Data analizi nədir?
Bu gün Data Analizi olduqca mürəkkəb sahə olaraq qəbul edilir ki, bütün bunlar önyarqıdan başqa bir şey deyildir. Prosesi addımlara bölərək real Data Analizinin necə olduğu ilə yaxından tanış olaq.
Data analizi faydalı məlumatları tapmaq, nəticə çıxarmaq və qərarların qəbul edilməsi üçün məlumatları tədqiq etmək, təmizləmək, dəyişmək və modelləşdirmək üçün istifadə olunan bir prosesdir. Data analizi müxtəlif biznes, elm və sosial elm sahələrində fərqli adlar altında müxtəlif üsulları əhatə edən bir çox yanaşmalara malikdir.
Data inteqrasiyası məlumatların təhlilində qabaqcıl rol oynayır. Data analizi, data vizuallaşdırılması və data paylanması ilə yaxından bağlıdır. Data analizi termini bəzən data modelləşdirilməsi ilə eyni mənalı termin olaraq istifadə olunur.
Data Analizi Prosesi
Data analizi xam məlumatları əldə edərək, onları istifadəçilərin qərar verməsi ilə yararlı vəziyyətə gətirmək üçün istifadə edilən bir prosesdir. Əvvəlcə məlumatlar toplanır, sonra isə sualları cavablandırmaq, hipotezləri yoxlamaq və ya nəzəriyyələri rədd etmək üçün analiz edilir.
Data Tələbləri
Analizə giriş kimi tələb olunan məlumatlar, analitiklərin və ya təhlilin nəticəsində istifadə ediləcək müştərilərin tələblərinə əsasən seçilir. Məlumatlar rəqəmsal və ya kateqoriyalı ola bilər.
Data Toplanması
Data müxtəlif mənbələrdən, yol müşahidə kameraları, peyklər və qeyd cihazları kimi ətraf mühitdən sensorlar vasitəsilə toplana bilər. Müsahibələr, onlayn resursların endirilməsi və ya sənədləşdirilməsindən də yararlanmaq mümkündür.
Datanın işlənməsi
İlk öncə əldə edilən məlumatlar analiz üçün işlədilməli və ya redaktə edilməlidir. Məsələn, bunlar gələcək analizlər üçün bir elektron cədvəl və ya statistik proqram kimi cədvəl formatında sətir və sütunlara yerləşdirilir.
Datanın təmizlənməsi
Məlumatlarda əskiklik, təkrarlanma və ya səhvlər ola bilər. Dataların təmizlənməsinə ehtiyac dataların əldə edilməsi və saxlanması ilə bağlı yaranmış problemlərdən qaynaqlanır. Datanın təmizlənməsi bu cür problemlərin qarşısının alınması və onların düzəldilməsi prosesidir. Datanın təmizlənməsi vəzifələrinə qeydlərin uyğunluğunu, məlumatların qeyri-dəqiqliyini, mövcud məlumatların ümumi keyfiyyətini, təkrarlanma və sütun seqmentasiyasını aid etmək olar. Belə data problemləri, müxtəlif analitik üsullarla aşkar edilə bilər. Təyin olunmuş müəyyən dəyərləri aşan və ya aşağı olan fərqli dəyərlər yenidən araşdırılır. Ziddiyyət təşkil edən dəyərlərin aşkarlanması üçün kəmiyyət data metodları potensial olaraq yanlış dataları silmək üçün istifadə edilir.
Kəşfiyyat data analizi
Datalar təmizləndikdən sonra analiz edilə bilər. Analitiklər datada saxlanılan ismarıcları anlamaq üçün kəşfiyyat data analizi adlı müxtəlif üsulları tətbiq edirlər. Tədqiqat prosesi əlavə dataların təmizlənməsi və ya əlavə data tələbləri ilə nəticələnə bilər, buna görə də, bu fəaliyyətlər təkrarlana bilir. Dataların anlaşılmasına kömək üçün ortalama və ya median kimi təsviri statistiklər yaradılır. Datanın vizuallaşdırılması datada saxlanılan mesajlarla əlaqəli əlavə məlumat əldə etmək, məlumatları qrafik formatda araşdırmaq üçün də istifadə edilə bilər.
Modelləşdirmə və Alqoritmlər
Dəyişənlər arasında əlaqələri müəyyən etmək üçün korrelyasiya kimi alqoritmlər adı verilən müxtəlif riyazi düsturlar və ya modellər, datalara tətbiq edilə bilər. Nəticə statistikası xüsusi dəyişənlər arasındakı əlaqələri ölçmək üçün istifadə olunan üsulları əhatə edir. Analitiklər, analizi sadələşdirmək və nəticələrlə əlaqələndirmək üçün məlumatları müəyyən edən modellər yaratmaq üçün təşəbbüs göstərirlər.
Əlaqə
Məlumat əldə edildikdən sonra analiz edilərsə, nəticələrin təhlili istifadəçilərin ehtiyaclarına cavab verən bir çox formatda təqdim edilə bilər. Analitik nəticəni aydın və effektiv olaraq kütləyə çatdırmaq üçün data vizuallaşdırılması üsullarından istifadə edir. Data vizuallaşdırılması datalardakı mühüm məlumatları çatdırmaq üçün cədvəl və chart kimi vizual alətlərdən istifadə edir. Cədvəllər xüsusi rəqəmləri axtaran istifadəçiyə kömək edərkən, chartlar datada saxlanılan rəqəmsal ismarıcları izah etməyə yardımçı olur.
Daha çox oxu:
