Data analitikası günümüzün dataya əsaslanan mənzərəsində vacibdir, çünki o, bizneslərə məlumatlı qərarlar qəbul etməyə imkan verir. Məlumat analitikləri xam məlumatları işləyə bilən anlayışlara çevirən, müxtəlif sənayelərdə strateji artımı və innovasiyaları təşviq edən əsas peşəkarlardır. Bu sahənin müasir dövrdə əhəmiyyəti misilsizdir.
Bu bələdçi sizə məlumat analitikasının əsaslarını öyrədəcək, onun müxtəlif sənaye sahələrində tətbiqlərini araşdıracaq, tipik məlumat analitikası prosesini təsvir edəcək, məlumat analitikinin rolunu təfərrüatlandıracaq və bu sahədə karyera qurmaq üçün atacağınız addımları sizə təqdim edəcək.
Data Analytics nədir?
Data analitikası xam məlumatların fəaliyyət üçün əsas kimi istifadə edilə bilən qiymətli məlumatlara çevrilməsini nəzərdə tutur. O, təşkilat daxilində xüsusi problemlərin həllinə yönəlmiş bir iş kəşfiyyatı növü kimi çıxış edir. Məlumat dəstlərindəki nümunələri tanımaqla, müəssisələr müştəri davranışı və satış tendensiyaları haqqında mühüm anlayışları aşkar edə bilər.
Məlumat analitiki bu prosesdə əsas oyunçudur:
- Xam məlumatların təhlili: Təmizlənməmiş məlumatların hərəkətə gətirilə bilən anlayışlara çevrilməsi
- Vizuallaşdırmaların yaradılması: Daha asan şərh üçün məlumatların diaqramlar və qrafiklər vasitəsilə təqdim edilməsi və nümayiş etdirilməsi.
- Qərarların Məlumatlandırılması: Maraqlı tərəflərə məlumatlara əsaslanaraq məlumatlı qərarlar qəbul etməyə kömək etmək.
Məlumat analitikasının dörd əsas kateqoriyası var:
-
Təsviri analitika: Nə baş verdi?
-
Diaqnostik analitika: Bu, niyə baş verdi?
-
Proqnozlu analitika: Nə olacağı gözlənilir?
-
Prescriptive analitics: Ən effektiv fəaliyyət kursu hansıdır?
Bu analitikadan istifadə etməklə, təşkilatlar keçmiş hadisələri daha yaxşı başa düşə və gələcək tendensiyaları proqnozlaşdıra, onlara sadəcə fərziyyələrə güvənmək əvəzinə məlumatlı qərarlar qəbul etmələrinə kömək edə bilər.
Data Analytics nə üçün istifadə olunur?
Data analitikası müxtəlif sənayelər tərəfindən daha məlumatlı biznes qərarlarının qəbul edilməsini asanlaşdırmaq, xərcləri azaltmaq və əməliyyat səmərəliliyini artırmaq üçün istifadə olunan mühüm mənbədir. Onun uyğunlaşma qabiliyyəti təşkilatlara onu müxtəlif yollarla həyata keçirməyə imkan verir. Aşağıda bəzi tipik tətbiqlər var:
- Satış Trendlərinin Proqnozlaşdırılması: Keçmiş satış məlumatlarının təhlili gələcək tendensiyaları və tələbləri proqnozlaşdırmağa kömək edir.
- Fraudun Aşkarlanması: Şübhəli nümunələrin aşkarlanması, xüsusilə maliyyə və sığorta sahəsində fırıldaqçılıq fəaliyyətinin müəyyən edilməsi və qarşısının alınması üçün çox vacibdir.
- Marketinq Optimizasiyası: Marketinq kampaniyalarının effektivliyinin qiymətləndirilməsi daha yaxşı nəticələr əldə etmək üçün auditoriyanın seqmentləşdirilməsini təkmilləşdirə bilər.
- Səhiyyənin təkmilləşdirilməsi: Məlumata əsaslanan məlumatlar dəqiq diaqnozlar qoymağa və səhiyyədə fərdiləşdirilmiş qayğı göstərməyə kömək edə bilər.
- Əməliyyat Effektivliyi: Səmərəliliklərin və darboğazların müəyyən edilməsi biznes proseslərini sadələşdirə və əməliyyat səmərəliliyini artıra bilər.
Məlumat analitikası sənayenin geniş spektrində istifadə olunur, məsələn:
- Marketinq və reklam
- Təhsil
- Səhiyyə
- Səyahət və logistika
- Maliyyə və sığorta
- Media və əyləncə
Diqqətəlayiq nümunə, Netflix və Spotify kimi platformaların istifadəçi seçimlərinə və davranışlarına uyğunlaşdırılmış fərdi tövsiyələr yaratmaq üçün məlumat analitikasından necə istifadə etməsidir. Bu, məlumat analitikasının biznes-müştəri qarşılıqlı əlaqəsinə transformativ təsirini nümayiş etdirir.
Tipik Məlumatların Təhlili Prosesi
Məlumatların təhlili prosesi qərar qəbulunu istiqamətləndirmək üçün xam məlumatlardan qiymətli fikirlərin çıxarılmasının strukturlaşdırılmış üsuludur. Bu proses adətən beş əsas addımdan ibarətdir və bunların hər biri dəqiq və təsirli nəticələr əldə etmək üçün vacibdir. Aşağıda standart məlumatların təhlili prosesinin icmalı verilmişdir:
1. Sualın müəyyənləşdirilməsi
Məlumatların təhlili prosesində ilk addım bütün təhlilə rəhbərlik edəcək aydın, qısa və ölçülə bilən sual və ya fərziyyənin yaradılmasını əhatə edir. Bu vacib addım təhlilin diqqət mərkəzində, müvafiq və ümumi məqsədlərinizə uyğun olmasını təmin edir.
- Problemi anlayın: Problemin kontekstini və əhəmiyyətini anlamaq üçün maraqlı tərəflərlə əməkdaşlıq edin. Məsələn, "Birinci rüb ərzində müştəri abunələrinin 20% azalmasına hansı amillər səbəb oldu?"
- Məqsədlər təyin edin: Təhlil ilə nəyə nail olmaq istədiyinizi müəyyənləşdirin, məsələn, trendləri müəyyən etmək, fərziyyəni yoxlamaq və ya gələcək nəticələri proqnozlaşdırmaq.
- Təhlilin əhatə dairəsini müəyyənləşdirin: Layihəni idarə oluna bilən və diqqət mərkəzində saxlamaq üçün sərhədləri müəyyənləşdirin.
2. Məlumatların toplanması
İkinci addımın məqsədi müəyyən edilmiş sual və ya fərziyyəni həll etmək üçün lazım olan bütün məlumatları toplamaqdır. Bu məlumatların tam və dəqiq olması çox vacibdir, çünki təhlilin əsasını təşkil edir. Məlumatlar qeyri-kafi və ya əhəmiyyətsizdirsə, təhlil natamam və ya yanlış nəticələrə səbəb ola bilər. Bu addım müvafiq məlumat mənbələrinin müəyyən edilməsini, məlumatların keyfiyyətinin təmin edilməsini və prosesin növbəti mərhələləri üçün məlumatların hazırlanmasını əhatə edir.
- Məlumat Mənbələrini Müəyyən edin: Daxili verilənlər bazalarında, xarici API-lərdə, sorğularda və ya üçüncü tərəf məlumat dəstlərində məlumatların harada yerləşdiyini müəyyənləşdirin.
- Məlumat keyfiyyətini təmin edin: Məlumat mənbələrinin etibarlılığını və etibarlılığını qiymətləndirin.
- Məlumatların əldə edilməsi: GDPR və ya CCPA kimi məlumatların qorunması qaydalarına əməl etdiyinizə əmin olaraq, məlumat toplamaq üçün müvafiq üsullardan istifadə edin.
- Sənəd Məlumatlarının Toplanması: Şəffaflıq və təkrar istehsal üçün məlumatların harada və necə əldə edildiyini qeyd edin.
3. Məlumatların təmizlənməsi
Məlumatların təhlili prosesinin üçüncü mərhələsi məlumatların təmizlənməsini əhatə edir. Bu addım itkin dəyərlər, dublikatlar və ya uyğunsuzluqlar kimi keyfiyyət məsələlərini həll etməklə, xam məlumatları təhlil üçün hazırlamaq məqsədi daşıyır. Bu vacibdir, çünki qeyri-dəqiq və ya çirkli məlumatlar səhv nəticələrə gətirib çıxara bilər. Məlumatların hərtərəfli təmizlənməsi ilə təhlilin etibarlı və dəqiq məlumatlara əsaslanması təmin edilir, daha mənalı və etibarlı fikirlərə səbəb olur.
Məlumatların təmizlənməsi:
- İtkin Dəyərləri idarə edin: Çatışmayan məlumatları silmək, interpolyasiya etmək və ya hesablamaq barədə qərar verin.
- Dublikatları Silin: Qərəzliyin qarşısını almaq üçün hər bir qeydin unikal olduğundan əmin olun.
- Düzgün xətalar: Məlumat daxilolmalarında uyğunsuzluqları və ya qeyri-dəqiqlikləri müəyyən edin və düzəldin.
Məlumatların Transformasiyası:
- Normallaşdırma: Müqayisə üçün məlumatları standart diapazona miqyaslayın.
- Kodlaşdırma: Lazım gələrsə, kateqoriyalı dəyişənləri ədədi formatlara çevirin.
- Xüsusiyyət Mühəndisliyi: Analiz üçün faydalı ola biləcək yeni dəyişənlər yaradın.
Məlumat İnteqrasiyası: Lazım gələrsə, verilənlər toplusunda ardıcıllığı təmin edərək, bir neçə mənbədən məlumatları birləşdirin.
Məlumatların yoxlanılması: Təmizlənmiş məlumatların təhlilə hazır olmasını təmin etmək üçün onu yoxlayın.
4. Məlumatların təhlili
Məlumatların təhlili prosesinin dördüncü mərhələsi məlumatların təhlilini əhatə edir. Bu addım nümunələri, meylləri və anlayışları aşkar etmək üçün təmizlənmiş məlumatları şərh etmək və araşdırmaq məqsədi daşıyır. Buna nail olmaq üçün reqressiya təhlili, klaster analizi və ya zaman sıralarının təhlili kimi müxtəlif analitik üsullardan mənalı fikirlər əldə etmək üçün istifadə edilə bilər. Məqsəd bu tapıntıları aydın və qərar qəbul etməyə istiqamət verə biləcək şəkildə təqdim etməkdir. Effektiv məlumat təhlili məlumatlı qərarlar və ya tövsiyələr qəbul etmək üçün möhkəm zəmin yaradaraq, ilkin suala və ya fərziyyəyə birbaşa cavab verən əsas tapıntıları müəyyən etməyə kömək edir.
5. Vizuallaşdırmaların yaradılması və Anlayışların Paylaşılması
Məlumatların təhlili prosesinin beşinci addımı vizualizasiyaların yaradılmasını və nəticələrin paylaşılmasını əhatə edir. Bu addım məlumatları daha əlçatan və başa düşülən etməyə kömək edən qrafiklər, diaqramlar və ya tablolar kimi vizual alətlərdən istifadə edərək nəticələri təqdim etmək üçün çox vacibdir. Məqsəd, verilənlərin orijinal sual və ya fərziyyə haqqında nəyi ortaya qoyduğunu göstərmək, mürəkkəb məlumatı daha asan başa düşməkdir. Bu məlumatları effektiv şəkildə çatdırmaqla, siz təhlilinizə əsaslanaraq, tapıntıların məlumatlandırıcı və əsaslandırılmış qərarların qəbulu üçün əlverişli olmasını təmin edərək, hərəkətə keçə bilən addımlar və ya təkliflər tövsiyə edə bilərsiniz.
Məlumat analitiki nə edir?
Məlumat analitiki xam məlumatların dəyərli anlayışlara çevrilməsində mühüm rol oynayır. Tipik məsuliyyətlərə aşağıdakılar daxildir:
- Biznes Ehtiyaclarını Anlamaq: Məqsədlərini və məqsədlərini anlamaq üçün maraqlı tərəflərlə əməkdaşlıq etmək.
- Məlumatların İdarə Edilməsi: Verilənlər bazalarının monitorinqi və məlumat proseslərinin qurulması.
- Məlumatların Keyfiyyətinin Təmin edilməsi: Məlumatların dəqiqliyi və etibarlılığı üçün standartların yaradılması, bununla da məlumatların bütövlüyü üçün meyarlar.
- Məlumatların toplanması və təmizlənməsi: Məlumatların toplanması və təhlil üçün hazırlanması.
- Təhlilin həyata keçirilməsi: Verilənləri şərh etmək üçün müxtəlif alətlər və üsullardan istifadə.
- Məlumatların vizuallaşdırılması: Nəticələri göstərmək üçün diaqram və qrafiklərin layihələndirilməsi.
- Hesabatların verilməsi: Nəticələrin maraqlı tərəflərlə paylaşılması və tövsiyə olunan tədbirlər təklif edilməsi.
Gündəlik vəzifələr sənayedən və konkret mövqedən asılı olaraq əhəmiyyətli dərəcədə dəyişə bilər, lakin əsas məqsəd dəyişməz olaraq qalır: təşkilatlara məlumatlı, məlumatlara əsaslanan qərarlar qəbul etməyə kömək etmək.
Necə Məlumat Analitiki Ola bilərsiniz?
Məlumat analitiki kimi karyeraya başlamaq texniki bacarıqların, analitik düşüncənin və strateji zehniyyətin birləşməsini əhatə edir. Bu yola necə başlaya bilərsiniz:
1. Əsas Bacarıqları İnkişaf etdirin
- Texniki Bacarıq: Excel, SQL kimi alətlər və Tableau və ya Power BI kimi məlumatların vizuallaşdırılması proqramı ilə tanış olun. Bunlar məlumatların idarə edilməsi və təhlili üçün çox vacibdir.
- Proqramlaşdırma Dilləri: Python kimi proqramlaşdırma dillərini öyrənin python) və ya R daha mürəkkəb məlumat tapşırıqlarını həll etmək, prosesləri avtomatlaşdırmaq və qabaqcıl təhlil aparmaq üçün.
- Statistik bilik: Əsas statistik üsulları və onların məlumatların təhlilində tətbiqlərini anlayın. məlumatları şərh etməyə və mənalı fikirləri effektiv şəkildə çıxarmağa kömək edir.
2. Məlumatların Təhlili Texnikalarını öyrənin
Fərqli analitika növlərini və hər birinin nə vaxt tətbiq olunacağını anlayın:
- Təsviri və Diaqnostik Təhlil: Baş verənləri və bunun arxasında duran səbəbləri anlamağa diqqət yetirin.
- Proqnoz və göstərişli təhlil: Gələcək tendensiyaları təxmin etmək və həyata keçirilə bilən fikirləri təmin etmək üçün tarixi məlumatlardan istifadə edin.
- Maşın Öyrənmə Əsasları: Daha qabaqcıl vəzifələr üçün verilənlərin təhlilini optimallaşdırmaq və proqnozlaşdırıcı modellər yaratmaq üçün maşın öyrənməsi əsasları ilə tanış olun.
3. Məlumatların Təhlili Prosesinə yiyələnmək
Məlumatların təhlili prosesinin hər bir mərhələsi ilə tanış olun:
- Məqsədlərin müəyyən edilməsi: Xüsusi suallar və ya fərziyyələri müəyyən etməklə başlayın.
- Məlumatların toplanması və təmizlənməsi: Verilənlərin dəqiq və uyğun olduğundan əmin olun.
- Məlumatların Təhlili və Tərcüməsi: Məlumat əldə etmək üçün müvafiq üsulları tətbiq edin.
- Tapıntıların Təqdim edilməsi: Vizual vəsaitlərdən və icra edilə bilən tövsiyələrdən istifadə edərək nəticələri təqdim edin.
4. Peşəkar Portfolio yaradın
- Real-Dünya Layihələri: Bacarıqlarınızı istifadə etmək və təcrübənizi nümayiş etdirmək üçün real dünya data analitikası layihələri üzərində işləyin.
- Case Studies: Hər bir layihə üçün yanaşmanızı, metodologiyanızı və anlayışlarınızı əks etdirən ətraflı nümunə araşdırmaları yazın.
- GitHub Repository: Potensial işəgötürənlərə işinizi qiymətləndirməyə imkan verən GitHub kimi platformalarda layihələrinizi yerləşdirməklə kodlaşdırma bacarıqlarınızı və analitik texnikalarınızı nümayiş etdirin.
5. Xüsusi Proqramda Qeydiyyatdan Keçin
Öyrənmənizi və peşəkar inkişafınızı artırmaq üçün strukturlaşdırılmış təlim düşərgəsinə və ya kursa qoşulmağı düşünün. Təklif edən proqramları axtarın:
- Hərtərəfli Kurikulum: Kursun məlumatların təhlili alətləri, texnikaları və metodologiyaları daxil olmaqla bütün vacib mövzuları əhatə etdiyini yoxlayın.
- Müəllimlik: Bacarıqlarınızı təkmilləşdirməyə kömək etmək üçün təcrübəli mütəxəssislərdən dəyərli fikirlər və təlimatlar alın.
- İcma dəstəyi: Dəstək mühitində əməkdaşlıq etmək, öyrənmək və birlikdə böyümək üçün həmyaşıdlar şəbəkəsində iştirak edin.
Bu bacarıqları inkişaf etdirməklə və praktiki təcrübə əldə etməklə, siz məlumat analitiki kimi səyahətinizə başlamaq və bu böyüyən sənayedə üstün olmaq üçün yaxşı hazırlaşacaqsınız.
Code Labs Academy ilə Data Analitika Karyeranıza başlayın
Məlumat analitiklərinə güclü tələbat var və bu sahədə karyera qurmaq həm maliyyə baxımından faydalı, həm də sevindirici ola bilər. Məlumat analitikası karyerasına girməyin ən yaxşı yollarından biri diqqətli bir təlim düşərgəsində iştirak etməkdir.
Code Labs Akademiyasının Data Science və AI Bootcamp təklif edir:
- Layihə Əsaslı Öyrənmə: Həqiqi verilənlər bazası ilə praktiki təcrübə.
- Ekspert Mentorlar: Ekspert təlimatçılardan öyrənin.
- Çevik Öyrənmə Seçimləri: Cədvəlinizə və tempinizə uyğunlaşın.
- Karyera Dəstəyi: Portfelin qurulması və işə yerləşdirmə ilə bağlı yardım.
- Sərfəli Təhsil: Bazarda ən sərfəli canlı onlayn təlim düşərgəsi və təhsil haqqınızı beş ilə qədər yaymağa imkan verən çevik ödəniş variantları.
Əgər siz data dünyasında nəzərəçarpacaq təsir yaratmağa hazırsınızsa, bu gün Code Labs Academy's Data Science and AI Bootcamp proqramına daxil olun və peşəkar olmaq üçün ilk addımı atın. məlumat analitiki.
Code Labs Academy – Ən yaxşı Onlayn Kodlaşdırma Bootcamp Gələcəyiniz üçün.
