Tahmine dayalı analiz nedir?
Tahmine dayalı analiz, geleceğe yönelik tahminlerde bulunmak için geçmiş ve güncel verilerin incelenmesidir. Bu analizde gizli eğilimleri belirlemek ve tahmin etmek üzere verileri analiz etmek için gelişmiş matematiksel, istatistiksel ve makine öğrenimi tekniklerinin bir birleşimi kullanılır.
Pek çok işletme ve kuruluş, gelecekteki kararlarına yön vermek için tahmine dayalı analizden yararlanır. Örneğin; pazarlama analistleri ürünlerinin gelecekteki satışlarını belirlemek için, hava istasyonları havayı öngörmek için ve borsacılar ticari gelirlerini en üst seviyeye çıkarmak için tahmine dayalı analizi kullanır.
Tahmine dayalı analiz ve analiz hiyerarşisi
Analistler, dört tür veri analizinden yararlanır: açıklayıcı, tanısal, tahmine dayalı ve kuralcı analiz. Analiz hiyerarşisi aşağıdaki gibidir.
- 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 verilerde bulunan düzenlere dayalı olarak gelecekteki eğilimleri tahmin eder
- Kuralcı analiz, gelecekteki eylemleri ve kararları belirleyerek işletmelerin karar verme sürecini optimize etmesine olanak tanır
Tahmine dayalı analiz neden önemlidir?
Gelecekle ilgili tahminde bulunabilmek son derece önemlidir. Mühendisler, bilim insanları, işletmeler ve ekonomistler, faaliyetlere yön vermek için uzun zamandır tahmine dayalı analizleri kullanmaktadır. Bunlar, regresyon analizi ve karar ağaçları gibi bugün halen kullanılan teknikleri içerir.
Makine öğrenimi teknolojisindeki gelişmeler, veri biliminin tahmine dayalı modellemeyi önceden işlenmesi çok zor veya karmaşık olan alanlara genişletmesine olanak tanıdı. 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.
Tahmine dayalı analiz nasıl çalışır?
Tahmine dayalı analiz, günümüzde büyük oranda gelişmiş makine öğrenimi tekniklerine dayalıdır. Veri bilimcileri, büyük verilerden olası davranışları tahmin edebilen tahmine dayalı modeller oluşturmak için birden fazla değişkeni analiz etmek için derin öğrenme ve karmaşık algoritmalar kullanır.
Pek çok makine öğrenimi uygulamasında olduğu gibi, tahmine dayalı analiz de tahminleri güncellemek için sürekli olarak yeni verileri kullanan dinamik bir aktivitedir. Bu, tekniğin veri temizleme, model eğitimi, dağıtım, geri bildirim, yeniden eğitim ve yeniden dağıtımdan oluşan klasik makine aracı işlem hattını, verileri gerçek zamanlıya yakın bir şekilde alma becerisi ile birlikte kullandığı anlamına gelir. Teknikler arasında karar ağaçları, regresyon analizi, zaman serisi analizi ve derin öğrenme sinir ağları yer alır.
Gelecekteki iş kararlarını şekillendiren tahmine dayalı analiz modelleri, karmaşık olma eğilimindedir ve çok sayıda faktörü hesaba katmayı içerir. Bu modellerin geliştirilmesi ve doğrulanması genellikle uzun zaman alır ve bu modeller, işletme ortamındaki ve ekonomik ortamdaki değişikliklere uyum sağlamak için sürekli geri dönüşe ihtiyaç duyar.
Tahmine dayalı analize ilişkin kullanım örnekleri nelerdir?
Pek çok kuruluş, gerçek zamanlı ve geleceğe dönük karar verme süreçlerini şekillendirmek için aktif olarak tahmine dayalı analizleri kullanır.
Finans
Finans sektörü, karar verme mekanizmasını şekillendirmek için tahmine dayalı analizden yararlanır. Tahmine dayalı borsa ticareti, kredi risk değerlendirmesi ve kredi onayları örnekler arasında yer alır. Sigorta şirketleri, sigorta taleplerini azaltmak üzere sert hava koşullarını tahmin etmek ve dolandırıcılık amaçlı sigorta taleplerini tespit etmek için tahmine dayalı analizden yararlanır.
Perakende
Perakende şirketleri, teslimat sürelerini azaltmak amacıyla bölgesel ve yerel müşteri talebini tahmin ederek bölgesel ve yerel dağıtım istasyonlarına stokları önceden teslim etmek için tahmine dayalı analizden yararlanır. Diğer şirketler, müşteri profillerine dayalı yukarı ve çapraz satış fırsatlarını artırmak amacıyla tahmine dayalı önerilerin yanı sıra potansiyel müşteri dönüşüm oranlarını iyileştirmeye yönelik potansiyel müşteri puanlama modellerini kullanır. Şirketler, tahmine dayalı analizi gelecekteki talep ve satışları tahmin etmek için de kullanır.
Üretim
Üreticiler, çıkan iş oranını optimize etmek, düzensizlikleri tespit etmek ve ekipman kusurlarını açığa çıkarmak amacıyla ürün hattı ekipmanını izlemek için tahmine dayalı analizden yararlanır. Üretim şirketleri, tahmine dayalı analizi kullanarak makineleri izler, makine durumunu belirler ve bakım gereksinimlerini tahmin eder.
Sağlık hizmetleri
Sağlık şirketleri, hastaların durumundaki gerçek zamanlı değişiklikleri tespit etmek için hasta izleme ekipmanında tahmine dayalı analizi kullanır ve hasta izleme ekipmanını verimsiz hale getiren yanıltıcı alarmları büyük ölçüde ortadan kaldırır. Tıbbi teşhis koymak ve geçmiş verilere ve hastanın sağlığına dayalı olarak bir hastalığın seyrini tahmin etmek diğer kullanım örnekleri arasında yer alır.
Tahmine dayalı analizin avantajları nelerdir?
Tahmine dayalı analizin dört temel avantajı vardır:
- Tahmine dayalı analiz, müşterilerin bilgiye dayalı kararlar almasına yardımcı olur.
- Tahmine dayalı analiz, gerçek zamanlı yanıtlar sunabilir. Eğitilmiş tahmine dayalı analiz modelleri, verileri gerçek zamanlı olarak alabilir ve anında yanıt sunabilir.
- Tahmine dayalı analiz, müşterilerin karmaşık sorunları anlamasına yardımcı olabilir. Verilerdeki düzenlerin daha hızlı ve daha doğru şekilde açığa çıkarılmasına yardımcı olabilir.
- Tahmine dayalı analiz, şirketlerin rekabet avantajı kazanmasına yardımcı olabilir. Tahmine dayalı analizi kullanan şirketler, gelecek olayları daha doğru şekilde tahmin edebilme becerisi sayesinde, bu analizi kullanmayanlara kıyasla rekabet avantajına sahiptir.
AWS, tahmine dayalı analiz konusunda nasıl yardımcı olabilir?
Tahmine dayalı analizi kullanmaya başlamak amacıyla, iş analistlerine üzerine tıklamalı görsel bir arabirim sağlayarak makine öğrenimine (ML) erişimi genişleten Amazon SageMaker Canvas'ı inceleyebilirsiniz. Bu, analistlerin herhangi bir makine öğrenimi deneyimine gerek duymadan veya tek bir kod satırı yazmak zorunda kalmadan kendi başlarına doğru makine öğrenimi tahminleri oluşturmasına olanak tanır. SageMaker Canvas'ı; müşteri kaybını tahmin etme, zamanında teslimatları tahmin etme ve envanter planlaması dahil olmak üzere çeşitli kullanım örnekleri için kullanabilirsiniz.
Tam olarak yönetilen altyapı, araçlar ve iş akışlarıyla her türlü kullanım örneği için ML modelleri oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için de Amazon SageMaker'ı kullanabilirsiniz.
Başlamak için SageMaker Canvas öğreticisini inceleyin.
