Bugüne kadar süreçlerin ve işlemlerin çeşitli noktalarında veri topladık ve bu veriler çalışma şeklimizi daha iyi hale getirmek için büyük bir potansiyele sahipti. Ancak bu veri analizi, yalnızca ürün ve hizmetlerinizi geliştirmeye yönelik içgörüler elde etmek için analiz edildiğinde işletmeye değer katabilir. Bu değer noktalarını belirlemek için bilgileri bilmenizi ve yorumlamanızı sağlar. AmaBasit bir ifadeyle veri analizi nedir?
Veri analizi nedir?
Veri analizi, çeşitli konularda karar vermek veya bilgiyi genişletmek için bilgiyi sonuçlandırmak üzere verileri inceleme bilimidir. Verilerin işlemlere tabi tutulmasından oluşur. Bu süreç, veri toplama belirli zorlukları ortaya çıkarabileceğinden önceden tanımlanamayan operasyonlar gibi hedeflerimize ulaşmamıza yardımcı olacak kesin sonuçlar elde etmek için gerçekleşir.
“Bunların çoğu [data analysis] insanların daha akıllı ve daha hızlı çalışmasına yardımcı olacak çünkü olan biten her şey hakkında veriye sahibiz”. –Daniel Burrus, iş danışmanı ve iş ve inovasyon konularında konuşmacı.
Veri analizi Avantajları
Şu anda birçok sektör, sonuç çıkarmak ve uygulanacak eylemlere karar vermek için verileri kullanmaktadır. Bilimin de mevcut teorileri veya modelleri test etmek veya bir kenara atmak için veri analizini kullandığını belirtmek gerekir.
Doğru yapılan veri analizinin birden fazla avantajı vardır. İşte bazı örnekler:
- Gerçeklerle desteklenen daha hızlı ve daha bilinçli iş kararları alın.
- Eylem gerektiren performans sorunlarını belirleyin.
- Müşteri gereksinimlerini daha iyi anlayarak daha iyi iş ilişkileri kurun.
- Önleyici tedbirlerin uygulanması için risklere ilişkin farkındalığın artırılması.
- Verilerin farklı boyutlarını görselleştirin.
- Rekabet avantajı kazanın.
- İşletmenin finansal performansını daha iyi anlamak.
- Maliyetleri azaltmanın ve böylece kârı artırmanın yollarını belirleyin.
Bu sorular farklı veri analizi türlerine örnektir. Bunları müşterilerinize yönelik etkinlik sonrası anketlerinize dahil edebilirsiniz:
- Nitel araştırma analizi şu konulara odaklanır görüşler, tutumlar ve inançlar üzerine.
- Sorular şöyle başlar: Neden? Nasıl?
Nitel veri analizi örneği: Bir tartışmanın yapıldığı paneller ve tüketicilerle mekan hakkında neyi sevip neyi sevmedikleri hakkında görüşmeler yapılması.
- Nicel araştırma analizi şu konulara odaklanır üzerinde karmaşık veriler ve sayılabilecek bilgiler.
- Veriler aşağıdaki gibi sorular sorularak toplanır: Kaç kişi? Kimi? Ne sıklıkla? Nerede?
Nicel veri analizi örneği: Satışları, eğilimleri, raporları veya algıları ölçmeye odaklanan anketler.
Veri analizinin kullanım alanları
Branşı ne olursa olsun birçok sektörde kullanılmaktadır. Bize karar vermek veya bir hipotezin doğru olup olmadığını teyit etmek için temel sağlar.
- Pazarlama: Temel olarak, araştırmacılar tüketici davranışlarını tahmin etmek için veri analizi yapar ve şirketlerin ürün ve hizmetlerini buna göre pazara yerleştirmelerine yardımcı olur. Örneğin, satış verileri analizi, belirli bir demografik grupta çok popüler olmayan ürün yelpazesini belirlemenize yardımcı olabilir. Hedef kitleyle daha iyi bağlantı kurmak ve onların ihtiyaçlarını karşılamak için mevcut pazarlama kampanyanızda ince ayarlar yapmanız konusunda size fikir verebilir.
- İnsan Kaynakları: Kuruluşlar, çalışanlarına harika bir deneyim sunmak ve mükemmel bir çalışma ortamı sağlamak için veri analizini kullanabilir. Ayrıca, beceri seti kurumsal hedeflerle eşleşen en iyi kaynakları bulmak için verileri kullanabilirler.
- Akademisyenler: Üniversiteler ve akademik kurumlar, öğrenci performansını ölçmek için veri analizi yapabilir ve belirli davranışların eğitimi nasıl daha da iyileştirebileceğine dair içgörüler toplayabilir.
Analiz Teknikleri
Ham veriyi anlamak için analiz etmek esastır. Toplanan bilginin türüne bağlı olarak çeşitli tekniklere başvurmamız gerekir, bu nedenle yöntemi uygulamadan önce tanımlamak çok önemlidir.
- Nitel veri analizi: Araştırmacılar, altta yatan duygulardan, beden dilinden ve ifadelerden nitel veriler toplar. Temeli, sözlü yanıtların veri yorumlamasıdır. Bu bilgileri elde etmenin en yaygın yolları açık uçlu görüşmeler, odak grupları ve araştırmacıların genellikle veri toplama aşaması boyunca gözlemlerdeki örüntüleri analiz ettiği gözlem gruplarıdır.
- Nicel veri analizi: Nicel veriler sayısal formda kendini gösterir. Somut sonuçlara odaklanır.
Veri analizi, yalnızca araştırmacının mevcut bilgilerine dayanarak bir sonuca ulaşmaya odaklanır. Verilerinizi nasıl topladığınız, onları nasıl analiz etmeyi ve kullanmayı planladığınızla ilişkili olmalıdır. Ayrıca doğru ve güvenilir bilgi toplamanız gerekir.
Birçok veri toplama tekniği vardır, ancak uzmanların en sık kullandığı yöntem çevrimiçi anketlerdir. Geleneksel veri toplama yöntemlerine kıyasla zaman ve para tasarrufu gibi önemli avantajlar sunar. Bu
QuestionPro’da, profesyonel olarak daha iyi kararlar almanıza yardımcı olacak doğru bir veri analiz aracımız var.
Adım Adım Veri Analizi Kılavuzu
Veri analizi sürecinizdeki bu beş adımla, iyi toplanmış ve analiz edilmiş veriler seçimlerinizi destekleyeceği için işletmeniz için daha iyi kararlar alacaksınız.
Adım 1: Sorularınızı tanımlayın
Doğru soruları seçerek işe başlayın. Sorular ölçülebilir, açık ve öz olmalıdır. Sorularınızı, spesifik sorununuza yönelik olası çözümleri nitelendirecek veya diskalifiye edecek şekilde tasarlayın.
Adım 2: Ölçüm önceliklerini belirleyin
Bu adım iki alt adıma ayrılır:
- Neyi ölçeceğinize karar verin: Ne tür verilere ihtiyacınız olduğunu analiz edin.
- Nasıl ölçeceğinize karar verin: Özellikle veri toplama aşamasından önce verilerinizi nasıl ölçeceğinizi düşünmek de bir o kadar önemlidir, çünkü ölçüm süreciniz daha sonra tematik analizinizi destekler ya da geçersiz kılar.
Adım 3: Veri toplayın
Soru net bir şekilde tanımlandıktan ve ölçüm öncelikleriniz belirlendikten sonra, şimdi sıra verilerinizi toplamaya geldi. Verilerinizi yönetirken ve düzenlerken, bu temel noktaları aklınızda tutmayı unutmayın:
- Yeni veri toplamadan önce, mevcut veri tabanlarından veya kaynaklardan hangi bilgileri toplayabileceğinizi belirleyin.
- Tüm ekip üyelerinin önceden işbirliği yapmasına yardımcı olacak bir depolama ve dosya adlandırma sistemi belirleyin. Bu süreç zaman kazandırır ve ekip üyelerinin aynı bilgileri iki kez toplamasını önler.
- Anket, gözlem veya mülakat yoluyla veri toplamanız gerekiyorsa, tutarlılığı sağlamak ve zamandan tasarruf etmek için önceden bir soru formu geliştirin.
- Toplanan verileri, toplama tarihlerinin bir günlüğü ile düzenli tutun ve ilerledikçe kaynak notlarını ekleyin.
Adım 4: Verileri analiz edin
Adım 1 sorunuzu yanıtlamak için doğru verileri topladıktan sonra, daha derin bir istatistiksel analiz yapmanın zamanı gelmiştir. İlişkileri bulun, eğilimleri belirleyin, verilerinizi değişkenlere göre sıralayın ve filtreleyin. Verileri analiz ettikçe, tam olarak ihtiyacınız olan verileri bulacaksınız.
Adım 5: Sonuçları yorumlayın
Verileri analiz ettikten ve muhtemelen daha fazla araştırma yaptıktan sonra, nihayet sonuçları yorumlama zamanı gelmiştir. Kendinize şu anahtar soruları sorun:
- Veriler asıl sorunuza yanıt veriyor mu? Nasıl?
- Veriler herhangi bir itirazı savunmanıza yardımcı oluyor mu? Nasıl?
- Sonuçlarda herhangi bir sınırlama, dikkate almadığınız herhangi bir açı var mı?
Verilerin yorumlanması bu sorular ve değerlendirmeler altında geçerliyse, verimli bir sonuca ulaşmışsınız demektir. Geriye kalan tek adım, nasıl hareket edeceğinize karar vermek için veri analizi sürecinin sonuçlarını kullanmaktır.
En sık kullanılan soru türlerini ve bulgularınızı nasıl etkili bir şekilde analiz edebileceğinizi incelerken bize katılın.
Verileri doğru şekilde analiz ederek doğru kararlar alın!
QuestionPro ile gerçek zamanlı raporlar oluşturabilir, anket yazılımımızın ücretsiz deneme sürümünü başlatabilir veya güçlü aracımızın bir demosunu planlayabilirsiniz. Size yardım etmek için buradayız.
