Data analitik olmaq üçün hansı bacarıqlara sahib olmalısınız?

Data analitika nədir və analitiklər necə işləyir? - Data analitika proqramlaşdırma alətləri

Bilirsiniz ki, hazırda istifadə etdiyiniz, evinizdə yer alan əşyaları, oxuduğunuz kitabları, hətta əlinizdəki telefonu belə data analitiklərin davamlı üzərində çalışdığı, hesablayaraq proqnozlaşdırdığı məlumatların nəticəsində almış ola bilərsiniz? Çünki günümüzdə dövlət qurumlarından tutmuş özəl şirkətlərə qədər qurumların əksəriyyəti müasir dövrün nəbzini tutmaq, daha sürətli inkişaf etmək üçün məlumatların analizinə xüsusi önəm verir. Bu o deməkdir ki, nəyinki aldğınız məhsullar, hətta xidmətlər belə sizin ehtiyaclarınızın dərindən araşdırılması sayəsində təqdim olunur. 

Data analitiklər şirkətlərin təqdim etdiyi böyük məlumatları dərindən təhlil edir, qruplaşdırır, onlarla bağlı yekun proqnoz təhlilləri və ehtimalları hazırlayır. Bunun sayəsində şirkətlər öz müştərilərinə və ya bütövlükdə cəmiyyətə hansı məhsul və xidmət satışını təklif etmək barədə strateji qərarlar ver. Və bu istiqamətdə işlərə başlayır. İlkin mənada data analitakadan bir qədər məlumat əldə etmiş olduğunuza görə, yəqin ki, sahənin dərinliklərini öyrənmək də pis olmaz. Odur ki gəlin daha ətraflı tanış olaq. Qeyd edək ki, ümumi məqaləmiz aşağıdakı sualları (başlıqları) əhatə edir.

Data analitika nədir?

Data analitika məlumatların toplanması, işlənməsi, təhlil edilməsi və nəticələrin çıxarılması prosesidir. Məqsəd xam məlumatlardan daha detallı və istifadə oluna bilən biliklər əldə etməkdir. Bu biliklər müəssisələrin və təşkilatların uzaqgörən, inkişafa yönəlik, perspektivli və strateji qərarlar verməsinə kömək edir. Sözügedən işləri həyata keçirən mütəxəssislər isə data analitiklərdir.

Ən son data analitika vakansiyalarına buradan bax!

Data analitiklər məlumatları necə təhlil edir?

Data analitiklər məlumatların analizini müxtəlif üsullar, metodlar və hədəflər əsasında təhlil edə bilər. Bu əsasən şirkətin fəaliyyət istiqamətindən, təqdim etdiyi məlumatlardan, məlumatların növündən, təhlillərin aparılma məqsədlərindən və s. asılı olaraq dəyişir. Məlumatların təhlil üsulları aşağıdakılardır:

• Reqressiya təhlili
• Monte Karlo metodu üzrə təhlil
• Faktor təhlili
• Kohort analizi
• Klastır analizi
• Zaman əsaslı analiz
• Sentiment analizi

Reqressiya təhlili

Reqresiya təhlili asılı və dəyişən əsaslar arasındakı əlaqəni müəyyənləşdirməyə kömək edir. Yəni proqnozlaşdırmaq və ya ölçmək istədiyiniz nəticələrlə asılı dəyişənə təsir edə biləcək faktorları daha dərindən araşdıraraq ümumi analiz nəticəsini formalaşdırmaq mümkündür. Bu, xüsusilə proqnoz vermək və gələcək tendensiyaları öncədən müəyyənləşdirmək üçün faydalıdır. 

Bir nümunə üzərindən getsək, məsələn, istənilən bir şirkətin marketinq xərcləri və satış gəlirləri arasındakı əlaqəni reqressiya təhlili üzərindən araşdırmaq mümkündür. Burada asılı dəyişən - satış gəlirləridir. Çünki siz bu göstəricini proqnozlaşdırmaq və artırmaq istəyirsiniz. Müstəqil dəyişən isə sosial media xərcləridir. Çünki siz onun satışlara təsirini araşdırmağa başlamısınız. Bu zaman marketinq kampaniyaları üçün xərclənən pulların müvafiq şirkətə nə dərəcədə gəlir qazandırdığını yaxından izləmək və buna uyğun qərar vermək asanlaşır. Ancaq bu ümumilikdə gəlirlərin sırf marketinqdən asılı olduğunu göstərməz. Hətta sosial media xərcləri ilə satış gəlirləri arasında müsbət bir əlaqə olsa belə, bu hələ onların biri-birinə səbəb olduğunu söyləmək üçün kifayət etmir. Ancaq ümumilikdə cari vəziyyəti dəyərləndirmək və gələcəyi proqnozlaşdırmaq üçün effektivdir.

Monte Karlo metodu üzrə təhlil

Bu metodun izahına keçməzdən öncə gündəlik həyatımıza nəzər salaq. Belə ki, həyatımızda müəyyən qərarlarımız bizi bir başqa hadisələrin nəticələri ilə uyğunlaşmağımıza əsasən formalaşır. Məsələn, günəşli havada günəş kremi çəkirik ki, dərimizə ləkələr düşməsin, yaxud soyuq havada üşüməmək üçün isti çay, kofe içməyə çalışırıq. Bu qərarlarımız bizi növbəti addımlarda ürəkaçan nəticələrlə qarşılaşmağımızı təmin edir. 

Monte Karlo metodu da cari ehtimalları dəyərləndirməklə gələcək nəticələri proqnozlaşdırmağa kömək edir. Yəni, Monte Karlo metodu - mümkün nəticələrin və onların ehtimal paylanmalarının modellərini yaratmaq üçün istifadə olunan kompüter əsaslı texnikadır. Bu üsul fərqli nəticə ssenarilərini nəzərə alaraq hər bir nəticənin baş vermə ehtimalını hesablayır. Bu təhlil sayəsində data analitiklər riskləri dəyərləndirə və gələcəkdə nələrin gözlənildiyini rahatlıqla proqnozlaşdıra bilirlər.

Faktor təhlili

Faktor analizi bir şirkətin müəyyən strukturları üzrə çox sayda sual və ya məlumatı bir-biri ilə əlaqəli qruplara ayırmaq üçün istifadə olunur. Məqsəd: bənzər sualları və cavabları bir yerə toplamaq və arxasında gizli olan əsas fikri (faktor) tapmaqdır. Faktor analizi zamanı böyük verilənləri analiz edərək sizə lazım olan qruplar, mövzular üzrə qruplaşdırmaq mümkündür. 

Məsələn, əksər şirkətlərdə həyata keçirilən müştəri sadiqliyi və məmnuniyyətinini buna misal göstərmək olar. Bəlkə də qarşınıza çıxıb ki, sizdən müxtəlif şirkətlər öz məhsul və xidmətlərini dəyərləndirməyinizi istəyirlər. Bunun üçün forumlar, suallar təqdim edirlər. Bu suallara “Bizim məhsulumuzu dostunuza tövsiyə edərdinizmi?”, “Ümumi müştəri təcrübənizi necə qiymətləndirirsiniz?”, “İllik ailə gəliriniz nə qədərdir?”, "Kosmetik vasitələrə aylıq nə qədər pul xərcləyirsiniz?", "Aylıq ən çox hansı məhsullara pul xərcləyirsiniz" və s. aid etmək olar. 

Gördüyünüz kimi bu sorğu təqribən 100 müştəri arasında aparılsa, əldə olunacaq məlumatları qruplaşdırmadan bir məlumat bazası kimi yanaşsaq, detallı analiz etmək və nəticə əldə etmək çətinləşir. Odur ki bu cavabların (və ya dəyişənlərin) hər birinə tək-tək baxmaq əvəzinə, faktor analizindən istifadə edərək onları bir-biri ilə əlaqəli olan faktorlara qruplaşdıra bilərsiniz.

Kohort analizi

Kohort analizi analiz etmək istədiyiniz dataları müəyyən qruplara bölərək onları daha detallı və yaxından izləməyinizi həyata keçirmək deməkdir. Məsələn, onlayn alış-veriş edən müştəriləri xüsusi qruplaşıdırb onların alış-veriş davranışlarını izləmək müştəri kohortu analizi hesab olunur. Bu nə üçün faydalıdır? deyə düşünürsünüzsə, şirkətin bu məlumatlar əsasında hər hansısa kampaniyalar keçirməsi, yeni qərarlar verməsi, güzəştlər tətbiqi, qiymət bahalaşması və s. kimi strateji qərarlar verməsi daha da asanlaşır və müştəri yönümlü olur. Nəticədə kohort analizi şirkətlərə xidmətlərini və marketinq fəaliyyətlərini daha hədəflənmiş, fərdiləşdirilmiş şəkildə optimallaşdırmağa imkan verir.

Klastır analizi

Klastır analizi zamanı verilənlər bazasında struktur formalaşdırmaq üçün həyata keçirilən araşdırıcı texnikadır. Klastırlaşma verilənlərin necə paylandığını anlamaq üçün və ya digər alqoritmlərin işləməsi üçün əvvəlcədən emal mərhələsi kimi istifadə olunur. Klastır analizinin real həyatda çoxsaylı tətbiqləri var. Məsələn, marketinq kampaniyaları aparılarkən klastır analizi sayəsində böyük müştəri bazasını fərqli seqmentlərə bölmək olar. Bu da reklam və kommunikasiya işlərinin daha məqsədəuyğun şəkildə həyata keçirilməsinə şərait yaradır, daha hədəflənmiş şəkildə aparılmasına imkan verir. Sığorta şirkətləri isə klastır analizindən istifadə edərək niyə bəzi yerlərdə sığorta hadisələrinin daha çox olduğunu araşdıra bilərlər.

Zaman əsaslı analiz

Müddətə əsaslanan analiz ilin müəyyən dövrlərinə uyğun nəticələri, hadisələri və ümumilikdə gedişatı dəyərləndirmək baxımdan əhəmiyyət daşıyır. Məsələn, həftəlik satış dinamikası, rüblük satışlar və s.

Zaman əsaslı analiz apararkən əsas diqqət yetirəcəyiniz nümunələr bunlardır:

• Trend: Uzun müddət ərzində sabit, xətti artım və ya azalma.

• Mövsümlük: Qısa müddətli, mövsümi amillərdən qaynaqlanan proqnozlaşdırıla bilən dalğalanmalar. Məsələn, hər il eyni vaxtda yay mövsümündə günəş eynəklərinin satışında artım ola bilər.

• Dövri nümunələr: Mövsümülükdən fərqli olaraq iqtisadi və ya sənaye ilə bağlı şəraitdən asılı olaraq baş verən, proqnozlaşdırılması çətin olan dövrlər.

Sentiment analizi

Həmçinin oxu: HTML nədir və necə yaradılır? - HTML haqqında hər şey

Sentiment analiz mətn məlumatlarında ifadə olunan emosiyaları avtomatik olaraq təhlil edib təsnif edən bir üsuldur. Bu, müştərilərin brend, məhsul və ya xidmət haqqında fikirlərini anlamağa kömək edir.

Əsas növləri bunlardır:

• Detallı sentiment analizi: Fikirləri müsbət, neytral və mənfi kimi dərəcələndirir.
• Emosiyaların aşkarlanması: Mətnlərdəki müxtəlif emosiyaları (məsələn, sevinc, qəzəb) müəyyən edir.
• Aspekt əsaslı analiz: Emosiyaların hansı məhsul xüsusiyyətinə və ya kampaniyaya aid olduğunu aşkar edir

Data analitiklər necə işləyir?

Data analitiklərin fəaliyyət göstərdikləri şirkətlərdən, fəaliyyət istiqamətlərindən və digər nüanslardan asılı olaraq dataların analiz edilməsi prosesi dəyişkən ola bilər. Yəni, ixtiyari məhsul satışı ilə məşğul olan şirkətin dataları ilə hər hansısa dövlət qurumunun datalarının analiz edilməsi bir-birindən fərqlənir. Bu analizin növündən tutmuş metodlardan, analotika alətlərindən istifadəyə qədər bir çox məqamları əhatələyir. Ancaq fərqliliklər olsa da istənilən data analitik aşağıdakı proseslərə əsaslanaraq işlərini həyata keçirir.

Sualların müəyyən edilməsi: Təhlil nə məqsədlə aparılır? Yəni, hansı məslələri həll etməyə çalşırsınız? Bu sualın cavabını tapmaq hər şeydən vacibdir. Çünki kor-koranə dataları analiz etməyə başlasanız, ortaya bir nəticə qoya bilmərsiniz. Həmçinin bu sualı cavablandırmaq üçün hansı məlumat mənbələrindən və alətlərdən istifadə olunacağı qərarlaşdırılır.

Məlumatların toplanması: Məqsədə uyğun olaraq keyfiyyət və ya kəmiyyət göstəriciləri üzrə məlumatların toplanması üçün strategiya hazırlanır. Məlumatlar birinci tərəf, ikinci tərəf və ya üçüncü tərəf məlumatları ola bilər. Yəni, analiz etmək üçün hansı məlumatlarla işləyəcəyinizi dəqiqləşdirir və onları bir araya toplayırsınız.

Məlumatların təmizlənməsi: Təcrübə göstərir ki, toplanmış məlumatlar hər zaman təhlilə hazır olmur, onları təmizləmək vacibdir. Bu mərhələdə səhvlər, təkrarlanan qeydlər, normadan kənar dəyərlər çıxarılır, yanlış məlumatlar silinir, yazı səhvləri düzəldilir və çatışmayan məlumatlar tamamlanır.

Məlumatların təhlili: Təmizlənmiş məlumatlar üzərində məqsədəuyğun təhlillər aparılır. Bu, aşağıdakı növlərdən biri ola bilər:

• Deskriptiv analiz (nə baş verib?)
• Diaqnostik analiz (nəyə görə baş verib?)
• Proqnozlaşdırıcı analiz (gələcəkdə nə ola bilər?)
• Preskriptiv analiz (gələcək üçün nə tövsiyə olunur?)

Nəticələrin vizuallaşdırılması və paylaşılması: Təhlil nəticələri məlumat vizuallaşdırma alətləri (məsələn, Google Charts, Tableau) vasitəsilə təqdim edilir və aidiyyəti şəxslərlə paylaşılır.

Ən son data analitika iş elanlarına buradan bax!

Data analitiklər hansı proqramlar və alətlərlə işləyirlər?

Günümüzdə data analitika sahəsinin getdikcə aktuallaşması artıq bir çox sahə mütəxəssislərini Excel fayllarından kənara çıxmağa vadar etdi. Əvvəllər statistikaları, nəticələri, əldə olunan və itirilən rəqəmləri sadəcə excel sətirlərindən izlənilirdisə, indi bu ənənə nəyinki geridə qalıb. Hətta yeni-yeni alətlər, süni intellekt vasitələri mövcuddur. Onların sayəsində günü-gündən məlumatların analizləri, datalar üzrə təhlillər yeni mərhələlərə qədəm qoyur. Nəticədə şirkətlər, dövlət qurumları və mütəxəssislər üçün məlumatların əlçatanlığı artır, yeni istiqamətlər müəyyənləşdirmək asanlaşır, strateji qərarlar daha tez qəbul edilir. İndi isə gəlin data analitika alətləri ilə tanış olaq. Qeyd edək ki, bu siyahı hazırda ən çox istifadə olunan alətlərdir. Ancaq bildiyiniz kimi, süni intellekt bazarı sürətlə yenilənir və demək olar hər gün yeni alətlə qarşı-qarşıya dayana bilərsiniz. Əgər bu sahə üzrə inkişaf etmək istəyirsinizsə, yaxşı olar ki, əsas alətlərlə yanaşı, bazar tendensiyalarını və trendlərini də yaxından izləyəsiniz.

Data analitika alətləri 

1. Microsoft Excel
2. Python
3. SQL
4. R
5. Jupyter Notebook
6. Apache Spark
7. SAS
8. Microsoft Power BI
9. Tableau
10. KNIME

Ən çox istifadə olunan data analtika proqramlaşdırma alətləri 2025

Data analitika öyrənmək kursları

• The Simplilearn Introduction to Data Analytics Course for Beginners

Format: Onlayn

Qiymət: Təxminən 2,750 ABŞ dolları

Müddət: Öyrənmə sürətinizə uyğun 3 saatlıq təlim

Sahə ilə bağlı ilkin bilikləri öyrənmək və özünüzü inkişaf etdirmək üçün bu kursla başlaya bilərsiniz. Üç saatlıq öz-özünə öyrənmə müddətində real həyat nümunələri və case study-lər vasitəsilə data analitikasının əsaslarını öyrənəcəksiniz. Mövzulara layihə dövrləri, data analitikası, data elmi və maşın öyrənməsi arasındakı fərqlər, analitika çərçivəsinin yaradılması və analitika alətləri ilə biznes üçün faydalı məlumatların çıxarılması daxildir. Kurs proqramı səkkiz dərsdən ibarətdir və kurs saytında dərsləri öncədən nəzərdən keçirə bilərsiniz. Kursun qiymətinə həmişəlik təlim materiallarına giriş, özünüqiymətləndirmə üçün simulyasiya testləri və 24/7 dəstək daxildir. Kursun sonunda 80% və ya daha yüksək bal topladığınız halda sertifikat almaq üçün yekun qiymətləndirməni tamamlaya bilərsiniz.

• The General Assembly Data Analytics Course

Format: Onlayn

Qiymət: 3,950 ABŞ dolları

Müddət: 10 həftə (axşam saatlarında, yarımştat) və ya 1 həftəlik intensiv kurs

Əgər karyera dəyişdirməkdən çox mövcud işiniz üçün data analitikası bacarıqları öyrənmək istəyirsinizsə, General Assembly-nin başlanğıc səviyyəli kursu sizin üçün uyğundur. Proqram Excel, SQL və Tableau istiqamətlərini əhatələyir və öyrəndiklərinizi tətbiq etmək üçün yekun layihə üzərində işləmək imkanı təklif edir. Kursa qoşuımaq üçün siz ya on həftə boyunca axşam dərslərinə qatılmaq, ya da bir həftəlik intensiv variantı seçə bilərsiniz. Kursun maliyyələşdirilməsi üçün "General Assembly" işəgötürən dəstəyi (şirkətiniz kursun bir hissəsini və ya hamısını ödəyə bilər), faizsiz kreditlər, aylıq ödəniş planları və ya birdəfəlik ödəmə kimi müxtəlif variantlar təklif edir.

Data analitika öyrənmək üçün pulsuz kurslar

• Data Analizi üçün proqramlaşdırma kursu (OpenLearn)

"OpenLearn"in pulsuz, səkkiz həftəlik proqramlaşdırma kursu data analizi üçün proqramlaşdırma öyrənməyinizi, əsas proqramlaşdırma və data analitikası konseptlərini dərindən mənimsəmənizi təmin edir. Siz proqramlaşdırma mühitində sadə analitik alqoritmlər belə yaza biləcəksiniz. Bütün bunlar interaktiv tapşırıqlarla və kursu uğurla tamamladığınızda pulsuz iştirak sertifikatı ilə birlikdə təqdim olunur.

• Verilənlər bazalarına və SQL sorğularına giriş

"Udemy" tərəfindən təqdim olunan bu kursda verilənlər bazaları və sorğuların əsas anlayışları ilə tanış olacaqsınız. Burada sizə ilk cədvəlinizi yaratmaq və sorğunuzu yazmaq addım-addım izah ediləcək. Kursun sonunda tarixlər, mətn manipulyasiyası və cəmləmə ilə bağlı sadə sorğular yaza biləcəksiniz.

Data analitikasına giriş

Bu kurs data analizi, data analitikin rolu və data analitikası üçün istifadə olunan müxtəlif alətlər haqqında məlumatlar təqdim edir. Kurs IBM tərəfindən Coursera vasitəsilə təklif olunur. Təxminən 10 saatlıq beş moduldan ibarətdir. Kursda data analitikası və müxtəlif data strukturları, fayl formatları və məlumat mənbələri haqqında məlumat əldə edəcəksiniz. Məlumatların toplanması, emalı, çıxarılması və vizuallaşdırılması daxil olmaqla data analiz prosesi öyrədiləcək. Həmçinin data analiz sahəsindəki müxtəlif rollar haqqında biliklər qazanacaqsınız.

• Data Analizi üçün proqramlaşdırma kursu

Kurs Birləşmiş Krallığın "Open University" tərəfindən "OpenLearn" platformasında təqdim olunur. Kursun müddəti səkkiz həftə, ümumilikdə 24 saat təşkil edir. Bu kursda əsas proqramlaşdırma və data analizi konseptlərini öyrənəcək, açıq məlumat mənbələrini tanıyacaq, proqramlaşdırma mühitində proqramlar inkişaf etdirəcək və böyük verilənlər dəstlərini analiz etmək və nəticələr çıxarmaq üçün sadə proqramlar yazacaqsınız.

Ən son data analitika iş elanlarına buradan bax!

Data analitik vakansiyaları haradan tapmaq olar?

Data analitika vakansiyaları üzrə iş elanlarını saytımızın vakansiyalar bölməsindən tapa bilərsiniz. Saytımızda freelance data analitik vakansiyaları, hibrid data analitika vakansiyaları, yüksək maaşlı data analitika iş elanları tez-tez paylaşılır. Xarici şirkətlərdən frilans iş elanları tapmaq üçün isə süni intellekt alətləri köməyinizə çata bilər. Süni intellekt AI alətinə aşağıdakı şəkildə əmr yazsanız, sizə lazım olan bir çox vakansiyaları bir araya toplayaraq təqdim edəcək:

Show me currently active freelance data analytics jobs that offer high pay. Prioritize roles that require skills in SQL, Python, Power BI, or Excel. Only include remote opportunities with hourly or project-based payments.

Data analitik təhsili vacibdir?

Sonda sizinlə başqa maraqlı statistikanı paylaşmaq istəyirik. Hansı ki bu, data analitiklərin işə qəbulu zamanı işəgötürənlər tərəfindən ali təhsilə dair tələblərlə bağlıdır. Beləliklə, aşağıdakı infoqrafikdən data analitiklərin ötən il və bu il ərzindəki müqayisəli təhsil tələbləri yer alır.

Bu gün data analitikasının nə olduğunu və bir data analitikin hansı işləri həyata keçirməsi barədə məlumatlandıq. Bu sahə rəqəmlərlə işləməkdən daha çox, həm də bir detektiv kimi problemləri araşdırmaq, bir strateq kimi gələcəyi proqnozlaşdırmaq və bir hekayəçi kimi tapıntıları anlaşılan dildə təqdim etmək sənətidir. Əgər siz də məntiqi düşünməyi, problemlərə fərqli tərəfdən yanaşmağı və daim yeni şeylər öyrənməyi sevirsinizsə, data analitikası sizin üçün doğru karyera seçimi ola bilər. SQL, Python, Power BI kimi alətlər öyrənilə bilən bacarıqlardır, lakin ən əsası məlumatlara maraq və onlardan məna çıxarmaq həvəsidir. Data ilə zəngin bu yeni dövrdə öz yerinizi tutmaq və tələb olunan mütəxəssis olmaq üçün ilk addımı atmağın əsl vaxtıdır. Data analitika sahəsi üzrə fəaliyyət göstərən mütəxəssisləri və mentorları isə saytımızın mentorlar bölməsindən tapa bilərsiniz.