Daha yaygın olarak iş analitiği olarak adlandırılan iş verileri analitiği, önceden belirlenmiş iş araçlarını ve içeriğini kullanarak toplanan veri hacimlerinden önemli iş içgörülerini toplamaya açık bir şekilde ayrılmış bir veri analitiği sürecidir. Basitçe söylemek gerekirse, iş analitiği, iş için veriye dayalı bir karar verme sürecini kolaylaştırmak için nedenler ve eğilimler gibi temel iş anlayışlarını belirlemek için bir kuruluşun her kesiminden toplanan verileri analiz eder. Bu nedenle, iş analitiğinin sorunsuz ve verimli iş büyümesinin anahtarı olan temel bir uzmanlık olması şaşırtıcı değildir.

İş verileri analitiğinin temellerine bile aşinaysanız, korelasyon ve nedensellik tartışmasını duymuş olabilirsiniz . Birçok genç ve hatta deneyimli veri bilimcisinin karşı karşıya kaldığı uzun süredir devam eden bir sorundur.

Bu makale, örneklerle korelasyon ve nedensellik arasındaki farkın derinlemesine bir analizini sağlar . Ayrıca iş analitiğinde kariyer olanakları ve kendinizi nasıl başlatacağınız hakkında konuşuyoruz. Öyleyse, okumaya devam edin!

Dünyanın En İyi Üniversitelerinden İş Analitiği Kurslarını çevrimiçi öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Master, Executive PGP veya Gelişmiş Sertifika Programları kazanın.

Korelasyon ve Nedensellik Nasıl İncelenir?

Korelasyona karşı nedenselliğin derinliklerine inmek için öncelikle bunların ne olduğunu anlamak önemlidir.

Korelasyon, iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi temsil eden bir sayı olarak anlaşılabilir. Bu istatistiksel ölçü, belirli bir hedef değişkenin başka bir bağımsız değişkene nasıl bağımlı olduğunu anlamak için kullanılır. Öte yandan, nedensellik, iki değişken arasındaki nedensel bir ilişkiye işaret eder. Başka bir deyişle, nedensellik, bir değişkendeki değişikliğin başka bir değişkendeki değişiklikten kaynaklandığını gösterir.

Dünyanın En İyi Üniversitelerinden İş Analitiği Programlarımızı keşfedin

İki veya daha fazla doğrusal ilişkili değişken arasındaki korelasyonu hesaplamak için en yaygın olarak kullanılan yöntem, üç olası sonuç veren Pearson r korelasyonudur:

• İki değişkenin aynı anda arttığı pozitif korelasyon.
• İki değişkenin aynı anda azaldığı negatif korelasyon.
• Bir değişkendeki değişikliğin diğerinde bir değişiklik görmediği bir ilişki yoktur.

Korelasyondan sonra iki süreç nedensellik kurabilir:

• Kontrollü çalışma - Bu yöntemde, değişkenler ve veriler iki gruba ayrılır: ilgi, bağımlı değişken ve tedavi, bağımsız değişken. Değişkenler üzerinde farklı deneyler yapılır ve grupları mümkün olan her şekilde karşılaştırılabilir tutar. Sonuçlar, nedensellik hakkında bir sonuca varmak için dikkatli ve istatistiksel olarak değerlendirilir.
• Sahte olmama – Bu, veri bilimcilerinin, A ve B değişkenlerinin bir korelasyon gösterdiği ancak üçüncü bir değişken olan C nedeniyle sahte veya yanlış bir ilişkinin tüm olasılıklarını dışlamak için büyük çaba sarf ettiği bir eleme yöntemidir.

İki veya daha fazla değişken arasında belirli bir korelasyon kurulmuş olsa bile, bu şekilde elde edilen korelasyon katsayısının, değişkenler arasında bir neden-sonuç ilişkisini sonuçlandırmak için kullanılmaması gerektiği artık yaygın olarak kabul edilmektedir. İki değişken bir korelasyon gösteren bir ilişki gösterdiğinde, nedenselliğin varlığını tahmin etmek belki de güvenlidir. Ancak, bunun kesin bir sonucu olmaz. Bu, korelasyon ve nedensellik arasındaki farkı anlamanın temelidir .

Korelasyon ve Nedensellik Arasındaki Temel Fark

İnsanlar etraflarındaki şeyleri anlamlandırmak için kalıplar bulma eğilimindedir. Kalıplar olmasa ve gerçekte iki olay birbiriyle ilgisiz olsa bile. Bu nedenle, genellikle korelasyon ile nedenselliği birbirine karıştırma ve herhangi bir korelasyon için nedensel bir etki varsayma eğilimindeyiz. Korelasyon ve nedensellik arasındaki temel fark , iki değişken arasında bir korelasyon kurulursa, bir değişkenin diğer değişkende herhangi bir değişikliğe neden olduğu sonucuna varamayacağımız temel kavramından kaynaklanır.

Nedensel bir ilişki kurulursa, analistler bağımlı değişkende istenen sonucu elde etmek için bir değişkeni manipüle edebilir. Ancak, yalnızca iki değişken arasında bir korelasyon varsa, bir değişkendeki herhangi bir değişikliğin diğer değişkeni değiştireceğinin garantisi yoktur. Sizin için korelasyon ve nedensellik arasındaki farkı gösterecek bazı korelasyon ve nedensellik örneklerine bakalım:

• Bir markanın pazarlama departmanı, şirket güncellemelerini, vizyon açıklamalarını, ipuçlarını ve püf noktalarını ve ürün promosyonlarını yayınlayarak bir Instagram sayfasını aktif olarak çalıştırmaya başlar. Birkaç hafta içinde, belirli bir ürünün satışları artar. Artık Instagram'daki gönderilerin sayısı ile ürünün satışları arasında kesin bir ilişkiye sahibiz.
  Ancak bu, iki olay arasında nedensel bir ilişki olduğunu göstermez. İş analistleri, nedensellik sonucuna varmadan önce, ürüne özel promosyon kampanyaları, piyasa fiyatları, müşterilerin demografisi vb. gibi diğer birçok faktörü göz önünde bulundurmak zorundadır.
• Bir marka, uygulamasının kullanıcı arayüzünde önemli güncellemeler yapar ve birkaç hafta içinde uygulama, uygulama mağazasında daha fazla puan alır. Böylece bir korelasyon kurulur. Ancak bu, nedenselliği ima etmek için yeterli değildir.
• Bir iş analisti, UX, müşterilerin demografisi vb. gibi çeşitli diğer faktörleri göz önünde bulundurmalı ve hatta nedensel bir ilişki kurmak için seçilmiş bir grup müşteriyle kontrollü bir deneme yapmalıdır.

Kapsamlı bir korelasyon ve nedensellik analizi, şirketlerin belirli veri içgörülerine dayalı olarak önemli iş kararları vermeleri için çok önemlidir. Tersine, korelasyon bulgularına dayalı olarak alınan kararlar genellikle ters etki yapabilir. Büyük ya da küçük bir şirketteki bir iş analisti için, karar verme makamlarına içgörü aktarmadan önce kesin bir nedensel ilişkiye varmak esastır. Bu genellikle şirket büyümesinde önemli bir başarı veya kırılma olduğunu kanıtlar.

İş Analitiğinde Kariyer

İş Analitiği, sosyal medya, pazarlama, satış, finans, e-ticaret, insan kaynakları yönetimi, depolama vb. bir işletmenin tüm yönlerinde olağanüstü bir büyüme gördü. Modern iş analitiği, çeşitli veri görselleştirmelerini barındıran Büyük Veri, AI ve ML desteklidir. ve veri analiz araçları çatısı altında. Bu nedenle, iş analitiğinin etkisi ve karmaşıklığı arttıkça, bu alanda yetenekli yeteneklere olan talep de artıyor. Birçok veri analisti ve veri bilimcisi, heyecan verici beklentiler nedeniyle iş analitiğine yöneliyor.

Aynı gemideyseniz, özgeçmişinizi iş analitiği rollerine uyacak şekilde güçlendirmenin mükemmel bir yolu, tanınmış bir sertifika programını tamamlamaktır. upGrad'ın LIBA ile ortaklaşa sunulan İş Analitiği Yönetici Yüksek Lisans Programı , aradığınız programdır! Özellikle çalışan profesyoneller için tasarlanmıştır ve bu nedenle esnek öğrenme saatleri, sektör uzmanlarıyla özelleştirilmiş oturumlar, yapay zeka destekli özgeçmiş oluşturucu ve iş fırsatları portalına erişim gibi faydaları içerir. Ayrıca program Python gibi programlama dillerini, veri görselleştirme araçlarını, gelişmiş makine öğrenimi tekniklerini ve çok daha fazlasını kapsar. Ayrıca upGrad, sektöre hazır profesyonelleri eğitme konusunda güçlü bir itibara sahiptir.

85+ ülkeye yayılmış 40.000'den fazla öğrenci tabanıyla upGrad, Hindistan'ın en üretken çevrimiçi eğitim platformlarından biridir.

İş Analitiğiyle İlgili Diğer Makalelerimizi Okuyun

Çözüm

İş analitiğinde bir kariyer, istikrar ve yüksek maaşlar için uzun vadeli beklentilere sahiptir. Ayrıca, işletmelerin yenilikçi teknolojiye artan bağımlılığı, veriye dayalı tüm kariyerleri dinamik ve gelişen hale getirir. Bu nedenle, iş analitiği pazarının büyümek için burada olduğunu söylemek güvenlidir. İş analitiğinde başarılı bir kariyer yolculuğuna başlamak için daha iyi bir zaman olamaz.