Hər gün milyonlarla alış-veriş, bank əməliyyatı, saytda klik və tətbiqdə qeydiyyat baş verir. Bu fəaliyyətlərin hər biri iz qoyur, yəni məlumat yaradır. Amma xam məlumat özü-özlüyündə heç nə demir. Onu başa düşülən nəticəyə və qərara çevirən sahə Data Analitikadır. Bu məqalədə Data Analitikanın nə olduğunu, Data Analyst-in nə iş gördüyünü və bu sahənin kimlərə uyğun olduğunu sadə dillə izah edirik.
Data Analitika nədir?
Data Analitika məlumatların toplanması, təmizlənməsi, təhlili və vizuallaşdırılması yolu ilə suallara cavab tapmaq və qərar qəbulunu dəstəkləmək prosesidir. Sadə desək, Data Analitika "nə baş verir, niyə baş verir və bundan sonra nə etməliyik?" suallarına rəqəmlərlə cavab verir.
Məsələn, bir onlayn mağaza son ayda satışların niyə azaldığını bilmək istəyir. Data Analyst satış, reklam və müştəri məlumatlarını təhlil edir və müəyyən edir ki, azalma əsasən mobil istifadəçilər arasında baş verib və saytın mobil versiyasında ödəniş səhifəsinin yenilənməsi ilə üst-üstə düşür. Bu, artıq konkret qərar üçün əsasdır.
Data Analitikanın növləri
Analitika adətən verdiyi sualın növünə görə dörd səviyyəyə bölünür:
- • Təsviri analitika (Descriptive) — Nə baş verdi? Məsələn, keçən rübün satış hesabatı.
- • Diaqnostik analitika (Diagnostic) — Niyə baş verdi? Məsələn, müştəri axınının azalmasının səbəbləri.
- • Proqnozlaşdırıcı analitika (Predictive) — Nə baş verə bilər? Məsələn, növbəti ay üçün tələbatın proqnozu.
- • Tövsiyəedici analitika (Prescriptive) — Nə etməliyik? Məsələn, hansı məhsula endirim etməyin ən sərfəli olduğu.
Başlanğıc səviyyəli Data Analyst əsasən ilk iki səviyyədə işləyir, təcrübə artdıqca isə proqnoz və tövsiyələrə keçir.
Data Analyst nə iş görür?
Data Analyst-in gündəlik işi adətən aşağıdakı mərhələlərdən ibarətdir:
- • Sualı aydınlaşdırmaq — biznes tərəfi ilə danışıb həqiqətən nəyi bilmək lazım olduğunu müəyyən etmək
- • Məlumatı toplamaq — verilənlər bazalarından SQL ilə, Excel fayllarından və ya digər mənbələrdən
- • Məlumatı təmizləmək — təkrarları, səhvləri və boşluqları aradan qaldırmaq (bu, işin ən çox vaxt aparan hissəsidir)
- • Təhlil etmək — tendensiyaları, əlaqələri və anomaliyaları tapmaq
- • Vizuallaşdırmaq — nəticələri Power BI və ya Tableau-da qrafik və dashboard-larla göstərmək
- • Nəticəni təqdim etmək — rəqəmləri rəhbərliyin başa düşəcəyi dildə izah etmək və tövsiyə vermək
Analitikin dəyəri yalnız rəqəmləri hesablamaqda deyil, onları qərara çevirməkdədir.
Data Analyst harada işləyir?
Məlumatla işləyən demək olar ki, hər sahədə analitiklərə ehtiyac var:
- • Banklar və maliyyə — risk təhlili, müştəri seqmentasiyası, fırıldaqçılığın aşkarlanması
- • Pərakəndə və e-ticarət — satış təhlili, stok planlaşdırılması, müştəri davranışı
- • Telekommunikasiya — abunəçi axını, xidmət keyfiyyəti
- • Marketinq — reklam kampaniyalarının effektivliyi
- • Səhiyyə, logistika, dövlət sektoru — proseslərin optimallaşdırılması və hesabatlılıq
Data Analitika kimlər üçün uyğundur?
Bu sahəyə müxtəlif ixtisaslardan insanlar keçir. Xüsusilə aşağıdakılar üçün təbii seçimdir:
- • İqtisadçılar, maliyyəçilər və mühasiblər — artıq rəqəmlərlə işləyirsiniz, analitik alətlər isə bu bacarığı yeni səviyyəyə qaldırır
- • Marketinq mütəxəssisləri — kampaniyaların nəticəsini ölçmək və optimallaşdırmaq istəyənlər
- • Mühəndislər və riyaziyyatçılar — məntiqi düşüncə və riyazi təməl böyük üstünlükdür
- • Excel ilə çox işləyən ofis əməkdaşları — Excel bilikləri analitikaya ən yaxşı başlanğıc nöqtələrindən biridir
- • IT-yə keçmək istəyən, amma proqramçı olmaq istəməyənlər — analitika texniki, amma proqramlaşdırmadan daha əlçatan sahədir
Bu sahədə uğur qazanmağa kömək edən keyfiyyətlər:
- • Maraq və "niyə?" sualını verməyi sevmək
- • Detallara diqqət
- • Məntiqi və strukturlu düşüncə
- • Nəticələri sadə dillə izah etmək bacarığı
- • Biznesin necə işlədiyini anlamaq istəyi
Kimlər üçün uyğun olmaya bilər?
Əgər rəqəmlər və cədvəllərlə işləmək sizi yorursa, eyni məlumatı dəfələrlə yoxlamaq səbrinizi tükəndirirsə və ya yalnız yaradıcı, vizual işlər sizi cəlb edirsə, analitika sizə çətin gələ bilər. Analitikin işinin böyük hissəsi məlumatın təmizlənməsi kimi "görünməz" və səbr tələb edən işlərdən ibarətdir.
Data Analyst, Data Scientist və BI Analyst: fərq nədir?
- • Data Analyst mövcud məlumatı təhlil edir və biznes suallarına cavab verir. Əsas alətlər: Excel, SQL, Power BI, Python.
- • BI Analyst daha çox hesabat sistemlərinin və dashboard-ların qurulmasına fokuslanır.
- • Data Scientist statistik modellər və maşın öyrənməsi ilə proqnozlar qurur. Daha dərin riyaziyyat və proqramlaşdırma tələb edir.
Bir çox Data Scientist karyerasına Data Analyst kimi başlayıb.
Tez-tez verilən suallar
Data Analitika üçün proqramlaşdırma bilmək lazımdır?
Başlanğıcda mütləq deyil. Excel və SQL ilə çox iş görmək mümkündür. Python isə növbəti mərhələdə işinizi xeyli asanlaşdırır və karyera imkanlarını genişləndirir.
Riyaziyyatdan güclü olmaq lazımdır?
Əsas statistika anlayışlarını (orta qiymət, median, faiz, korrelyasiya) bilmək kifayətdir. Dərin riyaziyyat daha çox Data Science üçün tələb olunur.
Hansı alətlərdən başlamalı?
Ən geniş yayılmış yol Excel, SQL və Power BI-dır, ardınca Python gəlir. Bu barədə ətraflı Data Analyst olmaq üçün hansı alətləri öyrənmək lazımdır? məqaləmizdə yazmışıq.
Nəticə
Data Analitika məlumatı qərara çevirən sahədir və bu gün demək olar ki, hər bir sənayedə tələb olunur. Rəqəmlərin arxasındakı hekayəni tapmaq sizə maraqlıdırsa, məntiqi düşünürsünüzsə və nəticələri izah etməyi sevirsinizsə, Data Analitika sizin üçün perspektivli karyera istiqaməti ola bilər.
Data Analitikaya praktiki təlimlə başlamaq istəyirsiniz? IDTech Academy-nin Data Analitika təlimində real məlumatlar üzərində təhlil aparmağı və nəticələri təqdim etməyi öyrənə bilərsiniz. Təlim haqqında ətraflı →