DİJİTAL ANALİZ VE VERİ OKURYAZARLIĞI EĞİTİMİ

Veriyi oku, soru sor, doğru yorumla

Dijital analiz metrikleri, web/kampanya verisi, grafik okuma, metrik-yorum tuzakları ve veri okuryazarlığını günlük işte kullanın.

Dijital verileri doğru okumayı ve veriyle düşünmeyi öğreten temel seviye eğitim: web ve kampanya metrikleri, boyut/segment, dönüşüm hunisi, grafik okuma, ortalama-medyan ve korelasyon-nedensellik ayrımı, yanıltıcı grafik tuzakları ve veriyle etkili iletişim.

2 gün Temel Seviye Online / Yüz Yüze / Hibrit Sertifikalı

Eğitim Hakkında

Dijital metrikleri okuma ve veriyle düşünme

Bu temel seviye eğitim, dijital kanallardan gelen verileri doğru okumayı ve genel veri okuryazarlığını geliştirmeyi öğretir. Dijital analiz metrikleri (oturum, kullanıcı, dönüşüm oranı, hemen çıkma, CTR, CPA, huni/funnel), web ve kampanya verisinin yorumlanması, metrik ile boyut (dimension) ayrımı, segment ve karşılaştırma mantığı işlenir. Veri okuryazarlığı tarafında grafik türlerini okuma, ortalama/medyan/yüzde farkı, korelasyon-nedensellik ayrımı, yanıltıcı grafik ve istatistik tuzakları, veriden doğru soru sorma ele alınır. Katılımcı dijital bir panoyu okuyup güvenilir bir yorum çıkarabilir.

Süre ve Format

2 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar dijital metriklerden eleştirel veri okumaya ilerler.

Seviye

Temel Seviye — Dijital kanallardan gelen verilerin okunması, yorumlanması ve veri okuryazarlığı becerilerinin kazanılması.

Öğrenme Metodu

Katılımcılar gerçek pano ve grafik örnekleri üzerinde okuma, yorumlama ve tuzak ayıklama alıştırmaları yapar.

Neden Bu Eğitim?

📊Metriği Anlamak

Dönüşüm, CTR ve huni gibi metrikleri gerçekten ne anlattıklarıyla okursunuz.

🧠Eleştirel Bakış

Yanıltıcı grafik ve istatistik tuzaklarını fark edip yanlış kararı önlersiniz.

❓Doğru Soru

Veriye doğru soruları sorarak işe yarar içgörülere ulaşırsınız.

Anahtar Konular

veri okuryazarlığıdijital analizweb analitiğidönüşüm oranıfunnel analizigrafik okumactr cpa roaskorelasyon nedensellikistatistik tuzaklarıdata literacy
“Rakamlar yalan söylemez ama yanlış okunmayı sever.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1
Giriş Seviyesi

Teknik veya istatistik ön bilgisi gerekmez.

2
Temel Excel

Tablo ve grafik okuyabilmek örnekleri kolaylaştırır.

3
Dijital Temas

Web sitesi veya kampanya raporlarına genel aşinalık faydalıdır.

4
Merak

Sayıların arkasındaki hikâyeyi sorgulama isteği yararlıdır.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı, temel dijital analiz metriklerini doğru tanımlayıp bir panoda yorumlayabilir.
Modül 1
Temel Metrikler
  • Oturum, kullanıcı, görüntüleme ayrımı
  • Hemen çıkma (bounce) ve etkileşim
  • Tıklama oranı (CTR)
  • Dönüşüm oranı (CVR)
  • Ortalama süre ve derinlik
  • Metrik tanımına dikkat
Modül 2
Boyut ve Segment
  • Metrik vs boyut (dimension)
  • Kanal, cihaz, konum boyutları
  • Segment oluşturma mantığı
  • Dönem karşılaştırması
  • Kırılımın (breakdown) gücü
  • Agrega ile yanılma riski
Modül 3
Kampanya Verisi
  • Erişim, gösterim, tıklama
  • Maliyet metrikleri (CPC/CPM/CPA)
  • ROAS ve getiri bakışı
  • UTM ve kaynak/medya
  • Kampanya karşılaştırması
  • Bütçe-sonuç ilişkisi
Modül 4
Huni ve Dönüşüm
  • Dönüşüm hunisi (funnel) adımları
  • Adım bazlı düşüş (drop-off)
  • Mikro ve makro dönüşüm
  • Atıf (attribution) temel mantığı
  • Huni okuma örneği
  • Darboğaz tespiti
Günün hedefiKatılımcı, grafikleri eleştirel okuyup yaygın istatistik tuzaklarından kaçınarak yorum yapabilir.
Modül 1
Grafik Okuma
  • Çizgi, sütun, pasta ne zaman
  • Eksen ve ölçek okuma
  • Trend ve mevsimsellik
  • Dağılım grafiği (scatter) okuma
  • Isı haritası ve tablo okuma
  • Grafikten doğru mesaj çıkarma
Modül 2
İstatistik Sezgisi
  • Ortalama, medyan, mod farkı
  • Yüzde ve yüzde puan ayrımı
  • Değişkenlik ve aykırı değer
  • Örneklem ve genelleme
  • Korelasyon vs nedensellik
  • Anlamlılık sezgisi
Modül 3
Tuzaklar
  • Kırpılmış (truncated) eksen
  • Yanıltıcı ölçekler
  • Cherry-picking veri seçimi
  • Simpson paradoksu sezgisi
  • Oran vs mutlak sayı karmaşası
  • Hayatta kalma yanlılığı
Modül 4
Veriyle İletişim
  • Veriden hikâye kurma
  • Hedef kitleye göre anlatım
  • Doğru metriği seçme
  • Eyleme dönük içgörü
  • Belirsizliği dürüst aktarma
  • Karar için öneri sunma

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅
Metrik Okuma

Dijital metrikleri tanımları gerçeğiyle okursunuz.

✅
Segment

Boyut ve segmentlerle veriyi kırarak analiz edersiniz.

✅
Kampanya

Kampanya ve maliyet metriklerini yorumlarsınız.

✅
Huni

Dönüşüm hunisinde darboğazları tespit edersiniz.

✅
Grafik Okuma

Grafikleri eleştirel ve doğru biçimde okursunuz.

✅
İstatistik

Ortalama/medyan ve korelasyon-nedensellik ayırırsınız.

✅
Tuzak Ayıklama

Yanıltıcı grafik ve istatistikleri fark edersiniz.

✅
Veriyle İletişim

Veriyi eyleme dönük bir hikâyeye çevirirsiniz.

Kimler İçin Uygundur?

  • Pazarlama ve iletişim çalışanları
  • iş birimi profesyonelleri
  • yöneticiler
  • veriyle karar vermeyi güçlendirmek isteyen teknik olmayan herkes için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?
Pazarlama ve iletişim çalışanları, iş birimi profesyonelleri, yöneticiler ve veriyle karar vermeyi güçlendirmek isteyen teknik olmayan herkes için uygundur.
İstatistik bilmek gerekiyor mu?
Hayır; eğitim istatistik sezgisini sıfırdan, formül yoğunluğuna girmeden günlük örneklerle kazandırır.
Belirli bir analiz aracı öğretiliyor mu?
Hayır; odak metrik ve grafik okuma becerisidir, bu yüzden içerik Google Analytics benzeri her panoya uygulanabilir biçimde araçtan bağımsızdır.
Korelasyon ve nedensellik farkı neden önemli?
İki metrik birlikte hareket edebilir ama biri diğerinin nedeni olmayabilir; bu ayrım yanlış karar ve bütçe israfını önler.
Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?
Katılım ve değerlendirme sonrası Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika d Digital Vizyon AKADEMİ KATILIM SERTİFİKASI Bu sertifika [Katılımcı Adı Soyadı] adlı katılımcının aşağıdaki eğitim programını başarıyla tamamladığını belgeler. Dijital Analiz ve Veri Okuryazarlığı Eğitimi Sertifika Kodu DV-2026XX00 Tarih 26.10.2026 Yetkili İmza DV AKADEMİ

Eğitim Bilgileri

Süre2 gün
SeviyeTemel Seviye
FormatOnline / Yüz Yüze / Hibrit
Sertifika✓ Var
Hemen Bilgi Al
İlgili Eğitimler

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Veri Yönetişimi ve KalitesiData Governance Fundamentals: Managing Data as an Asset Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Data Governance Fundamentals: Managing Data as an Asset Eğitimi

2 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Veriyi varlık olarak yönetme: veri değeri, yaşam döngüsü, stewardship, politika ve veri kalitesiyle yönetişimin temellerini kavrayın.

Detayları Gör →
Veri Yönetişimi ve KalitesiData Quality Management Fundamentals Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Data Quality Management Fundamentals Eğitimi

3 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Veri kalitesi boyutları, profilleme, kurallar, temizleme, deduplikasyon, kök neden ve sürekli izleme döngüsünü uygulamalı temelden öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Yönetişimi ve KalitesiData Quality Projects Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Data Quality Projects Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Veri kalitesi projelerini iş vakası, değerlendirme, kök neden, iyileştirme ve kontrol fazlarıyla planlayın, yürütün ve ROI ile kanıtlayın.

Detayları Gör →
Veri Yönetişimi ve KalitesiData Quality Services (DQS) & Master Data Services (MDS) Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Data Quality Services (DQS) & Master Data Services (MDS) Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

SQL Server DQS ile temizleme/eşleştirme ve MDS ile model, hiyerarşi, iş kuralları ve SSIS entegrasyonunu uygulamalı öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Yönetişimi ve KalitesiHR305 - Configuration of Master Data Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

HR305 - Configuration of Master Data Eğitimi

4 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

SAP HCM HR305: enterprise/personnel structure, infotype ve subtype, features, personnel actions ve dynamic actions ile ana veri yapılandırmasını öğrenin.

Detayları Gör →
+90 (501) 369 40 14 WhatsApp [email protected] LinkedIn