Tahmine dayalı analitik on yılı aşkın süredir varlığını sürdürse de kuruluşlar bunu iş operasyonlarının vazgeçilmez bir parçası olarak ancak şimdi benimsemeye başladı. Günümüzde tahmine dayalı analitik, kârınızı artırmak ve size rekabet avantajı sağlamak için kullanılabilir — özellikle de mevcut en iyi tahmine dayalı analitik yazılımını kullanıyorsanız.
Tahmine dayalı analitiği ve işletmenizin gelişmesine nasıl yardımcı olabileceğini merak ediyorsanız, yanıtları bulmak için bu genel bakışı inceleyin.
Tahmine Dayalı Analitiğin Tanımı
Tahmine dayalı analitik, geçmiş verilere dayanarak gelecekteki eğilimleri belirlemek ve öngörmek için verileri, makine öğrenimini ve istatistiksel algoritmaları kullanmanızdır. Tahmine dayalı analitiği kullanarak pazar ve tüketiciler hakkında daha doğru, veriye dayalı kararlar almayı umabilirsiniz.
Tahmine Dayalı Analitik Türleri
Verileri değerlendirmek, kalıpları ortaya çıkarmak ve gelecekteki olayları öngörmek için eğilimleri gözlemlemek amacıyla kullanabileceğiniz çeşitli tahmine dayalı veri analitiği türleri vardır. Bu analitik için kullanılan bazı popüler modeller arasında kümeleme, sınıflandırma ve zaman serisi modelleri bulunur.
Kümeleme Modelleri
Bu tür veri analitiği modeli, verileri benzer özelliklere göre gruplandıran denetimsiz öğrenme kategorisine girer. Bu tür tahmine dayalı analitiği, müşterileri ortak özelliklerine göre segmentlere ayırmak ve her grup için benzersiz stratejiler geliştirmek amacıyla kullanabilirsiniz.
Have an account? Log In
Sınıflandırma Modelleri
Bu tahmine dayalı model, denetimli makine öğrenimi kapsamına girer. Sınıflandırma modellerini kullanarak, herhangi bir veri kümesindeki ilişkileri açıklamak için verileri geçmiş bilgilere göre kategorilere ayırabilirsiniz. Potansiyel müşterilerinizi veya müşterilerinizi gruplara ayırabilir ya da doğru veya yanlış gibi ikili çıktılara sahip soruları yanıtlayabilirsiniz.
Yaygın sınıflandırma modelleri arasında karar ağaçları, lojistik regresyon, sinir ağları ve rastgele orman bulunur.
Şşşt! Bu tür modelleri gelecekteki geliri hesaplamak için kullanabilirsiniz.
Zaman Serisi Modelleri
Zaman serisi modellerini kullandığınızda, aylık, haftalık veya günlük olması fark etmeksizin belirli bir zaman sıklığındaki çeşitli veri girdilerinden yararlanırsınız. Gün boyunca çağrı merkezinizin saat başına kaç çağrı alabileceğini öngörmek gibi, verilerinizi eğilimler, mevsimsellik ve döngüsel davranış açısından değerlendirmek için bağımlı değişkenleri zaman içinde grafiğe dökebilirsiniz.
Tahmine Dayalı Analitiğin Önemi
Kuruluşlar, çeşitli sorunları çözmelerine ve benzersiz fırsatları ortaya çıkarmalarına yardımcı olması için tahmine dayalı analitiğe yöneliyor. Tahmine dayalı analitiği vazgeçilmez kılan en yaygın kullanım alanlarından bazıları şunlardır:
Dolandırıcılık Tespiti: Anormallikleri fark etmek ve suç teşkil eden davranışları belirlemek için herhangi bir ağdaki eylemleri gerçek zamanlı olarak inceleyen kalıp tespitine yönelik çeşitli analitik yöntemleri bir araya getirin.
Kampanyaları Optimize Etme: Yeni işler kazanmak ve çapraz satış fırsatlarını desteklemek için bir müşterinin iletişime nasıl yanıt verebileceğini veya ne zaman satın alma yapacağını belirleyin.
Operasyonları İyileştirme: Operasyonları kolaylaştırmak için stok ve kaynak ihtiyaçlarını öngörmek üzere tahmine dayalı modeller kullanın. Temel ihtiyaçları zamanında yeniden sipariş eder ve verimli işleyişi sağlarsınız. Bu modeller, sürekli doğru sonuçlar veren bir satış tahmini formülü oluşturmak için de büyük önem taşır.
Riski Azaltma: Kredi puanları ve diğer ölçütlerle bir alıcının borcunu ödeyememe olasılığını değerlendirin. Aslında kredi puanı, bir kişinin riskiyle ilgili tüm bilgileri bir araya getiren ve size kolayca anlaşılabilen bir ölçüt sunan tahmine dayalı bir modeldir.
Tahmine Dayalı Analitiğe Kimlerin İhtiyacı Var?
Tahmine dayalı analitik, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli sektörler ve kullanım alanları için yanıtlar sunar:
Bankacılık: Finansal hizmetler, kredi risklerini öngörmelerine ve dolandırıcılığı tespit etmelerine yardımcı olacak makine öğrenimine ve nicel araçlara ihtiyaç duyar. Analitik, bu kurumların daha iyi gelecekteki sonuçlar elde etmek için dinamik piyasa değişikliklerine gerçek zamanlı olarak uyum sağlamasına olanak tanır.
İnsan Kaynakları: İK, çeşitli anket ölçütlerini kullanarak potansiyel adayları doğru kuruluşla eşleştirmek için tahmine dayalı analitik araçlarına güvenir. Hem nitel hem de nicel veriler sayesinde çalışan devir oranını azaltabilir ve çalışan memnuniyetini artırabilirler.
Sağlık Hizmetleri: Hastaneler ve klinikler, bakımı yönetmek, salgınları takip etmek ve uygun personel planlaması yapmak için öngörücü analizden yararlanabilir. Sağlık kayıtlarının veri madenciliğiyle incelenmesi, ilaçlara verilen hasta tepkileri ve mevsimsel olarak hastalıkların görülme sıklığı hakkında daha fazla bilgi edinmelerine yardımcı olur. Sağlık hizmetleri CRM yazılımının avantajlarından biri, bu araçların çoğunun bu özelliği sunmasıdır.
Tedarik Zinciri: Lojistik sektörleri, envanteri ne zaman yeniden sipariş edeceklerini ve pazar için uygun fiyatlandırma stratejilerini nasıl belirleyeceklerini öngörebilmelidir. Öngörücü analitik, fazla stok yapmadan müşteri talebini karşılamanın ve ürünlerin zaman içindeki değişen maliyetini değerlendirmenin anahtarıdır.
Satış & Pazarlama: Pazarlama ve satış ekipleri, BI ve otomatik raporlama ile karar alma süreçlerinde yapay zekâyı zaten kullanıyor. Geçmişe dönük ve istatistiksel analiz, müşteri yaşam döngüsünü takip etmek ve anlamak için yalnızca daha fazla araç sağlar.
Öngörücü Analitik Nasıl Çalışır?
Uygulanabilir içgörüler sağlayan bir öngörücü analitik çerçevesi oluşturmak için çeşitli iş akışları vardır; ancak burada beş temel adımı içeren bir örnek yer alıyor:
- Probleminizi Tanımlayın: Bir tez ve bir dizi gereksinime ihtiyacınız vardır. Dolandırıcılığı tespit etmek için modelleme tekniklerini kullanmayı mı umuyorsunuz? Tatil alışverişi için envanter seviyelerini belirlemeye mi çalışıyorsunuz? Probleminizi bilmek, sorunuzu yanıtlayacak öngörücü model türünü seçmenize yardımcı olur.
- Verilerinizi Edinin & Düzenleyin: Kullanabileceğiniz onlarca yıllık veriye veya yalnızca geçen yıldan kalan güncel verilere sahip olabilirsiniz. Şu anda ne kadar bilgiye sahip olursanız olun, veri akışlarını belirlemeli ve veri kümelerini bir veri ambarında düzenlemelisiniz.
- Verilerinizi Hazırlayın & İşleyin: Ham veriler bir iş sorununu çözmek için ancak belirli ölçüde yardımcı olabilir. Herhangi bir öngörücü analitik modelini kullanmadan önce, anormallikleri gidermek, eksik veri noktalarını tamamlamak ve sonuçlarınızı çarpıtabilecek aşırı uç değerlerden kurtulmak için verilerinizi temizlemeniz gerekir.
- Öngörücü Modelinizi Geliştirin: Veri bilimcileri, sorununuzu çözmek için bir yanıt bulabilecek bir model geliştirmek üzere çeşitli araçlar ve istatistiksel teknikler kullanır. Doğrusal regresyona mı ihtiyacınız var? Karar ağacına mı? Makine öğrenimi algoritmalarına mı?
- Sonuçlarınızı Doğrulayın: Her seferinde mükemmel yanıtı bulması için bulut bilişime güvenmeyin. Modelinizin doğruluğunu kontrol edin ve en anlamlı sonuçları elde etmek için gerektiğinde modeli ayarlayın.
Öngörücü Analitik Tekniklerine Örnekler
Aşağıda, öngörücü analitik tekniklerine ve bu veri analizinin gerçek dünyada nasıl işleyebileceğine dair birkaç örnek yer alıyor.
Regresyon Analizi
Bu teknik, büyük veri kümelerindeki örüntüleri ve girdiler arasındaki korelasyonu belirlemek için değişkenler arasındaki ilişkiyi tahmin eder. Regresyon modellerinin en uygun kullanım alanı, bağımsız değişkenlerin birbirini nasıl etkileyebileceğini incelemektir; örneğin fiyat artışının satışları nasıl etkileyeceği gibi.
More Articles
Karar Ağacı
Bu tür veri bilimi sınıflandırma modeli, verileri ayırt edici değişkenlere göre çeşitli kategorilere yerleştirir. Bu istatistiksel modelleme yöntemini, müşteri deneyimlerinin satın alma kararlarını nasıl etkilediği gibi bireysel kararları anlamak için kullanırsınız.
Sinir Ağları
Bu modelleme türü, karmaşık ilişkilerle çalışırken öngörücü analitiği otomatikleştirmek için makine öğrenimini kullanır. Bunlar, veri kümelerinizdeki doğrusal olmayan ilişkileri bulmak için ideal olan, esasen örüntü tanıma motorlarıdır. Diğer modellerin sonuçlarını doğrulamak için sinir ağlarını kullanın.
Operasyonel Verimliliğinizi Artırın
Reçeteleyici analitik iş sorunlarınıza bir çözüm gibi görünüyorsa, büyük veri kümelerini ve karmaşık durumları yönetebilecek son teknoloji yazılımlara yönelmenin zamanı geldi. İhtiyaçlarınıza en uygun araçları bulmak için analitik için mevcut en iyi uygulamalardan bazılarına göz atın.
Gelen kutunuza doğrudan ulaşan içgörüler için RevOps bültenine abone olarak trendleri takip edin.