İşiniz İçin Verileri 5 Adımda Nasıl Analiz Edersiniz

Büyük veri büyük bir iştir. Toplumumuzun hızla dijitalleşmesi, eşi benzeri görülmemiş bir veri artışına yol açtı. Sanal gerçeklik, metaverse, Nesnelerin İnterneti (IoT) ve 5G gibi yeni teknolojiler ve altyapıların ortaya çıkmasıyla birlikte bu eğilim gelecekte de muhtemelen devam edecek. Bu nedenle verilerin nasıl analiz edileceğini anlamak kritik önemdedir. 

Veri, 21. yüzyıl ekonomisinin en değerli varlıklarından biri haline geldi. Hükümetler, şirketler ve bireyler karar alma süreçlerini iyileştirmek için verileri kullanıyor. Bu da büyük miktarda veriyi işleyip analiz edecek nitelikli profesyonellere yönelik muazzam bir talep doğurdu.

Ancak birçok şirket hâlâ verileri yönetmekte ve anlamlandırmakta zorlanıyor. Splunk’un bir anketine göre, şirketler tarafından toplanan tüm verilerin %55’i “karanlık veri” olarak kabul ediliyor – yani şirketlerin rutin iş faaliyetleri sırasında topladığı ancak kullanamadığı veriler. Bazen şirketler verilerin varlığından haberdar değildir; ancak çoğu durumda doğru yeteneğe sahip olmadıkları için verileri analiz etmezler.

Çalışanları dahili veri bilimi programlarıyla eğitmek, veri bilimci açığını gidermenin en iyi stratejilerinden biridir. Yaygın kanının aksine, veri analizine başlamak için İstatistik alanında ileri bir dereceye veya Bilgisayar Bilimleri alanında doktora derecesine ihtiyacınız yok. Piyasada her tür insan ve durum için pek çok seçenek var. Örneğin DataCamp olarak, bireylere ve kuruluşlara kapsamlı veri eğitimi sunuyoruz. 

Bu yazıda veri analizi sürecine giriş yapacağız. Ham veriden değerli içgörülere geçmenizi sağlayacak basit adımları içeren, veri bilimi iş akışı adı verilen kolay bir çerçeve sunacağız.

Veri Bilimi İş Akışı ile Veriler Nasıl Analiz Edilir

Veri profesyonelleri, veri analizi içeren yeni bir projeye başladıklarında genellikle beş adımlı bir süreç izlerler. Buna veri bilimi iş akışı diyoruz; bölümlerini aşağıda görebilirsiniz:

1. İş sorularını belirleyin
2. Veri toplayın ve depolayın
3. Veriyi temizleyin ve hazırlayın
4. Veriyi analiz edin
5. Sonuçları görselleştirin ve iletin

Veri bilimi iş akışı

İzleyen bölümlerde, her adımı daha detaylı inceleyeceğiz.

Göreve bağlı olarak veri bilimi iş akışında farklılıklar olsa da, yeni bir veri projesine her başladığınızda tutarlı ve iyi tanımlanmış bir çerçeveye bağlı kalmanız önemlidir. Bu, çalışmanızı planlamanıza, uygulamanıza ve optimize etmenize yardımcı olur.

1. İş Sorularını Belirleyin

Veri, sorduğunuz sorular kadar iyidir. Birçok kuruluş, farklı kaynaklardan her tür veriyi toplamak için milyonlar harcıyor; ancak birçoğu bundan değer üretemiyor. Gerçek şu ki, şirketinizin ne kadar veriye sahip olduğu ya da departmanda kaç veri bilimcisinin bulunduğu önemli değil; doğru iş sorularını belirlemediğiniz sürece veri oyunun kurallarını değiştirmez. 

Veriyi içgörüye dönüştürmenin ilk adımı, net bir hedef ve soru seti tanımlamaktır. Aşağıda bazı örnekleri bulabilirsiniz:

• Şirketin neye ihtiyacı var? 
• Ne tür bir problemi çözmeye çalışıyoruz? 
• Veri bir problemi veya iş sorusunu çözmeye nasıl yardımcı olabilir? 
• Hangi tür veriye ihtiyaç var?
• Hangi programlama dilleri ve teknolojileri kullanacağız? 
• Veri analizi sürecinde hangi metodoloji veya tekniği kullanacağız?
• Sonuçları nasıl ölçeceğiz? 
• Veri görevleri ekip içinde nasıl paylaşılacak?

Veri bilimi iş akışının bu ilk adımının sonunda, nasıl ilerleyeceğinize dair net ve iyi tanımlanmış bir fikre sahip olmalısınız. Bu taslak, verinin karmaşıklığında yolunuzu bulmanıza ve hedeflerinize ulaşmanıza yardımcı olacaktır.

Bu adıma fazladan zaman harcamaktan çekinmeyin. Doğru iş sorularını belirlemek, verimliliği artırmak için kritik önemdedir ve sonunda şirketinizin zaman ve diğer kaynaklardan tasarruf etmesini sağlar.

2. Veri Toplayın ve Depolayın

Artık net bir soru setiniz olduğuna göre, işe koyulma zamanı. Önce, verilerinizi analiz edebilmek için güvenli bir yerde toplamanız ve depolamanız gerekir.

Veri odaklı toplumumuzda her saniye muazzam miktarda veri üretiliyor. Üç ana veri kaynağı şunlardır: 

• Şirket verisi. Şirketlerin günlük faaliyetlerinde oluşturulur. Web olayları, müşteri verileri, finansal işlemler veya anket verileri olabilir. Bu veriler genellikle ilişkisel veritabanlarında saklanır.
• Makine verisi. Duyarlılaştırma ve IoT teknolojilerindeki son gelişmelerle birlikte, giderek daha fazla elektronik cihaz veri üretiyor. Kameralardan akıllı saatlere, akıllı evlerden uydulara kadar uzanır. 
• Açık veri. Verinin ekonomiler için değer yaratma potansiyeli nedeniyle, hükümetler ve şirketler serbestçe kullanılabilecek veriler yayımlamaktadır. Bu, açık veri portalları ve API’ler (Uygulama Programlama Arayüzü) aracılığıyla yapılabilir.

Verileri daha sonra iki türe ayırabiliriz:

• Nitel veriler. Sayısal değerlerle sayılabilen veya ölçülebilen bilgilerdir. Genellikle e-tablolarda veya SQL veritabanlarında yapılandırılır. 
• Niteliksel veriler.  Günümüzde üretilen verilerin büyük kısmı nitelikseldir. Yaygın örnekler arasında metin, ses, video, görüntüler veya sosyal medya verileri yer alır. Niteliksel veriler çoğu zaman yapılandırılmamıştır; bu da onları standart e-tablolarda veya ilişkisel veritabanlarında saklamayı ve işlemeyi zorlaştırır.

Cevaplamayı hedeflediğiniz iş sorularına bağlı olarak farklı veri türleri ve teknikler kullanılacaktır. Genel olarak niteliksel verileri toplamak, depolamak ve analiz etmek, nicel verilere kıyasla daha gelişmiş yöntemler gerektirir.

3. Veriyi Temizleyin ve Hazırlayın 

Verilerinizi topladıktan ve depoladıktan sonra, sıradaki adım kaliteyi değerlendirmektir. Veri analizinizin başarısının büyük ölçüde verinizin kalitesine bağlı olduğunu unutmamak önemlidir. Bilgileriniz hatalı, eksik veya tutarsızsa içgörüleriniz yanlış ya da yanıltıcı olacaktır. Bu nedenle temizleme ve hazırlamaya zaman ayırmak zorunludur. Daha fazla bilgi için kötü veri işaretleri hakkındaki yazımıza göz atın. 

Ham veriler nadiren analize hazır halde gelir. Veri kalitesini değerlendirmek, verilerinizdeki hataları bulup düzeltmek için esastır. Bu süreç şu tür hataların giderilmesini içerir:

• Yinelenen satırların, sütunların veya hücrelerin kaldırılması. 
• Analiz sırasında gerekmeyecek satır ve sütunların çıkarılması. Bu, özellikle çok fazla bellek tüketen büyük veri kümeleriyle çalışıyorsanız önemlidir. 
• Veri kümelerindeki boşluklarla, yani null değerlerle başa çıkma
• Aykırı değerler olarak da bilinen anormal ve uç değerlerin yönetimi
• Tüm verilerin aynı şekilde ifade edilmesi için veri yapısının ve türlerinin standartlaştırılması.

Verilerdeki hataları ve anormallikleri tespit etmek, kendi başına keşifsel veri analizi olarak bilinen bir veri analizidir.

Keşifsel Veri Analizi

Keşifsel veri analizi, verinin özelliklerini incelemeyi ve özetlemeyi amaçlar. Bunu yapmanın başlıca yöntemleri istatistik ve veri görselleştirmedir: 

• İstatistik, verileri özetleyen kısa bilgi katsayıları sağlar. Yaygın istatistikler arasında ortalama, medyan, standart sapma ve korelasyon katsayıları yer alır. 
• Veri görselleştirme, verilerin grafiksel olarak temsil edilmesidir. Veri türüne bağlı olarak bazı grafikler diğerlerinden daha yararlı olacaktır. Örneğin, bir kutu grafiği, verinin dağılımını görselleştirmek ve uç değerleri ayırmak için harika bir grafiktir.  

Bu aşamaya harcanan süre, büyük ölçüde verinin hacmine ve analiz etmek istediğiniz verinin kalitesine bağlı olacaktır. Yine de veri temizleme genellikle veri bilimi iş akışının en çok zaman alan adımıdır. Nitekim, veri bilimciler zamanlarının %80’ini bu aşamada harcar.

Veri analizinin günlük iş faaliyetlerinin bir parçası olduğu bir şirkette çalışıyorsanız, bu aşamada verimliliği artırmanın harika bir yolu bir veri yönetişimi stratejisi uygulamaktır. Verilerin nasıl temizleneceği ve işleneceğine dair net kurallar ve politikalarla şirketiniz veriyi daha iyi yönetmeye hazırlanır ve veri temizleme için gereken süreyi azaltır.

Veri temizleme sürecinin nasıl işlediğini ve başlıca veri sorunlarını merak ediyorsanız, ​​Python ile Veri Temizleme ve R ile Veri Temizleme kurslarımıza göz atın. Ayrıca, keşifsel veri analizinin pratikte nasıl çalıştığını öğrenmek isterseniz, SQL ile Keşifsel Veri Analizi kursumuz başlangıç için yardımcı olacaktır. 

4. Veriyi Analiz Edin

Artık verileriniz temiz göründüğüne göre, analiz etmeye hazırsınız. Desenler, bağlantılar, içgörüler ve tahminler bulmak genellikle bir veri bilimcinin işinin en tatmin edici kısmıdır. 

Analizin hedeflerine ve veri türüne bağlı olarak farklı teknikler mevcuttur. Yıllar içinde her tür veriyle başa çıkmak için yeni teknikler ve metodolojiler ortaya çıktı. Bunlar, basit doğrusal regresyonlardan makine öğrenimi, doğal dil işleme (NLP) ve bilgisayarla görme gibi öncü alanlardan gelen ileri tekniklere kadar uzanır.

Aşağıda, analizinizde daha derine inmek için en popüler veri analizi yöntemlerinden bazılarını bulabilirsiniz:

Makine öğrenimi

Yapay zekânın bu dalı, makinelerin mevcut geçmiş verilerden desenleri ve eğilimleri öğrenmesini sağlayan bir dizi algoritma sunar. Algoritmalar eğitildikten sonra, artan doğrulukla genellenebilir tahminler yapabilirler. Çözülecek problem türüne bağlı olarak üç tür makine öğrenimi vardır:

• Denetimli öğrenme, bir modelin etiketli bir geçmiş veri eğitim seti üzerinde eğitilmesini, buradan girdi ve çıktı verileri arasındaki ilişkileri öğrenmesini içerir. Ardından, çıktıları önceden bilinen bir test seti üzerinde tahminlerin doğruluğu ölçülür; böylece model, bilinmeyen veriler üzerinde tahmin yapmak üzere daha sonra kullanılabilir. Denetimli öğrenme hakkında daha fazla bilgi edinmek için Datacamp’in scikit-learn ile Denetimli Öğrenme kursunu alın. 
• Denetimsiz öğrenme, bağımlı bir değişken verilmeden verinin içsel yapısını belirlemeyle, içindeki ortak desenleri tespit etmeyle, veri noktalarını özniteliklerine göre sınıflandırmayla ve bu bilgilere dayanarak yeni veriler için tahminler yapmayla ilgilenir. Denetimsiz öğrenme bilginizi genişletmek istiyorsanız Python ile Denetimsiz Öğrenme kursumuzu değerlendirin. 
• Pekiştirmeli öğrenme, bir algoritmanın bir ortamla etkileşime girerek aşamalı biçimde öğrenmesini, çözümüne yaklaştıran eylemleri belirlemesini, geçmiş deneyimine dayanarak onu uzaklaştırabilecek eylemleri ayırt etmesini ve o adım için en iyi eylemi gerçekleştirmesini ifade eder. Buradaki ilke, algoritmanın yanlış eylemler için cezalar, doğru eylemler için ödüller alması ve böylece performansı için en iyi stratejiyi keşfetmesidir. Daha fazlasını öğrenmeye hazır mısınız? Pekiştirmeli Öğrenmeye Giriş başlıklı bu eğiticiye göz atın.