Tahmine Dayalı Analitik: Nedir ve nasıl çalışır?

Gelecekteki trendleri öngörebilecek ve harika iş kararları vermenize yardımcı olacak mükemmel bir çözüm mü arıyorsunuz? Tahmine dayalı analizlerin sizin için neler yapabileceğini keşfetmek için okumaya devam edin.

Tahmine dayalı analitik bir daldır veri bilimi Bir işletmenin doğru kararları almasına yardımcı olacak modelleri veya eğilimleri bulmak amacıyla bir işletmeden gelen verileri analiz etmek için çeşitli yöntemler kullanan bir şirkettir.

Bu sürece dahil olan birçok aktivite vardır ve bunlar makine öğrenimi, veri analizi ve yapay zeka Bu tahminlerin yapılmasına yardımcı olan algoritmalar.

Tahmine dayalı analitiği çok çeşitli uygulamalarda kullanabilirsiniz. İhtiyacınız olan tek şey, sisteminizi eğitmek için kullanabileceğiniz geçmiş verilere ve tahminlerde bulunmak için güncel verilere erişimdir.

Bu blog İşletmenizde tahmine dayalı analitiği kullanmanın tüm farklı avantajlarını ele alıyor ve ayrıca size nasıl başlayacağınızı gösteriyor.

Tahmine Dayalı Analitik Nasıl Çalışır?

Tahmine dayalı analitik, veri analitiğinin farklı alanlarının bir parçasıdır. Diğerleri tanımlayıcı analitik, teşhis analitiği ve kuralcı analitiktir.

Farklı adlarından da anlaşılacağı gibi, tanımlayıcı analitik bir durumda meydana gelen herhangi bir şeyi açıklayan alandır; teşhis analitiği ise o şeyin neden olduğunu bulmaya çalışır. Öte yandan tahmine dayalı analitik, gelecekte olabilecek şeyleri bulmaya odaklanırken, dördüncüsü olan kuralcı analitik, belirli şeyleri gerçekleştirmenin yollarını arar.

Şimdi, gelecekte neler olabileceğini keşfetmek için tahmine dayalı analitiğin kullandığı yöntemlere bakalım. Bunları aşağıdaki gibi adım adım listeleyeceğim.

Adım 1: Hedef Tanımı

Öncelikle neyi başarmaya çalıştığınızı tanımlamanız gerekir ve bunu, tahmine dayalı analiz için hedeflerinizi ve tahmin etmeye çalıştığınız hedef değişkenleri belirleyerek yaparsınız. Bu hedefler satışlar, yeni müşteri kazanımları, ekipman bakımı vb. olabilir.

2. Adım: Veri Toplama

Daha sonra, tahmine dayalı modelinizi eğitirken kullanabileceğiniz geçmiş verileri toplamanız gerekir. Veri seti, ilgili tüm bilgileri ve hedef değişkenleri içerecek şekilde mümkün olduğunca kapsamlı olmalıdır.

Adım 3: Veri Ön İşleme ve Özellik Seçimi

Bir modeli eğitmeden önce, aykırı değerleri kaldırarak ve tüm değişkenlerin karşılaştırılabilir bir ölçekte olmasını sağlayarak her zaman verilerinizi hazırlamanız gerekir. Daha sonra işinizi basitleştirmek ve doğruluğu artırmak için, ihtiyacınız olan sonuçları elde etmek için en önemli değişkenleri veya özellikleri seçmeniz gerekir.

Adım 4: Model Seçimi

Farklı makine öğrenimi modelleri, farklı görevler için iyi çalışır. Bu nedenle, birlikte çalışacağınız tahmine dayalı modelin türünü de seçmeniz gerekecektir. Örnekler arasında sinir ağları, doğrusal regresyon, karar ağaçları ve daha fazlası yer alır.

Adım 5: Model Eğitimi ve İnce Ayar

Eğitim aşaması basitçe modele ham verileri beslemek ve ona hangi çıktıların istendiğini ve hangilerinin istenmediğini öğretmektir. Bir modeli ne kadar çok veriyle beslerseniz tahminleri o kadar iyi olur. Daha sonra performansını doğrulamak ve gerektiğinde parametrelere ince ayar yapmak için modeli test edebilirsiniz.

6. Adım: Tahmin Yapma ve Dağıtım 

Performansından memnun kaldığınızda modeli yeni veriler üzerinde tahminlerde bulunmak için kullanabilirsiniz. Ayrıca modeli belirli bir ortama dağıtmanız veya diğer uygulama ve sistemlerle entegre etmeniz de gerekebilir.

Tahmine Dayalı Analitiklerin Faydaları

Tahmine dayalı bir analitik yapay zeka modeline sahip olmanın birçok faydası vardır; ancak bu, yapmayı düşündüğünüz işe ve modelin ne kadar iyi eğitildiğine bağlıdır. Tahmine dayalı analitiği kullanmanın başlıca faydalarından bazıları şunlardır.

  • Riski Değerlendirin ve Azaltın: Geçmiş verileri analiz etme yeteneği, tahmine dayalı analitik modellerinin tehditleri, riskli davranışları veya bir şirkete yönelik potansiyel zararı gösteren kalıpları tanımlamasını kolaylaştırır. Bunlar, dolandırıcılık davranışlarının, kredi riskinin ve işletmeye bir miktar paraya mal olacak diğer anormalliklerin belirlenmesini içerebilir.
  • Gelecek Eğilimleri Tahmin Etme: Aynı modeller aynı zamanda pazar eğilimlerinin ve ilgili müşteri davranışlarının belirlenmesine de yardımcı olabilir. Şirketler rekabet avantajı elde etmek, daha fazla para kazanmak ve daha iyi müşteri etkileşimi elde etmek için bu bilgilerden yararlanabilir.
  • Karar Maskelemeyi Geliştirin: Tahmine dayalı analitik aynı zamanda yöneticilere önemli bir karar verme aracı sağlar. Mevcut ve geçmiş verilerdeki ilişkileri, eğilimleri ve kalıpları belirleme yeteneği, herhangi bir iş liderinin geleceğe dair daha derin içgörüler yoluyla sağlam, veriye dayalı kararlar almasına olanak tanır.
  • Verimliliği Artırın: Bazı işletmeler müşteri talebini tahmin etmek için tahmine dayalı analitiği kullanabilir ve böylece üretim veya stok seviyelerini artırarak talebi karşılamaya hazır olabilir. Fabrikalar ayrıca makine arızalarını azaltmak ve maliyetlerden tasarruf etmek için kestirimci bakımı kullanabilir.
  • Rekabet Avantajı: Çoğu işletme bilgiye bağımlıdır ve bir durum veya olay hakkında doğru içgörülere sahip olmak, küçük şirketlere bile büyük şirketlere karşı rekabet avantajı sağlayabilir.
  • Geliri Artırın: Bir şirket, rekabet avantajına sahip olarak, operasyonları ve müşteri etkileşimini optimize ederek veya kaynak tahsisini optimize ederek genel gelirlerini ve karını artırabilir.

Model Çeşitleri ve Teknikleri

Tahmine dayalı bir analiz uygulaması oluşturmak için kullanabileceğiniz farklı türde makine öğrenimi modelleri vardır. Her türün artıları ve eksileri vardır; bu nedenle en iyi seçiminiz, elinizdeki işe ve elde etmeye çalıştığınız sonuçların türüne bağlı olacaktır.

Uygulamanızı oluştururken kullanabileceğiniz başlıca model türleri aşağıda verilmiştir.

  • Karar Ağacı Modelleri: İnsanların akıl yürütmesine benzer şekilde, karar vermede dalları temsil eden düğümleri kullanırlar. Genellikle bilgi sınıflandırmasında kullanılırlar, örneğin bu bir kuş mu yoksa köpek mi?, bu proje düşük risk mi yoksa yüksek risk mi?, ve benzeri .
  • Nöral ağlar: Sinir ağı, insan beynini örnek alarak modellenen başka bir makine öğrenme sistemi türüdür. Farklı veri girişi türleri arasındaki ilişkileri ve bunların ne anlama geldiğini öğrenmelerini sağlayan nöron adı verilen katmanlarla çalışırlar. Bunun bir örneği, büyük dil modelleri ve el yazısı tanıma sistemleridir. Sinir ağları karmaşık projeler için idealdir.
  • Zaman serisi: Hisse senedi veya stok gibi zaman içinde meydana gelen olaylar Forex Fiyatlar en iyi şekilde zaman serisi analiziyle ele alınır. Zaman serisi, önceden belirlenmiş zaman aralıklarında indekslenen verilerin kronolojik bir dizisidir. Bu model için iyi maliye, mühendislik, desen tanıma, hava tahmini ve daha fazlası.
  • Regresyon Analiz Modelleri: Regresyon analizi, iki değişken arasındaki ilişkiyi tahmin etmek için kullanılan istatistiksel bir yöntemdir. Değişkenlerden biri diğerine bağlıysa, örneğin bir çocuğun boyunun yaşına bağlı olması veya bir kişinin ağırlığının günlük ne kadar yemek yediğine bağlı olması durumunda, regresyon analizi bir değişkenin (örneğin ağırlık) değerini tahmin etmek için kullanılabilir. diğer taraftan örneğin yükseklik.
  • Kümeleme Modelleri: Kümeleme, nesneler arasındaki benzer nitelikleri kullanarak onları kümeler halinde gruplandıran bir veri gruplandırma tekniğidir. Benzer bir kalite, renk, şekil, boy, gelir düzeyi vb. gibi herhangi bir şey olabilir. Kümeleme, müşteri segmentasyonu, öneri motorları, model tanıma ve daha fazlası için iyi çalışır.

Sektörlerde Tahmine Dayalı Analitik Uygulamaları

Farklı insanlar, farklı sektörlerde tahminlere ve diğer tahmine dayalı sonuçlara ulaşmak için halihazırda tahmine dayalı analitiği kullanıyor. Aşağıdaki endüstriler teknolojinin en yoğun kullanıcılarından bazılarıdır.

  • Finans: Finans sektörü işletmeleri, dolandırıcılık tespiti ve önlenmesi, risk değerlendirmesi, müşteri segmentasyonu, gelir artışı, çalışan memnuniyeti ve çok daha fazlası dahil olmak üzere pek çok faaliyet için tahmine dayalı analitikten yararlanır.
  • İmalat ve Tedarik Zinciri: Üreticiler, makine arızalarını önlemek ve arıza süresini azaltmak için stok yönetimi, ürünlerinin satışı ve pazarlanması, üretim programlarına uyum sağlamak için iş gücü optimizasyonu, hammadde tedarikinin optimizasyonu ve tahmine dayalı bakım için tahmine dayalı analitiği kullanıyor.
  • Perakende: Tahmine dayalı analitik ayrıca perakende sektöründe talep tahmini, pazarlama kampanyaları ve gelir tahmini gibi şekillerde de kullanım alanı bulur.
  • Spor: Takımlar ve yöneticileri, oyuncularına, antrenörlerine ve geçmiş performanslarına ilişkin tahmine dayalı analizlerden yararlanarak birçok değerli bilgi keşfedebilir. Bu, daha iyi oyun stratejilerine, gelişmiş takım performansına ve daha iyi sakatlıkların önlenmesine yol açabilir.
  • Bakım Tahmini: Birçok şirket çeşitli makinelere güveniyor verimlilik ve bu makineler bozulduğunda para kaybediyorlar. Tahmine dayalı analitik, bu makineleri izlemek ve analiz etmek için sensörleri ve doğru yazılımı kullanarak bu sorunu çözebilir, böylece yaklaşan arızaları tespit etmek kolaydır.
  • Operasyon Optimizasyonu: İşletmeniz çok sayıda veri izi üreten operasyonlar yürütüyorsa tahmine dayalı analiz, operasyonlarınızı optimize etmenin yollarını keşfetmenize yardımcı olacak ideal bir araç olabilir. Bu optimizasyonlar, sosyal yardım pazarlamasından operasyon maliyetlerinden tasarruf etmeye ve doğru fiyatlandırmayla geliri en üst düzeye çıkarmaya kadar değişebilir.
  • Hava Durumu tahmini: Hava tahmincileri aynı zamanda doğruluk için tahmine dayalı analitiği de uygular. Uydulardan, hava istasyonlarından ve çeşitli sensörlerden gelen verileri birleştirerek tahminleri sağlayan bir yapay zeka modeline besliyorlar.
  • Video oyunları: Tahmine dayalı analitiklerin oyun endüstrisindeki uygulamaları da çoktur. Bireysel oyuncuların neyi beğeneceğini tahmin ederek oyuncu katılımını artırmaya yardımcı olurlar. Ayrıca oyun içi satın alımların en üst düzeye çıkarılmasına da yardımcı olurlar, bu da doğru yapıldığında gelirleri artırabilir.

Tahmine Dayalı Analitiklerin Zorlukları

Tahmine dayalı analitik değerli bilgiler üretebilirken aynı zamanda uygulanmasını zorlaştırabilecek kendi zorluklarını da beraberinde getirir. Tahmine dayalı analitiğin bu yaygın uygulama zorluklarından bazıları aşağıda verilmiştir.

  • karmaşa: Tahmine dayalı analiz çok basit bir konu değildir, bu nedenle herkes için uygun olmayabilir. Bu, her ekibin veya işletmenin, analitik konusunda temel becerilere sahip birine sahip olması gerektiği anlamına gelir.
  • Veri kalitesi: Tahmine dayalı bir model yalnızca üzerinde eğitim aldığı veriler kadar iyidir. Dolayısıyla, kullandığınız makine öğrenimi yaklaşımının ve algoritmalarının türü ne olursa olsun, sisteminizi zayıf veriler üzerinde eğitirseniz kötü sonuçlar alırsınız. Çözüm elbette hem modeli eğitirken hem de tahminlerde bulunurken yüksek kaliteli verilerle çalışmaktır.
  • Benimseme: Bazı insanlar, yapay zeka fikrinin tamamını kabul etmedikleri için makinelere veya yapay zeka araçlarının kullanımına güvenmezler. Bu tür benimseme zorluklarının üstesinden gelmek, yapay zeka araçlarıyla çalışmanın artıları ve eksileri hakkında zaman ve eğitim gerektirir.

En İyi Tahmine Dayalı Analiz Araçları

Tahmine dayalı analitik konusunda size yardımcı olabilecek, her biri farklı yaklaşımlara sahip birçok araç vardır. İşte en popüler olanlardan bazıları:

Sonuç

Tahmine dayalı analitik ve bunun üretimden pazarlama ve finansa kadar kuruluşlara sağladığı pek çok faydayla ilgili bu blog yazısını tamamlayarak, şirketlerin bu teknolojiyi kullandığı farklı yaratıcı yolları gördünüz.

Ayrıca, işletmeniz için değerli öngörüler ve tahminler oluşturmak amacıyla veriler, makine öğrenimi ve istatistiksel algoritmalar aracılığıyla tahmine dayalı analitiğin gücünden siz de yararlanabileceğinizi fark edeceksiniz.

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke, çok çeşitli kitapları okumayı seven bir bilgisayar meraklısıdır. Windows/Mac yerine Linux tercihi var ve
Ubuntu ilk günlerinden beri. Onu twitter üzerinden yakalayabilirsiniz. bongotrax

Makaleler: 290

Teknik malzeme alın

Teknoloji trendleri, başlangıç ​​trendleri, incelemeler, çevrimiçi gelir, web araçları ve pazarlama ayda bir veya iki kez