Veri analizi, ham verilerin incelenmesi, düzenlenmesi ve yorumlanarak anlamlı bilgilere dönüştürülmesi sürecidir. Bu süreç, özellikle karar verme süreçlerini desteklemek veya belirli soruları yanıtlamak için verilerin detaylı bir şekilde incelenmesini içerir.

Veri analizi yöntemleri şunlardır:

1. Tanımlayıcı İstatistikler: Verilerin özetlenmesi ve temel özelliklerinin tanımlanması için kullanılır. Örnekler arasında ortalama, medyan, mod, standart sapma gibi ölçümler yer alır.

2. Keşifsel Veri Analizi (EDA): Verinin temel özelliklerini görselleştirerek ve keşfederek örüntülerin, anormalliklerin ve ilginç bağlantıların belirlenmesi süreci.

3. Korelasyon ve Regresyon Analizi: Değişkenler arasındaki ilişkilerin derecesini incelemek için kullanılır. Regresyon analizi, bir bağımlı değişkenin bir veya daha fazla bağımsız değişkenle nasıl etkilendiğini ölçmeye çalışır.

4. Zaman Serisi Analizi: Zamana bağlı değişiklikleri incelemek ve geleceği tahmin etmek için kullanılan yöntemdir. Genellikle finansal veriler ya da doğal olaylar üzerinde uygulanır.

5. Hipotez Testi: Belirli bir hipotezin doğruluğunu test etmek amacıyla kullanılan istatistiksel bir yöntemdir.

6. Kümelenme Analizi: Verileri doğal gruplara ayırarak benzerliklerine göre gruplayan bir tekniktir. K-means, hiyerarşik kümeleme gibi yöntemleri içerir.

7. Sınıflandırma ve Tahmin: Verileri belirli kategorilere ayırmak veya sonuçları tahmin etmek için kullanılan yöntemlerdir. Karar ağaçları, lojistik regresyon, destek vektör makineleri gibi teknikleri içerir.

Bu yöntemler, veri analistleri tarafından genellikle birleştirilerek veya uygun şekilde seçilerek kullanılır ve spesifik problemleri çözmeye yönelik olarak adapte edilebilir.