Veri Görselleştirme (Data Visualization) Nedir, Nasıl Yapılır? En İyi 5 Veri Görselleştirme Aracı/Programı/Uygulaması

Veri Görselleştirme (Data Visualization) Nedir, Nasıl Yapılır? En İyi 5 Veri Görselleştirme Aracı/Programı/Uygulaması
Hosting Fiyatları

Veri görselleştirme, verilerdeki gizli anlamı ortaya çıkarmanın ve onu herkes için erişilebilir hale getirmenin anahtarıdır. Veri görselleştirme ile ham verileri eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürebilir ve daha iyi kararlar alabilirsiniz. Google Haritalar, veri görselleştirmenin tonlarca veriyi nasıl basitleştirebileceğini, dönüştürebileceğini ve anlaması ve takip etmesi kolay bir biçimde sunabileceğinin mükemmel bir örneğidir.

Peki veri görselleştirme tam olarak nedir?

Veri Görselleştirme Nedir?

Veri görselleştirme yani data visualization, verileri insanların anlaması kolay bir şekilde görüntülemenin bir yoludur. Veriler çizelgeler, grafikler, resimler ve diğer görsel sunumlar kullanılarak görselleştirilebilir. Verileri görselleştirmek, ham verilerde saklı kalıpları, eğilimleri ve içgörüleri görmemize yardımcı olur.

Örneğin, günlük araba satış kaydı içeren bir e-tablo’nuz olduğunu varsayalım. Geçen yıl her ay kaç araba satıldığını bulma göreviniz varsa ve e-tablo verilerini kullanıyorsanız, bu biraz cevaplaması zor bir görev olabilir. Veri görselleştirmenin devreye girdiği yer burasıdır.

Aylık verileri görüntülemek ve gruplandırmak için bir çizgi grafik veya çubuk grafik oluşturabilirsiniz. Bu görselleştirme, verileri analiz etmenizi oldukça kolaylaştıracaktır.

Görsel Analitiğin Önemi

Görsel Analitiğin Önemi

Görsel analitik, hem bireysel hem de kurumsal düzeylerde verilerdeki eğilimlerin, aykırı değerlerin ve modellerin anlaşılmasına yardımcı olur. Kullanımı, evdeki bazı düzenli harcama verilerini yönetmek kadar basit ve kurumsal verileri yönetmek kadar ileri düzey olabilir. Aşağıda, veri görselleştirmeyi herhangi bir işletme için önemli kılan nedenlerden bazılarını bulabilirsiniz:

  • Büyük bir veri setini analiz ederek istatistikler veya raporlar oluşturabilirsiniz. Örneğin, veri görselleştirme bir şirketin yıllık gelirini hesaplayabilir. 
  • Karmaşık bilgileri net bir şekilde açıklamanızı sağlar. Veri görselleştirme, bilgilerin özümsenmesini kolaylaştırır ve karar vericilerin verileri kolayca yorumlamasına yardımcı olur. Tüm metin parçacıklarını değiştirebilir ve veri görselleştirme ile korelasyonları vurgulayabilirsiniz. Ayrıca, çok daha güzel ve canlı görünür.
  • İş fonksiyonlarını geliştirmenize olanak tanır. İş fonksiyonları ile kurumsal performans arasındaki bağlantıyı verimli bir şekilde anlamanızı sağlar.
  • Veri görselleştirme, verilerle görsel olarak etkileşime izin verir. Bu, karar vericilerin verileri kolayca manipüle etmesine ve keşfetmesine izin verebilir.

Veri Görselleştirme Nasıl Çalışır?

‍Günlük yaşamda, sadece etrafa bakarak çevremizi anında yorumlayabiliyoruz. Beynimiz kavramları anlamamıza yardımcı olmak için metaforlar oluşturuyor. Aynı şekilde, veri görselleştirme de metaforları kullanır. Bir pasta grafiğin, bir parçanın tüm “pasta” ile ilişkisini nasıl gösterdiğini düşünün. Çizgi grafik sürekliliği tanımlar ve çubuk grafik bize kategorileri gösterir.

‍Veri görselleştirmenin en büyük gücü, kuş bakışı gibi normalde göremediğimiz şeyleri gösterme yeteneğinden gelir. Veri görselleştirme, kaotik görünen bir rakam dizisindeki kalıpları, düzenli şekilde görmemize yardımcı olur.

Veri Görselleştirmenin Faydaları

Veri Görselleştirmenin Faydaları

Doğru veri görselleştirme yöntemleriyle pazarlamacılar hedeflerini belirleyebilir, satış ekipleri fırsatları analiz edebilir ve finans ekipleri kazançlarınızın ve birikimlerinizin nasıl dalgalandığını daha iyi anlayabilir ve bunu hızlı bir şekilde yapabilirler. Bilginin tüketilmesi ve anlaşılması kolay olduğunda, veri analizi ve karar alma hızlı bir başlangıç sağlar.

İnsanların her gün etkileşime girdiği teknoloji ve mobil cihazlar tonlarca bilgi üretir. Bu, analiz edilmesi ve izlenmesi gereken çok sayıda karmaşık veri anlamına gelir. Ancak otomatik araçlar, makine öğrenimi ve yapay zeka destekli veri entegrasyonu ile tüm verileri düzenler ve anlamlandırabilir. Burada veri görselleştirme devreye girer.

Bu büyük miktardaki verilerin içinde işletmeniz hakkında bir Excel tablosundan, standart bir çizgi grafikten veya basit bir balon grafiğinden elde edemeyeceğiniz yeni içgörüler gizlidir. Karmaşık görselleştirmeler, verileri yorumlamak için yeni yollar sağlar. Veri kümelerini karşılaştırma ve entegre etme yeteneği sayesinde işletmenizin nasıl çalıştığına ve müşterilerinizin ürünlerinizle nasıl etkileşim kurduğuna dair keskin bir görüş elde edersiniz.

Ancak, veri görselleştirmeniz yalnızca içine koyduğunuz veriler kadar iyidir. Veri noktalarını görselleştirme yazılımına aktarmadan önce verilerinizi entegre ettiğinizden ve düzenlediğinizden emin olmanız gerekir.

Veri Görselleştirmesinin Zorlukları

Bazen insanlar yanlışlıkla (hatta kasıtlı olarak) verileri yanlış sunabilir. Bu da kesin olmayan sonuçlara veya uygunsuz görselleştirmelere neden olabilir. Aşağıda veri görselleştirme ile ilgili karşılaşabileceğiniz bazı dezavantajları bulabilirsiniz:

1. Uygunsuz görselleştirme

Pek çok sorunun ve dezavantajın özü bu ana sorundan kaynaklanmaktadır. Görselleştirmelerinizi nasıl oluşturduğunuza dikkat etmezseniz, verilerinizi düzgün bir şekilde iletmeyen görselleştirmelerle karşılaşabilirsiniz. Bu, kafa karışıklığına ve ileride sorunlara yol açabilir.

2. Yanlış sonuçlar

Yukarıda bahsettiğimiz gibi veri görselleştirme kullanmanın bir riski de, hedef kitlenizin yanlış sonuçlara varabilmesidir. Bu sadece uygunsuz görselleştirmelerden kaynaklanmaz. Bazen görsel bir ortam, insanlarda kafa karışıklığına yol açabilir, bu nedenle farklı kişiler, aynı grafiği gördükten sonra büyük ölçüde farklı sonuçlara varabilir.

Veri Görselleştirme Türleri

Şu anda, birçok veri görselleştirme türü vardır. En popüler veri görselleştirme türlerinden bazıları aşağıdaki şekildedir:

1. Pivot Tablo

Pivot tablolar her zaman görsel olarak en ilham verici veri biçimi olmasa da, doğru bağlamda kullanıldığında oldukça faydalıdır. Örneğin, görselde görebileceğiniz gibi bu tablolar, bir veri kümesindeki en yüksek ve en düşük değerleri kolayca işaretlemek için farklı gölgeler veya renkler kullanır. Ayrıca, daha karmaşık veri görselleştirme biçimlerinin temelini oluşturmak için de yaygın olarak kullanılır.

Kaynak: evolytics.com

2. Kutu Grafikler

Başka bir yararlı tanımlayıcı görselleştirme türü de, kutu grafiğidir. Pivot tablolar gibi kutu grafiği de bir veri kümesinin önemli istatistiklerini görselleştirmek için kullanışlıdır. Bunları minimum ve maksimum değerleri, medyan değeri ve alt ve üst çeyrekleri (yani, verilerin alt ve üst yarısının medyanı) temsil etmek için kullanabilirsiniz.

Kutu grafikleri “parametrik olmayan” olarak da bilinir. Bu, verilerin dağılımı hakkında herhangi bir varsayımda bulunmadan bir veri örneğindeki varyasyonu gösterdikleri anlamına gelir. Bu, onları keşif ve açıklayıcı veri analizi için kullanışlı kılar, yani bir veri kümesi hakkında herhangi bir geniş sonuç çıkarmadan önce onun temel özelliklerini anlamanızı sağlar.

Kaynak: dimensionless.in

3. Dağılım Grafikleri

Dağılım grafiği, x ve y ekseninde iki değişken arasındaki ilişkiyi görüntüler. Her bir veri öğesi, grafiğin görsel “dağılım” efektini yaratarak tek bir nokta olarak gösterilir. Birbiriyle ilişkili üç veri noktası olduğunda (yani bir z ekseni varsa) 3B dağılım grafikleri de mümkündür.

Dağılım grafikleri, zamanın önemli bir faktör olmadığı büyük veri kümeleri için en iyi şekilde kullanılır. Örneğin, basit bir dağılım grafiği, insanların kilosunu boylarına göre ölçebilir. Bu, iki önlem arasındaki herhangi bir korelasyonun belirlenmesine yardımcı olacaktır. Bununla birlikte, diğer faktörler verileri etkilediğinden dağılım grafikleri, kesin sonuçlara varmak yerine değişkenler arasındaki ilişkileri anlamak için en iyisidir. Bununla birlikte, hipotez oluşturmak için mükemmel bir araçtır.

Kaynak: displayr.com

4. Çizgi Grafik

Çizgi grafik, zaman serisi verilerini temsil etmek için basit ama etkili bir temeldir. Görsel olarak dağılım grafiklerine benzer, ancak bir çizgi ile birleştirilmiş segmentlerle zaman aralıklarıyla ayrılmış veri noktalarını temsil eder. Bu, hızlanma (çizgi yukarı çıktığında), yavaşlama (çizgi aşağı indiğinde) ve oynaklık (çizgi düzensiz bir şekilde yukarı ve aşağı hareket ettiğinde) gibi özelliklerin hızlı bir şekilde gözlemlenmesini sağlar.

Kaynak: data-to-viz.com

5. Çubuk Grafik

Okuldan muhtemelen aşina olacağınız başka bir yaygın görselleştirme de, çubuk grafiktir. Çubuk grafikler, kategorik verileri ayrık değerlere göre çizmenin basit ama oldukça etkili bir yoludur. Çubukların yükseklikleri (veya genişlikleri), temsil ettikleri değerlerle doğru orantılıdır. Bu, çubuk grafikleri ayrık değişkenleri bir bakışta karşılaştırmanın mükemmel bir yolu haline getirir.

Bazı çubuk grafikler, çubukları iki veya üçlü gruplar halinde kümeleyerek farklı zaman noktalarında çok sayıda değişkeni karşılaştırmanıza olanak tanır.

Veri Görselleştirme Süreci Hangi Adımlardan Oluşur?

Veri görselleştirme süreci aşağıdaki adımları içerir:

1. Hangi Kararı Vereceğinizi Belirleyin

İlk adım, hangi kararı vermeye çalıştıklarını belirlemektir. Karar konusunda net değillerse, görselleştirmeler net olmayacaktır.

2. Metrikleri Belirleyin

Veri görselleştirme sürecindeki bir sonraki adım, kararla ilgili metrikleri tespit etmektir. Bunun için bireylerin, karar sorusunu cevaplamak için en yararlı olacak belirli noktaları belirlemeleri gerekir. Hayati ölçütleri belirledikten sonra bireyler bunları doğru bir şekilde toplayıp biriktiremeyeceklerini belirlemelidir. Bazı veri noktalarının kullanılamadığı veya hatalı olduğu görülebilir. Böyle bir durumda genellikle iki alternatif vardır: Veri toplamak için bir proje başlatabilir veya sorularını düzenlemeye karar verebilirsiniz.

3. Anlatılacak Hikayeyi Geliştirin

Verileri kullanarak bir hikaye geliştirin. Hikayelerini hazırlamak için kullanılabilecek belirli sorular vardır. Örneğin, verilerin karşılaştırmalı mı yoksa sınıflandırmalı mı olduğunu belirleyin.

4. Doğru Görseli Seçin

Görsellerin çoğu doğal olarak kişinin anlatmak istediği hikaye tipini takip ettiğinden, sürecin bu kısmı basittir. Bu noktada aşağıdaki ipuçlarından yararlanabilirsiniz:

  • Zamana dayalı hikayeler, çizgi grafiklerle iyi çalışır.
  • Çubuk grafikler, karşılaştırma hikayeleri için idealdir.

5. Seçilen Görsele Uygun Öğeler Ekleyin

Bu adım, aynı anda hem çekiciliği artıran hem de anlamayı besleyen görselle ilgili kararlar almayı amaçlar. Örneğin, bu amaca ulaşmak için grafiğe açıklamalar eklemek, önemli bağlam eklemek veya belirli noktaları vurgulamak gerekebilir.

6. Görselin Açıkça Etiketlenmesi ve Gözden Geçirilmesi

Bu adım, alınan kararların not edilmesini, görsele uygun bir başlık verilmesini ve birimlerin doğru ve tutarlı bir şekilde artırılmasını sağlamayı içerir. 

7. Görselin Uzman Olmayan Bir Kişi Tarafından İncelenmesini Sağlayın

Görselin, altta yatan veriler veya konu hakkında kapsamlı bilgisi olmayan bir kişiye verilmesi çok önemli bir adımdır. Temel olarak, iletilen hikayeyi sorunsuz bir şekilde anlamaları gerekir. Ancak anlayamazlarsa birkaç adım geri gitmeniz gerekebilir. Çoğu durumda sorun, verileri sunmak için yanlış bir grafiğin seçilmesidir.

En İyi 5 Veri Görselleştirme Aracı/Programı/Uygulaması

Aşağıdaki listede en iyi 5 veri görselleştirme aracını bulabilirsiniz:

1. Tableau

Tableau, günümüzde mevcut olan önde gelen veri görselleştirme araçlarından biridir. Hem yeni başlayanların hem de ileri düzey kullanıcıların ihtiyaçlarını karşılayan kapsamlı bir özellikler paketi sunar. Sezgisel sürükle ve bırak arayüzü ile Tableau, kullanıcıların kapsamlı teknik bilgi olmadan etkileşimli panolar, raporlar ve grafikler oluşturmasına olanak tanır. Ayrıca, kullanıcıların çeşitli kaynaklardan verileri sorunsuz bir şekilde entegre etmesine olanak tanıyan sağlam veri bağlantı seçenekleri sunar. Tableau’nun güçlü veri analizi yetenekleri ve kapsamlı görselleştirme seçenekleri, onu veri analistleri ve iş profesyonelleri arasında popüler kılar.

Tableau

2. Power BI

Microsoft tarafından geliştirilen Power BI, öne çıkan bir diğer veri görselleştirme yazılımıdır. Power BI, çok çeşitli veri analizi, görselleştirme ve işbirliği özellikleri sağlar. Kullanıcı dostu arayüzü ve sürükle ve bırak özellikleri, onu her düzeydeki uzmanlığa sahip kullanıcılar için erişilebilir kılar. Power BI, kullanıcıların etkileşimli rapor ve panolar oluşturmasına, gerçek zamanlı veri keşfi gerçekleştirmesine ve içgörüleri iş arkadaşlarıyla paylaşmasına olanak tanır. Diğer Microsoft ürünleri ve bulut hizmetleriyle sorunsuz entegrasyon sayesinde Power BI, Microsoft ekosistemine yoğun yatırım yapan işletmeler için kapsamlı bir çözüm sunar.

Power BI

3. Zoho Analytics

Zoho Analytics, sağlam veri analizi, raporlama ve görselleştirme özellikleri sunar. Kullanıcılara etkileşimli panolar, grafikler ve pivot tablolar oluşturmak için sürükle ve bırak arayüzü sağlar. Zoho Analytics, elektronik tablolar, veri tabanları, bulut depolama ve çevrimiçi uygulamalar dahil olmak üzere birçok veri kaynağını destekler. Güçlü veri modelleme yetenekleri ve yapay zeka güdümlü içgörüleri, kullanıcıların verilerindeki anlamlı kalıpları ve eğilimleri ortaya çıkarmasına olanak tanır.

Zoho Analytics

4. D3.js

D3.js (Data-Driven Documents), veri görselleştirme için yaygın olarak kullanılan açık kaynaklı bir JavaScript kitaplığıdır. Daha önce bahsedilen veri görselleştirme yazılımının aksine, D3.js, geliştiricilerin özel ve oldukça etkileşimli veri görselleştirmeleri oluşturmasına olanak tanır. Kapsamlı veri görselleştirme bileşenleri ve API’leri ile geliştiriciler, görselleştirmelerinin tasarımı ve etkileşimi üzerinde tam kontrole sahip olabilir. D3.js son derece özelleştirilebilirdir ve web üzerinde dinamik ve görsel olarak çarpıcı veri görselleştirmeleri oluşturma yeteneği sayesinde popülerlik kazanmıştır.

D3.js

5. Google Data Studio

Google Data Studio, Google Analytics, Google E-Tablolar ve Google Ads gibi diğer Google ürünleriyle sorunsuz bir şekilde entegre olan ücretsiz bir veri görselleştirme aracıdır. Sürükle ve bırak özelliklerine sahip kullanıcı dostu bir arayüz sunarak kullanıcıların kolayca etkileşimli raporlar ve panolar oluşturmasını sağlar. Ortak çalışma özellikleri, gerçek zamanlı veri güncellemeleri ve kolay paylaşım seçenekleriyle Google Data Studio, uygun maliyetli bir veri görselleştirme çözümü arayan küçük işletmeler ve bireyler için mükemmel bir seçimdir.

Google Data Studio

Veri Görselleştirme Aracında Olması Gereken Özellikler

Doğru veri görselleştirme aracını seçmek, ihtiyaçlarınıza en uygun olanı bulmak için zorlu seçimler gerektirir. Tüm kullanıcı türleri veya tüm durumlar için en iyi olan tek bir veri görselleştirme çözümü yoktur. Bu yüzden aşağıda hedefleriniz, becerileriniz ve kaynaklarınız göz önüne alındığında başarılı olmanıza yardımcı olacak veri görselleştirme aracını seçmeden önce göz önünde bulundurmanız gereken faktörleri bulabilirsiniz:

1. Pano Tasarımı

Kurumsal raporlama söz konusu olduğunda, bir panonun basitliği ve karmaşıklığı arasındaki doğru dengeyi kontrol etmeniz önemlidir. Daha basit tasarımların kullanımı kolay olsa da, pek çok yararlı bilgiyi bir araya getiremeyebilir. Ancak, karmaşık panolar ekranınızı karıştırabilir ve gözlerinizin önündeki verileri anlamanızı zorlaştırabilir. Uzman değilseniz ve pano tasarımı hakkında fazla bir şey bilmiyorsanız, panonun doğal olarak göze hitap etmesini isteyebilirsiniz.

2. Kullanım Örneği

Farklı kullanım durumları, farklı gösterge tablosu türleri gerektirir. Örneğin, bir mağazanın gerçek zamanlı analitiği gibi basit bir kullanım durumu, borsa raporlarını görüntülemek gibi daha karmaşık bir kullanım durumundan çok farklı olacaktır. Veri görselleştirmenizi kişiselleştirmenin harika bir yoludur. Çözüm yalnızca ihtiyaçlarınıza göre tasarlanmakla kalmaz, aynı zamanda gelişmiş bir kullanıcı deneyimi de sağlar.

3. Veri Bağlantısı

Veriler, görselleştirmenin anahtarıdır ve iş verileri, bir veri görselleştirme aracı için birincil girdidir, bu nedenle doğru veri kaynaklarının araca bağlandığından emin olmak büyük önem taşır. Veriler genellikle birden fazla dinamik kaynaktan alınır, bu nedenle görselleştirmelerinizin alakalı kalması için güncel olması gerekir. Diğer veri kaynaklarıyla bağlantı kurma ve entegre olma yeteneği, etkili veri görselleştirmeyi sağlamada kritik bir faktördür.

4. Hedef Kitle

Veri görselleştirmeleri, genellikle uygulamayı veya süreci tam olarak anlamayan kullanıcılara bilgi aktarır. Kullanıcılar, harici kullanıcılar ve diğer paydaşları içerebilir. Bu kullanıcıların yalnızca kuruluştaki rolleriyle ilgili verilere erişmeleri gerekir. Bu nedenle, aracın hedef kitleye özel olduğundan ve rol tabanlı kullanıcı erişimi sağladığından emin olmanız gerekir.

5. İşlevsellik

Veri görselleştirme aracının işlevselliğini kuruluşunuzun ihtiyaçları ile uyumlu tutmak çok önemlidir. İş dünyası liderleri, gerçekte bu yeteneklerin yalnızca bir kısmına ihtiyaç duyduklarından, genellikle en çok sayıda özelliğe veya daha fazla işlevselliğe sahip yazılımları tercih etmeyi düşünür. İşlevler çok fazlaysa, bu sadece karmaşıklığı artırmakla kalmaz, aynı zamanda maliyetleri artırır ve onu gerçek amacı için kullanma yeteneğinizi etkiler. Sonuç olarak ihtiyacınız olmayan ve asla kullanmayacağınız çok fazla özellikle başbaşa kalırsınız. Bu noktada abartılı özellikler yerine işletmenizin gerçekten ihtiyaç duyduğu işlevselliği elde etmeye odaklanın ve işiniz büyüdükçe daha fazla işlevsellik eklemeye devam edin.

Veri Görselleştirme Örnekleri

Pek çok veri görselleştirme türü vardır ve bunlar, bilgilerden içgörü çıkarmayı kolaylaştırmak için farklı türdeki verileri farklı şekillerde sergilemek üzere tasarlanmıştır. 

Aşağıdaki veri görsellleştirme örneklerine bir göz atarak işletmenizdeki çeşitli kullanım durumları için neyin en iyi şekilde çalışacağını bulabilirsiniz:

1. Choropleth haritaları

Bu tür veri görselleştirme, bir veri özetine dayalı olarak coğrafi haritalarda önceden tanımlanmış alanları renklendirir. 

2. Etkileşimli alan grafikleri

Etkileşimli alan grafikleri gibi veri görselleştirme teknikleri, müşteri yaşlarını işlemleri tamamlamak için kullanılan masaüstü veya mobil cihazlarla karşılaştırır. Bu işlevsellik, insanların çevrimiçi olarak markanızla nasıl etkileşim kurduğunu keşfetmenize yardımcı olur.

3. Isı haritaları

Bir ısı haritası, değerlerin renklerle gösterildiği verilerin grafiksel bir temsilidir. Bir web sitesinde veya sayfada neyin işe yarayıp yaramadığını ve kullanıcıların bir sayfanın hangi bölümleri ve öğeleriyle etkileşim kurduğunu tespit etmede çok önemlidir.

Kaynak: hellodarwin

4. İnfografik

Birden çok grafiği, çubuk grafiği veya istatistiği tek bir infografikte birleştirerek veriye dayalı hikaye anlatımı oluşturabilirsiniz. Verilerinizi yoğunlaştırılmış bir görsel formatta sunarak, şirketinizdeki müşterilere, paydaşlara ve üst düzey yöneticilere daha kolay ikna edici argümanlar sunabilirsiniz.

Kaynak: kinocreative

Yapay Zekanın Veri Görselleştirme Süreçlerindeki Rolü

2025 yılına kadar dünyadaki toplam veri miktarının 175 zettabayt (veya 175 trilyon gigabayt) olacağı tahmin edilmektedir. Bu nedenle, büyük veri ve veri bilimini içeren projelerin popülaritesi arttığı gibi görselleştirmenin de önemi arttı.

Bu noktada pasta grafikler, histogramlar ve grafikler faydalı olsa da, ısı haritaları gibi daha karmaşık görselleştirmeler de iş verileri hakkında daha fazla bağlam sağlar. AI ve ML araçları, ayrıntılı veri görselleştirmesini mümkün kılan hayati teknolojilerdir.

Veri görselleştirmeye yardımcı olmak veya geliştirmek için AI ve ML’nin konuşlandırılabileceği bazı yolların hızlı bir özetini burada bulabilirsiniz:

Dönüşüm: AI, verileri bir modaliteden diğerine dönüştürmek için algoritmalar kullanabilir.

Değerlendirme: Kurallara dayalı sistemler, veri kümelerinin göreli kalitesini ölçebilir (yani, puanlar veya sıralamalar oluşturabilir).

Karşılaştırma: AI, verilerdeki benzerlik ve farklılıkları belirterek kalıp ve eğilimleri belirleyebilir.

Sorgulama: Analistler, bir dizi özel ihtiyaca dayalı bilgileri bulmak için otomatik sorgulamalar ayarlayabilir.

Akıl Yürütme: Makine öğrenimi ve yapay zeka araçları, otonom akıl yürütme yetenekleri geliştirebilir ve hipotezler (ör. modelleme ve tahmin) ortaya çıkarabilir.

Öneriler: İş Zekası (BI) araçlarında yapay zeka, kullanıcılar ve karar vericiler için fikir sahibi olabilecek veri veya görsel kodlama yöntemleri önerebilir.

Madencilik: AI ve ML, veri setinin genel sunumunu etkilemeden veri görselleştirmelerinden içgörüler ortaya çıkarabilir.


İlgili İçerikler:

Veri Analizi Nedir, Büyük Veri Analizi Nasıl Yapılır?

Big Data (Büyük Veri) Nedir, Nasıl Analiz Edilir?

Analitik Düşünme Nedir? Verilerle Düşünmek İçin Analitik Düşünme Becerisi Nasıl Geliştirilir?

REGEX (Regular Expressions) Nedir? Veri Analizinde REGEX Nasıl Kullanılır?

Yazılım Dilleri, Geleceğin Yazılım Dilleri

Code Interpreter Nedir? Yazılımcıların İşi Tehlikede mi?

10 Adımda Dijital Pazarlama Nasıl Yapılır?

SQL (Structured Query Language) Nedir? Kullanım Alanları ve Örnekleri

PostgreSQL Nedir? Özellikleri, Avantajları ve SQL’den Farkları

Regresyon Nedir? Yeni Başlayanlar İçin Ayrıntılı Regresyon Analizi

SWOT Analizi Nedir? Başarılı Stratejiler Kurmak İçin SWOT Analizi Yapın

PaaS (Platform as a Service) Nedir? PaaS vs. IaaS Arasındaki Farklar

Iaas (Infrastructure as a Service) Nedir? Iaas vs. Paas Arasındaki Farklar

Korelasyon Nedir? Nedensellik vs. Korelasyon Arasındaki Farklar

Kaggle Nedir, Nasıl Çalışır? Veri Bilimcilerin Verimli Ortamı: Kaggle

Domain Sorgulama