• Buradasın

    Perakende sektöründe veri analizi nasıl yapılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Perakende sektöründe veri analizi, aşağıdaki adımlarla gerçekleştirilir:
    1. Amaç Belirleme: Analizden elde edilmek istenen veriler önceden belirlenir ve analiz bu verileri ortaya çıkaracak şekilde planlanır 12.
    2. Veri Toplama: Farklı kaynaklardan ve çeşitlerden, olabildiğince çok veri toplanır 12. Bu veriler arasında satış noktası sistemleri, mağaza içi video görüntüleri ve müşteri satın alma geçmişleri yer alır 3.
    3. Veri Temizleme: Elde edilen verilerdeki yanıltıcı ve gereksiz bilgiler ayıklanır 14.
    4. Veri Analizi: Veriler, betimsel, keşifsel, çıkarımsal veya tahminsel analiz yöntemleriyle incelenir 12. Bu aşamada yapay zeka ve makine öğrenimi gibi teknolojilerden yararlanılabilir 3.
    5. Tekrar Etme ve Optimizasyon: Analiz süreci, verilerin tutarlılığını izlemek ve en doğru sonuçlara ulaşmak için tekrarlanır 1.
    Sonuç olarak, perakende analitiği, müşteri memnuniyetini artırmak, satışları optimize etmek ve iş süreçlerini iyileştirmek için kritik bir rol oynar 35.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. gtech.com.tr
        1
      2. ey.com
        2
      3. taldigi.com
        3
      4. iienstitu.com
        4
      5. tr.linkedin.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Veri analizi ve veri işleme arasındaki fark nedir?

    Veri analizi ve veri işleme kavramları birbiriyle ilişkili olsa da farklı anlamlar taşır: 1. Veri İşleme: Ham verilerin toplanması, düzenlenmesi, analiz edilmesi ve sonuçların yorumlanması sürecidir. 2. Veri Analizi: Veri işleme sürecinin bir aşaması olup, temizlenmiş ve dönüştürülmüş verilerin incelenmesi ve yorumlanmasıdır.
    5 kaynak

    Veri analizi için hangi tablo kullanılır?

    Veri analizi için kullanılan temel tablo türü, Pivot Tablo (PivotTable) olarak adlandırılır. Excel'de veri analizi yaparken bu tablo, büyük veri setlerini özetlemek, filtrelemek, gruplamak ve hesaplamalar yapmak için kullanılır.
    5 kaynak

    ETL veri analizi nedir?

    ETL veri analizi, "Extract, Transform, Load" (Çıkartma, Dönüştürme, Yükleme) kelimelerinin baş harflerinden oluşan bir süreçtir. Bu süreç, üç ana aşamadan oluşur: 1. Extract (Çıkartma): Verilerin çeşitli kaynaklardan (veritabanları, dosyalar, API'ler vb.) çıkarılması. 2. Transform (Dönüştürme): Çıkarılan verilerin hedef sisteme yüklenmeden önce işlenmesi, temizlenmesi, doğrulanması ve dönüştürülmesi. 3. Load (Yükleme): Dönüştürülen verilerin hedef veri tabanına veya veri ambarına yüklenmesi. ETL, veri entegrasyonu, veri temizliği ve optimizasyonu, tarihsel veri saklama gibi amaçlarla kullanılır ve veri bilimi, iş zekası ve yapay zeka uygulamalarında yaygın olarak uygulanır.
    5 kaynak

    Veri analizi için hangi istatistik yöntemleri kullanılır?

    Veri analizi için kullanılan bazı istatistik yöntemleri şunlardır: 1. Tanımlayıcı İstatistikler (Descriptive Statistics): Verilerin temel özelliklerini anlamak için kullanılır, ortalama, medyan, mod ve standart sapma gibi ölçüleri içerir. 2. Korelasyon Analizi: İki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi ölçmek için kullanılır. 3. Regresyon Analizi: Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi inceleyerek gelecekteki olayları tahmin etmek için kullanılır. 4. Hipotez Testi (Hypothesis Testing): Araştırma sorularının doğruluğunu test etmek için kullanılır, t-testleri ve ANOVA gibi testler yaygın olarak kullanılır. 5. Zaman Serisi Analizi: Verilerin zaman içinde nasıl değiştiğini incelemek için kullanılır, trend analizleri ve sezonluk değişiklikler gibi faktörleri içerir. 6. Faktör Analizi: Verilerdeki temel yapıları veya faktörleri ortaya çıkarmak için kullanılır. 7. Cluster Analizi: Verileri benzer özelliklere sahip gruplara ayırma işlemidir.
    5 kaynak

    Veri analizi öğrenmek için hangi program?

    Veri analizi öğrenmek için aşağıdaki programlar önerilmektedir: 1. Microsoft Excel: Temel veri analizi, finansal analiz ve grafik oluşturma için yaygın olarak kullanılır. 2. Python: Büyük veri analizi, makine öğrenimi ve veri görselleştirme için esnek ve popüler bir programlama dilidir. 3. Tableau: Veri görselleştirme ve iş zekası için kullanıcı dostu bir araçtır. 4. R: İstatistiksel analiz ve veri madenciliği için geniş kütüphane desteği sunan açık kaynaklı bir programlama dilidir. 5. SPSS (Statistical Package for the Social Sciences): Sosyal bilimler ve eğitim gibi alanlarda sıkça kullanılan bir istatistik programıdır. Bu programlar, veri analizi becerilerinizi geliştirmenize ve farklı veri türlerinde etkili analizler yapmanıza yardımcı olacaktır.
    5 kaynak

    Veri analizi ve veri görselleştirme arasındaki fark nedir?

    Veri analizi ve veri görselleştirme arasındaki fark şu şekilde özetlenebilir: 1. Veri Analizi: Ham verilerin toplanması, temizlenmesi, dönüştürülmesi ve modellenmesi sürecidir. 2. Veri Görselleştirme: Analiz sonuçlarının grafikler, haritalar veya tablolar gibi görsel formlara dönüştürülmesi sürecidir.
    5 kaynak

    Perakende analitiği nedir?

    Perakende analitiği, perakende sektöründeki verileri analiz etme ve anlama sürecidir. Bu analiz, perakende operasyonlarının çeşitli yönlerine dair içgörüler elde etmek için yapılır ve şunları kapsar: - müşteri davranışlarının incelenmesi; - envanter seviyelerinin izlenmesi; - pazarlama kampanyalarının etkinliğinin değerlendirilmesi; - satış noktası (POS) sistemleri gibi çeşitli veri kaynaklarından gelen bilgilerin kullanılması. Perakende analitiğinin amacı, karlılık sağlayan işleri hakkında gerekli kararları vermek ve satışları artırmaktır.
    5 kaynak