Sağlık Pazarlama Lojistikte Veri Bilimi Uygulamalarını İnceleme

Veri bilimi uygulamaları (Data Science Applications), büyük veri setlerini analiz edip anlamlandırarak karar verme süreçlerine katkı sağlayan çalışmalardır. Pazarlamada müşteri segmentasyonu ve satış tahmini, sağlıkta erken teşhis ve kaynak planlaması, lojistikte rota ve maliyet optimizasyonu bu uygulamaların başlıca örnekleridir. Bu sayfada üç alanı tanıtıyor, ardından Excel'de kurabileceğiniz örneklerle gösteriyoruz.

Veri bilimi uygulamaları nedir ve nerede kullanılır?​

Veri bilimi; verinin toplanması, temizlenmesi, analiz edilmesi, modellenmesi ve sonuçların yorumlanması adımlarından oluşan bir çalışma bütünüdür. Amaç, geçmiş ve güncel verilerden anlamlı örüntüler çıkarmak ve gelecekteki eğilimler hakkında dayanaklı tahminler yapmaktır. İşletme, sağlık, finans, ulaşım ve lojistik gibi pek çok alanda kullanılır.

• Veri toplama ve temizleme: Farklı kaynaklardaki kayıtların tek tabloda birleştirilmesi, eksik ve hatalı değerlerin düzeltilmesi.
• Analiz ve modelleme: Özetleme, gruplama, sınıflandırma ve tahmin yöntemlerinin uygulanması.
• Yorumlama ve raporlama: Sonuçların tablo ve grafiklerle karar vericilere sunulması.

Pazarlamada veri bilimi nasıl kullanılır?​

Pazarlamada veri bilimi, müşteri davranışlarını ve tercihlerini ölçülebilir hale getirir. Böylece kampanyalar herkese aynı mesajı göndermek yerine doğru kitleye yönlendirilir.

• Müşteri segmentasyonu: Müşterilerin harcama düzeyi ve sipariş sıklığına göre gruplanması.
• Ürün önerileri: Geçmiş satın alma verilerinden birlikte alınan ürünlerin tespiti.
• Reklam hedefleme: Bütçenin en iyi yanıt veren kitleye ayrılması.
• Satış tahmini: Geçmiş satış serilerinden gelecek dönem beklentisinin çıkarılması.

Sağlık ve lojistikte veri bilimi uygulamaları​

Sağlıkta hasta verileri ve tıbbi kayıtların analizi erken teşhis, hastalık tahmini, tıbbi görüntü analizi ve genetik çalışmalara destek olur. Hastane yönetiminde ise yatak doluluğu ve yatış süresi gibi göstergeler kaynak planlamasında kullanılır. Hasta verileri kişisel veri niteliği taşıdığı için paylaşım ve saklama kurallarında güncel mevzuata uymanız gerekir.
Lojistikte rota optimizasyonu, taşıma planlama, gerçek zamanlı trafik analizi ve tedarik zinciri analitiği yakıt, süre ve maliyet tasarrufu sağlar. Kilometre başına maliyet gibi basit göstergeler bile hangi rotanın verimsiz olduğunu gösterebilir.

• Sağlık: Erken teşhis, kişiselleştirilmiş tedavi, hastalık tahminleri, doluluk ve kapasite analizi.
• Lojistik: Rota ve taşıma planlama, maliyet analizi, tedarik zinciri takibi.

Excel'de veri bilimi analizi nasıl yapılır?​

Küçük ve orta ölçekli veri setlerinde temel veri bilimi adımlarını Excel'de uygulayabilirsiniz. Veriyi Veri > Veri Al ve Dönüştür > Veri Al (Data > Get & Transform Data > Get Data) ile içeri alıp temizleyebilir, Ekle > Tablolar > Özet Tablo (Insert > Tables > PivotTable) ile gruplayabilirsiniz. Zaman serisi tahmini için Veri > Tahmin > Tahmin Sayfası (Data > Forecast > Forecast Sheet) kullanılır; rota ve kaynak dağılımı gibi en iyileme sorularında Çözücü (Solver) eklentisi devreye girer, ancak önce eklentiyi etkinleştirmeniz gerekir.
Aşağıdaki örneklerde EĞER, EĞERSAY, TOPLA, İNDİS ve KAÇINCI gibi işlevlerle segmentasyon, doluluk ve rota maliyeti analizi kuruluyor.

1. Pazarlama: müşteri segmentasyonu​

Müşterilerin toplam harcaması ve sipariş sayısı biliniyor. Harcama düzeyine göre segment atamak ve ortalama sepet tutarını hesaplamak istiyorsunuz. Bu örnekte 20.000 TL ve üzeri Premium, 8.000 TL ve üzeri Standart, diğerleri Yeni kabul edilmiştir; eşikleri kendi işletmenize göre değiştirin.
Ayşe Demir için ortalama sepet 2.041,67 TL ve segment Premium olarak bulunur; Zeynep Arslan'ın segmenti Premium çıkar. Tablodaki Premium müşteri sayısı 2'dir. Bu gruplamayı kampanya listeleri ve hedefleme çalışmalarında temel olarak kullanabilirsiniz.

2. Sağlık: servis doluluk analizi​

Bir hastanede servislerin yatak kapasitesi ve dolu yatak sayısı izleniyor. Doluluk oranını hesaplayıp yüksek doluluktaki servisleri işaretleyerek kaynak planlamasına destek olabilirsiniz. Örnekteki eşikler (yüzde 90 ve yüzde 75) yalnızca gösterim amaçlıdır.
Kardiyoloji servisinin doluluk oranı %97, durumu Kritik olarak çıkar; Dahiliye için durum Yüksek değerini alır. Hastane genelinde toplam yatak sayısı 162, dolu yatak sayısı 124, genel doluluk oranı ise %77 olur. Bu tabloyu koşullu biçimlendirmeyle renklendirerek kritik servisleri bir bakışta görebilirsiniz.

3. Lojistik: rota maliyet analizi​

Taşıma rotalarının mesafe, süre ve yakıt maliyeti kayıtlıdır. Kilometre başına maliyeti ve ortalama hızı hesaplayıp en verimli rotayı bulmak istiyorsunuz. Tablodaki rakamlar örnek amaçlıdır.
İstanbul - Ankara rotasında kilometre başına maliyet 11,56 TL, ortalama hız 90,0 km/sa olarak hesaplanır. Tablodaki en düşük kilometre maliyetine sahip rota Ankara - Konya çıkar. Rotalar çoğaldıkça aynı mantığı özet tabloyla grupladığınızda hangi hatların maliyetinin yükseldiğini kolayca izleyebilirsiniz.

Sık sorulan sorular​

Veri bilimi için Excel yeterli midir? Özet tablo, işlevler ve tahmin araçlarıyla temel analizler için yeterlidir. Bir çalışma sayfası 1.048.576 satırla sınırlıdır; çok büyük veri setleri ve makine öğrenmesi için Python ya da R gibi araçlar daha uygundur.
Veri analizi ile veri bilimi aynı şey midir? Hayır. Veri analizi, veri bilimi sürecinin içindeki bir adımdır; veri bilimi buna ek olarak modelleme ve tahmin çalışmalarını da kapsar.
Hasta verilerini Excel'de analiz edebilir miyim? Teknik olarak edebilirsiniz; ancak kimlik bilgilerini çıkarıp dosyayı yetkisiz kişilerden korumanız ve güncel mevzuata uymanız gerekir.
Satış tahmini Excel'de nasıl yapılır? Tarih ve satış sütunlarını seçip Veri sekmesindeki Tahmin Sayfası komutunu kullanabilirsiniz; Excel güven aralığıyla birlikte tahmin grafiği üretir.

Kullanırken dikkat edin​

• Veri kalitesini önce kontrol edin: Eksik, yinelenen ya da hatalı yazılmış kayıtlar analizi yanıltır. Analize başlamadan önce verileri temizleyin; sayıların metin olarak saklanmadığından emin olun.
• Eşik değerleri sabit yazmayın: Örneklerdeki 20.000 TL, yüzde 90 gibi sınırlar yalnızca gösterim içindir. Eşikleri ayrı hücrelere yazıp formüllerde bu hücrelere başvurursanız ölçütleri değiştirmek çok kolaylaşır.
• Kişisel verilere dikkat edin: Hasta ve müşteri verilerini analiz ederken ad, kimlik numarası gibi bilgileri mümkünse çıkarın ya da kodlayın. Saklama ve paylaşım koşulları için güncel mevzuata bakın.
• Tahminler kesin sonuç değildir: Tahmin Sayfası ve benzeri araçlar geçmiş eğilimleri sürdürür; ani pazar değişikliklerini öngöremez. Sonuçları güven aralığıyla birlikte yorumlayın.
• Excel'in sınırlarını bilin: Bir sayfada en fazla 1.048.576 satır bulunur. Çok büyük veri setlerinde Power Query ile veriyi önceden süzün ya da daha uygun bir veri aracı kullanın.
• İlgili konular: Özet Tablo, Koşullu Biçimlendirme, Tahmin Sayfası, Çözücü, Power Query, EĞER, EĞERSAY, TOPLA, ORTALAMA, MİN, İNDİS, KAÇINCI.

Örneklerdeki tabloları indirilebilir Excel dosyasında kendiniz de deneyebilirsiniz.