İş Karar Vermeyi Geliştirmek için 4 Veri Analitiği Türü [Örneklerle]

Son on yılda , teknolojik gelişme, birçok endüstrinin büyük miktarda veri üretmesine ve saklamasına yardımcı oldu. Öyle ki büyük veri 21. yüzyılın en popüler terimlerinden biri . Şu anda post-dijital bir çağda yaşıyoruz ve bu gelişen ve çeşitli bilgilerle bir şeyler inşa etmeye çalışıyoruz. Ve veri bilimi, bunu yapmamıza yardımcı olacak dinamik bir multidisipliner alan olarak ortaya çıktı.

Veri analistleri , karar verme için faydalı olabilecek bilgileri keşfetmek için yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri inceler, temizler, dönüştürür ve modeller. Bu tür bilgileri elde etmek için bilimsel yöntemler, algoritmalar ve sistemler uygularlar. Başka bir deyişle, karmaşık ayrıntıları ortalama bir insanın anlayabileceği içgörülere dönüştürmek için farklı veri analitiği türleri kullanırlar.

Ancak veri biliminin en önemli kullanımı nedir? Bu sorunun yanıtının dört farklı boyutu vardır: Tanımlayıcı, Tanısal, Öngörücü ve Kuralcı . Dolayısıyla veri biliminde bir değil 4 tür veri analitiği ile karşılaşıyoruz. Bu tür analizleri ayrıntılı olarak anlayalım.

Farklı Veri Analitiği Türleri

1) Tanımlayıcı veri analitiği: Gerçeği ayırt etmek

Tanımlayıcı veri analitiği, var olanın net bir resmini çizmek için mevcut ham verileri kullanmakla ilgilidir. Örneğin, bir kuruluşun aylık kar ve zarar tablolarından elde edilen veriler, performansı hakkında daha fazla bilgi edinmek için kullanılabilir.

Ve işletmeyle ilgili farklı ölçüler ve ölçüler, işletmenin güçlü ve zayıf yönlerine dair bütünsel bir bakış açısı sağlamak için derlenebilir.

Tanımlayıcı analitik, daha fazla analiz için içgörüler sunmada da yararlıdır. Müşterilerin demografik verilerinin istatistiksel analizi, belirli bir yaş grubundaki kişilerin yüzdesini ortaya çıkarabilir.

Satış ve fiyatlandırma verileri konsolide edilebilir ve yıllar içinde veya departmanlar arasında karşılaştırılabilir. Veri toplama ve veri madenciliği bu süreçte kullanılan tekniklerden bazılarıdır. Analistler ayrıca mesajı geliştirmek için görselleştirme araçlarını kullanır.

2) Teşhis veri analitiği: 'neden'i bulmak

'Ne'den sonra 'neden' gelir. Ve tanısal veri analitiği bu muhakeme sürecini kolaylaştırır. Analistler, bir şeyin neden olduğunu bulmak için yararlı verileri okur, tarar, filtreler ve ayıklar.

Adından da anlaşılacağı gibi, tanılama analitiği, mevcut bilgileri parçalamak ve belirli sorunların, olayların ve davranışların arkasındaki nedenleri belirlemekle ilgilidir. Örneğin, büyük bir kuruluş, karmaşık işgücü sorunlarına ilişkin anlamlı bilgiler edinmek isteyebilir.

Veri analitiğinin yardımıyla yöneticiler, birden fazla konum ve departmanda çalışan çalışanların anlık görüntülerini arayabilir ve oluşturabilir. Ayrıca işe devam, performans, görev süreleri ve ardıllık ölçümlerini filtreleyebilir ve karşılaştırabilirler.

Etkileşimli araçlara sahip İş Bilgileri veya BI panoları, bu şekilde sorunların temel nedenine ulaşmak için özellikle yararlıdır. Detaya inme, veri keşfi, veri madenciliği ve korelasyonlar, tanılama analizinde kullanılan popüler tekniklerden bazılarıdır.

3) Tahmine dayalı veri analitiği: Gelecek hakkında fikir edinme

Tahmine dayalı analitik, en heyecan verici veri analizi türlerinden biridir . Geleceği öğrenmemize yardımcı oluyor!

Dünya belirsizliklerle dolu. Ve ne olacağını asla tam olarak bilemeyiz. Ancak gelecekteki olayları tahmin etmeye çalışabilir ve dolayısıyla daha iyi kararlar verebiliriz. Tahmine dayalı veri analitiği, bir olayın olasılığını, bir şeyin ne zaman gerçekleşebileceğini veya yaklaşan bir değişikliğin boyutunu tahmin etmemize yardımcı olabilir.

Geleceği tahmin etmek için geçmiş ve şimdiki verileri analiz eder. Satışlar artacak mı azalacak mı? 2025'te gelir durumu ne olacak? Analistler, bu tür projeksiyonları mümkün olduğu kadar hassas bir şekilde yapmaya çalışırlar. Veri modelleme ve makine öğrenimi, bu alanda giderek daha fazla popülerlik kazanan tekniklerden bazılarıdır.

Tipik olarak, aksi halde bilinmeyen olayları tahmin etmek için değişken verileri kullanırlar. Diyelim ki, tahmine dayalı bir model, yaşlı insanlar arasında daha yüksek kalp krizi riski hakkında bir istatistik çıkardı. Tahmin, bir popülasyonda yaş ve kalp krizi sıklığına ilişkin değişken veriler arasında doğrusal bir ilişki bulduktan sonra yapılacaktır.

Bu tür analizler böylece hasta bakımını iyileştirebilir, maliyetleri azaltabilir ve sağlık sektörüne daha fazla verimlilik getirebilir. Finansal hizmetler sektörü ayrıca dolandırıcılık tespiti, tahmine dayalı yatırım vb. için tahmine dayalı analitik kullanır.

4) Kuralcı veri analitiği: İleriye giden yolu önermek

Tahmine dayalı analitik tahminle ilgiliyse, normatif analitik değer sağlamak için bu tahminleri kullanmakla ilgilidir. Mevcut alternatifler arasından en iyi hareket tarzını belirleyerek geleceğin anahtarını sağlar.

Bu aşamada analitik, bir soruna olası çözümü belirlemek için ilk üç adımdaki bilgileri kullanır. Ve bu sadece herhangi birini seçmek değil, verilen durum için en uygun önerileri karşılaştırmak ve seçmektir. Örneğin, karayolu trafiği için bir mobil uygulama, bulunduğunuz yerden eve ulaşmak için en iyi rotayı seçmenize yardımcı olabilir.

Uygulama, size oraya ulaşmanın en kısa veya en zamanında yolunu söylemek için mesafeyi, hızı ve trafik sıkışıklıklarını dikkate alacaktır. Başka bir örnek, yeni bir ürünü piyasaya sürmek için avantajlı konumlar önermek için veri analitiğini kullanan bir danışmanlık ajansıdır.

Çözüm

Bugün, veri bilimi endüstriler arasında muazzam bir değer sunuyor. Ve yukarıda bahsedilen 4 veri analitiği türünün tümü , dönüşüme kendi yollarıyla katkıda bulunmaya devam edecek!

Uygulamalı atölye çalışmalarına, sektör uzmanlarıyla bire bir, 7+ vaka incelemesine ve projelere katılarak pratik bilgi edinmek istiyorsanız, upGrad'ın çalışan profesyoneller için tasarlanmış Veri Bilimi programlarına göz atın.