yürütürken tahmine dayalı analizİşletmelerin akıllıca iş kararları almalarına sıklıkla yardımcı olan , kuruluşlar tahmine dayalı modelleme kullanabilir. Bu modeller, şirketlerin müşterileri, potansiyel iş beklentileri veya hesapla ilgili güvenlik uyarıları hakkında ek bilgiler keşfetmelerine yardımcı olur. İşletmenizin başarısını veya gelişmiş işlevselliğini nasıl garanti altına alacağınızı öğrenmekle ilgileniyorsanız, bu stratejileri incelemek size fayda sağlayabilir. Bu yazıda tahmine dayalı modellemeyi açıklıyor, bu yöntemlerin avantajlarını özetliyor ve çeşitli iş senaryolarında kullanılabilecek 10 farklı tahmine dayalı modelleme türünü listeliyoruz.
Tahmine Dayalı Modelleme
Geçmiş verilere göre gelecekteki olayları, eğilimleri veya kalıpları tahmin edebilen modeller geliştirmek, tahmine dayalı modelleme olarak bilinir. İşletmeler, gelecekteki operasyonlarını kesin olarak planlamak için bu modelleri kullanır.
Tahmine dayalı bir analitik aracı, tahmine dayalı modellemedir. İşletmeler sıklıkla yeni bir projenin, girişimin veya fikrin ekonomik uygulanabilirliğini değerlendirmek için kullanır. İstatistiksel yöntemlerden yararlanır ve analitik araçlar hem güncel hem de geçmiş verileri incelemek ve sonuçları tahmin etmek.
Çok çeşitli işletmeler ve endüstriler, hizmetlerini ve müşterilerini etkili bir şekilde yönetmek için tahmine dayalı modelleme ve analitiği kullanır. Tahmine dayalı modeller, teşhis prosedürlerini geliştirmek ve ölümcül veya kronik hastaları etkili bir şekilde tedavi etmek için sağlık sektöründe sıklıkla kullanılırken, kurumlar bu modelleri dolandırıcılığı tespit etmek için de kullanabilir. İnsan kaynakları departmanlarında ve işletmelerde işe alım yöneticileri tarafından kullanılabilirler.
Tahmine Dayalı Modelleme Teknikleri
Aşağıda listelenen teknik yöntemler, tahmine dayalı modellemede kullanılır:
- Doğrusal Regresyon: İki sürekli değişken arasında doğrusal bir ilişki olduğunda bağımsız değişkene dayalı olarak bağımlı değişkenin değerini hesaplamak için doğrusal bir regresyon kullanılabilir.
- Doğrusal regresyona benzer şekilde çoklu regresyon, bir dizi bağımsız faktörü inceleyerek bağımlı değişkenin değerini belirler.
- Veri seti büyük olduğunda ve sınıflandırma gerekli olduğunda, bağımlı değişkenleri belirlemek için lojistik regresyon kullanılır.
- Karar Ağacı: Veri madenciliği sıklıkla bu tekniği kullanır. Tersine çevrilmiş bir ağacı göstermek için bir akış şeması oluşturulur. Burada dahili düğüm, iki veya daha fazla seçeneği listeleyen dallara ayrılır ve daha sonra her seçenek, seçimden kaynaklanabilecek alternatif olasılıkları göstermek için daha fazla bölünür. Bu yöntemi kullanmak, en iyi seçeneği seçmeyi kolaylaştırır.
- Çok sevilen bir regresyon ve sınıflandırma modeli Random Forest'tır. Makine öğrenimi için algoritmalar bunlar kullanılarak çözülür. Birbirinden bağımsız farklı karar ağaçlarından oluşur. Birlikte, bu karar ağaçları analizi kolaylaştırır.
- Destekleme: Adından da anlaşılacağı gibi bu teknik, destek vektör makineleri, karar ağaçları, lojistik regresyon ve sinir ağları dahil olmak üzere diğer modellerin sonuçlarından öğrenmeyi kolaylaştırır.
- Sinir ağları, yapay zeka ve makine öğreniminde kullanılan bir tür problem çözme aracıdır. Hesaplamalı öğrenme sistemi için bir algoritma koleksiyonu oluşturur. Girdi, işleme ve çıktı, bu algoritmaları oluşturan üç seviyedir.
Tahmine Dayalı Modelleme Türleri
Her model türü belirli bir amaca hizmet eder ve bunu yapmak için belirli bir tür veri kullanır. Ek olarak, tanımlayıcı, tanılayıcı, tahmine dayalı ve kuralcı analitik dahil olmak üzere çeşitli metodolojiler kullanırlar. On popüler tahmine dayalı modelleme türü, iş dünyasındaki uygulamalarının kısa açıklamalarıyla birlikte aşağıda listelenmiştir:
1 numara. Sınıflandırma Modeli
Bu tahmine dayalı modelleme en temel olanıdır ve evet/hayır sorularını yanıtlamak için geçerlidir. Sınıflandırma modelleri, geçmiş verileri kullanarak sorguları analiz eder. "Bu başvuranın temerrüde düşme olasılığı var mı?" gibi soruları yanıtlamak için verileri hızlı bir şekilde toplar ve kategorilere ayırır. Perakende ve bankacılık bunu kullanır. Güncel verileri kullanabildiği için diğer işletmeler bu yöntemi kullanır.
2 numara. Tahmin Modeli
Uyum sağlamaları nedeniyle, tahmin modelleri aynı zamanda en sık kullanılan tahmin modeli türlerinden biridir. Bu modeller, tarihsel verileri analiz eder ve sayısal sonuçlar üretmek için bu verilerden elde edilen bilgileri tahmin eder. Bir çevrimiçi perakendeci gibi bir işletme, önümüzdeki hafta kaç sipariş alabileceğini tahmin etmek için tahmin modellemesini kullanabilir. Bu modeller ayrıca çok sayıda parametreyi aynı anda başarılı bir şekilde kontrol etme yeteneğine sahiptir. Örneğin, bir restoran ne kadar malzeme sipariş edileceğini belirlerken, komşu olaylar ve yaklaşan tatiller hakkında bilgi eklemek için bu modeli kullanabilir.
#3. Kümeleme Modeli
Karşılaştırılabilir niteliklere dayalı olarak, bir kümeleme modeli verileri birçok kategoriye ayırır. Her küme için sonuçlar daha sonra her gruptan alınan veriler kullanılarak geniş ölçekte belirlenir. Bu model, iki farklı kümeleme tipini kullanarak çalışmaktadır. Sabit kümeleme, her noktanın tamamen belirli bir kümeye ait olup olmadığını doğrulayarak verileri sınıflandırır. İşletmeler, belirli tüketici grupları için pazarlama stratejilerini seçmek üzere bir kümeleme modeli kullanabilir.
#4. Aykırı Model
Bir veri kümesinin tek veya aykırı bilgisi, aykırı değerler modeli kullanılarak bulunur. Belirli tek veri örneklerini veya diğer gruplar ve miktarlarla olan ilişkileri inceleyebilir. Finans kurumları dolandırıcılığı tespit etmek için sıklıkla bu tekniği kullanır. Bir aykırı model, örneğin, müşterinin hesabında, müşterinin daha önce hiç alışveriş yapmadığı bir yerde mücevherlere yapılan önemli harcamalar gibi tuhaf işlemleri tespit edebilir. Model, satın alma miktarını, yerini, zamanını ve türünü belirleyerek bir üçüncü tarafın bir tüketicinin hesabına erişip erişmediğini belirleyebilir.
# 5. Zaman Serisi Modeli
Zaman dizileri şu şekilde kullanılır: giriş değişkenleri bir zaman serisi modelinde. Başka bir tanımlanmış zaman periyodu boyunca kalıpları veya olayları tahmin etmek için, belirli bir zaman dizisindeki tarihsel eğilimleri ve veri noktalarını hesaba katar. Bu model, birden fazla trendi ve projeyi aynı anda tahmin edebilir veya tek bir projeye odaklanabilir. Ayrıca, gelecekteki kalıplar üzerinde etkisi olabilecek mevsimler veya döngüsel değişimler gibi dış unsurları da inceleyebilir. Örneğin bir elektronik üretim şirketi, son 12 aydaki işlem sürelerini incelemek için bu modeli kullanabilir. Model daha sonra aylık ortalama işlem hızını tahmin edebilir.
#6. Karar ağacı
Karar ağacı, çeşitli kaynaklardan gelen verileri ağaç benzeri bir yapıya grafikleyerek çeşitli seçeneklerin potansiyel sonuçlarını gösteren bir algoritmadır. Bu paradigma, çeşitli seçenekleri kollara ayırır ve ardından her seçeneğin altındaki potansiyel sonuçları listeler. İşletmeler, belirli bir veri kümesindeki önemli değişkenleri tanımlamak için sıklıkla bunu kullanır. Ayrıca, model eksik veri kümelerinden potansiyel sonuçlar üretebileceğinden, bunlardan da yararlanabilirler. Karar ağaçlarının anlaşılması basit olduğundan, birçok işletme verileri sunarken departman netliğini korumak için bunları kullanır.
#7. Sinir ağı
İnsan beynine benzeyen sofistike bir modele sinir ağı denir. Kalıpları bulmak, verileri gruplandırmak ve çeşitli veri kümeleri için kategoriler oluşturmak için birlikte çalışan çok sayıda algoritma içerir. Sinir ağları genellikle üç katmana sahiptir. Girdi katmanı, altındaki katman olan gizleme katmanına bilgi gönderir. Görünmez katman, tahmin ediciler oluşturmak için yöntemler içerir. Çıktı katmanı, bu tahmin edicilerden gelen bilgileri toplar ve eksiksiz, nihai sonucu üretir. Kuruluşlar, karar vermek için bu ağları zaman serileri veya kümeleme gibi diğer tahmine dayalı modellerle birlikte kullanabilir.
# 8. Genel doğrusal model
Farklı değişkenlerin sürekli değişkenler üzerindeki etkilerini karşılaştırmaya yönelik bir analitik teknik, genel doğrusal modeldir. Bu araç sıklıkla, regresyon analizi gibi ek istatistiksel testlerin temelini oluşturur. Bir tahmin sağlamak için veri üretirken ve analiz ederken, tahmine dayalı modelleme kullanan işletmeler sıklıkla regresyon analizi kullanır. Genel doğrusal model, iki bağımlı özelliğin ortalamalarının bir tahminde değişip değişmediğini belirler. Tek bir kişinin çok sayıda ilgili modelin grafiğini çizdiği genelleştirilmiş bir doğrusal model, bu modellerin bir koleksiyonudur.
# 9. Gradyan Arttırılmış Model
Gradyan artırılmış bir model, birkaç bağlantılı karar ağacını birleştirerek sıralamalar oluşturur. Gelişmiş bir ikinci ağaç oluşturmak için ilk ağaçtaki hataları düzelterek her seferinde bir ağaç oluşturur. Onu geliştiren şirkete bağlı olarak, bu prosedür birden fazla ağaç içerebilir. Bazı işletmeler, potansiyel arama motoru sonuçlarını seçmek için bu modelleri kullanır.
# 10. Peygamber Modeli
Bir kişi, belirli bir olay için planlar yapmak için bir kehanet modelini zaman serileri veya tahmin modelleri ile birleştirebilir. Örneğin bir şirket, satış hedeflerini veya envanter ihtiyaçlarını hesaplamak için Peygamber modelini kullanabilir. Facebook tarafından barındırılan bu çözüm uyarlanabilir ve birçok mevsimi veya tatili içeren zaman serisi modelleriyle iyi çalışır.
Tahmine Dayalı Algoritma Modelleri Oluşturma
Tahmine dayalı bir analitik modeli oluşturmak kolay bir çaba olmasa da süreci altı önemli adıma indirgeyebildik.
- Kapsam ve ölçeği tanımlayarak tahmine dayalı analitik modellerini kullanacak süreci ve amaçlanan şirket sonuçlarının ne olacağını belirleyin.
- Profil verileri: Tahmine dayalı analitik çok fazla veriye ihtiyaç duyar. Analiz için gerekli verilerin araştırılması sonraki aşamadadır. Kuruluşlar, verilerin ne kadar erişilebilir olacağını, verilerin nerede depolanacağını ve şu anda nasıl yapılandırılacağını seçmelidir.
- Veriler önce bulunmalı, ardından toplanmalı, temizlenmeli ve entegre edilmelidir. İyi tahmine dayalı analitik modelleri sağlam bir temel gerektirdiğinden, bu çok önemli bir adımdır.
- Analitiği iş sürecine entegre edin: Model, yalnızca analitiği iş sürecine entegre ederek en iyi sonuçları elde etmek için kullanılabilir.
Tahmine Dayalı Modelleme Örneği
Tahmine dayalı modellemeyi daha iyi anlamak için bazı örneklere bakalım.
1 numara. Sigorta endüstrisi
Sigorta şirketleri, prim değerlerini değerlendirmek, karı optimize etmek, dolandırıcılığı tespit etmek ve tazminat ödeme prosedürlerini geliştirmek için çeşitli yöntemler kullanır. tahmin teknikleri. Örneğin, uygun prim tutarını belirlemek için bir araç sigorta şirketi, araçların durumunu inceler ve çok sayıda algoritma uygular.
2 numara. Finans ve Bankacılık Sektörü
Bankalar, güvenilirliklerini, geçmişlerini ve temerrüt tarihlerini doğrulamak için müstakbel borçluların kredi puanlarını analiz etmek için tahmin modelleri kullanır. Belirli bir müşteriyle ilişkili dolandırıcılık, yanlış beyan ve tehlike olasılığını tahmin etmeye yardımcı olur.
#3. Perakende ve Pazarlama Sektörü
İşletmeler, tahmine dayalı modelleme tekniklerini kullanarak pazarlama kampanyalarının etkinliğini tahmin eder. Tahmine dayalı analiz ayrıca hedef kitleleri ve gelecekteki gelirleri tahmin etmeye hizmet eder. Perakende sektöründe, işletmelerin her benzersiz ürün için gerekli envanter miktarını belirlemesine yardımcı olan tahminler oluşturmak için tahmin çalışmaları kullanılır. Projeksiyonlar, belirli bir ürün için beklenen talebi karşılamak için gereken stok miktarını belirler.
#4. Hava Tahmini
Karar ağaçları ve doğrusal regresyon, hava değişimlerini ve siklonlar, tsunamiler ve fırtınalar dahil doğal afetleri tahmin eden tahmine dayalı modelleme tekniklerine örnektir. Bu modeller fırtınanın rüzgar hızını ve yönünü belirleyebilir. Sonuç olarak, bu modeller yerel halkı uyarmak için kullanılır.
Tahmine Dayalı Modellemenin Avantajları
Daha etkili pazarlama, satış ve müşteri hizmetleri planları geliştirme olasılığı, tahmine dayalı modellemeyi benimsemenin en önemli avantajlarından biridir. İşletmelerin tahmine dayalı modelleme kullanmaktan elde edebilecekleri ek avantajlar aşağıda listelenmiştir:
- Kişinin rekabet bilgisini geliştirmek
- Rekabet avantajı elde etmek için teknikleri kullanma
- Mevcut mal veya hizmetlerin iyileştirilmesi
- Müşteri gereksinimlerinin tanınması
- Bir endüstrinin veya işletmenin hedef pazarını tanıma
- Sonuç tahmini için harcanan maliyeti, çabayı ve zamanı azaltmak
- Çıktı veya süreç üzerinde etkisi olabilecek dış unsurları tahmin etme
- Parasal riskleri tanımak
- Tahmin için envanter veya kaynak yönetimi yöntemleri
- Yaklaşan trendleri tanıma
- Kayıp veya iş gücü analizlerinin hazırlanması
Tahmine Dayalı Modellemenin Temel Amacı Nedir?
Axiom Consulting Partners'ın gelir artışı grubunun bir ortağı olan Donncha Carroll, tahmine dayalı modellemeyi, eğilimleri veya kalıpları tespit etmek ve ardından bu içgörüleri gelecekteki olayları tahmin etmek için kullanmak amacıyla önceki verileri analiz eden bir tür veri madenciliği olarak tanımladı.
Tahmine Dayalı Analitik ile Tahmine Dayalı Modelleme Arasındaki Fark Nedir?
Tahmine dayalı modelleme ve tahmine dayalı analitik aynı şey değildir. Önceki verilere dayalı tahminler yapmak, tahmine dayalı modelleme olarak bilinen bir süreçtir. İş sorunlarını ele almak için tahmine dayalı modellerin kullanılması, tahmine dayalı analitik sürecinin bir parçasıdır.
Doğrusal Regresyon Tahmine Dayalı Bir Model midir?
En sık kullanılan tahmine dayalı analiz tekniği doğrusal regresyondur. Hedef arasındaki doğrusal ilişkileri kullanarak hedefin geleceği hakkında tahminlerde bulunur. bağımlı değişkenve bir veya daha fazla öngörücü.
İlgili Makaleler
- ÖNGÖRÜCÜ BAKIM: Anlam, Teknikler, Yazılım ve Fark.
- TAHMİN EDİCİ ANALİZ: Nedir, Örnek, Araçlar ve Önem
- Risk Modelleme: Tanım, Örnekler ve En İyi Yazılım Çözümleri
Referans
