Veri Bilimi Nedir? Aşamaları, Araçları ve Kullanım Alanları

Veri biliminin tanımı ve amacı

Veri bilimi, farklı biçimlerdeki verileri kullanarak bilgi üretmeye ve bu bilgiyi gerçek problemlerin çözümünde uygulamaya odaklanan disiplinler arası bir alandır. Sayısal tabloların yanı sıra metinler, görseller, sensör kayıtları, işlemler ve müşteri bilgileri de veri biliminin çalışma alanına girebilir. Bu nedenle veri bilimci, yalnızca hesaplama yapan kişi değil; problemi tanımlayan, veriyi inceleyen, uygun yöntemleri seçen ve sonucu anlaşılır biçimde aktaran kişidir.

Çalışma süreci, önce karar verilmesi gereken sorunun açıklaştırılmasıyla başlar. Ardından ilgili veriler toplanır, düzenlenir ve içlerindeki örüntüler araştırılır. Programlama, istatistiksel yöntemler ve algoritmalar bu aşamalarda birlikte kullanılır. Elde edilen sonuç bir betimleme, tahmin veya eylem önerisi olabilir; fakat sonuç her zaman problemin bağlamı içinde değerlendirilir.

Örneğin bir çevrim içi mağaza, hangi ürünlerin belirli dönemlerde daha çok ilgi gördüğünü anlamak isteyebilir. Veri bilimi çalışması; geçmiş siparişleri, ürün özelliklerini ve müşteri davranışlarını inceleyerek satış eğilimlerini ortaya çıkarabilir ve sonraki dönem için stok kararlarını destekleyebilir. Buradaki amaç yalnızca geçmiş satışları listelemek değil, veriden işletmenin kullanabileceği bir içgörü üretmektir.

Veri bilimi iş akışının temel aşamaları

Veri bilimi iş akışı genellikle problemi ve hedefi tanımlama, veriyi toplama, veriyi hazırlama, veriyi inceleme, uygun bir model veya yöntem kullanma ve sonuçları değerlendirme aşamalarından oluşur. Bu aşamalar her projede aynı sırayla ve aynı ağırlıkta uygulanmayabilir; değerlendirme sırasında yeni bir soruya veya ek veri ihtiyacına dönülmesi mümkündür.

İlk aşamada cevaplanmak istenen soru belirlenir. Sonra soruyla ilgili kaynaklardan veriler elde edilir. Veri hazırlama sırasında eksik, hatalı veya farklı biçimlerdeki kayıtlar ele alınır; değişkenler analiz edilebilir bir düzene getirilir. Verinin genel yapısı incelendikten sonra problem için uygun analiz ya da modelleme yaklaşımı seçilir. Sonuçlar, hedef soruyu gerçekten yanıtlayıp yanıtlamadığı ve kullanılabilir olup olmadığı açısından değerlendirilir.

Bir okul, öğrencilerin hangi derslerde ek desteğe ihtiyaç duyabileceğini anlamak istesin. Önce amaç belirlenir; ardından sınav sonuçları ve devam kayıtları gibi ilgili veriler toplanır. Kayıtlardaki eksik veya çelişkili bilgiler düzeltilir, derslere göre genel eğilimler incelenir ve öğrencilerin destek ihtiyacını tahmin etmeye yarayan bir çalışma yapılır. Sonuçlar öğretmenlerin gözlemleriyle ve projenin amacıyla karşılaştırılmadan doğrudan karar olarak kullanılmamalıdır.

Veri kalitesi bu akışın her aşamasını etkiler. Eksik bir kayıt, yanlış girilmiş bir değer veya aynı bilgiyi farklı biçimlerde tutan iki sistem analizde yanıltıcı örüntüler oluşturabilir. Bu yüzden veri hazırlama; gereksiz kayıtları ayıklama, biçimleri uyumlu hâle getirme, eksikliği belirleme ve verinin soruyla ilişkisini kontrol etme gibi işlemleri kapsar. Güvenilir bir yöntem, düşük kaliteli veriden kendiliğinden güvenilir sonuç çıkaramaz.

Veri bilimiyle üretilebilen sonuç türleri

Veri bilimiyle üretilen sonuçlar farklı amaçlara hizmet eder. Betimleyici sonuçlar, eldeki veride ne olduğunu özetler; örneğin bir mağazada hangi ürünlerin daha çok satıldığını veya bir uygulamanın hangi günlerde daha fazla kullanıldığını gösterebilir. Bu tür sonuçlar geçmişi ve mevcut durumu anlamaya yöneliktir.

Tahmine dayalı sonuçlar, geçmiş verilerdeki ilişkilerden yararlanarak gelecekte veya henüz bilinmeyen bir durumda ne olabileceğini kestirmeye çalışır. Bir işletmenin gelecek haftaki talebi tahmin etmesi buna örnektir. Öneri türündeki sonuçlar ise mevcut bilgiye göre hangi seçeneğin değerlendirilebileceğini belirtir; kullanıcıya ilgi duyabileceği bir ürünün gösterilmesi bu gruba girebilir. Betimleme, tahmin ve öneri aynı şey değildir: ilki durumu açıklar, ikincisi olası duruma odaklanır, üçüncüsü ise karar seçeneği sunar.

Veri biliminin temel araç ve disiplinleri

Veri bilimi tek bir araçtan veya dersten oluşmaz. İstatistik, verilerin düzenini ve değişkenler arasındaki ilişkileri anlamaya yardımcı olur. Programlama, veriyi işlemek, tekrarlanabilir işlemler kurmak ve algoritmaları uygulamak için kullanılır; Python, SQL ve R bu alanda kullanılan programlama araçlarına örnek olarak verilebilir. Matematik ve bilgisayar bilimi de yöntemlerin kurulması ve hesaplamaların yürütülmesinde temel rol oynar.

Veri görselleştirme, sonuçların grafik ve benzeri görsel yollarla daha kolay incelenmesini sağlar; teknikleri ve araçları ayrı bir uzmanlık konusudur. Alan bilgisi ise verinin üretildiği bağlamı anlamak için gereklidir. Sağlık verisiyle çalışan bir ekip, tıbbi kayıtların ne anlama geldiğini; satış verisiyle çalışan bir ekip ise ürün ve müşteri süreçlerini bilmelidir. İletişim becerileri de bulguların teknik olmayan kişilere açıkça aktarılmasını sağlar. Büyük veri altyapıları ve veri mühendisliği, çok büyük veya sürekli üretilen veri kümelerinin işlenmesine yardımcı olan ayrı çalışma alanlarıdır.

Bu disiplinler birbirinin yerine geçmez. Programlama veriyi işlemeyi mümkün kılarken istatistik sonuçları yorumlamaya, alan bilgisi doğru soruyu kurmaya ve iletişim becerisi bulguyu kullanılabilir hâle getirmeye katkı verir. Veri bilimi projelerinde etik, mahremiyet ve önyargı da ayrıca ele alınması gereken bir konudur; ancak burada bu konuların ayrıntılarına girilmez.

Veri analizi, veri madenciliği, makine öğrenimi ve yapay zekâ ile ilişkisi

Veri analizi, belirli bir soruyu yanıtlamak veya bir problemi çözmek için veriyi inceleme sürecidir. Çoğu zaman düzenli tablolardan yararlanır; veriyi temizleme, özetleme, görsel olarak inceleme ve ilişkiler hakkında hipotezler kurma gibi işlemleri içerebilir. Veri bilimi ise veri analizini de kapsayabilen daha geniş bir çerçevedir; problem kurma, farklı veri türleriyle çalışma, hesaplama ve sonuçları eyleme dönüştürme adımlarını birlikte ele alır.

Veri madenciliği, veri kümeleri içindeki örüntüleri, ilişkileri veya dikkat çekici grupları bulmaya odaklanan yöntemler bütünüdür. Veri bilimi bir projede veri madenciliği yöntemlerinden yararlanabilir; ancak veri biliminin amacı yalnızca örüntü bulmakla sınırlı değildir. Veri bilimi aynı zamanda verinin hazırlanmasını, sorunun bağlama göre kurulmasını ve sonuçların değerlendirilmesini de içerir.

Makine öğrenmesi, bilgisayarın örneklerden yararlanarak belirli görevlerde tahmin veya sınıflandırma yapmasını sağlayan yöntemleri ifade eder. Veri biliminde tahmin üretmek için kullanılabilir, fakat veri biliminin tamamı makine öğrenmesinden ibaret değildir; makine öğrenmesi yöntemleri ve model eğitimi ayrı bir konudur. Yapay zekâ ise algılama, öğrenme, karar verme veya dil işleme gibi insan zekâsıyla ilişkilendirilen görevleri gerçekleştirmeyi hedefleyen daha geniş bir alandır. Bazı yapay zekâ uygulamaları veri bilimi ve makine öğrenmesinden yararlanır, ancak her veri bilimi çalışması yapay zekâ uygulaması değildir.

Veri biliminin kullanım alanları ve sınırlılıkları

Veri bilimi sağlık, eğitim, finans, üretim, ulaşım, pazarlama ve bilimsel araştırma gibi alanlarda kararları desteklemek için kullanılabilir. Buna karşılık veri bilimi tek başına kesin veya tarafsız sonuç garantilemez; sonuçların güvenilirliği kullanılan veriye, seçilen yönteme ve problemin doğru tanımlanmasına bağlıdır.