top of page
  • Yazarın fotoğrafıNur ŞAT

Veri analizinin araştırmanın sonuç elde etmesindeki rolü

Veri analizi, araştırma sürecinde toplanan verinin incelenmesini ve yorumlanmasını içerdiğinden araştırma sonuçlarının elde edilmesinde çok önemli bir adımdır. Veri analizi olmadan, araştırma bulgularına dayanarak anlamlı sonuçlar çıkarmak veya bilinçli kararlar vermek imkansızdır.


Veri toplama ve veri analizinin araştırma sürecindeki yerini bir örnek üzerinden göstermek kavrayışı kolaylaştıracaktır:



Veri analizi, türüne bağlı olarak istatistiksel analiz, içerik analizi ve nitel analiz gibi çeşitli teknik ve yöntemleri içerir. Bazen bu analizleri bir arada kullanmak da mümkündür.


Söz konusu analizler yararlı bilgileri keşfetmek, sonuçlar önermek ve karar vermeyi desteklemek amacıyla veri değerlendirme, temizleme, dönüştürme ve modelleme süreci olarak tarif edilebilir


Veri analizi, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli nedenlerle gerçekleştirilir:

  • Veriyi anlama: Herhangi bir veri analizi projesinde ilk adım, sahip olduğunuz veriyi anlamaktır. Bu, verinin neyi temsil ettiği ve size neler söyleyebileceği hakkında fikir edinmek için verinin yapısına, kalitesine ve dağılımına bakmayı içerir.

  • Kalıpları ve ilişkileri belirleme: Veri analizi, tahminlerde bulunmak veya sonuçlar çıkarmak için kullanılabilecek verideki kalıpları ve ilişkileri belirlemek için kullanılabilir. Örneğin, bir hisse senedinin fiyatı ile o hisse senedinin işlem hacmi arasındaki ilişkiyi belirlemek için veri analizini kullanabilirsiniz.

  • Karar vermeyi destekleme: Veri analizi, kararları bildirebilecek veriye ilişkin iç görüler sağlayarak karar vermeyi desteklemek için kullanılabilir. Örneğin, demografi, trafik modelleri ve ekonomik veriye dayalı olarak yeni bir kent ulaşım hattı için en iyi konumu belirlemek üzere veri analizini kullanabilirsiniz.

  • Araştırma sorularını sınamak: Veri analizi, verideki değişkenler arasındaki ilişkiler hakkındaki hipotezleri test etmek için kullanılabilir. Örneğin, bir kişinin kamu yönetimi kurumlarına yaptığı başvuru miktarı ile memnuniyet arasında bir ilişki olduğu araştırma sorularını sınamak için veri analizini kullanabilirsiniz.

  • İşleyişi iyileştirme: Veri analizi, verimsizlikleri ve iyileştirme alanlarını belirleyerek edim iyileştirmek için kullanılabilir. Örneğin, hangi karar alma süreçlerinin daha çok zaman aldığını belirlemek için veri analizini kullanabilir ve süreleri azaltmak için değişiklikleri tezinizde önerebilirsiniz.


Veri analizi araçları, kuruluşların ve bireylerin bilinçli kararlar almasına yardımcı olmak amacıyla büyük miktarda veriyi toplamak, işlemek, analiz etmek ve görselleştirmek için tasarlanmış yazılım programları veya sistemlerdir. Kullanıcıların verideki eğilimleri, kalıpları ve ilişkileri ortaya çıkarmalarının yanı sıra tahmine dayalı ve kuralcı analiz gerçekleştirmelerini sağlar.


Bilgisayar yazılımları da popüler veri analizini desteklemektedir. Bu yardımcı analiz araçlarına bazı örnekler verelim:


Microsoft Excel: Veri analizi için yaygın olarak kullanılan bir elektronik tablo programıdır. Kullanıcıların veri görselleştirmek için tablolar oluşturmasına, hesaplamalar yapmasına ve tablolar ve grafikler oluşturmasına olanak tanır. Ayrıca sıralama, filtreleme ve pivot tablolar gibi veri işleme ve analizi için bir dizi işlev sunar.


Tableau: Tableau, kullanıcıların çok çeşitli veri kaynaklarına bağlanmasına, etkileşimli panolar ve raporlar oluşturmasına ve başkalarıyla içgörüler paylaşmasına olanak tanıyan güçlü bir veri görselleştirme aracıdır. Finans, sağlık ve perakende gibi çeşitli sektörlerde yaygın olarak kullanılmaktadır.


R: İstatistiksel hesaplama ve grafikler için bir programlama dili ve yazılım ortamıdır. Veri analizi ve görselleştirme için veri bilimcileri ve istatistikçiler tarafından yaygın olarak kullanılır. R, çok çeşitli istatistiksel ve makine öğrenimi algoritmalarının yanı sıra veri işleme ve analizi için geniş bir paket kitaplığı sağlar.


SAS (İstatistiksel Analiz Sistemi): Gelişmiş analitik, veri yönetimi ve iş zekası için bir yazılım paketidir. Finans, sağlık ve pazarlama gibi sektörlerde yaygın olarak kullanılır ve regresyon analizi, zaman serisi analizi ve tahmine dayalı modelleme dahil olmak üzere veri analizi için bir dizi araç sağlar.


Python: Python, veri analizi ve bilimsel bilgi işlem için popüler hale gelen genel amaçlı bir programlama dilidir. Pandas, NumPy ve Matplotlib gibi veri analizi için çok çeşitli kitaplıklar ve araçların yanı sıra TensorFlow ve scikit-learn gibi makine öğrenimi çerçeveleri sağlar.


Bunlar, günümüzde mevcut olan birçok veri analiz aracından sadece birkaç örnektir. Hatırlatalım ki aracın seçimi, analiz edilen verinin türüne, analistin özel ihtiyaçlarına ve mevcut kaynaklara bağlı olacaktır.




Daha önce bahsedilen nicel veri analiz araçlarına ek olarak, nitel veri analizi için özel araçlar da vardır. Niteliksel veri, sayısal veriden farklı bir analiz yaklaşımı gerektiren metin, resimler veya ses kayıtları gibi sayısal olmayan veridir. İşte nitel veri analiz araçlarına bazı örnekler:

NVivo: Özellikle görüşme dökümleri ve anket yanıtları gibi metin tabanlı veri analiz etmek için nitel veri analizi için bir yazılım aracıdır. Kullanıcıların veri kodlamasına ve kategorize etmesine, ayrıca metin aramaları ve içerik analizi yapmasına olanak tanır.


Atlas.ti: Sosyal bilimler için tasarlanmış, nitel veri analizi için başka bir yazılım aracıdır. Kullanıcıların nitel veri kodlamasına, kategorize etmesine ve analiz etmesine ve ayrıca analizi desteklemek için verin

in görsel temsillerini oluşturmasına olanak tanır.


MAXQDA: Metin, ses, video ve görüntüler dahil olmak üzere çok çeşitli veri türlerini destekleyen nitel bir veri analiz yazılımıdır. Verinin kodlanması ve kategorize edilmesinin yanı sıra içerik analizi, ağ analizi ve verinin görsel temsili için araçlar sağlar.


Eğitimimizide bu konuda özel bir dersimiz olacağını hatırlatmak isteriz.

Niteliksel Veri Analizi (QDA) yazılımı: Her biri kendine özgü özellik ve yeteneklere sahip birkaç başka QDA yazılım programı mevcuttur. Bazı popüler örnekler Dedoose, F4analyse ve Quirkos'u içerir.


Manuel kodlama ve sınıflandırma: Yazılım araçları, büyük miktarda nitel veriyi yönetmek ve organize etmek için yardımcı olabilirken, manuel kodlama ve sınıflandırma, nitel veri analiz sürecinin önemli bir parçasıdır. Bu, veri okumayı ve daha sonra belgelenebilecek ve analiz edilebilecek temaları, kalıpları ve ilişkileri tanımlamayı içerir.


Nitel veri analiz araçlarının, analizin özel ihtiyaçlarına bağlı olarak birbirleriyle ve nicel veri analiz araçlarıyla kombinasyon halinde kullanılabileceğini burada belirtmek yerinde olacaktır.


17 görüntüleme

Son Yazılar

Hepsini Gör

Comments


Commenting has been turned off.
bottom of page