Tahmine Dayalı Analiz Nedir? Neden Önemli?

Veri Analitiğinin uygulanabilirliği, işletmelerin operasyonları yürütme şeklini değiştirdi ve sektörler arasında karlılığı artırdı. Depolanan verileri analiz etmek, bir işletmenin nasıl performans göstereceğini daha iyi anlamaya yardımcı olur ve herhangi bir şirketin karar verme yeteneklerini olumlu yönde etkiler. Farklı veri analitiği alanları, aksi takdirde yeni araştırma odaklı çalışmalara yönlendirilebilecek istenmeyen insan emeğini ortadan kaldırarak verimliliği artırmayı amaçlar.

Veri analitiğini dört ayrıntılı dal altında inceleyebilirsiniz:

• Açıklayıcı analiz
• Teşhis Analizi
• Tahmine Dayalı Analiz
• Standart Analiz

Bu makale temel olarak tahmine dayalı analitik üzerine odaklanmaktadır. Tahmine dayalı analitiğin çalışmasını ele alacak ve farklı endüstrilerdeki uygulamalarını keşfedeceğiz.

Tahmine Dayalı Analitik Nedir?

Tahmine dayalı analitik, geçmiş verilere ve bilgilere dayanarak olayların gelecekteki sonuçlarını tahmin eden bir veri analitiği dalıdır. Sonuçlar, çeşitli matematiksel süreçleri, istatistiksel modellemeyi, makine öğrenimini, veri madenciliğini, büyük verileri ve çok daha fazlasını içeren geniş bir modern teknoloji yelpazesi kullanılarak hesaplanır.

Tahmine dayalı analitiği kullanarak, çok sayıda deneme yanılma döngüsü yoluyla son derece doğru tahminler yapılır. Teknik, işletmeler tarafından karar vermeyi iyileştirmek ve maksimum satışları kolaylaştırmak için gelecekteki olaylar hakkında derinlemesine bilgi edinmek için kullanılır.

Tahmine dayalı analitik hakkında ayrıntılı bilgi edinmek, ancak sağlam bir tanımlayıcı, tanısal ve kuralcı araştırma geçmişiyle mümkündür.

Tahmine Dayalı Analitiğin Çalışmasını Anlama

Tahmine dayalı analitik, gerçek zamanlı içgörüleri ortaya çıkarmak için geçmiş verilerden yararlanma planı üzerinde çalışır. Her tahmine dayalı modelin doğruluğunu ve uygulanabilirliğini artırmak için birkaç adımın döngüsel bir sırayla tekrarlanmasına dayanır.

Tahmine dayalı analitikte yer alan adımlar şunlardır:

1. Bir işletmeyi anlamak
2. İş verilerini analiz etme
3. Model için veri hazırlama
4. Modelin hazırlanması
5. Değerlendirme
6. Kusurlar üzerinde çalışmak ve doğruluk için tüm döngüyü tekrarlamak
7. Nihai ürünü dağıtma

1. Bir İşi Anlamak

Arzı için bir çözüm sunmadan önce talebi anlamak esastır. Bu nedenle, ilk adım, bir eylem planı oluşturmak için ilgili bilgi ve bilgileri toplamayı içerir. Ardından, tahmine dayalı modelin uygun eğitimi ve tahmine dayalı modellerin tanımlanması için yeterli veri toplamanız gerekir.

2. Veri Analizi ve Hazırlanması

Modeli eğitmek için gereken verileri analiz etmelisiniz. Bu, tüm istenmeyen bilgilerin veya gürültünün ortadan kaldırılması ve modelin kusursuz çalışması için yeterli bilginin sağlanması anlamına gelir.

3. Modelin Hazırlanması

Bu en önemli adımdır. Burada araştırmanızın sonuçlarına göre ürünü hazırlamanız gerekiyor. Modelleme, makine öğrenimi, büyük veri, veri madenciliği, istatistiksel analiz vb. gibi tahmine dayalı analitik teknikler kullanılarak gerçekleştirilir. Eğitimin sonunda model, geçmiş verilerden öğrenecek ve buna göre eğilimleri belirleyecektir.

4. Modelin Değerlendirilmesi

İş analistleriyle birlikte çalışarak ve deneme çalıştırmaları gerçekleştirerek, modelin anlamlı olup olmadığını ve işin gereksinimlerine uygun olup olmadığını anlayabilirsiniz. Bu adım bir zorunluluktur çünkü karmaşık algoritmalar yanlış tahminlere yol açarak işletmeyi olumsuz etkileyebilir.

5. Doğruluğu Kontrol Etme

Modeli veri kümeleriyle yeniden eğiterek doğruluğunu değerlendirebilirsiniz. Bu, alınan geri bildirime dayalı olarak modelin verimliliğini kademeli olarak artıracak sürekli bir süreçtir.

6. Dağıtım

Bir süre sonra, model belirli bir verimlilik seviyesine ulaştığında, gerçek zamanlı problemleri çözmek için gerçek dünya durumlarında pratik kullanım için konuşlandırılabilir.

Tahmine Dayalı Analitik: Prototip Modeller

Tahmine dayalı analitik modelleri, veri analitiğinin temelini oluşturur. Ayrıca, şablon ve prototip modeller, kullanıcıların mevcut ve geçmiş verileri, geleceğe yönelik öngörüler sağlayan matematiksel olarak kanıtlanmış tahminlere dönüştürmesini kolaylaştırır. Tahmine dayalı analitikte kullanılan farklı model türleri şunları içerir:

• Öngörücü Bakım Modeli : İş ekipmanlarının kırılma noktalarına ulaşma şansını tahmin eder.
• Kalite Güvence Modeli : Bu model, bir üründeki olası kusurları öngörme ve önleme, böylece kaliteyi koruma ve müşteri memnuniyetini sağlama konusunda yeteneklidir.
• Müşteri Yaşam Boyu Değer Modeli : Bir şirket tarafından sunulan hizmetlere ve ürünlere yeniden yatırım yapma olasılığı en yüksek olan müşterileri kısa listeye alır.
• Müşteri Segmentasyon Modeli : Bu model, müşterileri benzer satın alma özellikleri ve davranışlarına göre segmentlere ayırmayı amaçlar.

Tahmine Dayalı Analitik Teknikleri

• Karar ağaçları : En basit ifadeyle, bu model, verileri diğer değişken parametrelere dayalı olarak 'dallar' olarak bilinen farklı segmentlere yerleştirir. Kullanıcı gereksinimlerine göre veriler kısa sürede çıkarıldığı için karar ağaçları zahmetsizce ele alınabilir ve kolayca anlaşılabilir.
• Regresyon : Bu istatistiksel sistem, veri setlerindeki örüntülerin belirlenmesini kolaylaştırır ve değişkenler arasında formüle dayalı ilişkiler kurar.
• Sinir Ağları : İnsan sinir sisteminin çalışmasını taklit ederek geliştirilen bu model, kalıpları tanımak için Yapay Zeka kullanır. İşlenecek çok fazla veriye sahip olduğunuzda ancak girdiler ve çıktılar arasında bir ilişki formüle edemediğinizde oldukça etkilidir.

Tahmin Verileri ile Verilerin Tahmini Arasındaki Fark

Verilerin tahmini ve tahmini kulağa benzer gelebilir, ancak ikisi arasında çok küçük bir fark vardır. Veri tahmini, tahmine dayalı modellemenin bir alt kümesi olarak yansıtılabilir. Tahmin, daha çok istatistiksel teorileri içerirken, tahmin, olasılıkları ve zaman serisi analizini dikkate alır. Bir cümle ile açıklamak gerekirse, “ tüm tahminler tahmin değildir, ancak tüm tahminler tahmindir ” diyebiliriz .

Tahmine Dayalı Analitik ve Makine Öğrenimi

İnsana yakın hassas modeller geliştirmek için makine öğrenimi ve tahmine dayalı analitiklerin aynı prosedürü izleyip izlemediğini merak ediyor olabilirsiniz. Bu teknolojilerin arkasındaki orijinal fikir benzer olsa da, aralarında önemli bir fark var.

Makine öğrenimi, bir sistemin tamamen bağımsız çalışmasını ve insan etkileşimine olan herhangi bir bağımlılığın ortadan kaldırılmasını amaçlar. İnsan müdahalesine ihtiyaç duymadan otonom olarak çalışan bir ekosistem kurmayı amaçlar.

Bununla birlikte, tahmine dayalı analitik, bir şirketin ihtiyaçlarına göre döngüdeki insan uzmanlarla çalıştırılmak ve değiştirilmek üzere tasarlanmıştır. İnsan girdisi olmadan, tahmine dayalı analitik durgun bir teknolojidir ve gelişemez.

Tahmine Dayalı Analitik ve Büyük Veri

Büyük veri, tahmine dayalı analitik için bir yapı ve şekil sağlamada devrim yaratan bir rol oynamıştır. Stratejik kararlardan yararlanmak için devasa hacimlerde veriyi analiz etmek, büyük veri kullanılmadan mümkün olmazdı.

Tahmine Dayalı Analitik Uygulamaları

Tahmine dayalı analitik, birden fazla disiplinde çeşitli endüstrilere girmiştir. Pazarlama ve sigorta şirketlerinden restoran zincirlerine kadar her sektör bu gelişen teknolojiyi açık ellerle kabul etti.

Tahmine dayalı analitikte büyük gelişme sağlayan bazı sektörler şunlardır:

• Yatırım : Yatırımcılar, portföylerini geliştirmek ve kendilerini potansiyel kayıplardan kurtarmak için yaklaşan piyasa hareketlerini tahmin etmek için bu yöntemi kullanırlar.
• Bankacılık ve Finans : Bankalar gibi finansal kuruluşlar, müşteri memnuniyetini ve güvenliğini sağlamak için tahmine dayalı analitik kullanır. Çapraz satış fırsatlarının tespiti ve dolandırıcılıkların tespiti için bankaya özel modeller kullanılmaktadır.
• Enerji ve Kamu Hizmetleri : Tahmine dayalı analitik, enerji sektöründe önemli bir rol oynar. Hava değişim modellerinin etkisini tahmin etmek için karmaşık modeller kullanılır. Bu, elektrik şebekesi hasarları yoluyla elektrik enerjisiyle ilgili katastrofik kayıpları en aza indirmek için önleyici tedbirlerin alınmasına yardımcı olur.
• İmalat Sanayi : Ürüne özel çalışma modellerinin sonuçlarına göre herhangi bir birimin üretimi arttırılabilir veya azaltılabilir. Bu modeller, hem tahmine dayalı analitik hem de iş analitiği tekniklerinin bir kombinasyonu olarak oluşturulur.
• Sağlık Hizmetleri : Sağlık hizmetleri kuruluşları, son birkaç yılda operasyonlarını iyileştirmek için tahmine dayalı analitiği benimseme konusunda büyük bir istek gösterdiler. Anketlere göre, tahmine dayalı analitikten yararlanan sağlık kuruluşları, önümüzdeki beş yıl içinde (en azından) toplam bütçenin %15'ini, hatta daha fazlasını kurtaracak gibi görünüyor. Ayrıca sağlık sektörü yöneticilerinin %93'ü , tahmine dayalı analitiklerin geleceklerini şekillendirmede çok önemli bir rol oynayacağı konusunda oybirliğiyle hemfikirdi. Sağlık kuruluşlarının tahmine dayalı analitiği uyguladığı alanlar şunlardır:

• Personel programlarını optimize etme
• Tedarik alımı ve yönetimi
• Doygun dönemlerde kaynak tahsisi

Çözüm

Tahmine dayalı analitik, kendisi için yaygın talep yaratan gelişmekte olan bir alandır. Aslında, veri analitiği bir bütün olarak gelecekte endüstrileri şekillendirecek. Sadece işletmelerde ve şirketlerde devrim yaratmakla kalmadı, aynı zamanda toplu istihdam yaratmada da ayrılmaz bir rol oynadı.

Yaklaşan üstel bir patlama potansiyeli ile, veri analitiği ve Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka gibi ilgili çalışma alanları, önümüzdeki beş ila on yıl içinde insan yaşamını marjinal olarak etkileyecektir.

Görünüşe göre, şimdi Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi yolculuğunuza başlamanın mükemmel bir zamanı. upGrad'ın Veri Biliminde İleri Düzey Sertifika Programı IIIT-B'den alınan 8 aylık program, İstatistik, Python Programlama, Python kullanarak Tahmine Dayalı Analitik, Temel ve Gelişmiş SQL, Python kullanarak Görselleştirme, EDA, Temel ve Gelişmiş Makine Öğrenimi gibi ilgili birinci sınıf teknolojileri ve kavramları kapsar. algoritmalar.

Kurs, öğrencilerin bu alanda başarılı olmaları için gerekli becerileri geliştirmelerine yardımcı olmak için ilgili endüstri projelerine ve son teknoloji bir müfredata güvenen tanınmış veri bilimi uzmanları tarafından verilmektedir. Kurs ayrıca daha keskin sonuçlar için 360° kariyer desteği, endüstri danışmanlığı ve eşler arası ağ oluşturmayı da içerir.