Veri Analizi
Veri kümelerini keşfedin, panolar oluşturun ve tahmin motorlarını TotalApp'in her modülünde izleyin — çalışılmış örnek olarak CRM ile.
Genel Bakış
TotalApp'te veri analizi tek bir ekran değil, her modülün içinden geçen bir yetenekler bütünüdür. Veri kaynağı ne olursa olsun (yüklediğiniz bir dosya, İK, Finans, Satış veya E-ticaret'te zaten kayıtlı veriler ya da canlı hizmet metrikleri), onu keşfedebilir, panoya dönüştürebilir, sade dille sorular sorabilir ve bulduklarınız üzerinde harekete geçebilirsiniz.
Neler yapabilirsiniz
- Birleştirilebilir panolar — gerçek zamanlı yenileme, tek görünümde modüller arası veri ve metriklerinizin YZ yazımlı özetleriyle 40+ widget türü.
- Veri keşfi — çok sütunlu sıralama, iç içe filtreler, pivot tablolar ve anlık istatistikler (ortalama, medyan, mod, standart sapma, yüzdelikler).
- Graf analitiği — müşterileri, ürünleri, işlemleri ve iş akışlarını etkileşimli bir ağ olarak görün ve herhangi bir düğüme inin.
- Makine öğrenmesi puanlama — kayıtlarınıza geri yazılan churn-risk ve yaşam boyu değer tahminleri (aşağıdaki CRM örneğine bakın).
- Doğal dilde sorular — verinize sade dille sorun; eğilimler, aykırı değerler ve kök nedenler otomatik ortaya çıkar.
- Gözlemlenebilirlik, uyarılar & dışa aktarım — gecikme ve sağlık izleme, e-posta, Slack veya webhook ile eşik uyarıları, zamanlanmış özetler ve tek tıkla PDF, Excel, CSV veya JSON dışa aktarım.
Modüller genelinde analitik
| Nerede | Neyi analiz edersiniz |
|---|---|
| CRM Panosu | Boru hattı değeri, kazanma oranı, kapanış oranı ve gelir projeksiyonları. |
| CRM Huni Analitiği | Aşama dönüşümü ve kohort elde tutma ısı haritaları. |
| Satış Panosu | Satış performansı ve gelir trendleri. |
| RevOps Tahminleme | Kota gerçekleşmesi, ARR/MRR büyümesi ve risk altındaki hesaplar. |
| Finans Raporlama | Nakit akışı, kâr ve zarar ile bütçe takibi. |
| İK Raporları | YZ asistanlı kadro, personel devir, izin ve bordro raporları. |
| Proje Analitiği | Sprint hızı, burndown ve çevrim süresi grafikleri. |
| E-ticaret Raporları | Siparişler, gelir ve müşteri analitiği. |
| Graph View | Verinizin etkileşimli ağ keşfi. |
| Veri Madencisi | Web sayfalarından veri kümelerine yapılandırılmış çıkarma. |
| Analitik / Sorgu Ajanı | Doğal dilde soruların sorgulara çevrilmesi. |
| Gözlemlenebilirlik | Gecikme, sağlık ve çağrı izleme. |
| Kullanım Analitiği | Kiracınız genelinde modül kullanımı ve benimseme. |
Çalışılmış örnek: CRM
Bu sayfanın geri kalanı, çalışılmış örnek olarak CRM modülünü kullanır: ham fırsat verilerinin bir makine öğrenmesi motoruyla nasıl incelendiği, temizlendiği ve puanlandığı. Keşfet → görselleştir → tahmin et → paylaş kalıbı yukarıda listelenen diğer modüller için de geçerlidir.
Ekran önizlemeleri
Ekranlara kısa bir bakış. Koyu ve açık tema arasında geçmek için her önizlemenin köşesindeki anahtarı kullanın.
Rapor paneli
Veri analizi tablosu
İstatistikli pivot analiz
CRM için Veri Analizi Nedir?
CRM modülü içindeki Veri Analizi, CRM fırsatlarınızı puanlayan bir makine öğrenmesi motoru olarak çalışır. Ham veri (CSV/JSON dosyaları veya CRM'inizde zaten kayıtlı fırsatlar) ile platformun geri kalanı arasında yer alır — burada bir veri kümesini temizleyin, ardından Graph View'a veya başka bir modüle gönderin, ya da tahmin motorunun müşteri tabanınızı zaman içinde nasıl puanladığını izleyin.
Bugün bu grubu iki ekran oluşturuyor: genel amaçlı bir veri kümesi keşif ve yapay zeka destekli temizleme aracı olan Veri İnceleyici ve Pazarlama modülündeki Müşteri Segmentasyonu ekranını da besleyen churn-risk / yaşam boyu değer puanlama motorunun yapılandırma ve izleme konsolu olan Yapay Zeka Tahmin Modelleri.
Tarayıcınızda Çalışır
Veri İnceleyici, yüklenen dosyaları tamamen istemci tarafında ayrıştırır ve analiz eder — siz açıkça bir veri kümesini dışa aktarmadıkça veya başka bir yere göndermedikçe hiçbir şey sunucuya yüklenmez. Yapay Zeka Tahmin Modelleri, kiracınıza özel olarak TotalApp'in kendi CRM verileri üzerinden okuma ve yazma yapar.
Bu Gruptaki Ekranlar (CRM)
Veri İnceleyici
Bir CSV veya JSON dosyası yükleyin (veya yerleşik örnek veri kümesini yükleyin) ve beş sekmede keşfedin: sayfalanmış bir veri tablosu, sütun bazlı istatistikler, bir Pearson korelasyon ısı haritası, sütun bazlı dağılım grafikleri ve bir veri kalitesi özeti (yinelenenler, eksik değerler, aykırı değerler). Yapay zeka tarafından üretilen bir temizleme reçetesi, tek tek veya toplu olarak onaylayabileceğiniz düzeltmeler önerir; temizlenmiş veri kümesi CSV/JSON/PDF olarak dışa aktarılabilir veya doğrudan Graph View'a gönderilebilir.
Yapay Zeka Tahmin Modelleri
TotalApp'in RFM tabanlı churn-risk ve tahmini yaşam boyu değer (LTV) puanlama motorunun yapılandırma ve izleme konsolu. CRM otomatik senkronizasyonunu açıp kapatın, varsayılan Recency/Frequency/Monetary ağırlık dağılımını ayarlayın, isteğe bağlı olarak yeniden hesaplama tetikleyin ve her çalıştırmada kaç fırsatın puanlandığını, CRM kayıtlarının değiştirilip değiştirilmediğini ve toplam kapsanan geliri gösteren bir çalıştırma geçmişi tablosunu inceleyin.
Hızlı Başlangıç
- TotalApp'i açın ve mod değiştiriciden Veri Analizi moduna geçin veya kenar çubuğundan doğrudan bir ekrana gidin.
- Bir veri kümesini keşfetmek için: Veri İnceleyici'ye gidin, bir CSV/JSON dosyası yükleyin veya demo bir çalışan veri kümesiyle denemek için Örnek Yükle'ye tıklayın.
- Verinizin şeklini ve kalitesini anlamak için beş sekmeyi kullanın (Veri Tablosu, Sütun İstatistikleri, Korelasyon, Dağılımlar, Veri Kalitesi).
- Bir temizleme reçetesi üretmek için Yapay Zeka Analizi Çalıştır'a tıklayın, ardından istediğiniz adımları onaylayıp uygulayın.
- Bunun yerine tahmin motorunu incelemek veya ayarlamak istiyorsanız Yapay Zeka Tahmin Modelleri'ne gidin, RFM ağırlıklarını veya CRM Otomatik Senkronizasyon anahtarını ayarlayın ve Şimdi Yeniden Hesapla'ya tıklayın.
İki Farklı Kullanıcı Kitlesi
Veri İnceleyici, ham bir veri kümesiyle çalışan herkes için genel amaçlı bir araçtır. Yapay Zeka Tahmin Modelleri ise puanlama motorunu yapılandıran ve izleyen yöneticilere/operasyon ekiplerine yöneliktir — anlık bir segmentasyon çalıştırmak isteyen günlük pazarlamacılar, aynı alttaki motoru kullanan ancak kampanya odaklı daha basit bir arayüze sahip Pazarlama grubundaki Müşteri Segmentasyonu'nu kullanmalıdır.