tahmine dayalı analitik
Tahmine Dayalı Analitik Nedir?
Tahmine dayalı analitik terimi, gelecekteki sonuçlar ve performans hakkında tahminler yapmak için istatistik ve modelleme tekniklerinin kullanımını ifade eder. Tahmine dayalı analitik, bu kalıpların yeniden ortaya çıkma olasılığının olup olmadığını belirlemek için mevcut ve geçmiş veri kalıplarına bakar. Bu, işletmelerin ve yatırımcıların gelecekteki olası olaylardan yararlanmak için kaynaklarını nerede kullanacaklarını ayarlamalarına olanak tanır. Tahmine dayalı analiz, operasyonel verimliliği artırmak ve riski azaltmak için de kullanılabilir .
Tahmine Dayalı Analitiği Anlama
Tahmine dayalı analitik, gelecekte belirli bilinmeyenler hakkında tahminler yapan bir teknoloji biçimidir. Yapay zeka (AI), veri madenciliği,. makine öğrenimi, modelleme ve istatistik dahil olmak üzere bu belirlemeleri yapmak için bir dizi teknikten yararlanır. Örneğin, veri madenciliği, ondan kalıpları tespit etmek için büyük veri kümelerinin analizini içerir. Metin analizi, büyük metin blokları dışında aynı şeyi yapar.
Tahmine dayalı modeller,. aşağıdakiler dahil her türlü uygulama için kullanılır:
Hava Durumu
Video oyunları oluşturma
Cep telefonu mesajlaşması için sesi metne çevirme
müşteri servisi
Yatırım portföyü geliştirme
Tüm bu uygulamalar, gelecekteki veriler hakkında tahminler yapmak için mevcut verilerin tanımlayıcı istatistiksel modellerini kullanır.
pazarlama stratejileri geliştirmelerine ve satışları tahmin etmelerine yardımcı olmaları açısından da yararlıdırlar . Ayrıca, özellikle sağlık ve perakende gibi rekabet gücü yüksek sektörlerdeki işletmelerin hayatta kalmasına yardımcı olur. Yatırımcılar ve finans uzmanları, yatırım portföyleri oluşturmaya ve risk potansiyelini azaltmaya yardımcı olmak için bu teknolojiden yararlanabilir .
Bu modeller, verileri oluşturan temel süreçlerdeki değişikliklerin sonuçları nasıl değiştireceği hakkında sonuçlar çıkarmak için kullanılabilecek verilerdeki ilişkileri, kalıpları ve yapıları belirler. Tahmine dayalı modeller, bu tanımlayıcı modeller üzerine kuruludur ve mevcut koşullar veya bir dizi beklenen gelecek koşul, belirli gelecekteki sonuçların olasılığını belirlemek için geçmiş verilere bakar.
Tahmine Dayalı Analitik Kullanımları
Tahmine dayalı analitik, çeşitli endüstrilerde bir karar verme aracıdır.
Tahmin
Tedarik zincirindeki kaynakların optimal kullanımını sağladığı için üretimde tahmin önemlidir . Tedarik zinciri çarkının kritik noktaları, ister envanter yönetimi ister üretim bölümü olsun, işleyiş için doğru tahminler gerektirir.
Tahmine dayalı modelleme, genellikle bu tür tahminler için kullanılan verilerin kalitesini temizlemek ve optimize etmek için kullanılır. Modelleme, daha doğru bir tahmin sağlamak için müşteriye yönelik işlemler de dahil olmak üzere sistem tarafından daha fazla verinin alınmasını sağlar.
###Kredi
Kredi puanlama,. tahmine dayalı analitikten kapsamlı bir şekilde yararlanır. Bir tüketici veya işletme kredi başvurusunda bulunduğunda, başvuranın kredi geçmişine ilişkin veriler ve benzer özelliklere sahip borçluların kredi kayıtları, başvuranın verilen herhangi bir krediyi yerine getirememe riskini tahmin etmek için kullanılır.
###Sigorta oluşturma
Veri ve tahmine dayalı analitik, sigortalamada önemli bir rol oynar. Sigorta şirketleri , benzer poliçe sahiplerinin mevcut risk havuzuna ve ödemelerle sonuçlanan geçmiş olaylara dayalı olarak gelecekteki bir talep için ödeme yapmak zorunda kalma olasılığını belirlemek için poliçe başvuranlarını inceler . Geçmiş poliçe sahipleri ve tazminat talepleri ile ilgili verilerle karşılaştırmalı özellikleri dikkate alan tahmine dayalı modeller, aktüerler tarafından rutin olarak kullanılmaktadır.
###Pazarlama
Bu alanda çalışan kişiler, yeni bir kampanya planlarken tüketicilerin genel ekonomiye nasıl tepki verdiğine bakarlar. Mevcut ürün karışımının tüketicileri satın almaya ikna edip etmeyeceğini belirlemek için demografik verilerdeki bu değişimleri kullanabilirler.
Bu arada aktif tüccarlar, bir menkul kıymeti alıp satmamaya karar verirken geçmiş olaylara dayalı çeşitli metriklere bakarlar. Hareketli ortalamalar, bantlar ve kırılma noktaları geçmiş verilere dayanır ve gelecekteki fiyat hareketlerini tahmin etmek için kullanılır.
Tahmine Dayalı Analitik vs. makine öğrenme
Yaygın bir yanlış anlama, tahmine dayalı analitik ve makine öğreniminin aynı şeyler olduğudur. Tahmine dayalı analitik, geçmişi analiz ederek gelecekteki olası olayları anlamamıza yardımcı olur. Tahmine dayalı analitik özünde bir dizi istatistiksel teknik (makine öğrenimi, tahmine dayalı modelleme ve veri madenciliği dahil) içerir ve gelecekteki sonuçları tahmin etmek veya tahmin etmek için istatistikleri (hem geçmiş hem de güncel) kullanır.
Öte yandan, makine öğrenimi, bilgisayar biliminin bir alt alanıdır ve Arthur Samuel'in (bilgisayar oyunları ve yapay zeka alanında Amerikalı bir öncü) 1959 yılındaki tanımına göre, "dijital bir bilgisayarın belirli bir durumda davranması için programlanması" anlamına gelir. insanlar veya hayvanlar tarafından yapıldığında, öğrenme sürecini içeren olarak tanımlanacak olan yol."
En yaygın tahmin modelleri, derin öğrenme yöntem ve teknolojilerinin gelişmekte olan alanı olan karar ağaçları, regresyonlar (doğrusal ve lojistik) ve sinir ağlarını içerir.
Tahmine Dayalı Analitik Model Türleri
Tahmine dayalı analitikte kullanılan üç yaygın teknik vardır: Karar ağaçları, sinir ağları ve regresyon. Aşağıda bunların her biri hakkında daha fazla bilgi edinin.
###Karar ağaçları
Birinin kararlarına neyin yol açtığını anlamak istiyorsanız, karar ağaçlarını faydalı bulabilirsiniz. Bu tür bir model, verileri fiyat veya piyasa değeri gibi belirli değişkenlere dayalı olarak farklı bölümlere yerleştirir . Adından da anlaşılacağı gibi, tek tek dalları ve yaprakları olan bir ağaca benziyor. Dallar mevcut seçenekleri gösterirken, bireysel yapraklar belirli bir kararı temsil eder.
Karar ağaçları en basit modellerdir çünkü anlaşılması ve incelenmesi kolaydır. Ayrıca kısa bir süre içinde karar vermeniz gerektiğinde de çok kullanışlıdırlar.
###Gerilme
İstatistiksel analizde en çok kullanılan modeldir. Büyük veri kümelerindeki kalıpları belirlemek istediğinizde ve girdiler arasında doğrusal bir ilişki olduğunda kullanın. Bu yöntem, veri kümesinde bulunan tüm girdiler arasındaki ilişkiyi temsil eden bir formül bularak çalışır. Örneğin, fiyatın ve diğer temel faktörlerin bir menkul kıymetin performansını nasıl şekillendirebileceğini anlamak için regresyon kullanabilirsiniz .
Nöral ağlar
Sinir ağları, insan beyninin çalışma şeklini taklit ederek bir tahmine dayalı analitik biçimi olarak geliştirildi. Bu model, yapay zeka ve örüntü tanıma kullanarak karmaşık veri ilişkileriyle başa çıkabilir. Elinizde çok fazla veri olduğunda, formülünüz olmadığında veya veri kümenizdeki girdiler ve çıktılar arasında bir ilişki bulmanıza yardımcı olacak formüle sahip olmadığınızda veya açıklamalar yapmak yerine tahminlerde bulunmanız gerekir.
Model olarak zaten karar ağaçları ve regresyon kullandıysanız, bulgularınızı sinir ağları ile doğrulayabilirsiniz.
İşletmeler Tahmine Dayalı Analitiği Nasıl Kullanabilir?
Yukarıda belirtildiği gibi, tahmine dayalı analiz bir dizi farklı uygulamada kullanılabilir. İşletmeler, çıkarlarını geliştirmeye ve operasyonlarını iyileştirmeye yardımcı olacak modellerden yararlanabilir. Tahmine dayalı modeller, işletmeler tarafından müşteri hizmetlerini ve erişimlerini iyileştirmeye yardımcı olmak için sıklıkla kullanılır .
Yöneticiler ve işletme sahipleri, müşteri davranışını belirlemek için bu tür istatistiksel analizlerden yararlanabilir. Örneğin, bir işletmenin sahibi, kusurlu olabilecek ve bir rakibe gidebilecek düzenli müşterileri belirlemek ve hedeflemek için tahmine dayalı teknikler kullanabilir.
pazarlamada önemli bir rol oynar . Şirketler, hangi müşterilerin pazarlama ve satış kampanyalarına olumlu yanıt vereceğini belirlemek için modeller kullanabilir. İşletme sahipleri, kapsamlı kampanyalar yapmak yerine olumlu yanıt verecek müşterileri hedefleyerek tasarruf edebilir.
Tahmine Dayalı Analizin Faydaları
Tahmine dayalı analiz kullanmanın sayısız faydası vardır. Yukarıda bahsedildiği gibi, bu tür bir analizin kullanılması, başka (ve bariz) yanıtlar olmadığında sonuçlar hakkında tahminler yapmanız gerektiğinde kuruluşlara yardımcı olabilir.
Yatırımcılar,. finans uzmanları ve iş dünyası liderleri, riski azaltmaya yardımcı olacak modelleri kullanabilirler. Örneğin, bir yatırımcı ve danışmanı, yaş, sermaye ve hedefler gibi belirli faktörleri dikkate alarak yatırımcı için minimum risk içeren bir yatırım portföyü oluşturmaya yardımcı olmak için belirli modelleri kullanabilir .
Modeller kullanıldığında maliyetin düşürülmesinde önemli bir etkisi vardır. İşletmeler, piyasaya sürülmeden önce bir ürünün başarı veya başarısızlık olasılığını belirleyebilir. Veya üretim süreci başlamadan önce tahmine dayalı teknikleri kullanarak üretim iyileştirmeleri için sermaye ayırabilirler .
Tahmine Dayalı Analitiğin Eleştirisi
Tahmine dayalı analitik kullanımı eleştirildi ve bazı durumlarda sonuçlarında algılanan eşitsizlikler nedeniyle yasal olarak kısıtlandı. En yaygın olarak, bu, kredi puanlama, ev kredisi, istihdam veya suç davranışı riski gibi alanlarda ırk veya etnik gruplara karşı istatistiksel ayrımcılığa neden olan tahmine dayalı modelleri içerir.
Bunun ünlü bir örneği, (şimdi yasadışı) bankaların ev kredilerinde redline uygulamasıdır. Bu tür analitiklerin kullanımından elde edilen tahminlerin doğru olup olmadığına bakılmaksızın, kullanımları genellikle hoş karşılanmaz ve bir kişinin ırkı gibi bilgileri açıkça içeren veriler artık genellikle tahmine dayalı analitikten dışlanır.
Tahmine Dayalı Analitik SSS
Netflix Tahmine Dayalı Analizi Nasıl Kullanıyor?
Veri toplama, Netflix gibi bir şirket için çok önemlidir. Müşterilerinden davranışlarına ve geçmiş izleme kalıplarına göre veri toplar. Bilgileri kullanır ve tercihlerine göre önerilerde bulunmak için tahminlerde bulunur. Aboneliğinizde bulacağınız "Çünkü izlediniz..." listelerinin arkasındaki temel budur.
Veri Analitiğinin Üç Sütunu Nedir?
Veri analitiğinin üç ayağı vardır. Modelleri kullanan varlığın ihtiyaçları, onu incelemek için kullanılan veri ve teknoloji ve bu tür analizlerin kullanılmasının bir sonucu olarak ortaya çıkan eylemler ve içgörülerdir.
##Öne çıkanlar
Tahmine dayalı analitik, gelecekteki performansı belirlemek için istatistik ve modelleme tekniklerini kullanır.
Tahmine dayalı modeller, hava durumu tahminleri yapmaya, video oyunları geliştirmeye, sesli mesajları metne çevirmeye, müşteri hizmetleri kararlarına ve yatırım portföyleri geliştirmeye yardımcı olur.
Sigorta ve pazarlama gibi endüstriler ve disiplinler, önemli kararlar almak için tahmine dayalı teknikler kullanır.
İkisi farklı disiplinler olmasına rağmen insanlar genellikle tahmine dayalı analitiği makine öğrenimi ile karıştırır.
Tahmine dayalı model türleri arasında karar ağaçları, regresyon ve sinir ağları bulunur.
