Yapay Zeka ile Veri ve Analitik Paketi

Yapay Zeka ile Veri ve Analitik Paketi, veriyle çalışan ekiplerin analiz, dashboard oluşturma ve içgörü üretme süreçlerini yapay zeka ile hızlandırmasını sağlayan, birbirini tamamlayan 3 eğitimden oluşan bir programdır.Program, “veri çok, içgörü yok” problemini çözmeyi hedefler; katılımcıların yapay zeka destekli analiz, dashboard zekâsı, temel forecasting ve otomatik raporlama konularında somut yetkinlik kazanmasını sağlar. İçerik, kurumun kullandığı araçlara (Excel, PowerBI, Looker, Tableau vb.), sektörüne ve ekip büyüklüğüne göre özelleştirilebilir.

• Veri analistleri ve iş analistleri
• Raporlama ve finans ekipleri
• İş geliştirme ve strateji ekipleri
• Veri ve BI (Business Intelligence) ekipleri

‍

1. Veri temizleme, düzenleme ve hazırlığın yapay zeka ile hızlandırılması
   
   • Dağınık veri setlerinde hatalı, eksik ve tutarsız kayıtların tespiti
   • Temel dönüşüm adımlarının (birleştirme, filtreleme, gruplaya alma) metin komutlarıyla tarif edilmesi
2. Prompt tabanlı analiz: satır, sütun, formül, pivot ve veri bağıntıları
   
   • “Bu tabloda ne var?” sorusuna özet, pivot ve ilişki analiziyle yanıt alma
   • Formül yazımı ve mantığını yapay zeka ile hızla doğrulama ve düzeltme
3. Excel formülleri, PowerBI sorguları ve görselleştirmeler için yapay zeka asistanı kullanımı
   
   • Formül, DAX ve M sorguları için hazır örnekler ve açıklamalar üretme
   • Grafik ve görselleştirme seçiminde amaca uygun (trend, kıyas, dağılım) öneriler alma
4. Veri seti üzerinden içgörü çıkarma, karşılaştırma ve trend analizi
   
   • Segment bazlı kıyaslama (ürün, bölge, kanal, dönem vb.) için soru seti oluşturma
   • Trend, sezonluk etki ve anomalileri basit sorularla görünür kılma
5. Veri hikayeleştirme (data storytelling) için özet çıkarma ve görsel öneriler
   
   • “Yönetici özeti” formatında kısa, anlaşılır veri hikâyeleri yazma
   • Öne çıkarılması gereken grafik, tablo ve metrikleri belirleyen öneriler alma
6. Yapay zeka tabanlı analiz doğrulama: hata tespiti, eksik veri kontrolü ve alternatif senaryolar
   
   • Hesaplama hatası, mantık hatası ve tutarsızlıkları ikinci göz olarak kontrol ettirme
   • “Başka nasıl bakabiliriz?” sorusuna alternatif kırılımlar ve senaryolarla yanıt alma

‍

1. Tek tıkla yönetime sunulabilir rapor taslakları oluşturma
   
   • Format, başlık, giriş cümleleri ve KPI düzeniyle hazır rapor iskeletleri üretme
   • Farklı hedef kitle (C-level, ekip, saha) için farklı detay seviyelerinde rapor taslakları çıkarma
2. PowerBI, Google Looker, Tableau vb. araçlarda yapay zeka destekli dashboard geliştirme
   
   • Dashboard amaç, kullanıcı tipi ve kullanım senaryosunu yapay zekaya tarif ederek sayfa kurgusu alma
   • Hangi metriklerin hangi görsel bileşenlerle (card, bar, line, table) gösterileceğini belirleme
3. Metrik tanımlama: KPI, OKR, hedef ve uyarı eşiği (threshold) tasarımı
   
   • İş hedefleriyle bağlantılı net, ölçülebilir KPI ve hedef değerleri tarif etme
   • Alarm eşikleri, uyarı sınırları ve “kırmızı–sarı–yeşil” durum mantığını yapılandırma‍
4. İçgörü (insight) üretimi: veri → anlam → aksiyon akışı‍
   
   • ““Bu tablo bize ne söylüyor?” sorusuna kısa içgörü cümleleriyle yanıt üretme
   • İçgörüleri somut aksiyon önerileriyle birleştirerek karar notu haline getirme
5. Yapay zeka ile rapor yorumlama: “Bu veriden ne anlamalıyım?” modeli
   
   • Düşen/artış gösteren metrikler için muhtemel neden ve etkileri listeleme
   • Öncelikli müdahale edilmesi gereken alanları vurgulayan kısa analiz notları yazma
6. Raporlama rutinlerinin otomasyonu: planlı güncelleme, dağıtım ve özet çıkarma
   
   • Periyodik raporlar için güncelleme, çıktı alma ve dağıtım adımlarını şablonlama
   • Dashboard üzerinden alınan veriyi otomatik metin özetlere dönüştürme

‍

1. Tahminleme metodolojilerine giriş (regression, time-series, hybrid yaklaşımlar)
   
   • Farklı forecast yaklaşımlarının (trend, sezonluk, regresyon tabanlı) iş dilinde farklarını açıklama
   • Hangi karar türü için hangi model tipinin daha uygun olabileceğini çerçeveleme
2. Excel, ChatGPT, Bard ve PowerBI üzerinden hızlı forecasting uygulamaları
   
   • Basit zaman serisi tahminlerini Excel ve BI araçları ile kurma
   • Tahmin çıktısını yapay zeka ile yorumlatıp kısa senaryo notları üretme
3. Gerçek senaryolar: satış tahmini, talep analizi, eğitim planlama, bütçeleme
   
   • Farklı departmanlara uygun örnek senaryolar (finans, satış, eğitim, operasyon) üzerinden uygulama
   • “Bu forecast’e göre ne yapmalıyız?” sorusunu basit karar kuralına dönüştürme
4. Model değerlendirme: hata oranı, güven aralığı ve doğruluk kontrolü
   
   • Hata oranlarını (ör. MAPE) iş tarafının anlayacağı şekilde yorumlama
   • Tahminlerin güvenilirlik seviyesini üst yönetime sade bir dille aktarabilme
5. Model çıktılarının iş kararlarına dönüştürülmesi (senaryo planlama ve risk analizi)
   
   • Farklı senaryolar (iyimser, gerçekçi, kötümser) için aksiyon planı taslağı çıkarma
   • Talep fazlası/eksikliği, bütçe sapması gibi riskleri önceden görünür kılma
6. Yapay zeka ile hızlı deneme–yanılma: farklı model tiplerini test etme ve iyileştirme
   
   • Farklı parametre ve varsayımlarla denemeler yaparak tahmin kalitesini artırma
   • “Bu modeli nasıl geliştiririz?” sorusuna yapay zeka üzerinden öneriler alma

‍

‍