excel çözümleri

Excel, bünyesinde Visual Basic Progralama Dili ile uygulama geliştirme yeteneğine sahiptir. Visual Basic for Application (VBA) olarak ifade edilen bu yeteneği kullanarak Excelde yapılacak işleri otomatikleştirebilir, kullanıcı tanımlı yeni fonksiyonlar oluşturabiliriz. Excel makroları, bir seri komutu kaydeden ve tekrar çalıştırarak, kaydedilen komutların otomatik yeniden çalışmasını sağlayan bir programdır. Bu şekilde Excel sayfaları oluşturma, şekillendirme, değiştirme ve yazdırma gibi birçok işleri otomatize edebilir ve zamandan tasarruf edebiliriz. Makrolar tekrar eden işleri yapan kaydedilmiş veriler olabileceği gibi, kompleks sorgularla, değişik veritabanı kaynaklarından yararlanarak uygulama geliştiren programlar da olabilir.

Örnek: Bir satış analisti, gün sonunda oluşan verileri kullanarak, günlük raporlar hazırlar. 30 ürünün ve 5 satış kanalının olduğu bir firmada, tüm ürünlerin ve tüm satış kanallarının günlük satış miktarı, satış fiyatı, müşterisi, satış temsilcisi bilgileriyle performans analizleri yapar. Bu analizlerin müşteri performansı, temsilci performansı, ürün ve fiyat için yapıldığını, bir de bunun tüm satış kanalları için tekrarlandığını düşündüğümüzde, satış analistinin önemli bir zamanı buna harcanacaktır. Oysa Excel Çözümleri olarak yapacağımız programlar tüm bu çalışmaları otomatize edecek, hata payını düşürecek ve size daha çok zaman kazandıracaktır.

Veri kalitesi, verinin nitelikli olması demektir. Bizim ihtiyaçlarımıza cevap verebilecek, bizim doğru kararlar almamıza yardımcı olacak veriler nitelikli veridir. Yanlış raporlar almamıza neden olan veriler niteliğini kaybetmiş verilerdir. Niteliksiz veri sonucu yanlış hazırlanan raporlar ve karar vericilerin yanlış yönlenmesi sonucu birçok şirket kar kayıplarına maruz kalmaktadır. Dolayısıyla bir çok büyük şirket, bünyesinde veri yönetimi ile veri niteliğini artıracak elemanlar istihdam ediyorlar.

Veri kalitesini artırmada  yapılabilecekler; Veri değerlendirme, veri standartlaştırma, veri karşılaştırma ve sürdürülebilirliğin sağlanması için “Veri izleme” şeklinde sıralanabilir.

Matematikte matematiksel programlama ya da optimizasyon terimi; bir fonksiyonu minimize ya da maksimize etmek amacı ile gerçek ya da tamsayı değerlerini, tanımlı bir aralıkta seçip fonksiyona yerleştirerek sistematik olarak bir problemi incelemek ya da çözmek işlemlerini ifade eder.
 
İşçi maliyetlerini, girdi maliyetlerini minimize etme, üretimi miktarları ile ilgili olarak karı, yatırım araçlarında en fazla getiriyi sağlamak gibi iş hayatımızda akla gelen pek çok işi yapmanın en iyi yolunu bulmak istiyoruz. Bu en iyi yol bazen işlevi maksimize kılan yol, bazen işlevi minimize eden yol veya bazen sıfır kılan yoldur. Birçok işletme ve ekonomi sorunlarında, özel veya kamu sektöründe devamlı kullanılmaktadır. Nakliyat, enerji üretimi ve dağıtımı, telekomünikasyon, sınai üretim gibi teknik işletmecilik gerektiren alanlarda bulunan birçok firma optimizasyonu çok kullanmaktadır. Planlama, zaman programlaması, iş ve işçi tahsis edilmesi, fireyi azaltma, finansal getiriyi maksimize etme gibi birçok sorun optimizasyon ile çözülebilir.

Optimizasyonda en çok kullanılan modeller, doğrusal (lineer) ve doğrusal olmayan (non-lineer) programlama dediğimiz matematiksel modellerdir. Excel Çözücü eklentisi (Solver), gerek doğrusal gerekse doğrusal olmayan modellerin çözümünde kullanılmak için geliştirilmiştir.

Basit bir tanım yapmak gerekir ise veri madenciliği, büyük ölçekli veriler arasından bilgiye ulaşma, bilgiyi madenleme işidir. Ya da bir anlamda büyük veri yığınları içerisinden gelecek ile ilgili tahminde bulunabilmemizi sağlayabilecek bağıntıların bilgisayar programı kullanarak aranmasıdır.
Veri madenciliğinin en popüler kullanımı Veritabanlarında Bilgi Keşfi (VBK - Knowledge Discovery From Databases - KDD) ‘dir. Alternatif olarak veri madenciliği aslında bilgi keşfi sürecinin bir parçası şeklinde kabul görmektedir. Bu adımlar:
Veri Temizleme, Veri Bütünleştirme, Veri Seçme, Veri Dönüşümü, Veri Madenciliği, Örüntü Değerlendirme (Veriler içinde bağıntılar bulmak), Bilgi Sunumu
 
Veri madenciliği adımı, kullanıcı ve bilgi tabanı ile etkileşim halindedir. İlginç örüntüler kullanıcıya gösterilir, ve bunun ötesinde istenir ise veritabanına da kaydedilebilir. Buna göre, veri madenciliği işlemi, gizli kalmış örüntüler bulunana kadar devam eder.
Veri madenciliği, eldeki verilerden üstü kapalı, çok net olmayan, önceden bilinmeyen ancak potansiyel olarak kullanışlı bilginin çıkarılmasıdır. Bu da; kümeleme, veri özetleme, değişikliklerin analizi, sapmaların tespiti gibi belirli sayıda teknik yaklaşımları içerir.
Başka bir deyişle, veri madenciliği, verilerin içerisindeki desenlerin, ilişkilerin, değişimlerin, düzensizliklerin, kuralların ve istatistiksel olarak önemli olan yapıların keşfedilmesidir.