• Buradasın

    PowerBi veri analizi nasıl yapılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Power BI ile veri analizi yapmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir:
    1. Power BI Desktop'ı İndirin ve Yükleyin: Power BI'nın masaüstü uygulamasını resmi web sitesinden indirip bilgisayarınıza yükleyin 1.
    2. Veri Kaynaklarını Bağlayın: Power BI ile çalışmak istediğiniz verileri içe aktarın veya bağlayın. Excel, SQL Server, SharePoint, Salesforce gibi birçok veri kaynağına bağlanma imkanı sunar 12.
    3. Verileri Temizleyin ve Düzenleyin: İçe aktardığınız verileri temizleyin, dönüştürün ve düzenleyin 1.
    4. Raporlar ve Görseller Oluşturun: Verilerinizi grafikler, tablolar, haritalar gibi görsel öğelerle sunarak raporlar oluşturun 12.
    5. Veri Hikayeleri Oluşturun: Verileri anlamlı bir şekilde sunmak için veri hikayeleri oluşturun 1.
    6. Veri Paylaşımı ve Dağıtımı: Raporlarınızı ve görsellerinizi Power BI Servis'i kullanarak çevrimiçi paylaşın ve erişim izinleri verin 1.
    7. Güncelleme ve İzleme: Veriler değiştikçe raporlarınızı güncelleyin ve performanslarını izleyin 1.
    Ayrıca, Power BI'nin kullanımını öğrenmek için resmi web sitesi, eğitim videoları, kitaplar ve online kurslar gibi kaynaklardan faydalanabilirsiniz 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. sertifika.subu.edu.tr
        1
      2. tr.linkedin.com
        2
      3. mavvo.com.tr
        3
      4. tutkit.com
        4
      5. pargesoft.com.tr
        5

  • Konuyla ilgili materyaller

    Power Bi'de hangi veriler analiz edilebilir?

    Power BI'da analiz edilebilecek veriler oldukça çeşitlidir ve birçok farklı iş fonksiyonunu kapsar: İş analitiği: Finans, satış, müşteri ilişkileri gibi çeşitli alanlardaki veriler. Satış ve pazarlama: Satış performansını takip etmek, müşteri segmentasyonu yapmak ve pazarlama kampanyalarının etkinliğini değerlendirmek için kullanılır. Finans ve muhasebe: Bütçe yönetimi, gelir-gider takibi, nakit akışı analizi gibi finansal kararlar. İnsan kaynakları: İşe alım süreçleri, personel performansı, eğitim ihtiyaçları ve iş gücü analizi. Üretim ve lojistik: Stok takibi, tedarik zinciri yönetimi, üretim performansı. Müşteri hizmetleri: Müşteri şikayetleri, çağrı merkezi performansı, müşteri memnuniyeti anketleri. Ayrıca, Power BI bulut tabanlı veri kaynakları ve web hizmetlerinden de veri alabilir, bu da analiz edilebilecek veri yelpazesini genişletir.
    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 ne iş yapar?

    Veri analizi, ham verilerin doğru yöntemlerle elde edilmesi, sınıflandırılması, incelenmesi, sadeleştirilmesi ve modellenerek anlamlandırılması sürecidir. Veri analistinin başlıca görevleri: 1. Veri Toplama: İşletmenin hedeflerine uygun verileri toplamak. 2. Veri Temizleme: Toplanan verilerin eksik veya hatalı kısımlarını düzelterek analiz için uygun hale getirmek. 3. Veri Analizi: İstatistiksel ve matematiksel yöntemler kullanarak veriler arasındaki ilişkileri, eğilimleri ve anormallikleri tespit etmek. 4. Raporlama: Analiz sonuçlarını grafikler, tablolar ve özet bilgiler içeren raporlar halinde sunmak. 5. İşletme Kararlarına Destek: Elde edilen analiz sonuçlarını işletmenin stratejik kararlarında kullanmak. Veri analisti, analitik düşünme, problem çözme, iletişim ve teknik bilgi gibi becerilere sahip olmalıdır.
    5 kaynak

    Veri analizinde kullanılan grafikler nelerdir?

    Veri analizinde kullanılan bazı grafikler şunlardır: 1. Çizgi Grafiği: Sürekli değişim ve sayısal verilerin artış azalışlarını gösterir. 2. Sütun Grafiği: Belirli kategorilerdeki verileri karşılaştırmak için kullanılır. 3. Pasta Grafiği: Farklı renkler ile temsil edilen kategorilerin sayısal değerine göre daha geniş veya dar bir alanı kapladığı, yüzdelik verilerin görselleştirilmesinde etkili olan grafik türüdür. 4. Histogram Grafiği: Sayısal verilerin dağılımını gösterir, sütunlar arası boşluk yoktur. 5. Dağılım Grafiği: İki değişken arasındaki ilişkiyi incelemek için kullanılır. Ayrıca, heatmap, kırılım tabloları ve dashboard gibi daha spesifik grafik türleri de veri analizinde kullanılabilir.
    5 kaynak

    Data analizi ne demek?

    Data analizi veya veri analizi, ham verilerin doğru yöntemlerle elde edilmesi, sınıflandırılması, incelenmesi, sadeleştirilmesi ve modellenerek anlamlandırılması sürecidir. Bu süreç, işlenmemiş verileri kullanılabilir bilgilere dönüştürür ve genellikle aşağıdaki adımları içerir: 1. Veri toplama: Amaç doğrultusunda verilerin toplanması. 2. Veri depolama: Toplanan bilgilerin uygun bir şekilde depolanması ve sınıflandırılması. 3. Veri işleme: Verilerin ihtiyaç duyulan çıktılara dönüştürülmesi. 4. Veri temizleme: Tutarsızlıkların giderilmesi, hataların belirlenmesi ve mükerrer verilerin temizlenmesi. 5. Veri analizi: İşlenen verilerin raporlara dönüştürülmesi ve karar alma süreçlerinde kullanılması. Veri analizi, stratejik kararların alınmasından operasyonel verimliliğin artırılmasına kadar iş dünyasının birçok noktasında kullanılır.
    5 kaynak

    Power BI veri tipi nasıl değiştirilir?

    Power BI'da veri tipini değiştirmek için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: 1. Power Query Editor Kullanarak: - İlgili sütunu seçip, sütun başlığının sol köşesindeki açılır menüden yeni veri tipini seçmek. - "Home" sekmesinde "Data Type" butonuna tıklayıp, açılan menüden yeni veri tipini seçmek. 2. Sağ Tıklama Menüsü ile: - Sütuna sağ tıklayıp, açılan menüden "Change Type" seçeneğini seçip, istenilen veri tipini seçmek. 3. DAX Formülleri ile: - Geçici olarak veri tipini değiştirmek için DAX formüllerini kullanmak.
    5 kaynak

    PowerBı öğrenmek zor mu?

    Power BI öğrenmek, doğru bir planlama ve pratik yapma ile zor değildir. Temel kavramları anlamak ve araçları etkin bir şekilde kullanabilmek için bazı adımlar izlemek gereklidir. Öğrenme sürecinde öne çıkan konular: 1. Veri Modelleme ve DAX: Power BI'ın analitik yeteneklerini kullanabilmek için DAX (Veri Analizi İfadeleri) öğrenmek ve veri modellemeye öncelik vermek önerilir. 2. Power Query: Veri temizleme, dönüştürme ve entegrasyon işlemleri için Power Query'i öğrenmek faydalıdır. 3. Görselleştirme: Farklı görsel türleri ve bunların nasıl özelleştirileceği konusunda pratik yapmak, raporların etkinliğini artırır. Eğitim kaynakları: Microsoft'un resmi dokümantasyonu, çevrimiçi kurslar ve topluluk destekleri (örneğin, PowerBI İstanbul) Power BI öğrenmek için kullanılabilir.
    5 kaynak