Data təhlili

Bir şirkətin rəhbəri olduğunuzu düşünün. Önünüzdə yüzlərlə sıra rəqəm dolu Excel cədvəlləri var. Satış məlumatları, müştəri şikayətləri, anbar qalıqları, rəqib qiymətləri — hər biri ayrı bir faylda,…

Rəqəmsal marketinqdə ən böyük səhvlərdən biri bütün müştərilərə eyni yanaşmaqdır. Halbuki hər müştərinin dəyəri fərqlidir və bu fərqi ölçmədən effektiv satış strategiyası qurmaq mümkün deyil. RFM analizi…

Rəqəmsal iqtisadiyyat məlumat üzərində qurulub. Şirkətlər artıq hisslərə görə deyil, dataya əsaslanaraq qərar verirlər. Bu qərarların arxasında isə məlumatı oxuyan, təhlil edən və vizual olaraq izah edən…

Rəqəmsal dünyada hər bir klik, alış-veriş və baxış bir məlumat (data) yaradır. Bu məlumatlar düzgün analiz olunduqda şirkətlər daha ağıllı qərarlar verir, trendləri əvvəlcədən görür və bazarda…

Deskriptiv Statistika nədir? Deskriptiv statistika məlumatların mərkəzi meylini, dəyişkənliyini və yayılmasını başa düşməyə imkan verən qısa xülasədir. Bu məqalədə, Python dilində əhəmiyyətli deskriptiv statistikalara, o cümlədən ortalama…

Statistika və məlumat analitikası sahəsində müstəqil qruplar arasında fərqlərin olub-olmadığını müəyyən etmək üçün istifadə olunan testlərdən ən çox tanınan ikisi — İki Nümunəli T Testi və Mann Whitney U Testidir. Bu blogda…

Statistika və data analitikada normal paylama və Çebışev qaydası çox vacib anlayışlardır. Bu anlayışlar məlumatların paylanma formasını təhlil etmək və potensial anomaliyaları aşkarlamaq üçün geniş istifadə olunur….

Praktiki vizuallaşdırma, məlumatları və ideyaları daha aydın və anlaşılan şəkildə təqdim etmək üçün müxtəlif vizual vasitələrdən istifadə etmə prosesidir. Bu şəkillər, qrafiklər, diaqramlar, xəritələr, infografiklər və digər…

Data Warehouses: Strukturlaşdırılmış Məlumatların Saxlanması. Data Warehouse (məlumat anbarı), böyük həcmdə strukturlaşdırılmış məlumatların toplanması, saxlanması və təhlil edilməsi üçün nəzərdə tutulmuş xüsusi məlumat bazası sistemidir. Data Warehouse, təşkilatların müxtəlif…

MapReduce, böyük verilənlər dəstələrinin paralel işlənməsi üçün istifadə olunan bir proqramlaşdırma modelidir. Bu model, məlumatların işlənməsi və təhlili üçün Hadoop ekosistemində əsas bir alət kimi qəbul edilir….

BI Alətləri və Məlumat Mühəndisliyi: Effektiv Analizə Doğru Yol Business Intelligence (BI) alətləri təşkilatlara məlumatları toplamaq, təhlil etmək və vizuallaşdırmaq imkanı verir. Bu texnologiyalar sayəsində qərar qəbuletmə prosesi…

Data Wrangling – Məlumatların Təmizlənməsi və Transformasiyası Data Wrangling, yəni məlumatların təmizlənməsi və transformasiyası, data analizinin və maşın öyrənməsinin ən mühüm mərhələlərindən biridir. Bu prosesin əsas məqsədi…

Handling Missing Data (İtkin Məlumatların İdarə Edilməsi) Handling Missing Data. İtkin məlumatlar, analitik proseslərdə və verilənlər bazalarında ən çox rast gəlinən problemlərdən biridir. Bu, məlumatların yığılmasında, toplanmasında…

Python, məlumat analitikası, maşın öyrənməsi və statistik analiz sahələrində ən çox istifadə edilən proqramlaşdırma dillərindən biridir. Python-un zəngin ekosistemi və güclü kitabxanaları, məlumatların təhlilini və vizualizasiyasını asanlaşdırır….

DataOps: Məlumatın Effektiv İdarə Edilməsi Məlumat analitikası və maşın öyrənmə layihələri son illərdə daha da mürəkkəbləşib. Bu mürəkkəblik, yalnız verilənlər toplamağa və analiz etməyə yönəlmiş deyil, həm…

Məlumat Saxlama: Texnologiyalar, Strategiyalar və Bizneslər üçün Tətbiqlər Bugünkü rəqəmsal dünyada məlumat saxlama yalnız informasiya arxivləmə üsulu deyil, strateji qərarların əsasını təşkil edən əsas texnoloji sütunlardan biridir. İnkişaf edən Big…

Məlumat Keyfiyyəti: Ölçülər, Strategiyalar və Təşkilatlar üçün Əhəmiyyəti Məlumat keyfiyyəti (Data Quality) müasir təşkilatların dayanıqlı inkişafı və rəqəmsal qərarvermə prosesləri üçün ən vacib meyarlardan biridir. Analitik qərarların düzgünlüyü,…

CRISP-DM Nədir? Məlumat Analitikası Layihələri üçün 6 Mərhələli Metodologiya Məlumat analitikası və data mining layihələrinin uğurlu olması təsadüfi deyil. Bu uğur, çox zaman strukturlaşdırılmış metodologiyaların tətbiqindən qaynaqlanır. CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process…

Stream Processing: Məlumatların Reaktiv İdarəetməsi Müasir dövrdə məlumatların çevik və operativ idarə olunması təşkilatlar üçün olduqca vacibdir. Xüsusilə real vaxt rejimində qərar qəbul etmək lazım olan hallarda…

Metadata idarəetməsi (Metadata Management) məlumat analitikası proseslərinin ayrılmaz hissəsidir. Metadata – məlumat haqqında məlumatdır. Bu anlayış, verilənlər bazasında saxlanılan məlumatların strukturunu, məzmununu və kontekstini anlamağa imkan verir….

Məlumatların təhlilində və maşın öyrənməsi modellərinin təlimində çarpaz doğrulama (cross-validation) modelin ümumiləşdirmə qabiliyyətini qiymətləndirmək üçün geniş istifadə olunan bir texnikadır. Bu yanaşma, modelin yalnız təlim məlumatlarına uyğunlaşmasının…

Data Science və Big Data: Fərqlər, Əlaqələr və Gələcək Perspektivlər Müasir texnologiya dünyasında tez-tez bir-biri ilə qarışdırılan iki mühüm anlayış var: Data Science və Big Data. Hər iki…

Məlumatlar müasir dövrdə biznes qərarlarının əsasını təşkil edir. Şirkətlər, daha rəqabətli və məqsədyönlü olmaq üçün böyük məlumat dəstələrini təhlil edir, trendləri müəyyən edir və strateji qərarlar qəbul…

Futbol, dünyada ən çox izlənilən və ən çox maraq göstərilən idman növlərindən biridir. Hər bir oyun, hər bir komanda və hər bir oyunçu müxtəlif dəyişənlərə və taktikalara…

Son illərdə texnologiyanın sürətli inkişafı məlumatların emalını və istifadəsini yeni səviyyəyə çıxarıb. Bu sahədə iki əsas konsepsiya — Edge Computing və Data Science — bir-birini tamamlayan texnologiyalar…

Data Analitikası Metrikləri: Biznes Uğurunu Ölçmək üçün Ən Vacib Göstəricilər Müasir rəqəmsal mühitdə uğurlu biznes qərarları yalnız təxminlərə deyil, dəqiq analitik göstəricilərə əsaslanmalıdır. Data analitikası metrikləri, biznes proseslərini şəffaflıqla idarə…

Cloud data warehouses (bulud məlumat anbarları) böyük verilənlər dəstələrini saxlayan və təhlil edən bulud əsaslı sistemlərdir. Bu anbarlar, verilənlərin mərkəzləşdirilmiş şəkildə saxlanmasına, təhlilinə və işlenmesine imkan verərək…

Data analitikası sahəsində, verilənlərin keyfiyyəti nəticələrin dəqiqliyinə birbaşa təsir edir. Data təmizləmə (Data Cleaning) bu məqsədlə, analiz üncəsi datanı keyfiyyətləndirmək üçün aparılan vacib bir addımdır. Bu proses…

Oracle — dünyanın ən güclü və ən çox istifadə olunan məlumat bazası idarəetmə sistemlərindən (Database Management System) biridir. Əsas məqsədi böyük həcmli məlumatları saxlamaq, idarə etmək, təhlükəsiz…

Müasir dünya data üstünə qurulub. İnternet, sosial media, e-ticarət kimi platformalar çüksünə milyardlarla günlük çəkilən məlumatlarla doludur. Bəs, bu məlumatların həqiqi dəyərini ortaya çıxarmaq üçün nə etməliyik?…

Bugünkü məlumat dövründə verilənlər, hər bir işin və təşkilatın təməl daşına çevrilib. İstənilən müəssisə və ya təşkilat, müxtəlif mənbələrdən gələn məlumatları düzgün şəkildə toplayıb, emal edib və…

Bu gün data analitikası dünyasında ən əhəmiyyətli mövzulardan biri predictive analytics (proqnozlaşdırıcı analitika)dir. Bu sahə, mövcud verilənlərə əsaslanaraq gələcək hadisələri təxmin etməyə çalışır. Proqnozlaşdırıcı analitika, biznes və texnologiya sahələrində…

Verilənlər analizi, məlumatları daha yaxşı başa düşmək, gözləntiləri yoxlamaq və məlumatlarda gizli olan nümunələri və əlaqələri tapmaq üçün vacib bir mərhələdir. Bu mərhələnin adı “Exploratory Data Analysis”…

Verilənlər analizi, bu günün ən vacib sahələrindən biridir və düzgün məlumat toplamaq, uğurlu analizlərin əsasını təşkil edir. Amma verilənləri haradan almalı? Bu sual, xüsusilə yeni başlayanlar üçün…