Advanced Data Analytics

Veri analitiği süreci, döngüsel bir yapıda tekrarlanan beş adımdan oluşur. Bu süreçlerde zaman zaman bir önceki adıma dönüp yapılan işlemlerin tekrarlanması
gerekebilmektedir.

Problem Tanımı: Veri analitiği sürecinin ilk adımı, belirli bir iş problemi veya fırsatı tanımlamakla başlar. Bu adımda, işletmenin hedefleri ve ihtiyaçları analiz edilir ve veri analitiği projesinin amacı netleştirilir. Problem tanımı aşamasında, doğru soruların sorulması ve doğru hedeflerin belirlenmesi büyük önem taşır.

Veri Keşfi: Bu adımda, kullanılabilir veri kaynakları incelenir ve potansiyel olarak işe yarar veri setleri belirlenir. Veri keşfi süreci, veri setlerinin yapısı, içeriği ve kalitesi hakkında anlayış kazanmayı amaçlar.

Veri Düzenleme: Bu adımda, seçilen veri setleri temizlenir, dönüştürülür ve hazırlanır. Eksik veya hatalı veriler giderilir, gereksiz özellikler kaldırılır ve veri setleri analiz için uygun hale getirilir.

Veri Modelleme: Bu adımda, iş problemine uygun bir model seçilir ve eğitilir. Veri modelleme süreci, makine öğrenimi, yapay zeka veya istatistiksel teknikler kullanılarak veri setleri üzerinde tahminlerde bulunmayı amaçlar.

Model Performans Ölçme/İyileştirme: Bu adımda, modelin doğruluğu, hassasiyeti, hatası ve diğer performans metrikleri değerlendirilir. Model performansının yetersiz olduğu durumlarda, model yeniden eğitilir veya iyileştirme teknikleri uygulanır.