• Buradasın

    Sigortacılıkta veri analizi nasıl yapılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Sigortacılıkta veri analizi için aşağıdaki yöntemler ve araçlar kullanılabilir:
    • Google Data Studio: Farklı veri kaynaklarından gelen verileri görsel bileşenlerle birleştirerek anlamlı raporlar oluşturmayı sağlar 3. Bu sayede, karmaşık veriler anlaşılır hale gelir ve stratejik kararlar almak kolaylaşır 3.
    • İş Zekâsı Portalı (SBM): Sigorta şirketleri ve kamu kurumlarındaki yetkili kullanıcıların, sigortacılık verilerini görsel, hızlı ve verimli bir şekilde analiz etmelerini sağlar 4.
    • Telematik Cihazları: Araç sigortalarında, sürüş profilleri hakkında veri toplamak için kullanılır 25.
    • IoT Cihazlar: Sağlık ve hayat sigortalarında, bireylerin günlük aktivitelerini ve sağlık verilerini izlemek için kullanılır 2.
    • Makine Öğrenmesi ve Yapay Zeka: Dolandırıcılık tespiti, müşteri segmentasyonu ve kişiselleştirilmiş sigorta ürünleri gibi alanlarda kullanılır 25.
    Ayrıca, veri analizi sürecinde veri temizleme ve kaliteli hale getirme adımları da önemlidir 2.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. miesofficial.com
        1
      2. sigortafirmasi.com.tr
        2
      3. uygunsigortan.com
        3
      4. medium.com
        4
      5. ey.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Veri analizi için hangi tablo kullanılır?

    Veri analizi için kullanılan bazı tablolar ve araçlar: Pivot Tablolar (Özet Tablolar). Grafikler ve Çizelgeler. Formüller ve Fonksiyonlar. Filteler ve Sıralamalar. Hücre Sözcüksel Analizi. Ayrıca, Power Query, Power Pivot, Tableau ve Amazon Redshift gibi daha gelişmiş araçlar da veri analizi için kullanılabilir.
    5 kaynak

    Veri analizi ve değerlendirme örnekleri nelerdir?

    Veri analizi ve değerlendirme örneklerinden bazıları şunlardır: Bir şirket için çevrim içi varlığını geliştirme. Yerel bir kahve dükkanında müşterilere daha iyi hizmet sunma. Borsa analizi. Çalışan performansı değerlendirmesi. Müşteri geri bildirim değerlendirmesi.
    5 kaynak

    Veri analizinde kullanılan grafikler nelerdir?

    Veri analizinde kullanılan bazı grafikler: Çubuk Grafik (Bar Chart). Histogram. Pasta Grafik (Pie Chart). Dağılım Grafiği (Scatter Plot). Çizgi Grafiği. Kutu Grafiği (Box-Plot). Dal-Yaprak Grafiği (Stem-and-Leaf Plot). Isı Haritası (Heat Map). Ağaç Haritası.
    5 kaynak

    Veri analizi için hangi istatistik yöntemleri kullanılır?

    Veri analizi için kullanılan bazı istatistik yöntemleri: Betimsel analiz (descriptive analysis). Çıkarımsal analiz (inferential analysis). Teşhis analizi (diagnostic analysis). Öngörücü analiz (predictive analysis). Regresyon analizi. Karar ağaçları. Kümeleme. Zaman serisi analizi. Ayrıca, metin analizi (text analysis) ve istatistiksel analiz gibi yöntemler de veri analizinde sıkça kullanılır.
    5 kaynak

    Veri analizi ve veri işleme arasındaki fark nedir?

    Veri analizi ve veri işleme arasındaki temel farklar şunlardır: Amaç: Veri analizi, verilerin anlamını çıkarma sürecidir ve verileri grafikler, tablolar veya diğer görsel öğeler aracılığıyla görselleştirme, veriler arasında ilişkileri bulma ve trendleri izleme gibi işlemleri içerir. Veri işleme, verilerin anlaşılır ve erişilebilir bir şekilde çerçevelenmesini sağlayarak organizasyon, yapılandırma ve sunum yönlerini vurgular. Kapsam: Veri analizi, veri işlemenin bir alt kümesidir ve daha derinlemesine bir inceleme gerektirir. Veri işleme, verilerin dönüştürülmesi ve yapılandırılması sürecini kapsar. Kullanım: Veri analizi, doğru yorumlamayla gelecekteki stratejiler ve kararlar için değerli bilgiler sağlar. Veri işleme, verilerin sadece anlaşılır hale getirilmesini hedefler. Özetle, veri analizi daha kapsamlı ve derinlemesine bir süreç iken, veri işleme verilerin daha erişilebilir hale getirilmesi için yapılan daha temel bir işlemdir.
    5 kaynak

    Veri analizi ve veri görselleştirme arasındaki fark nedir?

    Veri analizi ve veri görselleştirme arasındaki temel farklar şunlardır: Veri Analizi: İşlenmiş ve temizlenmiş verilerin çeşitli yöntemler kullanılarak incelenmesi ve yorumlanması sürecidir. Bu süreçte veriler grafikler, istatistiksel testler ve diğer analiz araçları ile incelenir. Analizin sonunda elde edilen sonuçlar, karar verme süreçlerinde kullanılır. Veri Görselleştirme: Verilerin grafikler, haritalar veya tablolar gibi görsel formlara dönüştürülmesi sürecidir. Bu sayede karmaşık veriler daha kolay anlaşılır ve sunulur. Doğru bir veri görselleştirme, karar verme süreçlerini hızlandırır. Özetle, veri analizi verilerin derinlemesine incelenmesi, veri görselleştirme ise bu verilerin daha anlaşılır hale getirilmesi sürecidir.
    5 kaynak

    Veri Analizi için hangi formüller kullanılır?

    Veri analizi için kullanılan bazı formüller: VE (AND) ve YA DA (OR) formülleri. TOPLA (SUM) formülü. ÇARPIM (PRODUCT) formülü. EĞER (IF) formülü. DÜŞEYARA (VLOOKUP) formülü. ORTALAMA (AVERAGE) formülü. MEDYAN (MEDIAN) formülü. SUMIFS ve COUNTIFS fonksiyonları. IFS fonksiyonu. Daha fazla formül ve fonksiyon için vidoport.com ve linkedin.com gibi kaynaklar ziyaret edilebilir.
    5 kaynak