📊 Veri Analizine Giriş
Veri analizi, ham veriden anlamlı sonuçlar çıkarma sürecidir. Günümüzde, işletmelerden bilimsel araştırmalara kadar pek çok alanda karar alma süreçlerini iyileştirmek için kullanılır. Bu süreç, verilerin toplanması, temizlenmesi, dönüştürülmesi ve modellenmesini içerir.
🧮 Temel Kavramlar
- 🍎 Veri Seti: Analiz için kullanılan verilerin tamamı.
- 🍎 Değişken (Özellik): Veri setindeki her bir sütun. Örneğin, bir müşteri veri setinde yaş, cinsiyet veya satın alma miktarı birer değişkendir.
- 🍎 Gözlem (Örnek): Veri setindeki her bir satır. Örneğin, bir müşteri veri setinde her bir müşteri bir gözlemdir.
📈 Veri Analizi Türleri
- 🍎 Tanımlayıcı Analiz: Veriyi özetlemeyi ve tanımlamayı amaçlar. Ortalama, medyan, mod gibi istatistiksel ölçüler kullanılır.
- 🍎 Keşifsel Analiz: Veri içindeki ilişkileri ve kalıpları keşfetmeyi amaçlar. Görselleştirme teknikleri ve veri madenciliği yöntemleri kullanılır.
- 🍎 Çıkarımsal Analiz: Örneklem verisinden yola çıkarak popülasyon hakkında çıkarımlar yapmayı amaçlar. Hipotez testleri ve güven aralıkları kullanılır.
- 🍎 Tahminleyici Analiz: Geçmiş veriye dayanarak gelecekteki olayları tahmin etmeyi amaçlar. Regresyon analizi ve makine öğrenimi algoritmaları kullanılır.
💻 Veri Analizi Süreci
Veri analizi süreci genellikle aşağıdaki adımlardan oluşur:
- 1️⃣ Veri Toplama: İhtiyaç duyulan verilerin çeşitli kaynaklardan (veri tabanları, anketler, web siteleri vb.) toplanması.
- 2️⃣ Veri Temizleme: Veri setindeki hatalı, eksik veya tutarsız verilerin düzeltilmesi veya silinmesi.
- 3️⃣ Veri Dönüştürme: Verilerin analiz için uygun bir formata getirilmesi. Örneğin, kategorik verilerin sayısal verilere dönüştürülmesi.
- 4️⃣ Veri Analizi: Uygun analiz yöntemlerinin kullanılarak veriden anlamlı sonuçlar çıkarılması.
- 5️⃣ Sonuçların Yorumlanması: Elde edilen sonuçların anlamlandırılması ve karar alma süreçlerinde kullanılması.
🛠️ Veri Analizi Araçları
- 🍎 Excel: Temel veri analizi ve görselleştirme için yaygın olarak kullanılan bir araçtır.
- 🍎 Python: Pandas, NumPy, Scikit-learn gibi kütüphanelerle gelişmiş veri analizi ve makine öğrenimi için kullanılır.
- 🍎 R: İstatistiksel analiz ve görselleştirme için özel olarak tasarlanmış bir programlama dilidir.
- 🍎 Tableau: Veri görselleştirme ve iş zekası için kullanılan bir araçtır.
📚 İstatistiksel Kavramlar
Veri analizinde kullanılan bazı temel istatistiksel kavramlar şunlardır:
📐 Merkezi Eğilim Ölçüleri
- 🍎 Ortalama (Aritmetik Ortalama): Veri setindeki tüm değerlerin toplamının, değer sayısına bölünmesiyle bulunur.
- 🍎 Medyan (Ortanca): Veri setindeki değerler sıralandığında ortadaki değerdir.
- 🍎 Mod (Tepe Değer): Veri setinde en sık tekrar eden değerdir.
📏 Dağılım Ölçüleri
- 🍎 Varyans: Verilerin ortalamadan ne kadar uzaklaştığını gösteren bir ölçüdür.
- 🍎 Standart Sapma: Varyansın kareköküdür ve verilerin ortalamadan ne kadar yayıldığını daha anlaşılır bir şekilde ifade eder.
- 🍎 Çarpıklık (Skewness): Veri dağılımının simetrik olup olmadığını gösterir.
- 🍎 Basıklık (Kurtosis): Veri dağılımının sivri veya yassı olup olmadığını gösterir.
