Veri analizi

Veri analizi, faydalı bilgiler bulma, sonuçları bilgilendirme ve karar vermeyi destekleme amacı ile verileri inceleme, temizleme, dönüştürme ve modelleme işlemidir. Veri analizi, farklı isimler altında çeşitli teknikleri bünyesinde bulunduran, işletme, bilim ve sosyal bilimler gibi farklı alanlarda kullanılan çok çeşitli görünüş ve yaklaşımlara sahiptir. Günümüzün iş dünyasında, veri analizi karar verme işlemlerinin daha bilimsel hale getirilmesine ve işletmelerin daha etkin çalışmalarına yardımcı olmaktadır.^[1]

Veri görselleştirme sürecini gösteren akış şeması. Şemaya genel bakış Bu diyagram veri bilimi sürecini göstermektedir. Veriler, dünya tarafından temsil edilen ortamdaki sensörlerden toplanır. Veriler, işlenmek üzere kullanılabilen bir veri kümesi (tipik olarak bir veri tablosu) oluşturmak için "temizlenir" veya başka şekilde işlenir. Daha sonra keşif amaçlı veri analizi ve istatistiksel modelleme yapılabilir. "Veri ürünü", perakendecilerin satın alma geçmişine dayalı yeni satın alımlar önermek için kullandıkları bir programdır. Ayrıca veri oluşturabilir ve çevreye geri besleyebilir.Bu diyagram, O'Neill ve Schutt'un (2014) "Veri Bilimi Yapmak" kitabındaki benzer bir şemaya dayanmaktadır.[1] Gil Press, Mayıs 2013'te bir Forbes makalesinde veri biliminin tarihini ve ilgili terminolojiyi tartıştı.[2] Referanslar ↑ O'NEİL, Cathy ve Schutt, Rachel (2014) Veri Bilimi Yapmak, O'REİLLY ISBN 978-1-449-35865-5. ↑ Forbes-Gil Press-Veri Biliminin Çok Kısa Bir Tarihi-Mayıs 2013

Veri madenciliği, modellemeye ve tamamen tanımlayıcı amaçtan ziyade tahmin edici bilgi keşiflerine odaklanan özel bir veri analiz tekniğidir. Halbuki iş zekası, ağırlıklı olarak iş bilgilerine odaklanan ve büyük ölçüde veri birleştirmeye dayanan veri analizini kapsar.^[2] İstatistiksel uygulamalarda veri analizi, tanımlayıcı istatistikler, keşifsel veri analizi (EDA) ve doğrulayıcı veri analizi (CDA) gibi kısımlara ayrılabilir. EDA, verilerdeki yeni özellikleri keşfetmeye odaklanırken, CDA mevcut hipotezleri onaylamaya veya tahrif etmeye odaklanır. Tahmine dayalı analitik, tahmin veya sınıflandırma için istatistiksel modellerin uygulanmasına odaklanırken, metin analizi, yapılandırılmamış veri türü olan metin kaynaklarından bilgi çıkarmak ve sınıflandırmak için istatistiksel, dilsel ve yapısal teknikler uygular. Yukarıdakilerin hepsi veri analizi çeşitleridir.

Veri entegrasyonu veri analizinin öncüsüdür ve veri analizi, veri görselleştirme ve veri yayma ile yakından bağlantılıdır. Veri analizi terimi bazen veri modelleme ile eş anlamlı olarak kullanılır.

Ayrıca bakınız

• Konu modelleme

Kaynakça

1. Xia, B. S., & Gong, P. (2015). Review of business intelligence through data analysis. Benchmarking, 21(2), 300-311. doi:10.1108/BIJ-08-2012-0050
2. "Exploring Data Analysis". 18 Ekim 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 18 Ekim 2017.