VERİ ANALİZİ & RAPORLAMA EĞİTİMİ
Veri Analizi & Raporlama Eğitimi, katılımcılara veriden karara giden köprüyü kurma yetkinliği verir. Rapor üreten konumdan, veriyi yorumlayan analitik karar destekçisi konumuna geçilir.
Eğitim sonunda katılımcılar anlamlı göstergeler tasarlar, doğru ile yanıltıcı yorumu ayırır ve soruya cevap veren panolar hazırlar. Excel'den modern raporlama araçlarına uzanan yelpazede doğru aracı seçer; kavramsal başvuru için veri analizi konu kaynağına da bakılabilir.
Veri Analizi ve Raporlama eğitimini şirketinize özel planlayalım. 0 212 951 05 08 · Teklif isteyin
Katılımcı Profili
Bu eğitim aşağıdaki rol gruplarına uygundur:
- Veri analistleri: analiz yöntemini güçlendirmek isteyenler
- İş analistleri: veriyle karar bağı kurmak isteyenler
- Finans ve operasyon: dönemsel analiz ve KPI raporu çıkaranlar
- Pazarlama: kampanya, segment ve müşteri analizi yapanlar
- Yöneticiler: veri okumayı derinleştirmek isteyenler
- Veriyle çalışan veya analiz becerilerini geliştirmek isteyenler
Ön Gereklilikler
Eğitimden en yüksek verim için aşağıdaki ön bilgi önerilir:
- Bilgisayar ve dosya yönetimi kullanımı
- Excel'de tablo, formül ve grafik temel bilgisi
- Ortalama, yüzde gibi temel matematik kavramlarına aşinalık
- Veri ile çalışma motivasyonu
Süresi ve Tarihi
Süre: 2 gün. Bu süre standart program içindir; ek modüllere ve hedefe göre süre özelleştirilebilir.
Eğitim tarihleri ve saatleri, ekibinizin uygunluğuna göre birlikte planlanır.
Kazanımlar
Eğitim sonunda katılımcı:
- İş sorusunu KPI ve metriklere çevirir.
- Veri kalitesi (eksik, tekrar, outlier) kontrolü uygular.
- Tanımlayıcı istatistiklerle dağılımı yorumlar.
- Korelasyonu nedensellikten ayırt eder.
- RFM ve kohort analiziyle segmentasyon yapar.
- A/B test hipotezi kurar ve p-değerini doğru yorumlar.
- Tek sayfada yöneticiye okutan dashboard tasarlar.
Veri Analizi & Raporlama Eğitimi Konuları
1. Veri analizi yaşam döngüsü
- Soru tanımlama → veri toplama → analiz → karar → eylem
- Tanımlayıcı vs öngörücü vs öngörü analitiği
- İş paydaşı ile analiz brifi: neyi ölçeceğiz, neden
- Analiz çıktısının raporlama ve karar zincirine bağlanması
- İterasyon: ilk bulgular yeni sorular doğurur
2. KPI tanımı ve metrik tasarımı
- KPI vs metric vs measurement ayrımı
- SMART kriterleri: Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time-bound
- Lead vs lag indicator (öncü vs gecikmiş gösterge)
- North Star metric: şirketin tek odak göstergesi
- Kurumsal hedef → bölüm KPI → ekip metric hiyerarşisi
3. Veri kalitesi: eksik, tekrar, aykırı değer
- Eksik veri (missing): silme, doldurma (imputation), bırakma
- Tekrar (duplicate): tam ve fuzzy duplicate tespit
- Outlier: IQR, Z-score, domain bilgisi ile filtreleme
- Tutarsızlık: format, birim, kategori birleştirme
- Veri kalitesi metriği: completeness, accuracy, consistency, timeliness
4. Tanımlayıcı istatistik ve dağılım analizi
- Merkez ölçüleri: ortalama, medyan, mod
- Dağılım: standart sapma, varyans, range, IQR
- Şekil: çarpıklık (skewness), basıklık (kurtosis)
- Histogram, box plot, density plot
- Ortalama mı medyan mı?: outlier'lı veride medyan
5. Korelasyon ve nedensellik ayrımı
- Pearson, Spearman korelasyon katsayısı
- Korelasyon ≠ nedensellik klasik tuzağı
- Confounding variable (karıştırıcı değişken)
- Heatmap ile çok değişkenli korelasyon
- İş bağlamında nedensellik testi (A/B test, regresyon)
6. Trend ve mevsimsellik
- Hareketli ortalama (moving average): 7, 30, 90 gün
- Mevsimsellik tespiti: yıl içi tekrarlı kalıp
- YoY, MoM, WoW büyüme oranı
- Tatil, kampanya, dış olay etkisi ayrıştırma
- Forecast: Excel FORECAST.ETS ve Prophet alternatifi
7. Segmentasyon ve kohort analizi
- Müşteri segmentasyonu: RFM (Recency, Frequency, Monetary)
- Davranışsal segment: kullanım, aktivite, ürün
- Cohort analizi: aynı dönemdeki kullanıcı grubunun zaman içi davranışı
- Retention cohort: N. ayda kaç kişi geri döndü
- Segment bazlı KPI farklılıkları
8. A/B test temelleri
- Hipotez kurma (null ve alternatif hipotez)
- Örneklem büyüklüğü hesabı: power analysis
- p-value, anlamlılık düzeyi (α = 0.05)
- İstatistiksel anlamlı ≠ pratik anlamlı (effect size)
- A/B test tuzakları: peeking, çoklu test, segment kaymaları
9. Veri görselleştirme: doğru grafik seçimi
- Karşılaştırma → çubuk grafik
- Trend → çizgi grafik
- Kompozisyon → yığılı çubuk, treemap (pasta yerine)
- İlişki → dağılım (scatter) grafik
- Dağılım → histogram, box plot
- 3D grafiklerden kaçınma (perspektif yanılgısı)
10. Dashboard tasarım ilkeleri
- 5 saniyede ana mesaj: yöneticinin dikkati kısa
- F ve Z okuma kalıpları: sol üst en kritik bölge
- 3-5 KPI kartı + 2-3 detay görsel: boğmadan
- Renk paleti: marka uyumu, kontrast, anlamlı renk
- Filtreler ortak ve görünür yerde
11. Yönetici özeti ve data storytelling
- 3 katmanlı anlatı: ne oldu → neden oldu → ne yapmalıyız
- Veri hikayesi (data narrative): sayı + yorum + aksiyon
- Sayfa düzeni: başlık (bulgular) → grafikler → öneri
- İcra özeti (executive summary): yarım sayfa
- Anekdot ve örnek vaka: soyut sayıyı somutlaştırma
12. Excel vs Power BI vs Tableau: araç seçimi
- Excel: küçük veri, hızlı analiz, herkes erişebilir
- Power BI: kurumsal entegrasyon, Microsoft ekosistemi
- Tableau: gelişmiş görselleştirme, statistik özellikler
- Python / R: özel istatistik, makine öğrenmesi
- SQL: kaynak veri çekme, herhangi bir araçtan önce
13. AI ile veri analizi
- ChatGPT'ye CSV yapıştırıp özet ve anomali tespiti
- Excel Copilot ile otomatik trend analizi
- Power BI Q&A: doğal dil sorgusu
- AI'a "hangi grafiği önerirsin?" sorusu
- AI çıktısının doğruluk kontrolü: uydurma risk yönetimi
Veri Analizi & Raporlama Eğitimi ile İlgili
Sıkça Sorulan Sorular ve Cevapları
Bu eğitim Excel mi Power BI mı kullanır?
İkisi de. Excel ve Power BI'ı karşılaştırarak hangi senaryoda hangisi tercih edilir tartışılıyor. Veri analizi kavramları araç-bağımsız işleniyor.
İstatistik bilmem gerekiyor mu?
Hayır. Temel istatistik (ortalama, medyan, standart sapma, dağılım) modülde anlatılıyor. Üniversite seviyesi şart değil; ortalama yüzde hesabı yeterli.
Veri kalitesi konusunda ne kadar derinlemesine gidiliyor?
Eksik veri, tekrar, outlier ve format tutarsızlığı pratik örneklerle işleniyor. Multiple imputation gibi ileri konular SPSS eğitiminde.
Bu eğitim sonunda kendi dashboard'umu tasarlayabilir miyim?
Evet. Dashboard tasarım ilkeleri (5 saniye kuralı, F-Z okuma, renk hiyerarşisi) öğretiliyor. Eğitim sonunda kendi raporunun ilk taslağını çıkarabiliyorsun.
Eğitim içeriğini ihtiyaçlarımıza göre özelleştirebilir misiniz?
Evet. Eğitim öncesinde ihtiyaç analizi yaparak içerik ve örnekleri ekibinize göre uyarlayabiliriz. Modüller eklenebilir, bazı başlıklar derinleştirilebilir veya sadeleştirilebilir.
Eğitimi hangi şehirlerde ve online olarak veriyorsunuz, sertifika veriliyor mu?
Eğitim hem yerinde hem canlı online yapılabilir. Yerinde eğitimi İstanbul, Ankara ve İzmir dâhil Türkiye'nin bütün illerinde veriyoruz; online katılımda ise Türkiye'nin her ilinden, hatta dünyanın her yerinden bağlanabilirsiniz. Takvim birlikte planlanır ve sonunda katılım sertifikası verilir.
