Veri çeşitlerine bakıldığında günümüzde pek çok farklı şirketin yapmış olduğu birbirinden özel veri türleri bulunur. Genel yapısına bakıldığında veriler arasında pek çok farklı veri çeşidi bulunsa da, özellikle bu verilerin toplanması, işlenmesi ve analiz etme gibi süreçleri içerek alanlar arasında veri bilimi yer alır. Büyük veri setlerine bakıldığında anlamlı bilgiler elde etmek için özellikle istatistik, matematik, yapay zeka ve makine öğrenmesi gibi alanlarda yararlanarak yapılabilir. Veri yapısına bakıldığında pek çok farklı veri türü bulunsa da, özellikle karmaşık veri problemlerini çözmek ve bu verilerden avantaj sağlamak için çeşitli algoritmalar kullanılır.
Verilerin detaylı bir şekilde araştırılması ve incelenmesi için tercih etmiş olduğu veri bilimi, özellikle verilerin daha detaylı inceleyerek çeşitli alanlardan faydalanılmasını sağlar. Belir analitik araçlar ve modellerin üretilmesi sayesinde güvenilir bir şekilde veriler incelenebilir.
Veri Bilimi Adımları
Veri bilimine bakıldığında pek çok farklı araç modeli kullanılarak araştırıldığı öne plana çıkar. Bu araştırmaların yapılması sırasında belli başlı adımlar bulunur. Bu adımlar arasında özellikle veri toplama veri bilimi sürecinde en önemli adımlar arasında yer alır. Ham verinin toplanması ile başlamış olan veri toplama, çeşitli kaynaklardan oluşması ile birlikte elde edilebilir. Genel yapısına bakıldığında birbirinden farklı veritabanları ve sensörler gibi kaynaklar sayesinde çeşitli veriler kolayca elde edilir.
Çeşitli araçların kullanılıp toplanmış olduğu veriler, analiz için uygun hale getirilir. Uygun hale getirilmiş olan veriler özellikle eksiklikleri ve hatalarının bulunması durumunda düzeltilip tekrardan veri formuna getirilir. Veri çeşitleri arasında özellikle veri temizleme ve hazırlama işlemleri sırasında keşifsel analizi geçmemekte fayda vardır. Özellikle veri bilimcilerin veriyi daha iyi anlaması için yapmış olduğu keşifsel analiz, veride bulunan örüntüleri, ilişkileri ve trendleri belirler. Bu sayede daha verimli bir şekilde analiz yapılabilir.
Analiz sonuçları ile birlikte tablo, grafik ve diğer görsel araçların kullanımı sayesinde verilerin daha kolay bir şekilde anlaşılmasını sağlayabilirsiniz. Genellikle bu tarz durumlarda pek çok farklı adımlar bulunsa da, özellikle veri görselleştirmesi sayesinde daha kolay bir şekilde anlaşılması sağlanır. Son aşama olarak ise sonuçların yorumlanması ve uygulanması gerekir. Veri bilimi ile birlikte elde edilen bulgular, iş kararlarına ve stratejilerine dönüştürülür. Kullanım açısından özellikle veri bilimi sayesinde işletmelerin bu içgörülerle daha etkili kararlar almasına yardımcı olabilirsiniz.
İş Dünyasında Veri Bilimi Nasıl Kullanılır?
İş dünyasına bakıldığında günümüzde pek çok farklı uygulama kullanılmış olsa da, özellikle veri biliminin kullanımı dikkatleri üzerine çeker. İş dünyasında birçok farklı alanda kullanılmış olan veri bilimi, yaygın bir şekilde uzun süre kullanılarak işletmelere fayda sağlar. Veri biliminin iş dünyasında yapmış olduğu avantajları daha yakından detaylı inceleyerek bilgi sahibi olabilirsiniz.
- Müşteri Davranışını Anlama: İşletmelerde özellikle veri biliminin kullanımı sayesinde müşterilerin davranışlarını ve tercihlerini daha iyi anlayarak hareket edebilirsiniz. Pazarlama açısından belirli stratejileri optimize etmek için kullanılan veri bilimi, çeşitli reklam kampanyaları ile müşterilerin dikkatini çekmenizi sağlar.
- Kişiselleştirilmiş Müşteri Deneyimi: Veri bilimi sayesinde e-ticaret, sosyal medya ve hizmet sektöründe özellikle veri bilimi kullanımı ile müşteri deneyimlerine göre bir sunma işlemi ön plana çıkar. Günümüzde popüler olarak bilinen uygulamalar, müşterilerin hareketlerine göre ek olarak ürünler ön plana çıkarır.
- Finansal Hizmetler ve Risk Yönetimi: Risk yönetimi açısından özellikle veri bilimi sayesinde finan sektöründe dolandırıcılık tespiti ve kredi riski analizi gibi alanlarda kullanım sağlayabilirsiniz. Genellikle bu tarz durumlarda kullanılan analizler, finansal açıdan alınan risklerin daha iyi yönetilebilmesi için ön plana çıkar.
