Veri Analizi Yöntemleri ve Kullanım Alanları

 

Veri analizi, günümüzün en önemli araştırma tekniklerinden bir tanesi konumunda. Hayatin her alanına dair davranışların kayıtları verileri oluşturuyor. Tek başlarına fazla bir anlam ifade etmeyen bu verileri nasıl analiz edildiği de bu durumda büyük bir önem kazanıyor. Veri analizi yöntemleri ve kullanım alanları konusunda bilgi sahibi olmak, en doğru metodu seçip en yararlı sonuçları elde etmenizi sağlayacaktır.

Nicel ve Nitel Veri

Eldeki veriye dair en doğru analiz yöntemini tespit edebilmek için öncelikle verinin türünü anlamak gerekmektedir. Veriler türlerine göre ikiye ayrılır: nicel veriler ve nitel veriler. Nicel veriler, matematiksel verilerdir. Topladıkları degerleri sayılarla ifade ederler. Bir üniversitenin farklı bölümlerine her yıl alınan öğrenci sayısı, kontenjan artışı, her yıl verilen mezun sayısı, derslerdeki geçer not oranı gibi veriler nicel verilerdir.

Nitel veriler ise bilgiyi daha sözel yöntemlerle ifade ederler. Bir üniversitenin bölümlerinde okuyan öğrencilerin günlük hayatlarına dair gözlem notları, mezunlarla yapılan mülakatlar ve iş hayatı deneyimlerinin kaydedilmesi gibi veriler nitel verilerdir. Her ne kadar nitel veriler daha sözel ve anlatı biciminde olsa da, bunlar da nicel yöntemlerle analiz edilebilirler. Aynı örneğe geri dönecek olursak, bir üniversitenin mezunları ile yapılan mülakatlarda, “liderlik” ya da “takım çalışması” kelimelerini kullanma sıklıkları, nicel yöntemlerle analiz edilebilir.

Veri Analizi Yöntemleri

En doğru veri analizi yöntemi, ihtiyacınıza en iyi cevap verendir. Doğru yöntemi seçebilmek için bu veriyi nerede ve hangi amaçla kullanacağınızı saptamanız gerekmektedir. Pek çok farklı sektörde tercih edilen bazı veri analizi yöntemleri ve kullanım alanlarına göz atalım.

Zaman Serisi: Veri analizi yöntemleri arasında en yaygın olanlarından bir tanesi zaman serisi yöntemidir. Zaman serisi, bir değişkenin belirli bir zaman içerisindeki farklılıklarını saptar. Örneğin bir işletmenin kar oranının aylık dağılımı zaman serisine örnektir.

Sıralama: En yaygın veri analizi yöntemlerinde bir tanesi sıralamadır. Burada iki farklı değişkenin birbirine olan oranına bakılır. Örnek vermek gerekirse bir mağazada her bir satış elemanının gerçekleştirdiği satış miktarı, sıralama yöntemi ile analiz edilir.

Bütünün Parçası: Matematik derslerinden hepimiz hatırlarız. Dilim grafikler, çözmesi en eğlenceli problem türlerinden bir tanesiydi. Dilim grafikler, bir verinin yüzelik oranını anlamamıza yardımcı olurlar. Örneğin bir restoranın giderleri, yüzledik olarak dilim grafiğe yansıtılabilir. İşletme giderleri, gıda alışverişi, vergiler ve kira gibi farklı unsurlar yüzdelik olarak gösterilebilir.

Sıklık Dağılımı: Çubuk grafiker kullanılarak oluşturulan sıklık dağılımını en çok kullanılan veri analizi yöntemlerinden bir tanesidir. Bir internet sitesinin aylık tıklanma oranı bu yöntemle analiz edilebilir. Yatay satıra aylar, dikey satıra da tıklanma oranları konur. Daha sonra her bir ayda kaç tıklanma aldığı bir bar ile ölçülür. Bunun yanına farklı sosyal medya platformlarının verileri de eklenebilir.

Dağılım Grafiği: Kimi zaman iki olay arasındaki ilişkiyi dağılım grafiği ile incelemek mümkün olabilir. Örneğin enflasyon ve işsizlik arasındaki ilişkiyi incelemek için bir grafik oluşturduğumuzu düşünelim. Dik yörüngeye enflasyonu, yatay yörüngeye de işsizliği yerleştirip aralarındaki korelasyonu noktalarla ifade edebiliriz.

Coğrafi Dağılım Grafiği: Bazı alanlarda verinin coğrafi bir alandaki dağılımını göstermek, verinin analizi için gereklidir. Bunu sağlamanın en kolaya yolu da bir kartogram yaratmaktadır. Kartogram bize belirli bir coğrafi bölgece bir verinin nasıl dağıldığını gösterir. Bir harita üzerinde bir şirketin lojistik operasyonlarının gösterilmesi, kartograma örnektir.

Veri Analizinde Dikkat Edilmesi Gerekenler

Elinizdeki veriyi ne amaçla analiz etmek istediğinizi saptadınız. Hani yöntemi seçerseniz seçin dikkat edilmesi gereken bazı noktalar belirtmekte yarar var. Yazar Jonathan Koomey, veri analistelerinin dikkat etmesi gereken noktalar şu şekilde sıralamış;

  • Analize başlamadan önce elinizdeki ham haldeki veriyi anormallikleri ortadan kaldırmak için inceleyin. Kimi zaman data kaydı sırasında ortaya çıkan bazı anormallikler analiz yönteminin doğru sonucu vermemesine neden olabilir. Analiz öncesi veri temizleme bu durumu ortadan kaldırır.
  • Bu ön inceleme esnasında, rakamlar arasında önceden görülebilecek bir ilişki var mı, bunu kontrol edin. Örneğin bir yüzdenin yıllık daimınındaki artış genelde analize başlamadan önce bile görülebilir. Bu durumda analiz sonucunu bu ilk varsayım ile kıyaslayıp sağlamasını yapabilirsiniz.
  • Önemli hesaplamaların sağlamasını yapın. Elinizdeki veriyi kaç parçaya böleceksiniz? Bunun için kaç adet satır ve sütün gerekmekte? Veri analizine başlamadan önce bu noktalar doğru bir şekilde hesapladığınızdan emin olun.
  • Analizi kolaylaştırmak için rakamları yuvarlayın. Özellikle küsuratlı sonuçlara uğraşan analizler için bu oldukta önemli bir noktadır. Örneğin kişi baksan düşen milli gelir oranının yıllar içerisindeki dağılımı ile ilgili bir analizde virgülden sonraki rakamların yuvarlanmasında fayda vardır. Elbette bu durumun analiz sonunda belirtilmesi gerekmektedir.
  • Herhangi bir veriniz eğer birden çok verinin toplamını veriyorsa, bunun ara toplam olduğundan emin olun.

Veri analiz yöntemleri, direkt olarak kullanım alanları ile ilişkili… Elinizdeki veriyi nerde kullanacaksanız, ona göre bir veri analiz yöntemi seçmekte yarar var.



Bir Cevap Yazın