Veri Dönüşümleri
Veri Dönüşümleri
Bir önceki yazımız, firmaların müşteriler ve potansiyel müşteriler hakkında ileri teknoloji araçları tarafından sağlanan büyük miktarda veri toplama ve analiz etme fırsatının altını çiziyordu. Ancak verilerin anlamlı önerilere dönüştürülmesi ve başarılı iş kararları alınabilmesi için verilerin seçilmesi ve yorumlanması gerekmektedir.
Şirket, sosyal medyadan çıkarılan çeşitli ham veriler arasında, iş hedeflerine saygı duyarak yalnızca değerli bilgileri dikkate almalıdır. Aksine, aşırı veri yüklemesi bir hayal kırıklığı duygusu yaratabilir ve yönetimi ölçüm işlemlerini üstlenmekten caydırabilir.
Bir firmanın büyük verileri başarılı bir şekilde analiz etmek için gerçekleştirebileceği bazı eylemleri belirleyebiliriz:
• Büyük verileri kaydedin;
• kuruluş için gerçekten önemli olan verileri seçin;
• sonuçları (başarıya karşı başarısızlık) anlamak için verileri yorumlamak;
• kuruluş içinde uygun bir iletişim sağlamak;
• gelecekteki stratejiler için öneriler geliştirmek üzere verilerden öğrenin.
Yukarıda belirtilen eylemlerin çoğunun, kuruluş için önemi ışığında, mevcut büyük miktardaki verileri filtrelemeye yönelik bir insan müdahalesini ima ettiğini hemen fark ediyoruz. Bu nedenle, veri analizinden sorumlu personel, firmayı karar vermede destekleyebilecek en uygun metriklerin belirlenmesinde kilit rol oynamaktadır.
Veri analitiği, belki tek bir departmandan, hatta dış kaynaktan alınan, çok kısıtlanmış bir grup insan tarafından gerçekleştirilebilecek salt operasyonel bir işlev değildir. Ham verilerin seçilmesi ve yorumlanmasının önemi göz önüne alındığında, firmalar bu işlevi tercihen farklı bakış açılarıyla ana kurumsal departmanları temsil eden bir grup çalışana devretmelidir.
Ayrıca, ölçüm sonuçları daha sonra firma içindeki personelin geri kalanıyla paylaşılmalıdır. Başarılı ve başarısız eylemleri özetleyen ve gelecekteki yönelimleri belirleyen açık ve sentetik bir raporlama yoluyla yapılan iç iletişim, çalışanları kuruluşun yaşamına dahil edebilir.
Bu bölümde daha önce incelendiği gibi, bazen bilgi eksikliği ve/veya yetersiz kaynaklar nedeniyle seyahat şirketlerinin BT’yi benimseme, verileri analiz etme ve ölçütler geliştirme konusunda kısıtlı bir eğilim olduğunu fark ettik. Ayrıca araştırmalar, birçok turizm kuruluşunun her zaman tüm iş stratejisiyle bağlantılı olmayan tek bir sosyal medya projesine dayalı bir sosyal medya yaklaşımı benimsediğine işaret ediyor.
Bu bölümün ilk bölümünde belirtilen gözlemler ışığında, seyahat şirketleri, uygun metrikler geliştirmek için sosyal medyanın sunduğu yapılandırılmamış kullanıcıların bilgilerini toplama ve analiz etme fırsatını yakalamalıdır. Bu sosyal medya ölçümlerinin diğer dahili önlemlerle birleşimi, iş stratejilerini iyileştirmek için kritik bir faktördür.
Bu nedenle, seyahat şirketlerinin göz önünde bulundurması gereken ilk konu, mevcut büyük miktarda veriyi kaydedebilen uygun teknolojik ekipmanla karakterize edilen bir ölçüm süreci geliştirme fırsatıdır.
İkinci olarak, her departman için çeşitli hedefleri göz önünde bulundurarak verileri seçmek ve yorumlamak için uygun veri analistleri grubu belirlenmelidir. Son olarak, analiz tarafından üretilen metrikler, iş eylemlerinin sonuçlarını, devam eden eğilimleri ve her departman için üstlenilecek gelecekteki olası eylemleri tanımlayabilen raporlarda özetlenmelidir.
Python veri tipi Dönüşümleri
C veri tipi dönüşümleri
Python float int çevirme
Pandas veri tipi değiştirme
Python değişken tipi değiştirme
Stringi floata çevirme Python
Python sayısal ifadeyi metne çevirme
Python Veri Tipleri
Sosyal Medya Metrikleri
Sosyal medya performansını değerlendirmek için kullanılacak en uygun metriklerin tanımı operatörler arasında tartışmalı bir konudur. Daha önce bahsedildiği gibi, bir firmanın önemli olarak kabul ettiği verilerin seçimi, işin türüne ve firmanın özelliklerine ve hedeflerine bağlıdır.
Bununla birlikte, genellikle sosyal medya pazarlama hedeflerinin net bir tanımının olmamasından kaynaklanan, dikkate alınması gereken en uygun verilerin hangileri olduğu konusundaki belirsizlik ve mevcut büyük miktarda veri (aşırı veri yüklemesi), sosyal medyanın gelişimi için bir engel teşkil edebilir. ölçüm.
Sosyal medyanın gelişimi, metriklerle ilgili bir bakış açısı değişikliği anlamına gelir: sayfa görüntüleme ve tıklama sayısına dayalı daha geleneksel web analitiğinden, aksine daha çok çevrimiçi toplulukta meydana gelen konuşmalara dayalı daha yeni sosyal medya analitiğine önem verilir.
Sosyal medya ölçümünde, dört farklı ölçüm türünden oluşan bir analiz çerçevesi belirleyebiliriz: temel ölçümler, iş değeri ölçümleri, sonuç ölçümleri (KPI’ler) ve sayım ölçümleri önemlidir.
Sonraki alt bölümler, bu ölçümlerin anlamını, hesaplamasını ve kullanım yöntemlerini daha derinlemesine inceleyecektir. Bunlar ayrı ölçütler değildir ancak net bir iş hedefiyle her kategori için seçilmeli, entegre edilmeli ve birleştirilmelidir.
Temel Metrikler
Temel ölçütler, iş değeri ölçütleri ve sonuç ölçütlerinin temelini temsil eden bir ölçüler grubudur, çünkü bunlar her bir hedef için özel temel performans göstergelerinin oluşturulmasına yardımcı olur. Kanallar ve pazarlama faaliyetleri arasında devam eden çapraz ölçümlerdir. Bu, medya ve belirli pazarlama eylemleri arasında karşılaştırma yapılmasına olanak tanır.
Tanımlanan beş temel ölçüt: etkileşim, katılım, etki, savunuculuk ve etki. Etkileşim, “harekete geçirici mesaja” yanıt veren ve bir pazarlama etkinliğine katılan kişileri değerlendirir. Görüntülenme, yorum, paylaşım vb. sayılardan gelir. Tek bir etkinlik veya daha fazla ve belirli bir medya veya birden çok kanal için ölçülebilirler.
Katılım, insanların katılım derecesini ve konuşmaya dahil olma derecesini değerlendirir. Bu nedenle, yalnızca belirli teşviklere verilen yanıtları ölçen etkileşimden farklıdır. Bununla birlikte, kuruluşlar arasında ortak önlemlerin geliştirilmesini engelleyen bu iki kavram arasındaki ayrımda bazen kafa karışıklığı olduğunu fark ediyoruz.
Etki, bir kişinin bir veya daha fazla kişiyi bir konu, marka vb. üzerinde etkileme gücünü temsil eder. Ayrıca bu durumda kavram, çeşitli işletmeler ve sosyal medya tarafından farklı şekillerde yorumlanır. Bu nedenle, benzersiz ve ortak bir etki ölçüsü bulmak zordur.
Avukatlar, destekçi olmak için bir şirket, marka vb. ile yakından ilgilenen kişileri temsil eder. Şirketin müşterilerle otantik bir diyalog oluşturma yeteneğinin sonucudur. Savunuculuk ölçümleri genellikle insanların bir şirkete, markaya veya ürüne bağlılığını yansıtan duyarlılık analizi ve ölçümlerin bir kombinasyonu ile bağlantılıdır.
C veri tipi dönüşümleri Pandas veri tipi değiştirme Python değişken tipi değiştirme Python float int çevirme Python sayısal ifadeyi metne çevirme Python veri tipi Dönüşümleri Python Veri Tipleri Stringi floata çevirme Python