• Buradasın

    Şikayetvar veri analizi nasıl yapılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Şikayetvar veri analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir:
    1. Veri Toplama ve Entegrasyonu 2. Yapısallaştırılmış ve yapılandırılmamış veriler toplanarak analiz için hazır hale getirilir 2.
    2. Veri İnceleme ve Temizleme 2. Verilerin kalitesi ve doğruluğu kontrol edilir, hatalı, eksik veya güncel olmayan veriler tespit edilerek gerekli düzeltmeler yapılır 2.
    3. Veri Dönüştürme ve Modelleme 2. Temizlenen ve işlenen veriler analize hazır hale getirilir 2.
    4. Veri Analizi ve Sonuç Çıkarımı 2. Dönüştürülen ve modellenmiş veri setleri üzerinde istatistiksel ve makine öğrenimi yöntemleriyle analiz yapılarak sonuçlar elde edilir 2.
    5. Veri Görselleştirme ve Dağıtım 2. Analiz sonuçları görsel olarak sunulur ve ilgili taraflarla paylaşılır 2.
    Şikayetvar veri analizi için ayrıca şu yöntemler de kullanılabilir:
    • Şikayetlerin Kategorizasyonu: Şikayetlerin ürün veya hizmet türüne göre sınıflandırılması 3.
    • Trend Analizi: Şikayetlerin zaman içindeki değişiminin incelenmesi 3.
    • Müşteri Memnuniyeti Ölçümü: Şikayetlerin çözümlenme süreci ve müşteri geri bildirimlerinin değerlendirilmesi 3.
    Veri analizi için Excel, Python, R gibi araçlar kullanılabilir 4.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. miesofficial.com
        1
      2. etkinpatent.com
        2
      3. ankarayazilim.org.tr
        3
      4. tsoft.com.tr
        4
      5. gtech.com.tr
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Derinlemesine araştırmada veri analizi nasıl yapılır?

    Derinlemesine araştırmada veri analizi, aşağıdaki adımları içerir: 1. Amaçların Belirlenmesi: Analizin kapsamı, nedeni, ölçme tekniği ve hedeflenen sonuç belirlenir. 2. Soruların Belirlenmesi: Analizin amacına yönelik sorular sorulur. 3. Veri Toplama: Doğrulanmış kaynaklardan, verilerin toplanma tarihi ve kaynağına dikkat edilerek veri toplanır. 4. Veri İşleme ve Temizleme: Veriler işlenip organize edilir, hatalı bilgiler arındırılır. 5. Veri Modelleme: Veriler modellenir, fazlalık bilgiler elimine edilir. 6. Analiz ve Yorumlama: Veriler, istatistiksel analiz, tematik analiz, içerik analizi gibi yöntemlerle analiz edilir ve sonuçlar yorumlanır. 7. Görselleştirme: Veriler, grafiksel olarak görselleştirilir. Derinlemesine araştırmalarda genellikle tematik analiz, içerik analizi, söylem analizi ve anlatı analizi gibi nitel veri analizi yöntemleri kullanılır.
    5 kaynak

    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 analizinde hangi sorular sorulur?

    Veri analizinde sorulan bazı sorular şunlardır: Hedef tanımı: Analizin amacı nedir? Hangi soruya yanıt aranıyor? Veri toplama: Hangi veriler toplanacak ve bu veriler hangi kaynaklardan elde edilecek? Veri temizleme: Hatalı, eksik ve yinelenen veriler nasıl ele alınacak? Analiz türü: Tanımlayıcı, tanısal, öngörücü veya kuralcı analiz yöntemleri hangileri olacak? Sonuç yorumu: Analiz sonuçları nasıl yorumlanacak ve başlangıçtaki hedeflerle nasıl ilişkilendirilecek? Karar alma: Elde edilen içgörüler, süreçleri iyileştirmek veya stratejileri optimize etmek için nasıl kullanılacak? Veri analizi sürecinde sorulan sorular, araştırmanın amacına, kullanılan tekniklere ve verinin doğasına bağlı olarak değişebilir.
    5 kaynak

    E Ticarette hangi veriler analiz edilir?

    E-ticarette analiz edilen bazı veriler: Müşteri bilgileri: İsim, e-posta adresi, telefon numarası. Satın alma geçmişi: Hangi ürünlerin ne zaman alındığı. Sitede gezinme davranışları: Hangi sayfaların ziyaret edildiği, ne kadar süre kalındığı. Sepete eklenen ürünler: Alışveriş sepetine eklenip satın alınmayan ürünler. Geri bildirim ve yorumlar: Müşterilerin ürünler hakkındaki görüşleri. Trafik kaynakları: Web sitesine gelen trafiğin kaynağı (organik arama, sosyal medya, yönlendirme siteleri vb.). Hemen çıkma oranı: Web sitesini tek bir sayfa görüntüleyerek terk eden ziyaretçilerin yüzdesi. Sayfada kalma süresi: Ziyaretçilerin belirli bir sayfada ne kadar süre geçirdiği. Dönüşüm oranı: Belirli bir hedefi tamamlayan ziyaretçilerin yüzdesi (satın alma, form doldurma vb.). Ortalama sipariş değeri: Bir siparişteki ortalama harcama tutarı.
    5 kaynak

    Veri analizi ve değerlendirme örnekleri nelerdir?

    Veri analizi ve değerlendirme örnekleri, çeşitli alanlarda kullanılarak önemli içgörüler elde edilmesini sağlar. İşte bazı örnekler: 1. E-ticaret: Satış miktarını, ortalama sipariş değerini veya en çok satılan ürün kategorilerini belirlemek için tanımlayıcı veri analizi kullanılır. 2. Telekomünikasyon: Müşteri kaybını (churn) etkileyen faktörleri anlamak için keşifsel veri analizi yapılır ve belirli müşteri segmentleri ile churn arasında ilişkiler keşfedilir. 3. İlaç Sektörü: Yeni bir ilacın etkinliğini test etmek için çıkarımsal veri analizi kullanılır ve klinik deney sonuçlarının daha geniş bir hasta popülasyonuna genelleştirilebilirliği değerlendirilir. 4. Üretim: Üretim hattındaki potansiyel arızaları önceden tespit etmek ve önleyici bakım planlamak için tahmine dayalı veri analizi kullanılır. 5. Pazar Araştırmaları: Müşteri davranışlarını, tercihlerini ve ihtiyaçlarını anlamak için veri analizi yapılarak pazarlama stratejileri geliştirilir. 6. Finans Sektörü: Kredi riskini değerlendirmek, dolandırıcılık tespiti ve piyasa risklerini yönetmek için veri analizi kritik bir rol oynar.
    5 kaynak

    Veri analizi için hangi web sitesi?

    Veri analizi için kullanılabilecek bazı web siteleri: DataLab: Yapay zeka destekli bir veri not defteri olup, kullanıcıların verileriyle sohbet ederek analiz yapmalarını sağlar. Microsoft Power BI: Kullanıcıların verilerini görselleştirerek içgörü elde etmelerini sağlayan bir iş zekası platformudur. Polymer: Kodlama gerektirmeyen, verileri analiz eden ve kullanıcıların verileri anlamasını kolaylaştıran bir yapay zeka aracıdır. BlazeSQL: Doğal dil sorgularını SQL içgörülerine dönüştüren, birden fazla SQL veritabanını destekleyen bir yapay zeka aracıdır. Tableau: Veri analizi ve görselleştirme için kullanılan, kodlama bilgisi gerektirmeyen bir platformdur. Ayrıca, Akademik Servis, Akademik Freelancer, Bilimsel Analiz gibi veri analizi hizmeti sunan siteler de bulunmaktadır.
    5 kaynak

    Tekrarlanan veriler nasıl analiz edilir?

    Tekrarlanan veriler, veri analizi sürecinde veri temizleme aşamasında analiz edilir. Bu aşamada yapılan işlemler şunlardır: 1. Tekrarlanan Kayıtların Ayıklanması: Verilerdeki aynı veya benzer kayıtların tespit edilip çıkarılması. 2. Hatalı Kısımların Düzeltilmesi: Veri girişlerindeki hataların düzeltilmesi. 3. Konuyla Alakasız Bilgilerin Ayrılması: Analizle ilgili olmayan verilerin filtrelenmesi. Bu işlemler, verilerin standart bir formata dönüştürülmesini ve sadece analiz için gerekli olan bilgilerin kalmasını sağlar.
    5 kaynak