İş Analitiğinde Tahmine Dayalı Modelleme: Detaylı Analiz

İş sektöründe artan sayıda rakiple birlikte, kararsız tahminler yarardan çok zarar verir. İş büyümesini hızlandırma umuduyla pazar fikirlerini ve eğilimlerini tahmin etmek, planlı ve istatistik destekli raporların yapabileceğinin yakınından bile geçmez. Bu istatistikler, şirket için daha iyi bir gelecek için faaliyetleri daha fazla değerlendirmek ve tahmin etmek üzere müşterilerine hizmet etmek için şirketler tarafından sürekli olarak kullanılan büyük veri akışı yoluyla oluşturulabilir. Aynı şekilde, tahmine dayalı modelleme, iş analistlerinin uygulamalı tahmine dayalı modelleme oluşturmak için analitikten yararlanmasına yardımcı olmak için çalışır.

Google Trends'e göre, tahmine dayalı modelleme, İş Zekası alanında ortaya çıkan bir kavramdır. Sadece piyasanın mevcut yerini bilmekten çok, aynı zamanda olası piyasa senaryolarını bilmek ve diğerlerinden bir adım önde olmak için veritabanlarını kullanmak için mükemmel fayda sağlar. İş Analitiği alanı, daha iyi fırsatlar yaratmaya çalışıyor ve tahmine dayalı modeller, doğru raporların sağlamlaştırılmasında harika bir araç haline geliyor.

Dünyanın En İyi Üniversitelerinden İş Analitiği Kurslarını çevrimiçi öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Master, Executive PGP veya Gelişmiş Sertifika Programları kazanın.

Ama bu ikisi birlikte nasıl çalışır? İş analitiğinde tahmine dayalı modelleme kullanmanın adımları ve faydaları nelerdir? Hadi bulalım!

Öngörülü Modelleme Nedir?

Tahmine dayalı modelleme, makine öğrenimi yapay zekasının yardımıyla değerli bilgilerin alınmasını ve elde edilen bilgilerin işletmeler için çeşitli yönleri tahmin etmek için matematiksel modellerde uygulanmasını içerir. Tahmine dayalı analitik modelleri, gelecekteki senaryoları ve herhangi bir uygulamanın olasılıklarını tahmin etmek için geçmiş verilerle ilgilenen bir veri madenciliği süreci olarak birlikte çalışan algoritma kümelerini içerir.

Süreç, geniş veri tabanından sızar, analiz eder, kalıpları tanımlar, en değerli bilgileri elde eder ve ayrıca analistler tarafından kapsamlı bilgilendirici raporlar oluşturmak için kullanılır. Şirketler, değerli projeksiyonlarla bir adım önde kalarak işlerine rekabet avantajı katmak için tahmine dayalı modellere güveniyor. Şirketlerin oynaklığı, doğru, istatistik destekli içgörülerle düzenlenebilir ve tahmine dayalı analitik modelleri de aynı şeyi oluşturmak için çalışır.

Dünyanın En İyi Üniversitelerinden İş Analitiği Programlarımızı keşfedin

Öngörülü Modelleme Türleri

Farklı işletmeler, gereksinimlerine ve mevcut kaynaklara en uygun farklı tahmine dayalı model türlerine ihtiyaç duyar. Bu nedenle, tahmin modelleri, ilgili tahminler yapmak için farklı tekniklerden oluşur. İşte birkaç tahmine dayalı model örneği.

• Sınıflandırma Modelleri: Birden fazla endüstride sıkça kullanılan bir model olan Sınıflandırma Modelleri, verileri geçmiş veriler aracılığıyla toplanan bilgilere dayalı olarak sınıflandırır. Veri kategorileri, eğilimleri analiz etmek ve tahminler yapmak için daha yeni verilerle çalışır.

• Tahmin Modelleri: Tahmin Modelleri, çok yönlülükleri nedeniyle en belirgin şekilde kullanılan tahmin modelleridir. Tahmin Modelleri, geçmiş verilerdeki kalıpları analiz ederek tahminlerde bulunmak için metrik değerlerle çalışır. Örneğin, bir giyim mağazası, önceki satıştan elde edilen geçmiş veriler yardımıyla bir sonraki satış için ihtiyaç duydukları ürün sayısını tahmin eder.

• Kümeleme Modeli: Kümeleme Modeli, verileri ortak özelliklere sahip farklı kategorilere ayırarak veri yönetimini basitleştirir. Bu veri kümeleri basitleştirilmiştir ve çeşitli amaçlar için kullanımı kolaydır.

• Zaman serisi modelleri: Zaman Serisi Modeli, zaman periyotlarına dayalı veritabanları aracılığıyla çalışan ve aynı şeyi, zaman varyasyon eğilimlerinin tahminlerde bulunmaya yardımcı olduğu durumlarda kullanmak üzere sınıflandıran bir tahmine dayalı modeli ifade eder.

• Aykırı Değer Modelleri: Diğer tahmine dayalı modeller homojen veri türleriyle veya ortak bir özniteliği paylaşanlarla çalışırken, Aykırı Değerler, anormal veri türleriyle çalışmak üzere oluşturulmuş yararlı bir tahmine dayalı modeldir. Outlier tahmin modeli, normla uyumlu olmayan bilgileri yakalar.

Öngörülü Modelleme Yöntemleri

İş Analistleri, veri yapılarını analiz etmek için tahmine dayalı modelleme yöntemlerini seçebilir. İşte bu sık kullanılan modellerden birkaçı.

• Polinom Regresyon

Polinom Regresyon yöntemi, artıklar ile işlemi gerçekleştirmek için öngörücü arasındaki doğrusal olmayan ilişkiyi analiz eder.

• Basit Doğrusal Regresyon

Basit Doğrusal Regresyon yöntemi, iki sürekli değişken arasındaki ilişkiyi kullanır.

• Çoklu doğrusal gerileme

Çoklu Doğrusal Regresyon, birden fazla sürekli değişkenin ilişkisinden bahsetmek için istatistiksel bir yöntem kullanır.

• Karar Ağacı Regresyonu

Karar Ağacı Regresyonu, sınıflandırma algoritmaları oluşturmak için ağaç benzeri bir yapıyı takip eder. Tahmine dayalı modelleme yöntemi, verileri işlemek için daha küçük parçalara böler.

• Destek Vektör Regresyonu

Destek Vektör Regresyonu, algoritmaları karakterize etmek için temel veri özelliklerini kullanan başka bir regresyon yöntemi biçimidir.

• Naif bayanlar

Yöntem, geçmiş verileri kullanarak stok ve üretim oranları ile ilgili tahminler yapar. Ayrıca, risk yönetimi ile iyileştirme için alan sağlayarak, tutarsızlıklar yoluyla arızaları belirleyebilir.

İş Analitiğinde Öngörülü Modellemenin Avantajları

Tahmine dayalı modeller, İş Analitiği uygulamasını genişletmek için çeşitli avantajlara sahiptir. İşte herhangi bir İş Analistinin tahmine dayalı modeller oluşturup uygulayarak elde edebileceği bazı avantajlar.

Tahmine dayalı modelleme, harici ve dahili iş sahtekarlığını tespit etmede çok önemli bir rol oynar. Model algoritmaları, suç davranışı olasılıklarını haritalamak için tutarsızlıkları ve tutarsız davranışları belirlemeye çalışır. Tahmine dayalı modeller, siber güvenlik sorunlarının artmasıyla birlikte güvenilir bir sistem oluşturmak için sızan güvenlik açıklarına saldırır.

Süreç, müşteri davranışıyla ilgili metrik ve istatistiklerden yararlandığı ve kampanya gündemini buna göre ayarladığından, tahmine dayalı modelleme yardımıyla verimli pazarlama kampanyaları yürütülebilir. Modeller, pazarlama stratejilerini değiştirmek ve müşteri talebine göre yapmak için daha fazla çalışmak için müşteriyle ilgili satın alma eğilimlerini, tercihlerini ve daha fazlasını analiz eder.

Risk yönetimi, tahmine dayalı modellerin en büyük faydasıdır. Örneğin, bankalar gibi kurumlar, hizmetlere ve yatırımlara izin vermek için bireyin kredi puanını kullanır; bu, sistem kişinin geçmişini kontrol etmediğinde genellikle olumsuz bir dönüş alabilir. Neyse ki, tahmine dayalı modeller, dolandırıcılık olasılığını veya bir bireyin kredi itibarını geçmiş veriler aracılığıyla analiz ederek sorunu ele alır.

Öngörülü Modellemenin Uygulanması

Farklı endüstriler, çeşitli avantajlardan yararlanmak için tahmine dayalı modeller uygular. İşte tahmine dayalı modelleme uygulamalarına birkaç örnek.

Perakende sektörü , ürünleri ve fiyatları buna göre planlamak için tahmine dayalı modelleme kullanır. Müşteri davranışını analiz eder, promosyon etkinlikleri oluşturur ve hangi tekliflerin satışları artırma olasılığının en yüksek olduğunu belirlerler.

Bankacılık sektörü , kredi riskini azaltmak için herhangi bir bireyin uygunluk durumunu elde etme konusunda arka plan kontrolleri yapmak için tahmine dayalı modelleme kullanır. Ayrıca, avantajları ve teklifleri genişletmek için müşteri bilgilerini tutar.

İmalat sektörü , tedarik zinciri performans tutarsızlıklarını analiz etmek için tahmine dayalı modeller kullanır ve sınırlı kaynakların çoğunu optimize etmeye yardımcı olur. Sektör, bölümlerinin her birini analiz etmek ve tümünde verimliliği korumak için sıklıkla İş Analitiği modelini kullanır.

Sertifikasyon ile İş Analitiği Becerilerinizi Dönüştürün

Özgeçmişinizi doğru İş Analitiği becerileriyle güçlendirmek ister misiniz? upGrad'ın Stratejik İnovasyon, Dijital Pazarlama ve İş Analitiğindeki Yönetici Yönetim Programı sizin için doğru yer!

Program, endüstri uzmanlarının rehberliğinde İş Analitiği endüstrisinde en çok aranan becerilere göre oluşturulmuştur. Beceri setinizi alakalı tutmak için Veri Görselleştirme, Keşif, Veri Analitiği, Gelişmiş Makine Öğrenimi Teknikleri ve daha fazlası gibi konuları derler.

İyi derlenmiş bir kurs yapısını genişletmenin yanı sıra platform, eşler arası ağ oluşturma, kariyer rehberliği, mentorluk vb. ek faydalar sağlar. UpGrad'daki kursa göz atın ve heyecan verici fırsatlar için Business Analyst özgeçmişinizi geliştirmek için daha fazlasını bulun!

İş Analitiğiyle İlgili Diğer Makalelerimizi Okuyun

Çözüm

Tahmine dayalı modelleme, İşletme Analitiğinin önemli bir parçasıdır ve işletmelerin optimum performanslarına ulaşmalarına yardımcı olur. Bu modellerden elde edilen raporlar, kuruluşun mevcut ve gelecekteki performansını iyileştirmeye yardımcı olmak için iyi bilgilendirilmiş, metrik destekli ve diğer tüm tahmin yöntemlerinden daha doğrudur.