Data analitika nədir: alətlər və karyera bələdçisi

Data analitika nədir və biznesə necə kömək edir?

Data analitika məlumatları toplamaq, təmizləmək və təhlil etməklə konkret suala cavab tapmaq, həmin cavabı qərar üçün istifadə etmək prosesidir. Məsələn, satış azalanda analitik məhsul, mağaza və satış kanalı üzrə məlumatları müqayisə edərək azalmanın harada toplandığını müəyyənləşdirir.

Sizin məqsədiniz sadəcə qrafik hazırlamaq deyil, qərarın əsasını göstərməkdir. Onlayn mağazada sifariş sayı artır, gəlir isə azalırsa, orta sifariş məbləğini, endirimləri və geri qaytarmaları ayrıca yoxlamaq lazımdır. Eyni göstərici müxtəlif səbəblərdən dəyişə bilər.

Data, məlumat və nəticə arasında hansı əlaqə var?

Sifariş tarixi, məhsul kodu və ödəniş məbləği ilkin verilənlərdir. Bu qeydləri aylıq satış cədvəlinə çevirdikdə məlumat əldə edirsiniz. Müəyyən məhsul qrupunda endirimlərin gəliri azaltdığını əsaslandırdıqda isə qərar üçün analitik nəticə yaranır. Hesabatda hər nəticənin hansı hesablamaya söykəndiyi görünməlidir.

Data analitika satış, maliyyə, marketinq və əməliyyat suallarına tətbiq oluna bilər. Məsələn, marketinq komandası müraciətin xərcini, anbar komandası stok çatışmazlığını izləyir. Uğurlu təhlildə sual, məlumatın əhatə etdiyi dövr və istifadə edilən göstəricinin tərifi əvvəlcədən razılaşdırılır.

Data analitikanın əsas növləri hansılardır?

Data analitikanın əsas növləri descriptive, diagnostic, predictive və prescriptive analitikadır: bunlar nə baş verdiyini, niyə baş verdiyini, nə baş verə biləcəyini və hansı addımın seçilməsini araşdırır. Bu bölgü IBM-in analitika növlərinə dair izahında da təqdim olunur.

• Descriptive, təsviri analitika: keçmiş nəticələri ümumiləşdirir. Mağazanın aylıq satışını məhsul kateqoriyalarına bölmək buna nümunədir. Burada əsas sual nəticənin əvvəlki dövrlə necə müqayisə olunmasıdır.
• Diagnostic, diaqnostik analitika: dəyişmənin mümkün səbəblərini araşdırır. Satış azalmasını qiymət, stok və mağaza üzrə parçalayaraq problemin hansı seqmentdə yarandığını axtarırsınız.
• Predictive, proqnozlaşdırıcı analitika: keçmiş məlumatlardan gələcək nəticələrə dair ehtimal və ya qiymətləndirmə çıxarır. Mövsümi satış məlumatları əsasında gələcək tələbi proqnozlaşdırmaq buna nümunədir.
• Prescriptive, tövsiyəedici analitika: məqsəd və məhdudiyyətlər daxilində mümkün addımları müqayisə edir. Büdcə və anbar tutumu nəzərə alınaraq sifariş həcminin seçilməsi belə tapşırıqdır.

Eyni layihədə bu yanaşmalar ardıcıl işləyə bilər. Əvvəl stok çatışmazlığını müəyyən edir, sonra səbəbləri araşdırır, tələbi proqnozlaşdırır və sifariş variantlarını müqayisə edirsiniz. Proqnoz zəmanətli nəticə deyil; məlumatdakı boşluqlar və fərziyyələr təqdimatda göstərilməlidir.

Data analitik nə iş görür və təhlili necə aparır?

Data analitik biznes sualını dəqiqləşdirir, uyğun məlumatı əldə edir, keyfiyyətini yoxlayır, təhlil aparır və nəticəni qərar verən şəxslərə izah edir. Gündəlik işə SQL sorğusunun hazırlanması, hesabatdakı uyğunsuzluğun araşdırılması və biznes komandası ilə göstəricilərin razılaşdırılması daxil ola bilər.

1. Sualı müəyyənləşdirin. “Satış necədir?” əvəzinə “Gəlirin azalması hansı məhsul və kanallarda cəmlənib?” sualını seçin. Ölçüləcək nəticə və müqayisə dövrü aydın olsun.
2. Məlumatı toplayın. Sifarişləri verilənlər bazasından, reklam xərclərini müvafiq hesabatdan götürün. Mənbələrdə tarixlərin və məhsul kodlarının uyğunluğunu yoxlayın.
3. Məlumatı təmizləyin. Təkrarlanan sifarişləri, boş xanaları və yanlış tarix formatlarını araşdırın. Boş məbləği avtomatik sıfırla əvəz etmək əvəzinə qeydin niyə boş olduğunu müəyyənləşdirin.
4. Təhlil aparın. Satışı kanal, məhsul və müştəri qrupu üzrə müqayisə edin. Ümumi gəlirlə yanaşı sifariş sayına və orta sifariş məbləğinə baxın.
5. Nəticəni vizuallaşdırın. Zaman üzrə dəyişmə üçün xətt qrafiki, kateqoriyaların müqayisəsi üçün sütun qrafiki seçin. Başlıqda göstəricini və dövrü qeyd edin.
6. Qərarı və izləməni müəyyənləşdirin. Təklif olunan addımı, məsul komandanı və nəticənin hansı göstərici ilə ölçüləcəyini yazın. Dəyişiklikdən sonra həmin göstəricini yenidən yoxlayın.

ETL məlumatın mənbədən çıxarılması, çevrilməsi və hədəf sistemə yüklənməsidir. Analitik bu axının hamısını özü qurmasa da, hesabatın hansı mənbədən və nə vaxt yeniləndiyini bilməlidir. Dünənin məlumatı ilə bugünkü əməliyyat qərarını vermək yanlış nəticə yarada bilər.

Data analitik hansı alətləri və bacarıqları bilməlidir?

Data analitik üçün əsas baza Excel, SQL, statistika və Power BI və ya Tableau kimi vizuallaşdırma alətidir; Python və R isə proqramlaşdırma tələb edən təhlillərdə istifadə olunur. Alət seçimini hazırlamaq istədiyiniz nəticəyə bağlayın: cədvəli yoxlamaq, bazadan məlumat çıxarmaq və dashboard qurmaq fərqli tapşırıqlardır.

• Excel: ilkin yoxlama, formulalarla hesablama və PivotTable vasitəsilə qruplaşdırma üçün işlədilir. Başlanğıc anlayışları dəqiqləşdirmək üçün Excel-in imkanları və istifadə sahələri haqqında materialdan yararlana bilərsiniz.
• SQL: verilənlər bazasından məlumat seçmək, cədvəlləri birləşdirmək və qruplar üzrə hesablama aparmaq üçündür. Müştəri və sifariş qeydlərinin əlaqəsini anlamaq üçün SQL ilə məlumat sorğulamağın əsasları faydalı başlanğıcdır.
• Power BI və Tableau: məlumatı interaktiv hesabatlarda təqdim etməyə kömək edir. Seçim zamanı işləyəcəyiniz komandanın istifadə etdiyi sistemə, məlumat mənbələrinə və paylaşma ehtiyacına baxın.
• Python və R: təkrarlanan əməliyyatların avtomatlaşdırılması və statistik təhlillərin kodla aparılması üçün istifadə oluna bilər. Başlanğıcda hər ikisini paralel öyrənmək əvəzinə layihənizə uyğun birini seçin.
• Statistika: ortalama, median, dəyişkənlik və seçmə kimi anlayışlarla nəticəni düzgün şərh etməyə kömək edir. Praktik kontekst üçün biznes statistikasının tətbiqləri ilə tanış olun.

Texniki bacarıqla yanaşı KPI, yəni əsas fəaliyyət göstəricisinin biznes mənasını başa düşməlisiniz. Sifariş sayı ilə ödənişi tamamlanmış sifariş sayı eyni deyil. Sual vermək, fərziyyəni sənədləşdirmək və nəticəni sadə dillə təqdim etmək hesablamanın düzgünlüyü qədər əhəmiyyətlidir.

Data analitik, data scientist və BI analitik arasında nə fərq var?

Data analitik konkret biznes suallarını araşdırır, BI analitik davamlı hesabat və göstərici sistemlərinə fokuslanır, data scientist isə proqnozlaşdırma və statistik modelləşdirmə tapşırıqları üzərində işləyə bilər. Vəzifə sərhədləri şirkətə görə dəyişdiyindən elandakı tapşırıqları tituldan əvvəl oxuyun.

Bu rollar arasında sərt pillə ardıcıllığı yoxdur. Data scientist olmaq hər analitikin məcburi növbəti addımı sayılmır. Siz biznes təhlilində dərinləşə, BI istiqamətini seçə və ya modelləşdirməyə keçə bilərsiniz. Seçiminizi işləmək istədiyiniz problemə əsaslandırın.

Müsahibədə komandanın hansı nəticəni gözlədiyini soruşun. Gündəlik dashboard yenilənməsi ilə eksperiment nəticələrinin qiymətləndirilməsi fərqli hazırlıq tələb edir. Eyni “analitik” adı altında hesabatçılıq, araşdırma və modelləşdirmə vəzifələri birləşdirilə bilər.

Data analitikanı sıfırdan necə öyrənmək və kurs seçmək olar?

Data analitikanı sıfırdan öyrənmək üçün biznes sualı qurmağı, cədvəllərlə işləməyi, SQL-i, statistikanı və vizuallaşdırmanı ardıcıl praktika ilə mənimsəyin, sonra ehtiyaca uyğun proqramlaşdırmaya keçin. Hər mərhələni izlədiyiniz dərslə deyil, müstəqil hazırladığınız nəticə ilə qiymətləndirin.

1. Cədvəl məntiqini öyrənin. Sətirin hansı hadisəni, sütunun hansı xüsusiyyəti göstərdiyini müəyyənləşdirin. Satış faylında tarix formatlarını düzəldin, təkrar qeydləri araşdırın və kateqoriyalar üzrə yekun hazırlayın.
2. SQL ilə məlumat çıxarın. Seçmə, filtr, qruplaşdırma və cədvəllərin birləşdirilməsini tətbiq edin. Birləşdirmədən əvvəl və sonra sətir sayını yoxlayaraq satışın təsadüfən çoxaldılmadığına əmin olun.
3. Statistik düşüncəni inkişaf etdirin. Ortalama ilə medianı müqayisə edin, kənar qiymətlərin nəticəyə təsirini araşdırın. Yalnız əlaqə gördüyünüz üçün səbəb-nəticə iddiası irəli sürməyin.
4. Dashboard hazırlayın. İstifadəçinin verəcəyi qərarı müəyyənləşdirin, sonra uyğun KPI və qrafikləri seçin. Filtrlərin hesablamalara təsirini ilkin cədvəllə tutuşdurun.
5. Təkrarlanan işi kodlaşdırın. Eyni formatlı faylların birləşdirilməsi kimi tapşırığı Python və ya R ilə yerinə yetirin. Nəticəni əvvəl bildiyiniz hesablama ilə müqayisə edin.
6. Portfolio yaradın. Layihədə sualı, məlumat mənbəyini, təmizləmə addımlarını, hesablamaları və məhdudiyyətləri göstərin. Şəxsi məlumatları paylaşmadan nəticəni təqdim edin.

Data analitika kursu seçərkən proqramda bu mərhələlərin əlaqəsinə, praktiki tapşırıqlara və geribildirim imkanına baxın. INNAB-ın Data Analitika təlimi 6 ay, 142 saat və 6 modul üzrə Excel, analitika metodları, SQL, biznes statistikası, Power BI və Python mövzularını birləşdirir.

Excel və SQL bazanız varsa, ayrıca vizuallaşdırma istiqamətinə fokuslana bilərsiniz. INNAB-ın 26 saatlıq Power BI təlimi məlumat mənbələri, data modeli, DAX hesablamaları və dashboard hazırlanmasını əhatə edir. Seçimdən əvvəl hansı tapşırığı artıq müstəqil yerinə yetirdiyinizi yoxlayın.

Azərbaycanda data analitik hansı sahələrdə işləyə bilər?

Data analitik Azərbaycanda bank, telekom, pərakəndə satış və FMCG kimi məlumatla işləyən sahələrin analitika, hesabatçılıq və biznes bölmələrində fəaliyyət göstərə bilər. Konkret vakansiyada tələb olunan sahə biliyi dəyişir: bankdakı müştəri davranışı ilə mağazadakı stok dövriyyəsi fərqli göstəricilərlə araşdırılır.

• Bank: məhsul istifadəsi, müraciətlərin nəticəsi və müştəri seqmentləri təhlil mövzusu ola bilər. Məxfi məlumatlarla işləmə qaydalarını bilməlisiniz.
• Telekom: tarif istifadəsi, müştəri itkisi və xidmət müraciətləri araşdırıla bilər. Aktiv abonent anlayışının necə hesablandığını dəqiqləşdirmək lazımdır.
• Retail: məhsul satışı, stok və kampaniya nəticələri müqayisə edilir. Mağaza və məhsul səviyyəsində təhlil ümumi nəticənin gizlətdiyi fərqləri göstərir.
• FMCG: sürətli istehlak mallarında distribusiya, məhsul mövcudluğu və satış kanallarının nəticələri izlənə bilər. Müxtəlif kanalların hesabat dövrlərini uyğunlaşdırmaq vacibdir.

Karyeraya uyğun junior analitik, hesabat üzrə mütəxəssis və ya BI yönümlü başlanğıc rollardan daxil ola bilərsiniz. Portfolionuzu hədəf sahəyə uyğunlaşdırın: retail üçün stok layihəsi, marketinq üçün kampaniya təhlili hazırlayın. Təqdimatda nəticəni izah edin və məlumatın cavab vermədiyi sualları ayrıca göstərin.

Mövzunu davam etdirmək üçün PL-300 sertifikatına hazırlıq və SPSS proqramının imkanları haqqında yazılarımıza da baxa bilərsiniz.

Tez-tez verilən suallar

Data analitika üçün proqramlaşdırma mütləqdirmi?

Başlanğıc təhlilləri Excel və vizuallaşdırma alətləri ilə edə bilərsiniz, lakin SQL və proqramlaşdırma daha geniş tapşırıqları yerinə yetirməyə kömək edir. Məsələn, bazadan məlumat çıxarmaq üçün SQL, təkrarlanan fayl emalı üçün Python seçilə bilər.

Riyaziyyatı zəif olan şəxs data analitik ola bilərmi?

Faiz, nisbət və əsas statistik anlayışları öyrənməklə başlanğıc analitik tapşırıqlara hazırlaşmaq mümkündür. Satış artımını hesablamaqdan başlayın, sonra median, dəyişkənlik və ehtimal anlayışlarını real məlumat üzərində tətbiq edin.

Data analitika öyrənərkən ən çox hansı səhvlər edilir?

Sualı dəqiqləşdirmədən qrafik qurmaq, məlumatı yoxlamamaq və əlaqəni səbəb kimi təqdim etmək əsas səhvlərdəndir. Hesabatdan əvvəl mənbəni, təkrar qeydləri və göstəricinin tərifini yoxlayın. Gəlir artımını avtomatik mənfəət artımı kimi şərh etməyin.

PL-300 data analitik olmaq üçün məcburidirmi?

PL-300 bütün data analitik rolları üçün ümumi məcburi şərt deyil; konkret işəgötürənin tələbinə baxmaq lazımdır. Power BI istiqamətində sertifikat hədəfi qoysanız da, məlumatı yoxlamaq və nəticəni izah etmək bacarığını praktik layihə ilə göstərin.

Data analitika təlimindən sonra işə necə hazırlaşmaq olar?

Hədəf vakansiyanın tapşırıqlarına uyğun portfolio hazırlayın və layihənizi şifahi izah etməyi məşq edin. SQL sorğusunu niyə belə yazdığınızı, KPI-ni necə hesabladığınızı və nəticənin hansı qərara kömək etdiyini aydın göstərin.