Veri analitiği, ham veriyi işlenebilir bilgiye dönüştürerek stratejik karar vermeyi destekler. Descriptive'den prescriptive'e analitik olgunluk seviyelerini anlayın ve data-driven kültür oluşturun.
Analitik Türleri
- Descriptive: Ne oldu? (Raporlama)
- Diagnostic: Neden oldu? (Kök neden)
- Predictive: Ne olacak? (Tahmin)
- Prescriptive: Ne yapmalıyız? (Öneri)
Veri Analizi Süreci
- Tanımlama: İş sorusu belirleme
- Toplama: Veri kaynakları
- Temizleme: Data quality
- Analiz: İstatistik, ML
- Görselleştirme: Dashboard'lar
- Aksiyon: Karar ve uygulama
Temel İstatistik
- Merkezi eğilim (mean, median, mode)
- Dağılım (std, variance)
- Korelasyon ve regresyon
- Hipotez testi (A/B test)
Python ile Analiz
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Veri yükleme
df = pd.read_csv("sales_data.csv")
# Descriptive stats
print(df.describe())
# Trend analizi
monthly_sales = df.groupby("month")["revenue"].sum()
monthly_sales.plot(kind="line", title="Aylık Satış Trendi")
# Korelasyon
correlation = df["marketing_spend"].corr(df["revenue"])
print(f"Marketing-Revenue Korelasyonu: {correlation:.2f}")
BI Araçları
- Power BI
- Tableau
- Looker
- Metabase
- Google Data Studio
Data-Driven Kültür
- Karar metrikleri tanımlama
- Self-service analytics
- Data literacy eğitimi
- Experimentation mindset
KPI Framework
- OKR (Objectives & Key Results)
- North Star Metric
- Balanced Scorecard
- SMART goals
Yaygın Hatalar
- Correlation vs causation
- Cherry-picking data
- Vanity metrics
- Analysis paralysis
Veri analitiği, modern işletmelerin rekabet avantajı kaynağıdır. Veriden içgörü, içgörüden aksiyona geçin.
