Veri görselleştirmeyi keşfetme
Bir iş modeli çok büyük miktarlarda bilgi içerebilir. Bunun gibi bir model oluşturmanın amacı, içerdiği bilgileri gerekçelendirmeye, sorular sormaya ve işlerinizi ileri taşımanıza yardımcı olabilecek yanıtlar bulabilmenize yardımcı olmaktır.
Bu ünitede modellerinizdeki bilgileri analiz etmek ve anlamak için kullanabileceğiniz tekniklerden bazıları açıklanır.
Raporlama nedir?
Raporlama, kuruluşun farklı alanlarının performansını izlemek için verileri bilgilendirici özetler halinde düzenleme işlemidir. Raporlama şirketlerin çevrimiçi işlerini izlemelerine ve veriler beklenen aralıkların dışında kaldığında bunu öğrenmelerine yardımcı olur. İyi bir raporlama, son kullanıcıların işler hakkında sorular sormasını sağlamalıdır. Raporlamada size neler olduğu gösterilirken, analiz bunun neden olduğunu ve bu konuda ne yapabileceğinizi açıklamaya odaklanır.
İş zekası nedir?
İş Zekası (BI) terimi iş bilgilerinin toplanması, tümleştirilmesi, analizi ve sunumuna yönelik teknolojiler, uygulamalar ve yöntemlere karşılık gelir. İş zekasının amacı daha iyi bir karar alma sürecini desteklemektir.
İş zekası sistemleri, çoğu durumda veri ambarında toplanmış verileri kullanarak ve bazen de canlı operasyon verileriyle çalışarak iş operasyonlarının geçmiş, güncel ve tahmini görünümlerini sağlar. Yazılım öğeleri raporlamayı, etkileşimli “ayrıntılı inceleme için” özet tablo analizini, görselleştirmeyi ve istatistiksel veri madenciliğini destekler. Uygulamalar iş performansı yönetimini de içeren amaçlarla satış, üretim, finans gibi daha birçok iş verileri kaynağıyla çalışır. Karşılaştırma yapmak için genellikle aynı sektördeki diğer şirketler hakkında bilgi toplanır. Aynı sektörde faaliyet gösteren diğer şirketlerle yapılan kıyaslamalara karşılaştırma adı verilir.
Veri görselleştirme nedir?
Veri görselleştirme, bilgilerin ve verilerin grafik gösterimidir. Veri görselleştirme araçları grafikler, graflar ve haritalar gibi görsel öğeleri kullanarak verilerdeki eğilimleri, aykırı değerleri ve desenleri belirlemek için erişilebilir bir yol sağlar. Azure kullanıyorsanız en popüler veri görselleştirme aracı Power BI'dır.
Power BI'ı kullanarak birden çok farklı veri kaynağına bağlanabilir ve bunları bir veri modelinde bir araya getirebilirsiniz. Bu veri modeli kuruluşunuzdaki diğer kişilerle rapor olarak paylaşabileceğiniz görseller ve görsel koleksiyonları oluşturmanıza olanak tanır.
Verileri temsil edecek görselleştirme seçeneklerini keşfetme
Veri görselleştirme verilerin kendisine bakmak yerine anlamlarına odaklanmanıza yardımcı olur. İyi bir veri görselleştirme eğilimleri, anomalileri ve olası sorunları hızla belirleyebilmenizi sağlar. En yaygın görselleştirme biçimleri şunlardır:
Çubuk ve sütun grafikler: Çubuk ve sütun grafikler, bir dizi değişkenin farklı kategoriler arasında nasıl değiştiğini görmenizi sağlar. Örneğin aşağıdaki ilk grafik bir çift kurgusal perakendeci için mağaza konumları arasında satışların nasıl değiştiğini gösterir.
Bu grafik satışların aylara göre nasıl değiştiğini gösterir.
Çizgi grafikler: Çizgi grafikler, genellikle zaman içinde bir değer serisinin tamamının genel şeklini vurgular.
Matris: Matris görseli, verileri özetleyen tablosal bir yapıdır. Rapor tasarımcıları genellikle, kullanıcıların bir rapor sayfasındaki diğer görselleri çapraz vurgulamak için matristeki bir veya daha fazla öğeyi (satır, sütun, hücre) seçmesine olanak sağlamak için raporlara ve panolara matrisler ekler.
Ana etmenler: Ana etmen grafiği, seçilen sonuç veya değere ana katkıda bulunanları görüntüler. Ana etmenler, önemli bir ölçümü etkileyen faktörleri anlamanıza yardımcı olmak açısından harika bir seçimdir. Örneğin, müşterilerin ikinci bir sipariş vermelerini ne etkiliyor veya geçen Haziran'da satışlar neden bu kadar yüksekti.
Ağaç haritası: Ağaç haritaları, her öğenin göreli değerini temsil eden boyuta sahip renkli dikdörtgenlerin grafikleridir. Bunlar, ana dikdörtgenlerin içine yerleştirilmiş dikdörtgenlerle hiyerarşik olabilir.
Dağılım: Dağılım grafiği, iki sayısal değer arasındaki ilişkiyi gösterir. Kabarcık grafiği veri noktalarının kabarcıklarla değiştirildiği ve kabarcık boyutunun üçüncü bir veri boyutunu temsil ettiği bir dağılım grafiğidir.
Nokta çizimi grafiği kabarcık grafiğine ve dağılım grafiğine benzer, ama X ekseni boyunca kategorik verileri çizebilir.
Kartogram. Coğrafi verileriniz varsa, bir değerin coğrafya veya bölge genelinde ne oranda değiştiğini görüntülemek için kartogram kullanabilirsiniz. Açık renkten (daha seyrek/daha az) koyu renge (daha sık/daha fazla) kadar değişen gölgelendirmeyle göreli farkları görebilirsiniz.
