DeepSeek vs ChatGPT: Veri Analizi İçin Hangi YZ?

Elinizdeki sayılardan oluşan bir tablo, satış istatistikleri veya anket sonuçları var ve bunları DeepSeek mi yoksa ChatGPT mi kullanarak analiz etmeniz gerektiğinden emin değil misiniz? Her iki model de verileri okuyabiliyor, ortalamaları hesaplayabiliyor, eğilimleri belirleyebiliyor ve özet rapor oluşturabiliyor. Ancak güçleri veri türü ve istenen analiz derinliğine göre farklılık gösteriyor. İşte her iki YZ’nin aynı promptlarla yapılan pratik deneyler üzerinden nasıl performans gösterdiği.

DeepSeek ve ChatGPT’yi Veri Analizi Açısından Karşılaştırmanın Nedeni

DeepSeek, matematiksel mantık yürütme ve kodlama yetenekleriyle tanınmış olup, kullanım maliyeti çok düşüktür. ChatGPT (özellikle GPT-4o sürümü ve üstü) çok yönlülüğe odaklanmıştır: İş bağlamını anlar, nüansları yorumlar ve daha doğal özetler hazırlar. Sayısal veriler söz konusu olduğunda, bu fark somut şekilde ortaya çıkar: biri saf hesaplama konusunda daha titiz, diğeri rakamların iş kararı açısından ne anlama geldiğini açıklamada daha başarılı.

Bu karşılaştırma daha geniş bir soruya bağlanır: iş ünvanına göre değil, yapılacak göreve göre yapay zeka seçme kararı.

Test 1: Aylık Satış Tablosunu Yorumlama

Her iki YZ’ye gönderilen aynı prompt:

“Üç ürünün 12 aya ait aylık satış verileri [veri metin olarak eklenmiş]. Eğilimleri belirle, her ürün için ortalama büyümeyi hesapla ve anormallikleri işaret et.”

ChatGPT ile: yanıt yapılandırılmış geliyor, ham rakamlardan önce yorum paragrafı yer alıyor. ChatGPT kendiliğinden bir iş okuma sunuyor: “B ürünü yıl sonunda belirgin mevsimsellik gösteriyor, muhtemelen tatillerle ilgili”. Ortalama büyüme hesaplamaları doğru ama bazen yöntem detaylandırılmadan yuvarlanıyor.

DeepSeek ile: yanıt doğrudan hesaplamaya gidiyor, sonuca gelmeden önce işlemlerin detayı (toplam, ortalama, standart sapma) yer alıyor. Daha az anlatısal yorum, ama her adımı doğrulama imkanı veren hesap izlenebilirliği. Bir anomali belirlendiğinde (bir ayda keskin düşüş), DeepSeek bunu ortalamaya göre tam yüzde sapma ile işaret ediyor.

Bu test için sonuç: ChatGPT, olduğu gibi sunulabilecek özet için okunabilirlik kazanıyor. DeepSeek, hesaplamaları doğrulaman veya yeniden kullanman gerekiyorsa titizlik kazanıyor.

Test 2: Anket Sonuçlarını Analiz Etme (Yüzdeler, Çapraz Tablolar)

Prompt: “500 katılımcılı memnuniyet anketi var (5 soru, 10 üzerinden puanlar). Sonuçları yaş grubuna göre çapraz tabulasyonu yap ve anlamlı korelasyonları söyle.”

ChatGPT soruyu istatistiksel olarak iyi yeniden formüle ediyor, ama gerçek istatistiksel test olmadan “anlamlılık” kavramında temkinli kalıyor. Açık şekilde istenmesi halinde Code Interpreter aracılığıyla kod yürütme imkanı var. DeepSeek, hesaplama odaklı olması nedeniyle, korelasyon formülleri de içeren doğrudan nicel bir yaklaşım sunmayı tercih ediyor, ancak stilinin sert kalması bazen konuşma dilinde açıklama almak için isteğin yeniden formüle edilmesini gerektirebiliyor.

Bu test önemli bir noktayı vurguluyor: Aynı prompt karşısında sonuçlar her bir modelin hesaplama veya açıklama önceliğine göre farklılık gösteriyor — bu olgu aynı prompt’ta farklı YZ’lerden gelen değişken sonuçlar hakkında makalede detaylandırılıyor.

Test 3: Veri Setinde Hataları ve Tutarsızlıkları Bulma

Prompt: “Bu harcama dosyası, kopyaları ve anormal değerleri içeriyor. Bunları tanımla ve neden olduğunu aç.”

Veri temizleme üzerine olan bu tür görevlerde DeepSeek, normu aşan sayısal değerleri (imkansız negatif tutarlar, tam kopya) belirlemede etkili oluyor. ChatGPT da aynı şekilde iyi davranıyor, ama genellikle faydalı bir yorum katmanı ekliyor: şüpheli satırları listelemenin yerine muhtemel nedenini (giriş hatası, çift faturalama) öneriyyor.

Verileriniz metin düzlemi yerine Excel tablosundaysa, karşılaştırma biraz değişiyor: Excel tablosu analiz etmek için Gemini vs ChatGPT karşılaştırması tabuler dosya okuma konusunda ek perspektif sunuyor.

Her YZ’nin Daha İyi Olduğu Alanlar

DeepSeek şu durumlarda daha uygun:

• Doğrulanabilir kesin hesaplamalara ihtiyacın var (istatistikler, formüller, sapmalar)
• Analiz için kod veya betikler de yazıyorsun (Python, SQL) — DeepSeek bunun için meşhur, ChatGPT, Claude, DeepSeek kodlama karşılaştırmasıında detaylı anlatılıyor
• Bütçe önemli: DeepSeek kullanımda ekonomik kalıyor

ChatGPT şu durumlarda daha uygun:

• Sonuçları teknik olmayan bir kitleye sunman gerekiyor
• Analiz, iş veya sektör bağlamı gerektiriyor
• Rapor veya sunuma doğrudan kopyalayabileceğin bir özete ihtiyacın var

Her İki YZ’nin Ortak Kısıtlamaları

Hiçbiri, ileri analizler için gerçek istatistik aracının yerine geçemiyor (sıkı anlamlılık testleri, karmaşık tahmin modelleri). Her ikisi de veri seti çok uzun veya kötü yapılandırılmışsa rakam hallüsinasyonu yapabiliyor: her zaman toplamları ve örnekleri elle yeniden hesapla. Bu doğrulama ilkesi her generatif YZ için geçerli, Perplexity ile araştırmayı güvenilir hale getirmeda olduğu gibi.

Neden Seçim Yapmayasın: İkisini Elinizin Altında Tut

DeepSeek ve ChatGPT arasındaki seçim sonuçta kullanım senaryosuna bağlı: saf hesaplama ile işletme özeti, bütçe ile yorumlama zenginliği. Kesin seçim yapmaktansa, pratik bir yaklaşım aynı anda birden fazla YZ kullanmaktır: aynı veri setini her iki modele gönder ve karar vermeden önce sonuçları karşılaştır.

Bu tam olarak noov.ai tarafından sunulan imkandır: DeepSeek ve ChatGPT aynı arayüzde erişilebiliyor, sekme değiştirme veya abonelik çoğaltma gereği yok. Tablonuzu bir kez yapıştır, aynı promptu her iki modelde çalıştır ve o anki ihtiyacına en iyi uyan modeli seç.

Özet

Sayısal veriler konusunda, DeepSeek hesaplama titizliği ve her adımı izlenebilir kılma yeteneğiyle etkilendiriyor, oysa ChatGPT yorumlama kalitesi ve son özetin netliğiyle öne çıkıyor. Hiçbiri evrensel olarak daha iyi değildir: doğru davranış aynı promptu her iki modelde denemektir, özellikle hatalı hesaplamanın maliyetli olabileceği hassas veriler için.