç veya hedefe ulaşmak için ne yapılması gerektiğine dair soruların yanıtlanmasına yardımcı olur. Kurumlar, öngörücü analizle elde edilen içgörüleri kullanarak kararsız kaldıkları noktalarda veriye dayalı kararlar alabilirler.

Öngörücü analizler yapan veri analistleri genellikle büyük anlamsal modellerde kalıpları bulmak ve çeşitli sonuçların olasılığını tahmin etmek için genellikle makine öğrenmesinden yararlanırlar.

Metin analizi, bilgisayarlara insan dilini anlamayı öğretmenin bir yoludur. Sosyal medya gönderileri veya müşteri yorumları gibi büyük miktardaki metin verilerinden bilgi çıkarmak için algoritmaların ve diğer tekniklerin kullanımını kapsar.

Metin analizi, veri analistlerinin; işletme, pazarlama ve araştırma gibi alanlarda daha iyi kararlar vermek amacıyla kullanılmak üzere insanların ne söylediğini anlamasına, kalıpları bulmasına ve içgörüler elde etmesine yardımcı olur.