İstatistiksel Analiz
İstatistiksel analiz, diğer ve ileri veri analitiği tekniklerine sağlam bir temel olarak düşünülmeli ve iş dünyasında karar alma süreçlerini güçlendiren araçlardan biri olarak görülmelidir.
İstatistiksel analiz ile işletmelere, araştırma kuruluşlarına ve çeşitli sektörlerde faaliyet gösteren kuruluşlara verilerini anlamlandırma, veri setlerinin iç yapısını çözümleme ve veriler üzerinden stratejik kararlar alma konusunda faydalı bir zemin sağlanmaktadır. Bu noktada istatistiksel analiz süreçlerimiz, ham verileri anlamlı bilgilere dönüştürmek için bilimsel ve sistematik yöntemlerle desteklenmektedir.
Betimsel İstatistik (Descriptive Statistics)
Betimsel istatistikleri, verilerin genel özelliklerini tanımlamak amacıyla kullanıyoruz. Bu bağlamda ortalamalar, standart sapma gibi temel istatistiksel özetlerle verinin genel yapısını ortaya koyuyoruz. Bu aşama ile daha ileri analizler için zemin hazırlayarak veri hakkında ilk betimlemeleri / öngörüleri sağlıyoruz.
Çıkarımsal İstatistik (Inferential Statistics)
Örneklem verilerinden genellemeler yapmak ve hipotez testleri yürütmek için çıkarımsal istatistiklere başvuruyoruz. Bu süreçte, null ve alternatif hipotezleri test ederek veriler üzerinden güvenilir tahminler üretiyoruz. Hipotez testleri ile işletmelerin stratejik kararlarını destekleyecek bulgular elde ediyoruz.
Regresyon Analizi
Regresyon analizi, bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi incelememize olanak tanıyan bu yöntem ile işletmelerin performanslarını etkileyen değişkenler hakkında daha fazla bilgi elde ediyor ve doğrusal regresyon gibi tekniklerle tahminleme modelleri oluşturuyoruz.
Varyans Analizi (ANOVA)
Farklı veri gruplarının ortalamalarının karşılaştırılmasını sağlayan Varyans analizini özellikle çeşitli veri setlerinde gruplar arasındaki farklılıkları değerlendirmek için kullanıyoruz. Bu yöntem ile işletmelere, farklı stratejilerin veya uygulamaların performans üzerindeki etkisini test edebilme fırsatı sunuyoruz.
Korelasyon Analizi
İki ya da daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi değerlendirmek için korelasyon analizleri kullanıyoruz. Bunun için ise Pearson korelasyon katsayısı gibi metriklerle bu ilişkinin gücünü ölçüyoruz. Bu analizlerle, hangi değişkenlerin birlikte hareket ettiğini görebiliyoruz.
Tahminleme ve Modelleme
Son aşama olan tahmin ve modellemede, verilerden gelecekteki eğilimleri tahmin etmek amacıyla çeşitli tahmin modelleri geliştiriyoruz. Bu doğrultuda zaman serileri ve regresyon modellerini bu aşamada öne çıkartıyoruz.