İçeriğe geç
parazade
Yapay Zeka

Tanımlayıcı Analitik Nedir?

İngilizce: Descriptive Analytics

Yayın: · Son güncelleme:

Tanımlayıcı Analitik Nedir? Kısaca

Tanımlayıcı analitik (descriptive analytics), geçmiş verileri özetleyip görselleştirerek "ne oldu?" sorusunu yanıtlayan temel analiz türüdür. Satış raporları, gösterge panelleri ve aylık performans özetleri bu kapsamdadır.

Tanımlayıcı Analitik nedir?
İçindekiler
  1. Tanımlayıcı analitik nedir?
  2. Örnek
  3. Diğer analitik türleriyle ilişkisi
  4. Sınırları

Tanımlayıcı analitik, verilerin anlattığı hikâyeyi özetler: Geçen ay kaç ürün satıldı, hangi şehirde müşteri sayısı arttı, web sitesine kaç ziyaretçi geldi? Analitiğin en temel ve en yaygın kullanılan düzeyidir.

Tanımlayıcı analitik nedir?

Bu analiz türü geleceği tahmin etmez ya da öneri sunmaz; geçmişi anlaşılır biçimde ortaya koyar. Kullanılan başlıca araçlar:

  • Toplam, ortalama, medyan gibi betimsel istatistik ölçüleri
  • Yüzde değişimler ve dönem karşılaştırmaları
  • Tablolar, grafikler ve gösterge panelleri (veri görselleştirme)
  • Gruplama ve filtreleme (ör. bölgeye göre satışlar)

Örnek

Varsayımsal bir kafe zinciri aylık raporunda şunları görür: Toplam satış önceki aya göre %8 arttı, en çok satan ürün filtre kahve oldu, hafta sonu satışları hafta içinin iki katı. Bu bilgiler doğrudan geçmiş verinin özetidir.

Diğer analitik türleriyle ilişkisi

Tür Soru
Tanımlayıcı Ne oldu?
Tanısal Neden oldu?
Tahmine dayalı Ne olacak?
Kuralcı Ne yapmalıyız?

Tanımlayıcı analitik diğerlerinin temelidir. Doğru özetlenmiş geçmiş veri olmadan anlamlı bir tahmin ya da öneri üretilemez.

Sınırları

Tanımlayıcı analitik bir değişimin nedenini açıklamaz. Satışların düştüğünü gösterir, ama bunun fiyat, rakip ya da mevsim etkisi olup olmadığını söylemez. Ayrıca yanlış seçilmiş ortalamalar ya da eksik dönemler yanıltıcı bir tablo çizebilir. Bu yüzden özetlerin hangi veriyle ve nasıl hesaplandığı açıkça belirtilmelidir.

Sıkça Sorulan Sorular

Tanımlayıcı analitik için hangi araçlar kullanılır?

Elektronik tablolar, SQL sorguları ve iş zekâsı (BI) panelleri en yaygın araçlardır. Daha ileri çalışmalarda Python veya R ile özet tablolar ve grafikler hazırlanır.

Tanımlayıcı analitik yapay zekâ gerektirir mi?

Genellikle gerektirmez. Temel istatistik ve görselleştirme ile yapılır. Yapay zekâ daha çok tahmine dayalı ve kuralcı analitikte devreye girer.

İlgili terimler

Tahmine Dayalı Analitik(Predictive Analytics)Tahmine dayalı analitik (predictive analytics), geçmiş ve güncel verileri istatistiksel yöntemler ve makine öğrenmesi modelleriyle inceleyerek gelecekte ne olabileceğine dair olasılık temelli tahminler üreten analiz türüdür.Kuralcı Analitik(Prescriptive Analytics)Kuralcı analitik (prescriptive analytics), tahmin modellerini optimizasyon, simülasyon ve iş kurallarıyla birleştirerek belirli bir hedefe ulaşmak için hangi aksiyonun alınması gerektiğini öneren ileri analiz türüdür.Betimsel İstatistik(Descriptive Statistics)Betimsel istatistik, eldeki bir veri setini ortalama, medyan, standart sapma, frekans tabloları ve grafikler gibi araçlarla özetleyip tanımlayan istatistik dalıdır. Yalnızca mevcut veriyi anlatır; daha geniş bir kitle hakkında genelleme yapmaz.Veri Analizi(Data Analysis)Veri analizi, ham verilerin incelenmesi, temizlenmesi, dönüştürülmesi ve modellenmesi yoluyla anlamlı bilgi elde etme ve karar vermeyi destekleme sürecidir. Betimsel, tanısal, tahmine dayalı ve kuralcı analiz gibi türleri vardır.Medyan(Median)Medyan (ortanca), bir veri seti küçükten büyüğe sıralandığında tam ortada kalan değerdir. Verinin yarısı medyanın altında, yarısı üstündedir; aykırı değerlerden aritmetik ortalamaya göre çok daha az etkilenir.Veri Görselleştirme(Data Visualization)Veri görselleştirme, sayısal ve kategorik verileri grafik, harita ve diyagram gibi görsel öğelerle sunarak örüntülerin, eğilimlerin ve aykırı değerlerin kolayca anlaşılmasını sağlayan bir yöntemdir. Hem analiz hem de iletişim aracıdır.