1. Neden Veriyle Düşünmeliyiz?

Sorun şu: Türkiye’de birçok işletme hâlâ “deneyim” ile karar alıyor, “veri” ile değil. Oysa deneyim tek bir geçmişi temsil eder, veri binlerce örneği. Veriyle düşünmek, duygusal sezgiyi ölçülebilir mantığa dönüştürür.

Analitik düşünme bir yetenek değil, geliştirilebilir bir alışkanlıktır. Veriye dayalı kararlar alınmadığında, teknoloji sadece dekor olur. İşletmelerin geleceği, “veriyi doğru okumak” becerisine bağlıdır.

2. Veriyi Anlamak: Girdi, Gürültü ve Sinyal

Her veri seti üç katmandan oluşur:

• Girdi (Input): Ham bilginin kendisi.
• Gürültü (Noise): Sonucu bozan rastlantısal faktörler.
• Sinyal (Signal): Karar almaya değer anlamlı örüntü.

Başarılı bir veri analizi, gürültüyü azaltıp sinyali ortaya çıkarma sürecidir. Fazla veri değil, doğru veri değerlidir.

3. Korelasyon mu, Nedensellik mi?

Korelasyon, iki değişkenin birlikte hareket ettiğini gösterir; nedensellik ise birinin diğerini etkilediğini. Örneğin, dondurma satışlarıyla boğulma vakaları aynı dönemde artabilir — ancak neden dondurma değil, hava sıcaklığıdır.

İş dünyasında yapılan en pahalı hata, bu farkı görememektir. “Veriyle düşünmek” bu yüzden korelasyonu yorumlamayı değil, neden-sonuç ilişkisini test etmeyi gerektirir.

4. Ortalama, Medyan, Mod: Yanılgıların Kökü

Ortalama, çoğu zaman gerçeği gizler. Örneğin bir şirkette maaşlar 20.000, 22.000, 25.000 ve 120.000 TL ise ortalama 46.750 TL çıkar. Ancak medyan 23.500 TL’dir. Ortalama, uç değerlerden kolayca etkilenir.

Veri okuryazarlığı olan biri için soru şudur: “Bu sayı kimin gerçeğini temsil ediyor?”

5. Varyans ve Dağılım: Farkın Gerçek Hikayesi

İki markanın ortalama satışları eşit olabilir. Ancak varyans farklıysa, risk profilleri de farklıdır. Yüksek varyans, öngörülemezliktir. Düşük varyans, sürdürülebilir performans demektir.

İş zekası (business intelligence) süreçlerinde varyans, istikrarın göstergesidir.

6. Örneklem ve Popülasyon: Yanlış Seçim, Yanlış Sonuç

Bir müşteri anketi sadece memnun kişilerden toplanıyorsa, sonuçlar güvenilir değildir. Veri analizi, temsiliyet ister. Örneklem hatalıysa, model de hatalı çıkar.

Sorun şu: Birçok KOBİ, “denk gelen veriyi” analiz ediyor. Oysa doğru analiz, örneklem seçimiyle başlar.

7. Veri Temizliği: Analizin Sessiz Kahramanı

Veri bilimi projelerinin %70’i temizlik aşamasına gider. Eksik değerler, hatalı biçimler ve tekrar eden satırlar model performansını çökertir.

Gerçek veri analisti, makine öğrenimi modelini kurmadan önce hatayı ayıklar. Çünkü kirli veri, en gelişmiş algoritmayı bile yanıltır.

8. Görselleştirme: Bilginin Görsel Dili

Veri görselleştirme, sadece grafik çizmek değildir. Amaç, karmaşık veriyi sezgisel hale getirmektir. Yanlış ölçekli bir grafik, doğru veriyi bile çarpıtır.

Harvard Business Review verilerine göre, yöneticiler veri görselleştirilmiş raporları %47 daha hızlı anlamaktadır. Çünkü görselleştirme, bilginin beynimizdeki doğal işleme biçimine uyar.

9. Hipotez Testi: Fikirlerin Matematiksel Sınavı

Hipotez testi, “haklı mıyım?” değil “yanılma olasılığım ne kadar?” sorusuna yanıt arar. Veriyle düşünmek, mutlak doğruluk arayışı değil, olasılık yönetimidir.

Hiçbir model %100 kesin değildir. Bu yüzden veriyle düşünen zihin, dogmalardan değil olasılıklardan hareket eder.

10. Sonuç: Veri, Sadece Rakam Değil, Bir Düşünme Biçimi

Veriyle düşünmek, teknolojiye değil mantığa yatırım yapmaktır. İster küçük bir işletme olun ister global marka, veri analizini öğrenmek; hatadan öğrenen, tahmin eden ve ölçen bir organizasyon kurmak anlamına gelir.

Sonuç şu: Eğer sistem yoksa, verim de yoktur.
Veriyi anlamak, geleceği öngörmenin ilk adımıdır.
Bu da, yapay zekânın değil insan zekasının nasıl çalıştığını anlamaktan geçer.