Veri analizi, eylem performansını çoğaltmak amacıyla kullanılabilecek kuvvetli fakat araçtır. Verileri biriktirerek ma çözümleme ederek finans, henüz âlâ kararlar vermelerine destek olabilecek manşet ma detayları belirleyebilir.
Işte makalede, başarıya ulaşmış data analizi liderlerinin eylem başarısına yansımak amacıyla kullandıkları birtakım esas stratejileri tartışacağız. Veri tahsil, data tasfiye ma kaba işleme, data analizi, data display, data yorumu, data iletişimi ma data etiği benzer biçimde mevzuları tatlandırıcı alacağız.
Ek olarak, data analitiğinin eylem performansını çoğaltmak amacıyla iyi mi kullanıldığına dayalı birtakım reel acun örneklerini bile paylaşacağız.
İşletmenizi pişirmek amacıyla data analitiğini iyi mi kullanacağınız hakkındaki daha çok informasyon kazanmak istiyorsanız, yazının tamamını okumanızı tavsiye ederiz.
| Hususiyet | Tarif |
|---|---|
| Veri Analizi | Dar gizemlendirme hakkındaki informasyon kazanmak ma bilgili kararlar ahzetmek amacıyla verilerin kullanılması. |
| İş stratejisi | İstenen fakat sonuca yansımak amacıyla fakat niyet ihya ma tatbik periyodu. |
| Refakatçi | Hissedar fakat hedefe yansımak amacıyla başkalarını belirtildi etme ma esin tevdi kabiliyeti. |
| Sükse | İstenen fakat sonucun başarılması. |
| Yengi | Aka fakat yengi yahut muvaffakiyet. |
İi. Veri Analizi Temelleri
Veri analizi, bilgili kararlar atfetmek amacıyla kullanılabilecek dergi düzeltmek amacıyla verilerin içtima, düzen ma çözümleme etme sürecidir. Veri analizi, esenlik, para, dağınık ma istihsal iç düşmek suretiyle fazlaca muhtelif sektörlerde kullanılır.
Veri analizi amacıyla kullanılabilecek bir takım değişik metot ma yol vardır:
- Belirleyici eleştirel
- Öngörücü eleştirel
- Reçeteli eleştirel
Geçmişi tarif etmek amacıyla getirme eleştirel kullanılır. Verilerdeki manşet ma kalıpları tarif etmek ma gelecekteki vakalar hakkındaki kitaplar akdetmek amacıyla mümkün.
Ati hakkındaki kitaplar akdetmek amacıyla öngörücü eleştirel kullanılır. Satışları kestirmek, riskleri tayinetmek ma kaynakların iyi mi bölme edileceği hikayesinde kararlar atfetmek amacıyla mümkün.
Eylemleri teklifetmek amacıyla zalim analizler kullanılır. Süreçleri en üst düzeye çıkar almak, alan kişi hizmetlerini kaldırmak ma karlılığı çoğaltmak amacıyla mümkün.
Veri analizi, işletmelerin ma kuruluşların performansını çoğaltmak amacıyla kullanılabilecek kuvvetli fakat araçtır. Veri analizi kullanarak finans henüz âlâ kararlar verebilir, fırsatları belirleyebilir ma risklerden kaçınabilir.
III. Veri tahsil
Veri tahsil, muhtelif kaynaklardan data tahsil ma tekelleştirme sürecidir. Işte tutanaklar manşet tarif etmek, çama akdetmek ma değişmeyen vermeyi kaldırmak amacıyla mümkün. Veri almak amacıyla bir takım değişik metot vardır:
- Anketler
- Deney
- Deneyler
- Internet Analytics
- Toplumsal Derecelendirmeler Verileri
Yapıştırılan data tahsil yönteminin türü, projenin hususi gereksinimlerine asılı olacaktır. Mesela, fakat firma alan kişi deneyimini tahmin etmek temenni ediyorsa, fakat soruşturma yapabilirler. Dar mavna, hayvanların yırtıcı doğada davranışlarını araştırmak temenni ediyorsa, açıklama yapabilirler.
Bulgular toplandıktan sonrasında, çözümleme edilebilmeden ilkin temizlenmeli ma hazırlanmalıdır. Işte muamele, tekrarlayan verilerin kaldırılmasını, hataların düzeltilmesini ma noksan değerlerin doldurulmasını ihtiva eder. Gaye, verilerin manalı sonuçlar anlamak amacıyla kullanılabilmesi amacıyla mahalle ma iyi olmasını sağlamaktır.
Veri tahsil, data analizi döneminin mühim fakat parçasıdır. Muhtelif kaynaklardan data biriktirerek ma depolayarak, finans ma araştırmacılar değişmeyen vermeyi pişirmek amacıyla kullanılabilecek kıymetli dergi kazanabilirler.
IV. Veri Tasfiye ma Tedbir
Veri temizliği ma hazırlığı, olmamış verileri çözümleme amacıyla müsait fakat formata inisiyasyon işlemidir. Işte muamele, tekrarlayan verilerin kaldırılması, noksan değerlerle ilgilenme ma data formatlarının standartlaştırılması benzer biçimde muhtelif görevleri içerebilir.
Veri tasfiye, data analizi sürecinde mühim fakat adımdır, bu sebeple verilerin mahalle ma emin olmasını sağlamaya destek belki. Bulgular pak değilse, yapay olarak sonuçlara ma yapay olarak sonuçlara erkân açabilir.
Verileri arıtmak amacıyla kullanılabilecek bir takım değişik çalgı ma yol vardır. En münteşir yöntemlerden birkaç şunları ihtiva eder:
- Veri karakterize etme
- Veri impütasyonu
- Veri standardizasyonu
- Veri Dönüşümü
Veri temizliği vakit müşteri ma karmaşa fakat muamele belki, sadece verilerin standardını keşfetmek amacıyla gereklidir. Işte adımları izleyerek, verilerinizin pak ma çözümleme amacıyla amade olduğu için güvenli olmanıza destek olabilirsiniz.
5. Veri Analizi
Veri analizi, verilerden informasyon klitoridektomi işlemidir. Desenleri, manşet ma içgörüleri tarif etmek amacıyla verilerin temizlenmesini, dönüştürülmesini ma modellenmesini ihtiva eder. Veri analizi değişmeyen vermeyi kaldırmak, çevik fırsatları tayinetmek ma sorunları sökmek amacıyla mümkün.
Değme biri özü kuvvetli ma sıska yönleri olan birnice değişik data analizi yöntemi vardır. Muayyen fakat vazife amacıyla yer âlâ metot, bulunan verilere, istenen içgörülere ma bulunan kaynaklara asılı olacaktır.
Veri analizi amacıyla yer münteşir yöntemlerden birkaç şunlardır:
- Belirleyici istatistikler
- Tümevarımsal istatistikler
- Kılga öğrenimi
- Naturel açar elişi
- Toplumsal File Analizi
Veri analizi, işletmeleri, kuruluşları ma ayrıca şahsi yaşamlarımızı pişirmek amacıyla kullanılabilecek kuvvetli fakat araçtır. Bizi yaklaşık verileri anlayarak, henüz âlâ kararlar verebilir, çevik fırsatları belirleyebilir ma asla düşünmediğimiz sorunları halledebiliriz.
6. Veri Etiği
Veri etiği, data analizi liderleri amacıyla eleştiri fakat husustur. Verilerin görevli ma ahlaki ayrıca kullanılmasını ma bireylerin haklarının korunmasını keşfetmek önemlidir. Veri etiği, aşağıdakileri hak sahibi fazlaca muhtelif sorunları kapsamaktadır:
Mahremiyet: Bulgular bireylerin gizliliğine hürmet duyacak biçimde toplanmalı ma kullanılmalıdır.
Berraklık: Yaratıklar verilerinin iyi mi toplandığı ma kullanıldığı hakkındaki bilgilendirilmelidir.
Hakkaniyet: Bulgular adaletli ma rastgele fakat kişiye yahut gruba alın otonomizm yapmayan bir halde kullanılmalıdır.
Adisyon Verebilirlik: Yaratıklar kuruluşları verilerinin iyi mi kullanıldığından görevli tutabilmelidir.
Veri etiği ilerleyen fakat alandır ma sunmuş olduğu bütün zorluklara rahat cevaplar yoktur. Aynı zamanda, data analitiğinde yer edinen ahlaki sorunların bilincinde ayrıca ma işte sorunları tatlandırıcı ahzetmek amacıyla kanatlar atarak, data analizi liderleri verilerin âlâ kullanıldığından güvenli olabilirler.
Vii. Veri Yorumu
Veri yorumlaması, data anlamlandırma sürecidir. Verilerin anlamını anlamayı, manşet ma kalıpları tanımlamayı ma netice çıkarmayı ihtiva eder. Veri yorumlaması, data analizi sürecinde eleştiri fakat adımdır, bu sebeple işletmelerin verilere müstenit ayrıca bilgili kararlar vermesine müsaade düzeltmeler.
Verileri yorumlamanın eksik değişik yolu vardır. En münteşir yöntemlerden birkaç şunları ihtiva eder:
- Belirleyici istatistikler
- Tümevarımsal istatistikler
- Kılga öğrenimi
- Naturel açar elişi
Işte yöntemlerin değme birinin özü kuvvetli ma sıska yönleri vardır ma verileri açıklamak amacıyla yer âlâ görünüm muayyen duruma asılı ayrıca değişecektir.
Veri yorumlaması karmaşa ma sıkıntılı fakat görevdir, sadece bununla beraber mühim fakat görevdir. Verilerin anlamını anlayarak, finans henüz âlâ kararlar verebilir ma hedeflerine ulaşabilir.
Veri iletişimi
Veri iletişimi, değişik zevat yahut sistemler içinde data ayrılma sürecidir. İşletmelerin bilgili kararlar ahzetmek amacıyla verileri müessir bir halde iletebilmeleri şarttır. Veri iletişimi, aşağıdakiler iç düşmek suretiyle muhtelif şekillerde yapılabilir:
- E -posta
- Çelimsiz bildiri
- Çınka görüşmeleri
- Sapık Konferansı
- Internet seminerleri
- Takvim
- Varolduk
- E -tablolar
- Veritabanları
Verileri iletmenin yer âlâ yolu, işletmenin hususi gereksinimlerine bağlıdır. Mesela, verileri süratli ma rahat bir halde paylaşması ihtiyaç duyulan fakat gizemlendirme e -posta yahut endamsız bildiri kullanabilir. Verileri fazlaca sayıda adamla paylaşması ihtiyaç duyulan fakat gizemlendirme, fakat internet semineri yahut parça kullanabilir. Verileri güvenilir bir halde paylaşması ihtiyaç duyulan fakat gizemlendirme fakat veritabanı yahut çıncalık manzara kullanabilir.
Veri iletişimi rastgele fakat işletmenin mühim fakat parçasıdır. Verileri müessir bir halde ileterek, finans henüz âlâ kararlar verebilir, verimliliği artırabilir ma hedeflerine ulaşabilir.
İx. Veri etiği
Veri etiği, data kullanmanın ahlaki sonuçlarıyla alakalı oldukça çevik fakat alandır. Bulgular tedricen henüz mühim ağıl geldikçe, data iyi mi topladığımız, kullandığımız ma paylaştığımızın ahlaki neticelerini dikkate ahzetmek önemlidir.
Veri analitiğinde meydana gelen esas ahlaki konulardan birkaç şunlardır:
- Mahremiyet hakkı
- Muhalefet
- Civar hüküm
- Berraklık
- Adisyon verebilirlik
Veri etiği karmaşa fakat alandır ma işte sorulara rahat cevaplar yoktur. Aynı zamanda, data analitiğinin ahlaki sonuçlarının bilincinde düşmek ma müşteri riskleri düşürmek amacıyla kanatlar alaşağıetmek önemlidir.
Veri etiğini icra etmek amacıyla birtakım komisyonlar:
- Verileri iyi mi topladığınız ma kullandığınız hikayesinde saydam olun.
- Kullanıcılarınızın gizliliğini korumak.
- Veri analizinizde otonomizm ma önyargıdan kaçının.
- Verilere gore verdiğiniz kararlardan görevli olun.
Işte ipuçlarını izleyerek, data analitiğinin görevli ma ahlaki bir halde kullanılmasını sağlamaya destek olabilirsiniz.
S: Veri analizi nelerdir?
C: Veri analizi, bilgili kararlar ahzetmek amacıyla kullanılabilecek dergi düzeltmek amacıyla verilerin içtima, düzen ma çözümleme etme sürecidir.
S: Veri analitiğinin yararları nedir?
C: Veri analizi, işletmelerin verimliliklerini, verimliliğini ma karlılıklarını artırmasına destek belki. Ek olarak çevik fırsatları belirlemelerine, henüz âlâ kararlar vermelerine ma riski azaltmalarına destek belki.
S: Veri analitiğine iyi mi başlayabilirim?
C: Veri analitiğine başlamanıza destek kaza birnice eser mevcut. Çevrimiçi CEG, öğreticiler ma tahminler bulabilirsiniz. Başlamanıza destek düşmek amacıyla fakat data analizi danışmanı bile kiralayabilirsiniz.
0 Yorum