İş İstatistiklerinin Temel Temelleri

İş istatistiklerinin temel temellerinden bahsederken , önce istatistiğin neyi temsil ettiğini ve iş için kullanılabileceği mevcut biçimine doğru gelişimini anlamak çok önemlidir.

İstatistikler ve Özellikleri

İstatistik kelimesinin etimolojisi, İtalyanca Statista kelimesi aracılığıyla Latince statü kelimesinden gelir. İngilizce kelimeye benzer şekilde, bu kelimeler “Devlet”, yani jeopolitik tür anlamına gelir. Veri toplamanın en erken biçimi insanlarla ilgili olduğundan ve idari ve siyasi amaçlarla kullanıldığından, adı takılıp kaldı. Sözcüğün mevcut sözlük tanımı, sayısal olarak ifade edilebilen ve sıklıkla tablolaştırılabilen gerçekleri ifade eder. Bu tanıma dayanarak, istatistiklerin takip ettiği belirli özellikler vardır.

upGrad'ın İş Analitiği Kurslarına Göz Atın

Gerçeklerin bir toplamıdır. Bu, bağımsız rakamların herhangi bir istatistiksel biçim alamayacağı anlamına gelir. Bunları ne karşılaştırabiliriz ne de onlardan anlamlı bir çıkarım yapabiliriz. Yalnızca mantıklı bir sonuca varmamızı sağlayan bir dizi olgu istatistiksel veri olarak kabul edilebilir. Tüm istatistikler sayısal verileri içerir, ancak tüm sayılar istatistik oluşturmaz.

Diğer bir temel özellik, istatistiklerinsayısal temsilidir. Veriler sayısal olarak ifade edilemiyorsa, istatistik değildir. Bu nedenle, nesnel gerçekler genellikle nitelendirilirken, birkaç isim vermek gerekirse açgözlülük, dürüstlük, yolsuzluk gibi öznel nitelikler yalnızca bu duygu hakkında fikir sahibi olan insanların yüzdesi olarak ifade edilebilir.

Ayrıca, istatistikler karşılıklı olarak ilişkili olmalıdır.Bu, istatistiksel bir küme içindeki verilerin birbiriyle karşılaştırılabileceği anlamına gelir. Veriler ilgisizse, buna istatistik diyemeyiz.

İstatistikler,sabit bir amaç için metodik olarak toplanmalıdır. Verileri toplamadan önce istatistikler, iş planının kapsamla birlikte tanımlanmasını gerektirir. İstatistikçiler bunlara bağlı kalmalıdır. Bununla birlikte, sürece başlamak için önceden tanımlanmış bir amaç olmalıdır. Bunlardan herhangi birini belirtmeden istatistiksel veri toplayamayız.

İstatistiklerdeğişken ve reaktiftir.Toplanan sayısal veriler genellikle bağımsız değildir ve onları etkileyen çeşitli dış faktörlere ve değişkenlere bağlıdır.

İstatistiğin son özelliği, istatistiklerin toplanmasında makulbir doğruluk beklentisi olması gerektiğidir . İstatistik, tanımı gereği, büyük bir veri kümesiyle ilgilenir. Bu nedenle, çıkarımlar çizilirken, çoğu zaman veri setinin tamamıyla ilgilenmek mümkün değildir. Böyle zamanlarda, istatistikçilerin kullandığı süreç örnekleme olarak adlandırılır. Bir örnek alırlar ve ondan sonuçlarını çıkarırlar. Daha sonra bunu, seçimin temsil etmesi gereken gerçek veri kümesine uygularlar. Numunenin doğruluğu, araştırmanın türüne ve amacına bağlıdır. Bu doğruluk korunmazsa, tüm verilere yapılan ekstrapolasyon hatalı sonuçlar verebilir.

İş İstatistikleri Ne Demektir?

Bir yatırım haber kaynağında çok yakın tarihli bir anket, neredeyse tüm işletmelerin yapılandırılmamış verileri yönetme ihtiyacıyla karşı karşıya olduğunu bildirdi. Ankete katılanların neredeyse yarısı bunun sık sık yapılmasına ihtiyaç duyduklarını söyledi. Bu istatistikler işyerinde iş istatistiklerinin gerekliliğine işaret etmektedir. Günümüzde kuruluşlar, istatistiksel verileri alıp iş üretkenliğinde büyüme için mantıksal çıkarımlar yapmak üzere analiz edebilen profesyonellere giderek daha fazla bağımlı hale geliyor. Günümüzün acımasız iş ortamında, iş istatistiklerini kullanmak ve kullanmamak, büyüme, rekabet gücü, finansal istikrar ve büyüyen iflas arasındaki fark olabilir. Bu alanda yetkin profesyoneller, işletmenin verilerini yorumlayarak, şirketin sağlığını ve büyümesini artırmak için yönetime önerilerde bulunabilirler.

upGrads'ın Caltech'ten Veri Analitiği Sertifika Programına göz atın

İş istatistiklerini tanımladığımızda, verileri analiz etmek, sınırlamak, yorumlamak ve derlemek için kullanılan yöntemler anlamına gelir. İş istatistiklerinde gerekli niteliklere veya deneyime sahip personel, bu sayısal dizilerden çeşitli parametreler hakkında sonuçlara ulaşabilir. Bunlar, işletmenin işlerini büyütmek için doğru kararlara ulaşmasına yardımcı olabilecek ürünleri, hizmetleri, hedef kitleyi, rakipleri ve tüketicileri içerebilir. İstatistikçiler ve analistler, eğilim çizgilerini ve projeksiyonları gözlemlemek için aynı veri kümesinden birden fazla model oluşturabilir.

İstatistiksel verileri yorumlamanın en önemli nedenlerinden biri, yalnızca gelecek tahminlerini değil, şirketin mevcut durumunu bilmektir. Şirketin mevcut durumunu anlamak, gerçek zamanlı olarak daha iyi politikalar oluşturmaya yardımcı olabilir. Öte yandan, işletmenin gelecekteki olası büyümesini anlamak için istatistikleri kullanabilirler. Bu kavram çıkarımsal istatistik olarak bilinir.

Bir şirketteki iş istatistikleri personeli, çeşitli istatistiksel modelleri inceleyerek, şu anda piyasada dolaşan farklı arz ve talep eğilimlerini ayırt edebilir ve şirketin duruma uyum sağlamasına yardımcı olabilir. Bu tür istatistiksel verilerden anlam çıkarabilen uzmanlar, stratejilerini gerçek dünya senaryolarında ayarlamalarına izin vererek genellikle kendi şirketlerine rekabet avantajı sağlayacak bir konumdadır. Bu tür verilerin en önemli bileşenlerinden biri, bir organizasyonda uzun vadeli düşünmeye öncülük etmektir. Bu, şirketteki tüm çalışanların Anahtar Performans Göstergelerini (KPI) belirleyen iş hedeflerinin oluşturulmasına olanak tanır.

İş İstatistikleri Kavramları

İş istatistiklerinde, daha geniş alanda olduğu gibi, onun içinde iki akış vardır. Bunlardan biri tanımlayıcı, diğeri çıkarımsaldır. Tanımlayıcı istatistikler, çeşitli merkezi eğilim ölçülerini dikkate alarak ve buradan değişkenlikleri, yayılmayı ve sapmaları hesaplayarak çalışır. Öte yandan, çıkarımsal istatistikler, bir veri örneğinden tüm veri kümesine ekstrapolasyon yaparak bir çıkarım yapmakla ilgilenir. Karmaşık matematiksel işlevleri içerir ve genellikle iş profesyonelleri tarafından kullanılır.

Daha fazla detaylandırmak gerekirse,tanımlayıcı istatistikler,sabit sayıda öğeye sahip sonlu bir veri kümesi üzerindeki yorumunu kullanır. Bu alandaki profesyoneller, ayırt edici bir veri setini analiz ederken bu istatistik disiplinini kullanır. Uzmanlar, ortalama, medyan ve mod hakkında bir fikir ölçmek için bu veri setini kullanabilir. Bu bilgiyi alarak, daha sonra tüm popülasyon hakkında kalıplar oluşturabilirler. Bu, bir kuruluşun aylık ortalama abonelik hacmi gibi mevcut veri eğilimlerini değerlendirmesine ve bunu içerik oluşturma maliyetiyle karşılaştırmasına yardımcı olur.

Çıkarımsal istatistik ise,aksine, mevcut veri setinden yapılan projeksiyonlarla ilgilenir. Örneklenen veri seti ile daha geniş popülasyon arasındaki bağlantıyı inceler. Daha önce de belirtildiği gibi, çoğu zaman tüm popülasyonu incelemek mümkün değildir. Çıkarımsal istatistikçiler, örneğin, temsil ettiğini düşündükleri toplam müşteri kümesinden bir alt kümeye geri bildirim anketleri gönderir. Örnek boyutunun geri bildirimi ve analizine dayanarak, tüm müşterilerden gelen potansiyel geri bildirimler hakkında çıkarımlar yapılabilir.

Bu çizgideki profesyoneller, ölçüm kavramlarını sağlam bir şekilde kavramalıdır. Bu tür çeşitli kavramlar, hem tanımlayıcı hem de çıkarımsal istatistiklerle ilgilidir. Bu tür bir kavram, aynı popülasyondaki birçok örneği dikkate alarak istatistiksel bir veri seti içindeki olasılık dağılımını ifade eden örnekleme dağılımıdır. Bu, uzmanların bir popülasyonun birden çok rasgele örneğini ayırmasına yardımcı olur. Bu kavramın uygulamadaki bir örneği, farklı yaşlardaki iki farklı müşterinin aynı ürünü farklı aralıklarla satın alma olasılığında bulunabilir. Fiziksel olarak veya e-posta ile sormak zorunda kalmadan zaman dağılımının elde edilmesine yardımcı olabilir. Çıkarımsal istatistikler, bir popülasyon hakkında bilgi elde etmek için örnekleme dağılımını da kullanır. Bu tür başka bir ölçüm kavramı, normal rasgele değişkendir.

İş İstatistikleri ve Değeri

İş istatistiklerinin temel ilkelerinden bazılarını öğrendikten sonra artık bunun şirket için değerini anlamamız gerekiyor.Başka bir deyişle, bir kuruluş neden bu alanda kalifiye profesyonellere ihtiyaç duyar? Bu sorunun basit yanıtı, iş istatistikleriyle şimdiki operasyonları ve gelecekteki kârlılığı düzene sokabileceğimizdir. KPI'ları hizalayarak, insan kaynaklarının maksimum verimlilikle çalışmasını da sağlayabilir.

Verimli insan kaynakları yönetimi konusunda profesyoneller, çalışan üretkenliğini artırmak için işletme istatistiklerini dahili olarak kullanabilirler. Örneğin, istatistiksel veriler, belirli bir çalışanın hafta sonunda düzenli olarak hedeflere ulaşmak için mücadele ettiğini gösterir. Yine de, başlangıçta ve ortada, bunun yerine eğrinin önündeler. İstatistikçiler verilerden bu tür çıkarımlar yapabilir ve yönetime rapor verebilir. Buna karşılık yönetim, söz konusu çalışanlar için hafta sonundan hemen önce hedefler belirlemek yerine, hafta ortasında hedef belirlemenin daha iyi bir seçenek olabileceğine karar verebilir.

İş istatistiğinin bir diğer doğrudan değeri, şirketin mali durumunu pazarda daha güvenli hale getirmek için kullanılabilmesidir. Bu genellikle iş istatistikçilerinin ve analistlerinin muhasebe ekibiyle birlikte çalışmasını gerektirir. Olası kar akışlarını not etmek için istatistiksel yöntemler kullanabilirler ve şirketin kısa vadede finansal olarak sürdürülebilir kalmasını sağlamak için aynı teknikleri düzenli olarak bütçe oluşturmak için kullanabilirler. Bu uzmanlar, özellikle tüketici alışkanlıklarıyla ilgili olarak, pazardaki çeşitli eğilimleri de fark edebilirler. Yıllık verilere dayanarak, ürün talebini belirli bir zamana göre tahmin edebilirler.

Günümüzde iş istatistikleri, kuruluşların verileri toplama ve yorumlama şeklini tamamen değiştirdi. Sektörler arasında kesişen çoğu kuruluş, artık eğilimleri analiz etmek için verilere yaslanıyor ve daha sonra dahili iş ve harici pazarla ilgili sorunlar için hayati kararlar almak için kullanıyorlar.

Başlangıç ​​kültürünün bu çağında, işletme yönetimi, hevesli girişimciler için bir araçtır. İşletme, yönetim ve liderliğin tüm esaslarını kapsar. Kuruluşlar, yüksek yıllık paketler ödeyerek en iyi kolejlerden nitelikli ve yetenekli MBA mezunlarını kolayca işe alır.

Siz de yüksek maaşlı bir iş profili elde etmek istiyorsanız, Küresel İşletme Yönetimi Doktoru programımıza göz atın. Bu 36 aylık müfredat, bire bir tez yardımı ve küresel araştırma seçenekleriyle çalışan profesyoneller için tasarlanmıştır.

Geleceğin Kariyerine Hazırlanın

İş Analitiğinde Global Master Sertifikası