Tahmine Dayalı Analiz nedir?
Tahmine dayalı analiz nedir?
Tahmine dayalı analiz, gelecekteki sonuçları öngörmek için mevcut ve geçmiş verilerin incelenmesidir. Kuruluşlar, mevcut kararların gelecekteki büyümeyi ve finansmanı nasıl etkilediğini anlamak ister. Tahmine dayalı analiz, mevcut verilerdeki kalıplara ve ilişkilere dayalı olarak kuruluşların gelecekteki eğilimleri öngörmelerine yardımcı olur. Riskleri en aza indirgemeyi, verimliliği artırmayı ve stratejik karar verme sürecine rehberlik etmeyi amaçlamaktadır.
Analistler, işletmeye yönelik ‘ya şöyle olursa’ türündeki soruları yanıtlamak için matematiksel modelleme, makine öğrenimi ve diğer ileri veri bilimi tekniklerini kullanır. Örneğin, pazarlama analistleri gelecekteki ürün satışlarını belirlemek için tahmine dayalı analizi kullanır, hava istasyonları hava tahminlerinde kullanır ve borsa simsarları ticaret getirilerini en üst düzeye çıkarmak için kullanır.
Tahmine dayalı analiz ve diğer analiz türleri arasındaki fark nedir?
Analistler, dört tür veri analizinden yararlanır: açıklayıcı, tanısal, tahmine dayalı ve kuralcı analiz.
- Açıklayıcı analiz, eski analizler aracılığıyla geçmişte neler olduğunu tanımlar.
- Tanısal analiz, geçmişte bir şeyin neden olduğunu açıklayan eski verileri kullanır
- Tahmine dayalı analiz, geçmiş ve güncel veri kalıplarına dayalı olarak gelecekteki eğilimleri tahmin eder.
- Kuralcı analiz, gelecekteki eylemleri ve kararları belirleyerek işletmelerin karar verme sürecini optimize etmesine olanak tanır.
Tahmine dayalı analiz karşısında açıklayıcı analiz
Açıklayıcı analiz, veri mühendislerinin geçmiş olaylarda neler olduğunu öğrenmelerini sağlayan veri bilimi dalıdır. Geçmiş verileri inceler ve bunları tablolar ve grafikler gibi kolayca anlaşılabilir istatistiksel modellerde sunar. Örneğin, şirketler birkaç yıllık mevsimsel satış eğilimlerini incelemek için açıklayıcı analizleri kullanmıştır.
Açıklayıcı analiz, veri madenciliği teknikleri ile ortaya çıkarılan gerçek olaylara ve kalıplara dayanır. Ancak, tahmine dayalı analizin yaptığı gibi gelecekteki olayları öngörmez.
Tahmine dayalı analize karşı kuralcı analiz
Tahmine dayalı analiz, geçmiş olaylara dayanarak neler olabileceğini söylerken, kuralcı analiz, sonucu etkileyen kararları da önerir. Örneğin, tahmine dayalı model, teslimat ekibinin önümüzdeki bayram sezonlarıyla baş edemeyeceğini öne sürer. Fabrika yöneticileri daha sonra en iyi teslimat programlarını, kurye hizmetlerini ve personel vardiya düzenlemelerini bulmak için kuralcı analizi kullanır.
Tahmine dayalı analiz neden önemlidir?
Geleceğin bazı yönlerini tahmin etme yeteneği çok önemlidir. Mühendisler, bilim insanları, işletmeler ve ekonomistler, faaliyetlere yön vermek için uzun zamandır tahmine dayalı analizleri kullanmaktadır. Makine öğrenimi teknolojisindeki gelişmeler, veri biliminin tahmine dayalı modellemeyi daha önce çok zor veya karmaşık olan alanlara genişletmesini sağlamıştır. Ölçeklenebilir bilgi işlem, veri madenciliği ve derin öğrenme teknikleri, işletmelerin, veri göllerinin ayrıntılarına inerek bilgi ve eğilimleri ortaya çıkarmasına imkan sunar. Tahmine dayalı analiz, iş süreçlerinde yerleşik hale geldi ve ön plandaki kuruluşlara önemli bir rekabet avantajı sağladı. Avantajlar şunları içerir:
Azaltılmış karar riskleri
Yönetim ve çalışanlar günlük olarak şirketin performansını etkileyen birçok karar alır. Tahmine dayalı analiz araçları, paydaşların veriye dayalı göstergelerle seçimlerini desteklemelerine yardımcı olur. Örneğin, veri analistleri yeni bir pazar segmentinde ürün lansmanını desteklemek için gelecekteki talepleri tahmin ederler.
Kişiselleştirilmiş müşteri deneyimleri
Tahmine dayalı analiz uygulamaları, şirketlerin pazar eğilimlerini ve müşteri verilerini analiz ederek müşterilerle daha etkili bir şekilde etkileşim kurmasını sağlar. Örneğin, pazarlama ekipleri geçmiş satın alma davranışlarına dayalı olarak ürünler önererek daha hedefli bir kampanya oluşturur ve bu da daha fazla satışa yol açar.
Üretkenliğin geliştirilmesi
Tahmine dayalı analiz, şirketlerin operasyonlarını optimize etmelerine ve ölçeklendirmelerine yardımcı olmak için çok önemlidir. İşletme yöneticileri, iş gücü, satış ve malzeme maliyeti gibi değişkenler dalgalandığında iş akışındaki darboğazları belirlemek için tahmine dayalı veri analizini kullanır. Potansiyel sorunları öngörmek için farklı senaryoları simüle ederler.
Tahmine dayalı analize ilişkin kullanım örnekleri nelerdir?
Birçok kuruluş, gerçek zamanlı ve gelecekteki sonuçları yönlendirmek için tahmine dayalı analizi aktif olarak kullanmaktadır. İşte bazı tahmine dayalı analiz örnekleri.
Finans
Bankacılık ve fon yöneticileri, finansal kurumun karlılığını etkileyebilecek yüksek riskli kararlar alır. Tahmine dayalı analiz, geçmiş işlem verilerine dayalı iş zekası sağlayarak, kararları güvenle almalarını sağlar. Örneğin,
- Kredi yöneticileri, başvuru sahiplerine kredi onaylamadan önce kredi riskini tahmin etmek için gelişmiş analiz yazılımları kullanır.
- Bankacılık güvenlik ekipleri, dolandırıcılık faaliyetlerini gösteren anormal işlem verilerini tespit etmek için tahmine dayalı analiz yazılımları kullanır.
- Sigorta şirketleri, sahte sigorta taleplerini belirlemek için tahmine dayalı modellemeyi kullanabilir.
Perakende
Perakende şirketleri, bölgesel ve yerel müşteri talebini tahmin etmek için tahmine dayalı analiz yöntemleri kullanır ve teslimat sürelerini kısaltmak için bölgesel ve yerel dağıtım istasyonlarına önceden stok gönderir. Diğer şirketler, müşteri profillerine dayalı olarak potansiyel müşteri dönüşüm oranlarını iyileştirmek ve çapraz satış fırsatlarını artırmak için potansiyel müşteri puanlama modelleri ve tahmine dayalı öneriler kullanır. Burada, tahmine dayalı analiz daha etkili pazarlama stratejileri belirler. Şirketler ayrıca gelecekteki talep ve satışları tahmin etmek için tahmine dayalı analiz yöntemleri kullanmaktadır.
Üretim
Üreticiler, tedarik zinciri genelinde üretkenliği, maliyet verimliliğini ve kaliteyi artırmak için tahmine dayalı analiz kullanır. Örneğin, tedarik yöneticileri malzeme fiyatlarını tahmin etmek ve bunları mümkün olan en düşük oranda güvence altına almak için tahmine dayalı analiz kullanır. Bu arada lojistik departmanı optimum teslimat rotalarını çizmek ve nakliye masraflarını azaltmak için öngörüye dayalı analizler yürütür.
Üretim ayrıca potansiyel ekipman arızasını belirlemek için tahmine dayalı makine öğrenimini kullanır. Teknisyenler, üretim programı üzerinde minimum etki ile planlı onarımları gerçekleştirebilir. Üreticiler, aktarım hızını optimize etmek, düzensizlikleri tespit etmek ve ekipman kusurlarını açığa çıkarmak amacıyla ürün hattı ekipmanını izlemek için tahmine dayalı veri analizinden yararlanır. Üretim şirketleri, makineleri izlemek, koşulları belirlemek ve bakım gereksinimlerini öngörmek için tahmine dayalı analiz yöntemleri kullanır.
Sağlık Hizmetleri
Sağlık sektörü, hem makro hem de mikro düzeyde tahmine dayalı analizlerden yararlanmaktadır. Örneğin, tıp uzmanları, aşı geliştirme ve bulunabilirliği gibi değişkenlere dayalı olarak küresel hastalıkların seyrini çizmek için tahmine dayalı modelleme kullanır. Doktorlar ayrıca hastaların semptomlarını izlemek ve gelecekte ortaya çıkabilecek komplikasyonları tahmin etmek için sağlık hizmeti tahmine dayalı analiz kullanır. Sağlık şirketleri, hasta izleme ekipmanlarında tahmine dayalı analiz yöntemleri kullanarak hastaların durumlarındaki değişiklikleri gerçek zamanlı olarak tespit ederken, hasta izleme ekipmanlarının etkinliğini azaltan yanlış alarmları ortadan kaldırmaktadır.
Tahmine dayalı analiz nasıl çalışır?
Tahmine dayalı analiz, günümüzde büyük oranda gelişmiş makine öğrenimi tekniklerine dayalıdır. Veri bilimcileri, derin öğrenme ve karmaşık algoritmalar kullanarak çok sayıda değişkeni analiz eder ve büyük verilerden olası davranışları öngörmek için tahmin modelleri oluşturur.
Tahmine dayalı analiz modelleri
Tahmine dayalı analiz modelleri, bilgisayarların belirli varsayımlara dayalı olarak bir olayın gerçekleşme olasılığını hesaplamasını sağlayan teknikler, formüller ve matematiksel ilkelerden oluşur. Bu modeller, aşağıdakiler gibi olasılık sorularını yanıtlamaya çalışır:
- Belirli bir müşterinin krediyi temerrüde düşme ihtimali nedir?
- Belirli pazarlama ve finansal kararlar gelecekteki hisse fiyatlarını nasıl etkileyecek?
- Bir makine onarıma ihtiyaç duymadan önce ne kadar çalışır?
Gelecekteki iş kararlarını şekillendiren tahmine dayalı analiz modelleri, karmaşık olma eğilimindedir ve çok sayıda faktörü hesaba katar. Bu modellerin geliştirilmesi ve doğrulanması genellikle uzun zaman alır ve bu modeller, işletme ortamındaki ve ekonomik ortamdaki değişikliklere uyum sağlamak için sürekli iyileştirmelere ihtiyaç duyar.
Tahmine dayalı analiz modelleri sınıflandırma modellerini içerebilir
Modelin oluşturulması
Kuruluşlar, tarihsel ve işlemsel veriler için olası sonuçları analiz etmek için tahmine dayalı modellemeyi kullanır. Öngörüye dayalı model şu adımları izleyerek oluşturulur:
Hedefleri tanımlayın
Ekip, iş hedeflerini anlamak için öngörmek istedikleri soruyu tartışıyor. Tahmine dayalı analiz vakasının iş hedeflerini doğru bir şekilde belirleyerek, modelin girdilerini, çıktılarını ve ilgili veri kümelerini belirlemeye başlayabilirsiniz.
Gerekli verileri toplayın
Bir sonraki adım, farklı kaynaklardan gelen verileri bir veri ambarında birleştirmektir. Veriler e-postalar, ERP sistemleri, elektronik tablolar ve diğer kurumsal uygulamalar gibi kaynaklardan toplanır. Tahmine dayalı modelleme, birkaç veri noktası yerine istatistiksel modele daha büyük veri kümeleri sağladığınızda genellikle daha doğru sonuçlar verir.
Modeli eğitin ve dağıtın
İstatistiksel teknikler ve tahmin edici teknoloji kullanarak örnek verileri analiz etmek artık mümkün. Tahmine dayalı modelleme teknikleri tutarlı ve doğru sonuçlar verdiğinde, modeli kurumsal uygulamalarla entegre edebilirsiniz. Bu, her iş departmanına erişim sağlayarak doğru tahminler yapabilmelerini sağlar.
Yaygın tahmine dayalı analiz teknikleri nelerdir?
Pek çok makine öğrenimi uygulamasında olduğu gibi, tahmine dayalı analiz de sürekli olarak yeni verilerle güncellenen dinamik bir faaliyettir. Bu, tekniğin veri temizleme, model eğitimi, dağıtım, geri bildirim, yeniden eğitim, yeniden dağıtım ve verileri neredeyse gerçek zamanlı olarak alma yeteneği gibi aşamaları kullandığı anlamına gelir. Veri bilimcileri aşağıdaki tahmine dayalı analiz tekniklerini kullanır.
Karar ağaçları
Karar ağacı, yazılımın bir dizi evet ya da hayır sorusunu yanıtlayarak tahminlerde bulunmasını sağlayan bir makine öğrenimi modelidir. Adı gibi, bu teknik de düğümler ve dallarla bir ağaç şeklini taklit eder. Her düğüm, bir sonraki düğüme geçmeden önce cevaplanması gereken soruna özgü bir özellik içerir. Her düğüm, sonraki düğümlere yol açan iki yaprağa ayrılır.
Bir karar ağacı hem nitel hem de nicel verileri tahmin edebilir. Örneğin, göze çarpan semptomlara dayalı olarak emlak fiyatlarını veya hastanın sağlık koşullarını tahmin etmek için bir karar ağacı tahmin modeli kullanabilirsiniz. Karar ağaçlarının anlaşılması kolaydır, ancak çeşitli yeni verileri analiz ederken daha az esnektir.
Regresyon analizi
Regresyon, veri bilimcilerinin yeni verileri bilinen veri kümeleriyle sınıflandırarak veya ilişkilendirerek tahminlerde bulunmak için kullandıkları istatistiksel bir yaklaşımdır.. Doğrusal regresyon, iki boyutlu bir grafikte bağımsız bir değişken ile bağımlı bir değer arasındaki ilişkiyi modeller. Örneğin, İK yöneticileri, adayların maaşlarını deneyim yıllarına göre tahmin etmek için doğrusal regresyon kullanır.
Bu arada lojistik regresyon, değişkenleri olasılıklara göre iki veya daha fazla kategoriye ayırır. Örneğin, BT ekipleri lojistik regresyon kullanarak bir e-postanın spam olup olmadığını tespit eder ve tahmin eder. Model, belirlenen eşik değerinin üzerinde çok fazla istenmeyen özellik bulursa e-postayı şüpheli olarak sınıflandırır.
Zaman serisi analizi
Zaman serisi analizi, zaman içinde toplanan veya kaydedilen veri noktalarını analiz etmek için kullanılan ve zamansal sıranın önemini dikkate alan bir tahminsel analiz tekniğidir. Bu, hisse senedi fiyat hareketleri, enerji tüketimi veya tedarik zinciri yönetiminde talep planlaması gibi tahmin uygulamalarında özellikle yararlıdır.
Zaman serisi analizinde önemli bir yöntem, geçmiş değerleri ve hataları dikkate alarak zaman bağımlı ilişkileri modelleyen ve gelecekteki eğilimleri tahmin eden otoregresif entegre hareketli ortalama (ARIMA) yöntemidir. Uzun Kısa Vadeli Bellek (LSTM) gibi daha gelişmiş yaklaşımlar, zaman serisi verilerindeki uzun vadeli bağımlılıkları yakalamak için derin öğrenmeyi kullanarak, uzun zaman dilimlerinde belleği korur.
Derin öğrenme sinir ağları
Derin öğrenme, modellerin karmaşık, yüksek boyutlu verileri işlemelerine ve geleneksel tekniklerin gözden kaçırabileceği karmaşık ilişkileri ortaya çıkarmalarına olanak tanıyarak tahmine dayalı analizi devrim niteliğinde bir dönüşüme uğrattı. Sinir ağları, görüntüler, videolar ve ses kayıtları gibi karmaşık verilerle tahminlerde bulunurken özellikle etkilidir. Derin öğrenme modelleri, sağlık ve siber güvenlik gibi karmaşık sektörlerde tahmin yeteneklerini geliştirir.
AWS, tahmine dayalı analiz konusunda nasıl yardımcı olabilir?
AWS üzerinde analizler, her analiz iş yükü için kapsamlı bir yetenek seti sunar.
AWS üzerinde kendi tahmine dayalı analiz modellerinizi ve iş akışlarınızı oluşturmak, Amazon SageMaker ile başlar. Amazon SageMaker, tüm verilerinize tek bir erişim ile analiz, yapay zeka ve makine öğrenimi için entegre bir deneyim sunar.
SageMaker Yapay Zeka ile, model geliştirme, üretken yapay zeka, veri işleme ve SQL analizi için tanıdık AWS araçlarını kullanarak tek bir stüdyo üzerinden işbirliği yapın ve geliştirmeyi hızlandırın; tüm bunlar, yazılım geliştirme için en yetenekli üretken yapay zekâ asistanı olan Amazon Q Geliştirici, tarafından desteklenir. Veri göllerinde, veri ambarlarında veya üçüncü taraf ya da birleştirilmiş veri kaynaklarında depolanan tüm verilerinize, kurumsal güvenlik ihtiyaçlarını karşılamak için yerleşik yönetişim ile erişin.
Ayrıca, veri hazırlamadan model oluşturma ve eğitime, tahminler üretmeye ve modelleri üretimde kullanıma sunmaya kadar tüm tahmine dayalı analiz iş akışını destekleyen, düzinelerce yerleşik tahmine dayalı model ve özelliğe sahip, kod gerektirmeyen bir hizmet olan Amazon SageMaker Canvas’ı, da kullanabilirsiniz. İş analistlerine, makine öğrenimi deneyimi veya tek bir satır kod yazma gerektirmeden, bağımsız olarak doğru tahminler oluşturmak için görsel bir işaretle ve tıkla arayüzü sağlar.
Hemen ücretsiz bir AWS hesabı oluşturarak AWS'de tahmine dayalı analizi kullanmaya başlayın.