Veri analitiği projelerine nereden başlanacağını belirlemek hiçbir zaman kolay değildir. Bir projenin başlangıcında sürekli olarak projenin hedeflerinin ne olduğu gibi çeşitli sorularla karşılaşıyor musunuz? Bu bilgilere nasıl daha fazla aşina olabilirim? Ele almaya çalıştığınız sorunlar nelerdir? Çözüm için olasılıklar nelerdir? Hangi yetenekler gereklidir? Modelinizi nasıl değerlendireceksiniz ve en önemlisi nereden başlayacaksınız?
Vay be! Sağlam bir planlama ve prosedür geliştirmek, projenizi hayata geçirmek için çok önemli bir ilk adımdır. Bir veri modeli oluştururken her zaman iyi tanımlanmış bir sürece bağlı kalmalıyız. Bu blogda, başarılı bir veri analizi projesi oluşturmanıza yardımcı olacak birkaç temel aşama ele alınacaktır.
Veri Analitiği Projesi Nedir?
En temel düzeyde, veri analitiği projeleri, etkin proje teslim kararları alınmasını sağlamak için geçmiş ve mevcut proje verilerinin kullanılmasını içerir.
Buna aşağıdakiler dahildir:
- Tanımlayıcı analitik, bilgiyi mümkün olan en verimli şekilde sunar. Neler olduğunu ve neler yaşandığını daha iyi anlamak için mevcut analitik araçları kullanarak mevcut bilgileri tanımlayın veya özetleyin.
- Teşhis analitiği, neyin yanlış gittiğini belirlemek için önceki performansa bakar. Analitik gösterge tabloları genellikle analizin sonucudur.
- Tahmine dayalı analitik, geçmiş verilere dayanarak gelecekteki performansı tahmin etme yöntemidir. Tahmin analizleri ve makine öğrenimi tabanlı modeller, olası sonuçları öngörmek için kullanılır.
- Öngörülen analitik, verilerin incelenmesi için bir veya daha fazla gerekli adımın önerildiği bir tür tahmine dayalı analitiktir.
İnsanların verileri kullanma şekli, projelerin teslim edilme şeklini etkileyebilir. Hem veri hem de teknoloji, karar alma sürecimize yardımcı olarak ve projenin tamamlanmasını kolaylaştırarak projelerimizi daha iyi yönetmemize yardımcı olabilir. Veri ve teknoloji aslında proje başarısının kritik bileşenleridir. Proje başarısı araştırmalarında, proje profesyonellerinin %70’inden fazlası bunların gerekli olduğunu düşünüyor. Burada projelerin başarılı olmasına yardımcı olan faktörler hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.
Veri Analitiği Projeleri Kılavuzu
Proje yaşam döngüsünün her aşamasında size yol göstererek ve en temel becerileri ve gereksinimleri ana hatlarıyla belirleyerek tüm veri analitiği çerçevesini araştırıyoruz. Veri analitiği girişimlerine yönelik bu yedi süreç, hata olasılığını azaltırken her projeden en iyi şekilde yararlanmanıza yardımcı olacaktır.
XYZ Enterprise’ın ev aletleri satan bir şirket olduğunu varsayalım. Bu yaz, satış ekiplerinin tahmin ettiği kadar klima satamadılar. Özel bir kişi atayarak, satışlardaki bu düşüşün nedenini araştırmaya karar verdiler. Bu analistin, gündeme getirilen bu sorunun sonucunu belirlemek için nasıl çalışması gerektiğini öğrenelim.
Sektörü Tanıyın
Veri projenizin desteklediği şirketi veya faaliyeti anlamak, her başarılı veri analitiği projesinin ilk adımıdır. Projenizin başarılı olabilmesi için makul ve spesifik bir kurumsal hedefi karşılaması gerekir. Bizim durumumuzda bu, bu yaz klima satışlarındaki düşüş olacaktır.
Geniş, açık bir veri setini indirmek, veri yapısını anlamak için yeterli değildir. İlham, yön ve amaç sahibi olmak için net bir veri hedefi tanımlayın: cevaplanacak bir soru ilk aşamalarda zorunludur. Özel bir proje üzerinde çalışıyorsanız veya bir veri kümesini ya da API’yi keşfediyorsanız bu aşama önemsiz görünebilir. Belirlenen araştırmacı iş alanını bilir ve işin nasıl işlediğini tam olarak bilir.
Bilgilerinizi Alın
Herhangi bir veri analizi projesinin ikinci kısmı olan verilerinizi aramaya başlamanın zamanı geldi. Harika bir veri projesi geliştirmek için çeşitli kaynaklardan bilgi toplamanız gerekir.
Analistin veri elde etme yollarından biri de BT ve veri ekiplerinden veri tabanlarına erişmelerini istemektir. Dikkate alınması gereken bir başka yol da firmanın CRM gibi kullandığı tüm araçlar ve veriler için API’leri erişilebilir kılmaktır. Çoğu CRM sistemi, mağazalardan veya distribütörlerden satış verilerini toplayan ve depolayan bir satış noktası sistemine sahiptir. Gerekirse analist, şirketin elindekileri tamamlamak için internetten ücretsiz veri arayabilir.
Uygunsuz Verileri İnceleyin ve Kaldırın
Veri hazırlamanın bir sonraki adımı, bir veri projesinin zamanının büyük bir bölümünü tüketir. Veri analitiği projenizin üçüncü adımı, verilerinizi elde ettikten sonra başlar. Veri analisti, derinlere dalarak neye sahip olduklarını ve başlangıçtaki hedeflerine ulaşmak için bunu nasıl kullanabileceğinizi belirleyecektir. Ve ilk verilerindeki tüm değişkenlerin anlamını daha iyi anlamak için işletme personeli, BT ekibi veya başka bir grupla görüşmeye devam edin.
Sırada verileri temizlemek var. Genellikle analistin yanlış yazılan kelimeleri düzeltmesi, özel bir değişken oluşturması veya eksik verileri ele alması gerekir. Satış veri kümeleri önemli miktarda kullanıcı girişi verisi içerir, bu da yanlış yazılmış veya hatalı veri olasılığını artırır. Yanlış model numarası, yanlış fiyatlandırma veya ürün miktarı ve yanlış bakım bilgileri, analistin bir sonraki adıma geçmeden önce ele alacağı sorunlardan bazılarıdır. Araştırmacı son olarak temiz ve tek tip veri sağlamak için her bir sütunu kontrol edecektir.
Veri seti geliştirme
Artık veriler temiz olduğuna göre, analistin bunlardan en iyi şekilde yararlanabilmesi için verileri değiştirme zamanı gelmiştir. Verilerin temel kısımlarına ulaşmak için çeşitli kaynakları ve ekip günlüklerini birleştirerek projenin veri zenginleştirme kısmına başlamalıdırlar. Bunu yapmanın bir yolu, verilere bir zaman bileşeni eklemektir, örneğin:
- Bir tarihin parçalarını alma – bir klimanın satıldığı ay, saat, haftanın günü, yılın haftası.
- İki tarih sütunu arasındaki farkı bulma – bir klimanın satıldığı ve daha sonra bakım için iade edildiği süre
- Ulusal tatillerin işaretlenmesi – mağazanın kapalı olduğu veya satış görevlisinin izinli olduğu günler.
Veri kümelerini birleştirmek, sütunları birinden diğerine aktararak verileri geliştirmek için kullanılan başka bir tekniktir. Satış verileri genellikle model bilgisi verilerinden ayrı tutulur. İki veri kümesinin birleştirilmesi, veri kümeleri arasında ek ilişkiler ortaya çıkarır. Bu, herhangi bir araştırmanın ayrılmaz bir parçasıdır, ancak birkaç kaynakla kolay olmayabilir. Bazı programlar, belirli kriterlere göre zahmetsizce veri almanızı veya veri kümelerini bağlamanızı sağlar.
Analist, verileri toplarken, işlerken ve değiştirirken kasıtsız önyargı veya diğer istenmeyen kalıpları ortaya çıkarmamak için dikkatli olmalıdır. Veri manipülasyonu, veri setlerinin önyargılı, haksız veya adaletsiz sonuçlara yol açabilecek önyargıları yeniden üretmemesini veya güçlendirmemesini sağlar.
Etkileyici Görseller Oluşturmak İçin
Daha önce de belirtildiği gibi birleştirme işlemi, bu adımda keşfetmek ve içgörülü grafikler oluşturmak için olağanüstü bir veri kümesi (veya çok sayıda) üretmiştir. Görselleştirme, muazzam miktarda veri ile çalışırken herhangi bir veri analitiği projesinin bir sonraki seviyesidir.
İşin zorlayıcı yanı, grafiklerinizin içine dalabilmek ve bir içgörüyle ilgili her türlü soruyu yanıtlayabilmektir. Grafikler verileri geliştirebilir ve büyüleyici özellikler sağlayabilir. Tüm verilerin bir harita üzerine yerleştirilmesi, bazı coğrafi bölgelerin uluslardan veya şehirlerden daha bilgilendirici olduğunu ortaya çıkarabilir.
Veri analistleri, temel çizgi grafikler aracılığıyla belirli bir dönemde kaç ürün satıldığını, en çok hangi modelin satıldığını görebilir ve geçen yıl ile bu yıl arasındaki satışları farklılaştırabilir. Benzer şekilde analist, araştırma hedefine ilişkin içgörü kazanmak için satış eğilimlerini ve kalıplarını inceleyebilir.
Öngörülü olmak başarının anahtarıdır.
Veri projesinin altıncı aşaması eğlencenin başladığı zamandır. Analistler, makine öğrenimi algoritmalarını ve kümeleme yöntemlerini kullanarak, grafiklerde ve istatistiklerde görünmeyen kalıpları ve müşteri türlerini tespit etmek için modeller tasarlayabilir. Bunlar benzer olaylardan oluşan kümeler oluşturur ve hangi faktörün önemli olduğunu gösterir.
Ön verileri inceleyerek, geçmiş satış modellerini etkileyen faktörleri ortaya çıkarır ve projeksiyonlar yaparlar. Bu son aşama, sadece bilgi değil, yeni ürün ve prosedürlere yol açar. Klimaları satın alan müşterilerin türleri, satış elemanının potansiyel müşterileri dönüştürememe nedenleri veya tüketicilerin ürünlerimizden memnun olup olmadıkları gibi faktörlerin belirlenmesi,
Özetle, işlemi tekrarlayın.
Herhangi bir şirket girişimi, konumunu haklı çıkarmak için değerini hızlı bir şekilde ortaya koymalıdır. Veri girişimleri de benzerdir. Veri temizleme ve zenginleştirmede zamandan tasarruf ederek proje hızlı bir şekilde bitirilebilir ve sonuç alınabilir. Bu, veri analitiği projelerinin son adımıdır ve veri yaşam döngüsü için çok önemlidir.
Bu ilk veritabanı projesini gerçekleştirmek için stratejinin asla “tamamlanmayacağını” kabul etmelisiniz. Kullanılabilir ve doğru olmasını sağlamak için gözden geçirilmeli, yeniden eğitilmeli ve ek özellikler eklenmelidir. Bir veri analistinin işi asla bitmez, bu da onu çok ilgi çekici kılar.
Tüm bu aşamalardan geçtikten sonra, veri analisti satışların neden düştüğünü ve bundan sonra ne yapılması gerektiğini bulabilir.
Sonuç
Veri analitiği projelerinde, sağlam bir planlama ve prosedür geliştirmek, projenizi hayata geçirmek için çok önemli bir adımdır. Bu blogda, başarılı bir veri analizi projesi oluşturmanıza yardımcı olacak birkaç temel aşama ele alınmıştır. Bu yedi süreç, olası hataları azaltırken her projeden en iyi şekilde yararlanmanıza yardımcı olacaktır.
QuestionPro size hem anket yazılımı hem de hedef kitle konusunda yardımcı olabilir. Her şeyimiz var. B2B, B2C ve niş ürünlerimiz var.
Ana ankete erişmeden önce evet diyenleri, dikkatsiz yanıt verenleri, aynı IP adreslerini vb. ortadan kaldırmak için birden fazla güvenlik seviyesine sahibiz.
