İş Analitiğinde Öngörülü Modelleme

Tahmine dayalı modelleme, iş tahmininde gelecekte kullanılmak üzere bir model oluşturmak, işlemek ve doğrulamak için işletmeler ve kuruluşlar tarafından mevcut sonuçlar üzerinde kullanılan bir tekniktir. Bu araç, gelecekteki olası sonuçları anlamak için veri madenciliğinde bir teknik olan tahmine dayalı analitiğin ayrılmaz bir parçasıdır.

Tahmine dayalı modelleme, riskleri ve olası kayıpları azaltmak için birden fazla sektörde yaygın olarak kullanılmaktadır. Şirketler, olayları, tüketici davranışlarını ve finans, ekonomi ve pazarla ilgili riskleri tahmin etmek için tahmine dayalı modellemeyi yaygın olarak kullanır.

İş Analitiğinde Uygulamalı Tahmine Dayalı Modelleme Neden Önemlidir?

Tahmine dayalı modelleme, tarihsel olayların analizini içerir. Bu nedenle, şirketlere olayları, müşterilerin davranışlarını ve olası riskleri tahmin etme yeteneği kazandıran iş analitiğinde ayrılmaz bir rol oynar.

Teknolojinin gelişmesiyle birlikte cep telefonları ve bilgisayarlar gibi dijital ürünler temel bir ihtiyaç haline geldi. Bu, sosyal medyadan, tarama geçmişlerinden, bulut bilişim platformlarından vb. alınan çok büyük miktarda gerçek zamanlı veriyle sonuçlandı. Bu veriler, işletmelerin kullanımına açıktır. Bu büyük miktardaki veri, büyük veri kategorisine girer. Tahmine dayalı modelleme, şirketler tarafından operasyonlarını ve tüketici tabanıyla ilişkilerini geliştirmek için daha fazla kullanılan Büyük Veriyi analiz etmede hayati bir rol oynar.

Dünyanın En İyi Üniversitelerinden ABD İş Analitiği Programlarımızı keşfedin

Tahmine dayalı modelleme araçları, manuel olarak analiz edilmesi zor olan çok büyük oranlarda yapılandırılmamış ve karmaşık verileri yönetebilir. Bilgisayar yazılım programları yardımıyla verileri kısa sürede analiz etmek için bunun yerine kestirimci modelleme kullanılır. Bu programlar, tahminde yardımcı olan veri modellerini değerlendirmek ve belirlemek için geçmiş verilerden büyük veri kümelerini işlemek için kullanılır. Bu nedenle işletmeler, tüketici davranışını veya pazar eğilimlerini tahmin etmek için tahmine dayalı modeller kullanabilir.

Kendinizi geliştirmek için iş analitiği kurslarımıza göz atın

Öngörülü Modelleme Nasıl Çalışır?

Tahmine dayalı modelleme sabit değildir. Verileri güncellemek ve değişiklik yapmak için düzenli olarak gözden geçirilir ve doğrulanır. Tahmine dayalı modeller, öncelikle önceki olayların ve güncel olayların varsayımlarına dayalı olarak çalışır. Yeni elde edilen veriler şu anda önemli değişiklikler gösteriyorsa, geleceğe etkisi de buna göre yeniden hesaplanır. Tahmine dayalı modeller, hızlı çalışacak ve hesaplamaları kısa sürede gerçekleştirmek için büyük veri kümelerini idare edecek şekilde tasarlanmıştır. Ancak, hesaplamalı biyoloji ve kuantum çıktılarındaki gibi karmaşık tahmine dayalı modellerin işlenmesi daha uzun sürer.

Beş Çeşit Tahmine Dayalı Analitik Model

Her uygulama için en baştan tahmine dayalı modellerin oluşturulmasına gerek yoktur. Bu araçlar, çok sayıda kullanım durumunda uygulama için birçok kritik model ve algoritma için kullanılır. Teknolojik gelişmeler aynı zamanda bu modellerin kullanımının katlanarak genişlediği analitikteki gelişmelere de yol açmıştır. Beş önemli tahmine dayalı analitik modeli aşağıdaki gibidir:-:

• Sınıflandırma modeli: Bu, doğrudan ve basit sorgu yanıtları için verileri kategorize etmek üzere tasarlanmış en basit modeldir.
• Kümeleme modeli: Bu model, ortak öznitelikler aracılığıyla verileri bir araya yığmak için tasarlanmıştır. Ortak niteliklere veya davranışlara sahip şeyleri veya insanları gruplandırır ve her grup için daha fazla plan ve stratejiler yapar.
• Tahmin modeli: Bu, tahmine dayalı modeller arasında en popüler olanıdır. Sayısal değer üzerinde çalışmak ve geçmiş verilerden öğrenmek için tasarlanmıştır.
• Aykırı Değerler modeli: Bu model, anormal veya aykırı veri noktalarını analiz eder.
• Zaman serisi modeli: Bu model, zamana dayalı bir dizi veri noktasını değerlendirmek için tasarlanmıştır.

Öngörülü Modellemede Ortak Öngörü Algoritmaları

Tahmine dayalı algoritmalar, önemli eğilimleri yakalamak için matematiksel modeller oluşturmaya yardımcı olan gelecekteki olayları tahmin etmek için geçmiş verileri kullanır. Tahmine dayalı algoritmalar, yapay zekanın (AI) alt türleri olan makine öğrenimine veya derin öğrenmeye bağlıdır. En önemli ve yaygın olarak kullanılan tahmin algoritmalarından bazıları şunlardır: -

• Rastgele Ormanlar: Bu algoritma, birbiriyle ilişkili olmayan ve büyük veri kümelerini sınıflandırmak için regresyon ve sınıflandırma kullanabilen bir karar ağacı kümesinden alınmıştır.
• İki Değer için Genelleştirilmiş Doğrusal Model (GLM): Bu algoritma, en uygun olanı aramak için değişken listesini azaltır. En iyi sonucu belirlemek için devrilme noktalarını hesaplamak ve veri yakalamayı ve kategorik tahminciler gibi diğer etkileri değiştirmek üzere tasarlanmıştır. Bu algoritma, normal doğrusal regresyon gibi çeşitli diğer modellerdeki dezavantajların üstesinden gelmeye yardımcı olur.
• Gradient Boosted Model: Bu algoritma, birleşik karar ağaçları kullanır. Ancak, bu ağaçlar Rastgele Orman'ın aksine akrabadır. Ağaçları birer birer oluşturur, böylece bir sonraki ağacın önceki ağaçtaki kusurları düzeltmesine yardımcı olur. Bu algoritma genellikle arama motoru çıktılarında olduğu gibi sıralamalarda kullanılır.
• K-Means: Bu algoritma oldukça popüler çünkü hızlı. Veri noktalarını benzerliklerine göre gruplamak için tasarlanmıştır ve kümeleme modeli için yaygın olarak kullanılır. İşleri hızlı bir şekilde işleyebilir.
• Peygamber: Bu algoritma, envanter, kaynak tahsisleri, satış kotaları ve benzerleri gibi kapasite planlaması için tasarlandığı için tahmin modellerinde ve zaman serilerinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Yüksek esnekliği ve buluşsal yöntemleri ve bir dizi iyi varsayımı kolayca barındırabilmesi nedeniyle tercih edilir.

İş Analitiğiyle İlgili Diğer ABD Makalelerimizi Okuyun

Öngörülü Modellemenin Sınırlamaları

İş analitiği için yaygın olarak kullanılmasına rağmen, tahmine dayalı modelleme, sınırlamalara ve zorluklara yabancı değildir. Aşağıda, bazı zorlukları ve çözümlerini listeledik: -

• Verilerin etiketlenmesindeki hatalar: Bu, pekiştirmeli öğrenme veya üretken çekişmeli ağlar (GAN'lar) yoluyla kolayca düzeltilebilir.
• Makine öğrenimini eğitmek için gereken çok büyük veri kümelerinin kıtlığı: Bu, “tek seferlik öğrenme” ile kolayca aşılabilir.
• Bir makinenin eylemlerinin arkasındaki amacı açıklayamaması: Makineler insan olarak işlev göremez. Hesaplamalarından bazıları, insanların bulması ve anlamlandırması için son derece karmaşık olabilir. İnsan güvenliği için gerekli olan model şeffaflığı, olası düzeltmeler, dikkat teknikleri ve yerel-yorumlanabilir-modelden bağımsız açıklamalar (LIME) yardımıyla bu kolayca aşılabilir.
• Öğrenmeyi genelleştirme yeteneği veya eksikliği: Makineler öğrendiklerini ileriye taşıyamazlar ve belirli bir kullanım durumuna uyguladıkları için bilgilerini yeni koşullara uygulamakta zorluk çekerler. İşte burada makine öğrenimi devreye giriyor. Tahmine dayalı modelleme, büyük ölçüde yeniden kullanılabilir olması ve çoklu kullanım durumlarında uygulama için makine öğrenimine bağlıdır.
• Algoritmalarda ve verilerde önyargı: Bu, hala bir çözümü olmayan tek sınırlamadır. Hiçbir temsil, büyük insan gruplarının kötü muamele görmesiyle sonuçlanan sonuçları değiştiremez.

Çözüm

Söylemeye gerek yok, tahmine dayalı analitik araçları, veri analistleri tarafından zaman ve maliyetleri azaltmak ve verimliliği artırmak için yaygın olarak kullanılmaktadır. Rekabetçi zeka, çevresel faktörler, piyasa koşulları ve düzenleme değişiklikleri gibi değişkenleri göz önünde bulundurarak kuruluşların iş sonuçlarını tahmin etmelerine önemli ölçüde yardımcı olmuştur.

Özgeçmişinizi yükseltmek ve kazançlı iş fırsatları elde etme şansınızı artırmak istiyorsanız, tahmine dayalı analiz araçlarını bilmek çok işinize yarayabilir. upGrad'ın İş Analitiği Sertifikasyon programı, beceri geliştirmek için mükemmel bir seçenektir.

Kurs hakkında daha fazla bilgi edinmek için bugün uzmanlarımızla konuşun!