Veri Analitiği Projeleri: Adım Adım Kılavuz

Yayınlanan: 2022-07-09

Veri analizi projelerine nereden başlayacağınızı belirlemek asla kolay değildir. Bir projenin başlangıcında, projenin hedefleri nelerdir gibi çeşitli sorularla sürekli olarak karşılaşıyor musunuz? Bilgiye nasıl daha aşina olabilirim? Ele almaya çalıştığınız sorunlar nelerdir? Çözüm için olasılıklar nelerdir? Hangi yetenekler gereklidir? Modelinizi nasıl değerlendireceksiniz ve en önemlisi nereden başlayacaksınız?

Peki! 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 blog, başarılı bir veri analizi projesi oluşturmanıza yardımcı olmak için birkaç önemli aşamadan geçecektir.

İçerik Dizini

  1. Veri Analitiği Projesi Nedir?
  2. Veri Analitiği Projeleri Rehberi
    1. Sektörü Tanıyın
    2. Bilgilerinizi Alın
    3. Uygunsuz Verileri İnceleyin ve Kaldırın
    4. Veri kümesi geliştirme
    5. Anlayışlı Görseller Oluşturmak için
    6. Öngörü, başarının anahtarıdır.
    7. Özetle, işlemi tekrarlayın.
  3. Çözüm

Veri Analitiği Projesi Nedir?

En temel düzeyde, veri analitiği projeleri, verimli proje teslim kararları sağlamak için geçmiş ve mevcut proje verilerini kullanmayı içerir.

Bu, aşağıdakileri içerir:

  • Tanımlayıcı analitik, bilgileri mümkün olan en verimli şekilde sunar. Gerçekten neler olup bittiğini daha iyi anlamak için mevcut analitik araçlarını kullanarak mevcut bilgileri tanımlayın veya özetleyin.
  • Teşhis analizi, neyin yanlış gittiğini ve nedenini bulmak için önceki performansa bakar. Analitik gösterge panoları genellikle analizin sonucudur.
  • Tahmine dayalı analitik, geçmiş verilere dayalı olarak gelecekteki performansı tahmin etme yöntemidir. Olası sonucu tahmin etmek için tahmin analizleri ve makine öğrenimi tabanlı modeller kullanılır.
  • Öngörülen analitik, verileri incelemek için bir veya daha fazla gerekli adımın önerildiği bir tür tahmine dayalı analitiktir.

İnsanların verileri kullanma şekli, projelerin nasıl teslim edildiği üzerinde bir etkiye sahip olabilir. Hem veri hem de teknoloji, karar vermemize yardımcı olarak ve proje tamamlamayı kolaylaştırarak projelerimizi daha iyi yönetmemize yardımcı olabilir. Veri ve teknoloji aslında proje başarısının kritik bileşenleridir. Proje başarı çalışmalarında, proje profesyonellerinin %70'inden fazlası bunların gerekli olduğunu düşünüyor. Burada projelerin başarılı olmasına yardımcı olan faktörler hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.

Veri Analitiği Projeleri Rehberi

Proje yaşam döngüsünün her aşamasında size yol göstererek ve en önemli becerileri ve gereksinimleri özetleyerek eksiksiz 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 satmadılar. Özel bir kişi atayarak, satışlardaki bu düşüşün neden olduğunu araştırmaya karar verdiler. Bu analistin bu gündeme gelen sorunun sonucunu bulmak için nasıl çalışması gerektiğini öğrenelim.

Sektörü Tanıyın

Veri projenizin desteklediği şirketi veya etkinliği anlamak, her başarılı veri analizi projesinde ilk adımdır. Projenizin başarılı olması için makul ve belirli bir organizasyonel hedefi karşılaması gerekir. Bizim durumumuzda, bu yaz klima satışlarındaki düşüş olurdu.

Geniş, açık bir veri kümesini indirmek veri yapısını anlamak için yeterli değildir. İlham, yön ve amaç sahibi olmak için net bir veri hedefi tanımlayın: ilk aşamalarda cevaplanması gereken bir soru zorunludur. Özel bir proje üzerinde çalışıyorsanız veya bir veri kümesini veya 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 etmesinin yollarından biri, BT ve veri ekiplerinden veritabanlarına erişmelerini istemektir. Göz önünde bulundurulması gereken başka bir yol, API'leri CRM'leri gibi firmanın kullandığı tüm araçlar ve veriler için erişilebilir hale getirmektir. Çoğu CRM sistemi, mağazalardan veya distribütörlerden satış verilerini toplayan ve saklayan bir satış noktası sistemine sahiptir. Gerekirse analist, şirketin sahip olduklarını desteklemek için çevrimiçi olarak ücretsiz veri arayabilir.

Uygunsuz Verileri İnceleyin ve Kaldırın

Veri hazırlamanın bir sonraki adımı, bir veri projesinin zamanının çok büyük bir bölümünü tüketir. Veri analizi projenizin üçüncü adımı, verilerinizi aldıktan sonra başlar. Veri analisti, derinlere dalarak, neye sahip olduklarını ve bunları ilk amaçlarına ulaşmak için nasıl kullanabileceğinizi belirleyecektir. Ve ilk verilerindeki tüm değişkenlerin anlamını daha iyi anlamak için iş personeli, BT ekibi veya başka herhangi bir grupla görüşmeye devam edin.

Sonraki, verileri temizlemektir. Genellikle analistin yanlış yazılmış sözcükleri düzeltmesi, özel bir değişken oluşturması veya eksik verileri işlemesi gerekir. Satış veri kümeleri, önemli miktarda kullanıcı girdisi verisi içerir ve 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, temiz, tek tip veriler sağlamak için son olarak her sütunu kontrol eder.

Veri kümesi geliştirme

Artık veriler temiz olduğuna göre, analistin bundan en iyi şekilde yararlanabilmesi için değiştirme zamanı geldi. Verilerin önemli kısımlarına ulaşmak için çeşitli kaynakları ve ekip günlüklerini birleştirerek projenin veri zenginleştirme kısmına başlamalıdırlar. Bunu yapmanın bir yolu, verilere aşağıdaki gibi bir zaman bileşeni eklemektir:

  • Bir klimanın satıldığı ay, saat, haftanın günü, yılın haftası gibi bir tarihin parçalarını alma.
  • İki tarih sütunu arasındaki farkı bulma – bir klimanın satılıp bakım için iade edildiği süre
  • Ulusal bayramların işaretlenmesi – mağazanın kapalı olduğu veya satış elemanının izinli olduğu günler.

Veri kümelerini birleştirmek, sütunları birinden diğerine aktararak verileri geliştirmek için başka bir tekniktir. Satış verileri genellikle model bilgi verilerinden ayrı tutulur. İki veri kümesini birleştirmek, veri kümeleri arasında ek ilişkilerle sonuçlanır. Bu, herhangi bir araştırmanın ayrılmaz bir parçasıdır, ancak birkaç kaynakla kolay olmayabilir. Bazı programlar, zahmetsizce belirli kriterlere göre veri almanızı veya veri kümelerini bağlamanızı sağlar.

Analist, verileri toplarken, işlerken ve değiştirirken kasıtsız yanlılık veya diğer istenmeyen kalıpları getirmemek için dikkatli olmalıdır. Veri manipülasyonu, veri kümelerinin taraflı, haksız veya haksız sonuçlara yol açabilecek önyargıları yeniden üretmemesini veya güçlendirmemesini sağlar.

Anlayışlı Görseller Oluşturmak için

Birleştirme, daha önce de belirtildiği gibi, bu adımda kapsamlı grafikler keşfetmek ve oluşturmak için olağanüstü bir veri kümesi (veya çok sayıda) üretti. Görselleştirme, muazzam miktarda veriyle çalışırken herhangi bir veri analitiği projesinin bir sonraki seviyesidir.

Zorlu yönü, grafiklerinize dalmak ve bir içgörü ile ilgili tüm soruları yanıtlayabilmektir. Grafikler verileri geliştirebilir ve büyüleyici özellikler sağlayabilir. Tüm veri parçalarını bir haritaya yerleştirmek, bazı coğrafi bölgelerin uluslar veya şehirlerden daha bilgilendirici olduğunu ortaya çıkarabilir.

Veri analistleri, temel çizgi çizelgeleri aracılığıyla belirli bir dönemde kaç ürünün satıldığını, en çok hangi modelin satıldığını görebilir ve geçen yıl ile bu yıl arasındaki satışları ayırt edebilir. Benzer şekilde, analist, araştırma hedefine ilişkin içgörüler elde etmek için satış eğilimlerini ve modellerini inceleyebilir.

Öngörü, 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 olayların kümelerini oluşturur ve hangi faktörün önemli olduğunu gösterir.

Ön verileri inceleyerek geçmiş satış modellerini etkileyen faktörleri ortaya çıkarır ve tahminlerde bulunurlar. Bu son aşama, sadece bilgiye değil, yeni mal ve prosedürlere yol açar. Klimaları satın alan müşteri türleri, satış elemanının olası satışları dönüştürememesi veya tüketicilerin ürünlerimizden memnun olup olmadığı gibi faktörlerin belirlenmesi,

Özetle, işlemi tekrarlayın.

Herhangi bir şirket girişimi, konumunu haklı çıkarmak için değerini hızla belirlemelidir. Veri girişimleri benzerdir. Proje, veri temizleme ve zenginleştirme konusunda zamandan tasarruf sağlayarak hızlı bir şekilde bitebilir ve sonuç alabilir. Bu, veri analitiği projelerinin son adımıdır ve veri yaşam döngüsü için çok önemlidir.

Bu ilk veritabanı projesini gerçekleştirmek için stratejinin asla "tamamlanmış" olmayacağını kabul etmelisiniz. Kullanılabilir ve doğru olması için gözden geçirilmeli, yeniden eğitilmeli ve ek özelliklerle birlikte verilmelidir. Bir veri analistinin işi asla bitmez, bu da onu çok ilgi çekici kılıyor.

Tüm bu aşamalardan geçtikten sonra, veri analisti satışların neden düştüğünü ve bundan sonra ne yapacağını bulabilir.

Çözüm

Veri analitiği projelerinde sağlam planlama ve prosedür geliştirmek, projenizi hayata geçirmek için çok önemli bir adımdır. Bu blog, başarılı bir veri analizi projesi oluşturmanıza yardımcı olacak birkaç önemli aşamayı kapsıyordu. 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 şeye sahibiz. B2B, B2C ve nişimiz var.

Ana ankete erişmeden önce evet diyenleri, dikkatsiz yanıt verenleri, aynı IP adreslerini vb. ortadan kaldırmak için birden fazla güvenlik düzeyine sahibiz.​

ÖĞRENİN