“Bilgi 21. yüzyılın petrolü, analitiği ise motorudur.” – Gartner.
Günümüzde veri, şirketlerin en değerli varlığı haline geldi. Bu büyük veri çağının potansiyelini kullanabilen ve analitik yetenekleri gelişmiş şirketler, rekabet avantajı elde edip sürekli değişen pazar dinamiklerine uyum sağlamakta daha başarılı oluyor.
Veriler, şirketler için stratejik kararlar almak, trendleri belirlemek, müşteri davranışlarını analiz etmek, ürün geliştirme süreçlerini yönlendirmek ve birçok başka amaç için kullanılabilir. Ancak, verinin değeri genellikle verinin kalitesi, doğruluğu ve anlamlı bir şekilde işlenmesiyle bağlantılıdır.
Veri toplama, depolama, analiz ve yorumlama süreçleri, büyük veriyi etkili bir şekilde kullanabilmek için büyük önem taşır. Tüm bu süreçleri daha iyi açıklamak için, bu blog yazımızda Veri analizi nedir? Sorusunun cevaplarını tüm detayları ile ortaya koyacağız.
Veri Analizi Nasıl Yapılır?
Veri analizi, işlenmemiş verilerin toplanması ve istatistik yöntemleri kullanılarak anlamlı, yararlı bilgiler haline getirilmesi işlemi olarak tanımlanabilir.
Şirketler, veri analizi süreçlerini ellerinde bulunan verileri anlamak, yorumlamak ve bu bilgileri değerli içgörülere dönüştürmek için kullanılabilir. Bu analizin doğru bir şekilde yapılması, şirketlerin karar verme süreçlerini destekleyebilir ve iş performansını artırmasını sağlayabilir.
Veri analizi, genellikle belirlenen bir metodolojiye göre yapılır. Bu metodoloji, amaç belirleme, veri toplama, veri temizleme, veri keşfi, modelleme, sonuçları yorumlama, tekrar ve optimizasyon gibi adımları içerebilir.
Veri analizi metodolojileri, kullanılan veri türlerine, analiz yapılacak konuya, şirketin ihtiyaçlarına ve hedeflerine bağlı olarak değişebilir. Şirketlerin veya araştırmacıların karşılaştığı farklı senaryolar ve veri setleri, farklı analiz yöntemlerini ve metodolojilerini gerektirebilir.
Örneğin, bir şirketin pazarlama stratejilerini değerlendirmek için yapılan veri analizi, müşteri segmentasyonunu anlamak için farklı bir metodoloji gerektirebilirken, finansal verilerin analizi farklı bir yaklaşım gerektirebilir. Ayrıca, nicel ve nitel veri analizi arasındaki farklar da metodolojilerin değişmesine neden olabilir.
Veri Analizi Yöntemleri
Veri analizi yöntemleri ya da yaklaşımları, kullanılan veri türlerine, analiz yapılacak konuya ve hedeflenen sonuçlara bağlı olarak çeşitlilik gösterebilir. Ancak genel olarak, bazı temel veri analizi yöntemleri şunlardır;
- İstatistiksel Analiz: Veri setlerinin özetlenmesi, desenlerin belirlenmesi ve sonuçların güvenilirliğinin değerlendirilmesi için istatistiksel yöntemler kullanılır. Bu yöntemler arasında ortalama, standart sapma, regresyon analizi, hipotez testleri ve varyans analizi bulunur.
- Makine Öğrenimi: Makine öğrenimi, veri setlerindeki desenleri tanımlamak, tahminler yapmak ve kararlar vermek için algoritmaların kullanılmasıdır. Sınıflandırma, regresyon, kümeleme ve derin öğrenme gibi teknikler makine öğrenimi alanında kullanılır.
- Veri Madenciliği: Veri madenciliği, büyük veri setlerindeki anlamlı bilgileri keşfetmek için istatistiksel ve matematiksel tekniklerin yanı sıra makine öğrenimi algoritmalarını da kullanır. Kümeleri tanımlama, birliktelik analizi, sınıflandırma ve tahminleme gibi teknikler veri madenciliği uygulamalarında yaygın olarak kullanılır.
- Nicel Veri Analizi: Nicel veri analizi, sayısal verilerin kullanıldığı ve istatistiksel yöntemlerin ağırlıklı olduğu bir analiz türüdür. Bu tür analizde, sayısal verilerin özetlenmesi, karşılaştırılması ve modellemesi yapılır.
- Nitel Veri Analizi: Nitel veri analizi, sözel veya görsel verilerin kullanıldığı ve genellikle betimsel ve interpretatif yaklaşımların benimsendiği bir analiz türüdür. Bu tür analizde, verilerin kapsamlı bir şekilde anlaşılması ve yorumlanması önemlidir.
- İçerik Analizi: İçerik analizi, metin, görüntü veya diğer medya türlerindeki verilerin sistematik olarak incelenmesi ve analiz edilmesidir. Bu yöntem, belirli kategorilere göre içeriklerin sınıflandırılması ve anlamlı desenlerin belirlenmesi için kullanılır.
Veri Etiketleme (Data Annotation) Nedir?
Verilerin doğru şekilde toplanmasının ve işlenmesinin önemini daha önce de bir kaç kez ifade ettik. Veri etiketleme, veri analiz sürecinin yapı taşını oluşturmaktadır. Günümüzde Yapay Zeka teknolojilerinin gelişmiş olması sayesinde veri etiketleme süreçleri de kolaylaşmıştır.
Artık veri etiketleme, verileri anlamlı kategorilere göre işaretleyerek yapay zekaya bu içerikleri anlama ve işleme yeteneği kazandırma süreci olarak tanımlanabilir.
Bu süreç, yapay zeka modellerinin eğitimi için temel bir adımdır. İşaretlenen veriler, yapay zekanın öğrenme sürecini şekillendirir ve modelin doğruluğunu belirler. Doğru ve çeşitli etiketlemelerle eğitilen bir model, veri hakkında daha derinlemesine bilgi sahibi olur ve daha doğru çıktılar üretebilir.
Veri Nasıl Etiketlenir?
Veri etiketleme, ses, metin veya görüntü gibi çeşitli veri türlerinde farklı şekillerde gerçekleştirilir.
Örneğin, ses dosyalarında her kelime, metinlerde anlamlı parçalar veya görüntülerdeki varlıklar belirli kategorilere göre işaretlenir. Bu işlem genellikle insanlar tarafından gerçekleştirilir çünkü makine öğrenimi modelleri, verileri doğru şekilde anlamak için insan zekasının rehberliğine ihtiyaç duyar.
Doğal Dil İşleme için Veri Etiketleme
Doğal Dil İşleme, doğal dilleri anlamanın zekasını öğrenen sistemdir. Böyle bir sistem için etiketlenen veriler, doğal dillerde oluşturulmuş içeriklerden oluşur. Bu içeriklere objektif bilgi aktarımına dayalı makaleler ya da kişisel görüşlere dayalı sosyal medya yorumları örnek verilebilir.
Doğal Dil İşleme için Veri Etiketleme, metinlerdeki anlamlı her parçanın ne hakkında olduğunu işaretleme işlemidir; bu yönüyle paragrafta anlam ya da cümlede anlam sorusu çözmeye benzetilebilir.
Metinlerdeki anlamlar, hem bahsedilen konu hem de konu hakkındaki yargının bilgisini taşır. Çoğu metin, içeriğindeki konu ile birlikte taşıdığı duygu için de etiketlenmeye uygundur.
Artiwise ile Büyük Veri Çağına Ayak Uydurun!
Artiwise, gelişmiş yapay zeka yeteneklerine sahip bir Müşterinin Sesi (VoC) çözümüdür. Bu çözüm, müşteri iletişim kanallarındaki verileri anlık olarak toplar ve GDPR ve ISO 27001 gereksinimlerini karşılayarak işler.
Gerçek zamanlı olarak takip edilen Müşterinin Sesi gelişmiş VoC veri analizi yetenekleri ile işlenir ve anlamlı müşteri içgörülerine dönüşür. Artiwise, hızlı, etkili ve doğru veri analizi süreçleriyle stratejik kararlar almanızı sağlar, müşteri deneyimi operasyonlarınızı iyileştirir veya ürün/hizmetlerinizi optimize eder.
Ayrıca, Artiwise verilerinizi içerdikleri konular ve taşıdıkları duygular çerçevesinde kolayca etiketlemenize olanak tanır. Bu, doğal dil işleme alanındaki güçlü algoritmaları ve gerçekçi veri etiketleme çalışmaları sayesinde mümkün olmaktadır.
Artiwise’ı kullanan şirketler, müşteri söylemlerindeki içgörüleri daha hızlı görebilir ve daha verimli aksiyonlar alabilir. Eğer siz de müşterilerinizi daha iyi anlamak ve içgörüler elde etmek istiyorsanız, bizimle iletişime geçebilirsiniz.
