Geçmiş verileri ve makine öğrenimi ve tahmine dayalı analiz gibi analitik yöntemleri kullanmak, işletmenizin potansiyel sonuçları tahmin etmesine yardımcı olabilir. Potansiyel sonuçları öngörmek için tahmine dayalı analiz, yapay zeka ile birlikte en son istatistiksel araçları ve yazılımı kullanır. Ayrıca tahmin analizinin amacı, geçmişe bakarak gelecek hakkında tahminlerde bulunmaktır. Tipik olarak, tarihsel veriler, temel kalıpları yakalayan matematiksel modeller oluşturmak için kullanılır. Daha sonra model, gelecekteki olaylar hakkında tahminlerde bulunmak veya arzu edilen sonuçları sağlaması muhtemel eylem planları önermek için yeni bilgilere uygulanır. Özellikle büyük veri ve makine öğrenimi alanlarında teknolojiye olanak sağlamadaki gelişmeler nedeniyle, tahmine dayalı analiz son yıllarda çok ilgi gördü. Tahmine dayalı analiz örneklerini ve bunların önemini bu parçada görmek ve anlamak için okumaya devam edin.
Tahmine Dayalı Analiz Nedir?
Tahmine dayalı analiz, geçmişten ve bugünden gelen verilere dayanarak gelecekte olabilecekler hakkında spekülasyon yapma yöntemidir. Araştırmacılar, şimdi ve geçmişte neler olduğuna bakarak ve ardından veriler üzerinde istatistiksel analiz tekniklerini kullanarak gelecekte neler olabileceğine dair tahminlerde bulunabilirler.
Ayrıca, gelecekteki eylemlerin bir işi nasıl etkileyebileceğini tahmin etmek için deneyim yönetimi programları gibi çok çeşitli iş ortamlarında tahmine dayalı analiz kullanılır. Tahmine dayalı analiz, şirketlerin eylemlerinin sonuçlarını "görerek" karar vermelerine yardımcı olabilir.
Tahmine dayalı analiz mükemmel değildir, ancak çok yardımcı olabilir. Tahminler her zaman doğru olmasa da, körü körüne tahmin etmektense tahmin etmenin daha iyi bir yolu.
Tahmine Dayalı Analitik Bilgisi
Tahmine dayalı analiz, gelecekteki olayların sonuçları hakkında spekülasyon yapmak için kullanılan bir teknoloji türüdür. AI, veri madenciliği, makine öğrenimi, modelleme ve istatistik, bu sonuçları elde etmek için kullanılan birçok yöntemden sadece birkaçıdır.
Örneğin veri madenciliği, gizli bağlantılar ve eğilimler için bol miktarda bilgiyi incelemek için bu yöntemi kullanır. Tek fark, metin analizinin çok daha uzun metin pasajları için kullanılmasıdır.
Ayrıca, hava tahmini, oyun tasarımı, sesten metne çeviri, müşteri hizmetleri ve hatta yatırım portföyü yöntemleri, tahmine dayalı modellerden yararlanan birçok alandan yalnızca birkaçıdır. Tüm bu programlarda yeni verileri tahmin etmek için tanımlayıcı istatistiksel modeller kullanılır.
Ayrıca işletmeler, gelişmiş envanter yönetimi, pazarlama kampanyaları için daha iyi strateji oluşturma ve gelecekteki gelirin daha doğru tahminleri dahil olmak üzere çeşitli şekillerde tahmine dayalı analitikten yararlanabilir.
Özellikle rekabetin yoğun olduğu sağlık ve perakende sektörlerinde firmaların başarısı için çok önemlidir. Güvenli yatırım portföyleri oluşturmak için yatırımcılar ve finans uzmanları bu teknolojiye başvurabilir.
Verilerdeki ilişkiler, örüntüler ve yapılar bu modeller kullanılarak tanımlanır ve verileri elde etmek için kullanılan prosedürleri değiştirmenin etkileri hakkında çıkarımların yapılmasına olanak tanır. Tahmine dayalı analiz, mevcut durum veya belirli bir gelecek senaryosu göz önüne alındığında belirli bir dizi gelecekteki sonucun olasılığını tahmin etmek için tarihsel verileri inceleyerek bu tür tanımlayıcı araçları genişletir.
Tahmine Dayalı Analizin Üç Türü Nelerdir?
Tahmine dayalı analiz, bugünden ve geçmişten sonuçlar çıkararak geleceği tahmin etmeye çalışan bir yöntemdir. Tahmine dayalı analitikte sınıflandırma, kümeleme ve zaman serisi modelleri sıklıkla kullanılır. Aşağıda bunların her biri hakkında daha fazlasını okuyun.
#1. Karar ağaçları
Karar ağaçları, verileri birkaç olası kovadan birine atamak için bir dizi kriter kullanan bir kategorileştirme modeli türüdür. Bu teknik, insan seçimi çalışmasına uygulandığında parlar. Model, her dalın bir seçimi temsil ettiği ve her yaprağın sonucu simgelediği bir ağaçtır. Bir veri kümesinde birden çok eksik değişken olduğunda, karar ağaçları etkilidir ve kullanımı kolaydır.
#2. Nöral ağlar
Sinir ağları, son derece karmaşık etkileşimleri modelleyebilen ve onları tahmine dayalı analizde değerli kılan bir makine öğrenimi türüdür. Bunlar esas olarak son derece sağlam örüntü tanıma motorlarıdır. Matematiksel bir yöntem yoksa, sinir ağları veri kümelerinde doğrusal olmayan ilişkileri bulmak için en iyisidir. Karar ağaçlarının ve regresyon modellerinin çıktılarının sinir ağları ile doğrulanması mümkündür.
#3. regresyon
Çoğu istatistiksel çalışma bu paradigma ile yapılır. Girdilerin birbiriyle doğrusal bir ilişkisi olduğu büyük veri kümelerindeki eğilimleri tespit etmek için kullanışlıdır. Veri kümesindeki her girdi arasındaki ilişkiyi temsil eden bir denklemin çıkarılması bu tekniği etkili kılar. Örneğin, regresyon analizi, menkul kıymet fiyatındaki değişikliklerin ve diğer önemli faktörlerin getirileri nasıl etkilediğini öğrenmek için kullanılabilir.
Tahmine Dayalı Analitikte 4 Adım Nelerdir?
Veri trendlerini düşündüğümüzde makine öğrenimi, büyük veri, yapay zeka ve benzeri kavramlar gibi büyük moda sözcükler akla geliyor. Yine de, verilerin birincil amacı daha iyi karar almayı kolaylaştırmaktır.
İşletmelerin daha iyi, daha bilinçli seçimler yapmasına yardımcı olmazsa, büyük veri ve tahmin algoritmaları gibi araçlar ne işe yarar? Ancak önemli olan sadece verilere erişim sağlamak değildir; daha ziyade, daha iyi kararlar vermenizi sağlayan, verilerin nasıl analiz edildiğidir. İşte tahmine dayalı analizdeki 4 adım.
1 numara. Tahmin İçin Bir Neden Sağlayın
Kimin ve neden katıldığını bilmek işin ilk sırasıdır. Rutin bir talep planlama döngüsünün bir parçası olarak aylık bazda operasyonel planlama için kalem düzeyinde bir tahmin üretilebilir veya yeni bir ürün lansmanının uygulanabilirliğini değerlendirmek için ihtiyaç duyulduğunda talep edilebilir. İç müşteriyi tanımak, talebi değerlendirmek ve gerekli verileri bulmak her çalışmanın ön koşuludur. Bu bilgiye sahip olduğunuzda, doğru bir tahmin ve analiz yapabilirsiniz.
Ardından, bu kadar derinlemesine bir çalışmanın zamanını, çabasını ve kazancını hesaplarsınız. Bu, bir durumda hızlı veya muhakemeye dayalı bir teşhise veya başka bir durumda kapsamlı bir olasılık analizine yol açabilir. Ürünler veya müşteriler gibi gözden geçirme kriterleri bu aşamada oluşturulabilir. Bu bağlamda, talep planlamasını uygulamadan önce müşteri-ürün segmentasyonu yapmak son derece faydalıdır.
#2. Talep Analizi
Veri toplama ve temizleme sonraki adımdır. İş için doğru verileri seçmeli, temizlemeli, kullanılabilir bilgiler elde etmek için oluşturmalı ve ardından hepsini entegre etmeliyiz. Çoğu zaman bu, talep geçmişinin aylık olarak güncellenmesi ve herhangi bir aykırı değerin veya promosyon talebinin kaldırılmasıdır. Ayrıca, mevcut olanları tamamlamak veya değiştirmek için yeni veri kümelerinin birikmesini gerektirebilir. İster güncelliyor, ister yeni veri topluyor olun, bu verileri değerlendirmeli, biçimlendirmeli ve temizlemelisiniz.
Ek olarak, verilerinizi toplarken ve sıralarken bunları daima aklınızda bulundurun:
- Bunu yapmak pratik olduğunda, verilerinizin görsel bir temsilini oluşturun.
- Tahminle aynı terminolojiyi kullanarak notlar alın.
- Öncelikle, veritabanlarında veya diğer hazır kaynaklarda herhangi bir ilgili veri olup olmadığını kontrol etmelisiniz.
- Saat ve tarih ve alakalı görünen notlar dahil olmak üzere toplanan her bilginin bir kaydını tutun.
#3. Keşfedici Veri Analizi
Veri setini bir araya getirdikten sonra, modelinizi geliştirmeye başlayabilirsiniz. Verilerinizin özelliklerini anlamak, işlem için bir ön koşuldur. Uygun bir model oluşturmak için, verilerin kökenleri, özellikleri ve hedef değişkenle ilişkisi hakkında bilgi sahibi olunmalıdır. Basitçe söylemek gerekirse, EDA'nın birincil hedefi veriyi anlamaktır.
Toplanan verilerde yinelenen bilgiler olabilir. Başka bir deyişle, bu tür veriler girdi olarak kullanılırsa, modelin yanlış tahminler üretme olasılığı yüksektir. Bu nedenle, tüm anormallikleri, eksik değerleri ve diğer dikkat dağıtıcı unsurları tespit etmek ve ortadan kaldırmak için veriler üzerinde EDA yapılmalıdır. Veri örüntüsü tanıma, model parametre seçimini kolaylaştırır. EDA kullanırken modelin hassasiyetini daha üretilmeden arttırabiliyoruz.
Sayısal hesaplamalar ve verilerin grafiksel gösterimleri, EDA'nın iki temel unsurudur. Standart Sapma, Z-skoru, Çeyrekler Arası Aralık, Ortalama, Medyan ve Modun hesaplanması ve veri çarpıklığının tanınması, dağılımın açıklanmasına yardımcı olur. Bir veri kümesinin genel resmi için ısı haritaları, dağılım çizimleri, çubuk grafikler ve kutu çizimleri yararlıdır.
#4. Kontrol Üretimleri
Öngörü analizinizi ve tahmininizi kimse görmez, kullanmaz veya analiz etmezse, ne kadar iyi olduğunun bir önemi yoktur. Tahminin beklendiği gibi kullanıldığını doğrulayın ve tahmin mümkün olduğunca doğru olana kadar tekniği geliştirin. İlk adım, tahminleri izleyicilerinizin istediği formatta etkili bir şekilde iletme becerilerini geliştirmektir. Bunu daha önce söyledim ama etkili talep planlayıcıları, sayılarla konuşan hikaye anlatıcıları gibidir.
Ayrıca, zamanlama, fayda, tutarlılık ve formalite, etkili iletişimin ayırt edici özellikleridir. Her ayın sonunda ekibiniz, bağımsız bir faaliyet veya kuruluşunuzun resmi S&OP, FP&A veya İş Verimliliği Sürecinin (BEP) bir bileşeni olabilen bir Talep İncelemesi yapmalıdır. Bu konferanslarda girdileri, çıktıları ve veri şüphelerini tartışabilir ve projenin başarısını veya başarısızlığını değerlendirebilirsiniz.
Son olarak, etkili olmalarını sağlamak ve gelecekteki tahminleri geliştirmek için iyi süreçler ölçülmeli ve izlenmelidir. Tahmin ve diğer tahmine dayalı analiz biçimleri, devam eden bir geliştirme yöntemi olarak görülmelidir.
Tahmine Dayalı Analiz Örnekleri
Karar verme sürecinizi iyileştirin ve tahminin yardımıyla daha fazla bilgi planı oluşturun. Tahmine dayalı analizi kendi şirketinizde uygulamaya teşvik etmek için bazı örnekleri bir araya getirdik.
1 numara. Finansta Nakit Akışı Projeksiyonu
Tüm işletmelerin mali kayıt tutması gerekir ve tahmine dayalı analiz, uzun vadeli hayatta kalma durumunu belirlemeye yardımcı olabilir. Satışları, gelirleri ve giderleri tahmin etmek, geleceğin bir resmini oluşturmanıza ve önceki mali tablolardan elde edilen tarihsel verilere ve daha geniş sektöre ait verilere dayalı kararlar almanıza olanak tanır.
Ayrıca, Finansal Muhasebe, HBS'de Profesör VG Narayanan tarafından öğretilir ve çekirdek program için gereklidir.
Narayanan, şirketin sürekli gelişimini sağlamak için "yöneticilerin ileriye bakması gerektiğini" savunuyor. Ayrıca, "Faaliyet gösterdiğiniz sektör ne olursa olsun, bu süreçte her zaman muazzam miktarda belirsizlik vardır."
2 numara. Eğlence ve Ağırlama için Personel Gereksinimlerinin Belirlenmesi
İş Analitiği, bir kumarhane ve otel işletmecisi olan Caesars Entertainment'ın en yoğun dönemlerde mekanları en iyi şekilde personel yapmak için tahmine dayalı analizi nasıl kullandığını araştırır.
Eğlence ve ağırlama sektörlerinde herhangi bir zamanda ihtiyaç duyulan çalışan sayısı, müşteri giriş ve çıkış oranı da dahil olmak üzere bir dizi faktöre bağlıdır. Yetersiz personel alımı, mutsuz müşterilere, rahatsız çalışanlara ve maliyetli hatalara yol açarken, fazla personel alımı para israfına neden olabilir.
Ayrıca, bir grup araştırmacı, herhangi bir günde bir otele giriş yapan konuk sayısını tahmin etmek için bir dizi değişken kullanan bir çoklu regresyon modeli oluşturdu. Caesars, bu yöntemi kullanarak çok fazla kişiyi işe almadan otel ve kumarhanelerinde uygun şekilde personel bulundurmayı başardı.
#3. Pazarlamada Davranışsal Hedefleme
Pazarlamacılar, iletişimlerini hedef kitlelerinin alışkanlıklarına ve tercihlerine göre uyarlamak için zengin tüketici bilgilerinden yararlanabilir. Tahmine dayalı analiz, geçmişten gelen davranış kalıplarını analiz ederek gelecekteki olayları tahmin etme yöntemidir.
Pazarlamada, kampanyaların doğru bir şekilde zamanlanabilmesi ve hedeflenebilmesi için sezonluk satış dalgalanmalarını öngörmek için tahmine dayalı analiz kullanılabilir.
Ayrıca, müşteri adaylarının farkındalıktan satın almaya dönüşme olasılığı geçmiş davranışlarından tahmin edilebilir. Örneğin, bir müşteri adayının etkileşime girdiği içerik tekliflerinin sayısı, müşteri adayının gelecekteki bir müşteriye dönüşme olasılığını istatistiksel olarak anlamlı bir kesinlikle tahmin etmek için tek bir doğrusal regresyon modelinde kullanılabilir. Bu bilgilerle, müşterinin yolculuğunun neresinde olduğuna bağlı olarak stratejik olarak zamanlanmış reklamlar oluşturabilirsiniz.
#4. Üretim Kalite Güvencesi
Yukarıdaki tahmine dayalı analiz örnekleri, gelecekteki olası olaylara yanıt vermeyi içerirken, bu tür analizler, felaket veya istenmeyen olayların meydana gelmesini önlemek için de kullanılabilir. Örneğin imalat sanayinde bilgisayarlar, belirli makinelerin ne zaman arızalanacağını güvenilir bir şekilde tahmin etmek için geçmiş verilerle eğitilebilir.
Algoritma yaklaşan bir arızanın koşullarını tespit ettiğinde, bir insan operatöre bir sinyal gönderecek ve operatör makineyi durdurarak şirketi binlerce hatta milyonlarca doları hasarlı ürün ve onarım maliyetlerinden kurtaracak. Yaklaşım, potansiyel başarısızlık durumları hakkında uzak tahminler yerine anında tahminler yapar.
Zamandan, paradan ve enerjiden tasarruf etmek birçok algoritmanın amacıdır ve bu programlardan bazıları gelecekte sorunların ortaya çıkmamasını sağlamak için iyileştirmeler ve düzeltmeler bile önerecektir. Bu, kuralcı analizin bir uygulamasıdır; pratikte, birden fazla analiz biçiminin bir çözüm bulmak için birlikte çalışması alışılmadık bir durum değildir.
Tahmine Dayalı Analiz Araçları
Pazarlamacılar, müşteri davranışını daha iyi anlamak, geleceği tahmin etmek ve geçmişten gelen zengin bilgilere dayalı stratejik planlar geliştirmek için tahmine dayalı analiz araçlarını veya yazılımlarını kullanabilir.
Analistler, pazarlama bütçelerinin toplam şirket satışlarının ortalama %9.5'ini oluşturduğunu tahmin ediyor. 2020 rakamı %11 daha yüksekti, dolayısıyla bu bir düşüş. Pazarlama yöneticileri üzerinde bütçelerinden en iyi şekilde yararlanma konusunda her zamankinden daha büyük bir baskı yok.
Tahmine dayalı analiz araçlarının ve yazılımlarının ortaya çıkışı, pazarlama departmanı için liderlerinin kazançlı olasılıkları belirlemesine ve stratejik kararlarını somut gerçeklere dayandırmasına yardımcı olarak bir nimettir. Analitik çalışmalarınızı başlatmanıza veya ilerletmenize yardımcı olacak en iyi tahmine dayalı analiz araçlarına veya yazılımlarına bir göz atacağız.
#1. doğaçlama
Pazarlamacılar, otomatikleştirilmiş raporlar ve panolar oluşturmak ve çeşitli kaynaklardan gerçek zamanlı olarak verileri birleştirmek için bir gelir verisi platformu olan Improvado'yu kullanabilir.
Platform tarafından 500'den fazla veri kaynağı (müşteri ilişkileri yönetim sistemleri, reklam sunucuları ve e-posta platformları dahil) çıkarılabilir, tüketilebilir biçimlere dönüştürülebilir ve ardından seçtiğiniz bir veri ambarına veya görselleştirme aracına yüklenebilir.
Pazarlama verilerinizi birleştirmek, pazarlama kampanyanızın başarısının büyük resmini görmenize, potansiyel müşterilerin dönüşüm hunisinden nasıl geçtiğini anlamanıza ve pazarlama çabalarınızın olası sonuçları hakkında eğitimli tahminler yapmanıza olanak tanır. Ancak, verilerinizin kullanım yollarını genişletmek ve pazarlama kampanyalarınızın etkinliğini artırmak istiyorsanız, şirketin Profesyonel Hizmetlerinden yararlanabilirsiniz.
2 numara. KNIME Analiz Aracı
Ücretsiz ve açık kaynaklı KNIME, çok sayıda makine öğrenimi ve veri madenciliği bileşenini entegre etmek için "Analizin Yapı Taşları" yaklaşımını kullanan bir veri analitiği aracıdır. Kodlama hakkında fazla bilginiz yoksa, ancak etkili iş akışları oluşturmak ve çalıştırmak istiyorsanız, bu platform tam size göre.
Bir düğüm ağı olarak tasvir edilen iş akışıyla, her bir adım kolayca izlenebilir, izole edilebilir ve sorun giderilebilir. Ayrıca KNIME ile kullanıcılar, en son teknikleri kullanarak çeşitli veri kaynaklarına bağlanabilir, büyük veri kümelerini işleyebilir ve sınıflandırma, regresyon, boyut küçültme, kümeleme vb. görevler için makine öğrenimi modelleri oluşturabilir. Ayrıca KNIME, kullanıcıların modellerinde ince ayar yapmasına ve doğrulamasına yardımcı olmak için grafik özetler ve çizelgeler sağlar.
KNIME'nin ücretsiz ve premium sürümleri mevcuttur. Ancak, oldukça büyük bir sorgu çalıştırmanız gerekirse, bir sunucu lisansı gerekebilir. Örneğin, beş kullanıcıyı ve dört çekirdek işlemeyi destekleyebilen büyük bir sunucu size minimum 52,000 ABD Doları kazandıracaktır.
#3. Alteryks
Alteryx, işletmelerin önceden gizli içgörüleri bulmasına ve doğru tahminler yapmasına yardımcı olmak için eksiksiz bir otomatikleştirilmiş analitik, makine öğrenimi ve veri bilimi araçları paketi sağlar.
Platform, bir şirket içindeki birçok kaynaktan toplanan bilgilerin depolanması ve paylaşılması için merkezi bir konum sağlayarak operasyonel ölçümlerin daha eksiksiz bir resmini, daha doğru tahminleri ve daha uyumlu strateji formülasyonunu mümkün kılar.
Finans, insan kaynakları, bilgi teknolojisi, tedarik zinciri, pazarlama ve satış, Alteryx'in hizmet verdiği birçok sektörden sadece birkaçıdır.
#4. RapidMiner Stüdyosu
RapidMiner'ın tahmine dayalı analiz araçları, şirketin veri madenciliği ve metin madenciliği alanındaki birincil yetkinlikleri etrafında inşa edilmiştir. Birkaç kaynaktan veri çıkarmak, temizlemek ve farklı tahmine dayalı modelleme prosedürlerinde birleştirmek, bu temel özellikler sayesinde kolaylaştırılmıştır. Hem ücretli hem de ücretsiz formlarda mevcut olduklarından, tüm yeni gelenler şirketin temel mallarıyla ayaklarını ıslatabilir. RapidMiner Not Defterleri, tüm beceri seviyelerindeki kullanıcıların hızlı ve kolay bir şekilde tahmine dayalı analitik modelleri oluşturmasına yardımcı olur.
Ayrıca işletme, model oluşturma (Otomatik Model) ve devreye alma (Model Dağıtımı) ve veri hazırlama (Turbo Hazırlık) (Model Ops) için ek araçlar da sunar. Yeni bir paylaşılan özellikler kitaplığı sayesinde tahmine dayalı modeller artık şirket genelinde kolayca paylaşılabilir. Gerekirse, platformun bir şeyleri açıklamak ve kendini yönetmek için bir dizi seçeneği de vardır.
# 5. TIBCO İstatistikleri
Bir veri bilimi ve makine öğrenimi platformu olan TIBCO Statistica'nın sezgisel tıkla ve git arayüzü, veri biliminin yaygın kullanımının yolunu açıyor. Ayrıca TIBCO Statistica, çok sayıda kullanıcının aynı proje üzerinde aynı anda çalışmasına izin verdiği ve ilgili verilerin bir grup içinde paylaşımını basitleştirdiği için kullanılabilirlik ve işbirliğine de önem vermektedir.
Bu araç, çok çeşitli kaynaklardan büyük veri kümelerini işleyebilir ve temizleyebilir ve yerleşik algoritmalar ve özelliklerle hızlı bir şekilde istatistiksel ve makine öğrenimi modelleri geliştirmek için çok çeşitli istatistiksel yöntemler ve sezgisel bir arayüz sağlar. Kullanım kolaylığına ve ekip çalışmasına öncelik veren bir iş analizi aracı arıyorsanız, TIBCO Statistica harika bir seçimdir.
Tahmine Dayalı Analiz Yazılımı
İster veri analisti, ister mühendis veya işletme sahibi olun, tahmine dayalı analiz günlük işlerinizde oldukça yardımcı olabilir. Şirketinizin daha üretken, daha güvenli ve tüketici taleplerine daha duyarlı olmasına yardımcı olabilir ve bunların tümü size rekabette avantaj sağlar. Tahmine dayalı analiz için üst düzey programlar, yukarıdaki görevlerde yardımcı olur. Bununla birlikte, herkes aynı değere sahip değildir. İşte deneyebileceğiniz en iyi tahmine dayalı analiz yazılımlarından bazıları.
#1. anakonda
Şirketin veri bilimi ve makine öğrenimi özelliklerine meraklı olanlar için Anaconda'nın çeşitli ürün sürümleri mevcuttur. Şirketin birincil açık kaynak ürünü Anaconda Enterprise olarak adlandırılır ve Python ve R programlama dillerine odaklanır. Yazılım platformlar arasıdır, dolayısıyla veri bilimi ve makine öğrenimi yürütmek için Linux, Windows veya Mac'te kullanabilirsiniz. Kullanıcılar, Anaconda'yı kullanarak 1,500'den fazla Python ve R veri bilimi paketine erişebilir, kitaplıklarını, bağımlılıklarını ve ortamlarını düzenleyebilir ve Dask, NumPy, pandalar ve Numba ile veri analizi yapabilir. Anaconda sonuçları oluşturduktan sonra bunları incelemek için Matplotlib, Bokeh, Datashader ve Holoviews gibi araçları kullanabilirsiniz.
2 numara. ceviz
Pecan, tahmine dayalı analiz ve veri bilimi için dijital, düşük kodlu, yapay zeka (AI) odaklı bir çözümdür. Satışları artırmak ve operasyonları iyileştirmek için iş zekası (BI) araçları kullanıcılara sunulur. Ancak işletmeler, kullanımının ne kadar basit ve anlaşılır olması nedeniyle veri bilimcileri işe almayarak paradan tasarruf edebilir. Herhangi bir kodlama olmadan, aynı şekilde çalışır.
Ayrıca ürünün boyutunu kolayca ayarlayabilirsiniz ve oldukça uyumludur. Pek çok avantajı nedeniyle, tıp ve biyoloji bilimlerinden video oyunlarına ve e-ticaret programlamaya kadar her alanda ve her büyüklükteki kuruluş tarafından yaygın olarak benimsenmiştir. Johnson & Johnson, SciPlay ve Phoenix dahil birçok büyük şirket bunu kullanıyor.
Bir veri seti yaratıcısı olan AutoML, otomatikleştirilmiş veri hazırlama, modelleme ve zenginleştirme ve yapay zeka güdümlü tahmine dayalı analitik, en önemli özelliklerden bazılarıdır. Kodlama deneyimi çok az olan veya hiç olmayan kullanıcıların yapay zeka tarafından desteklenen eyleme dönüştürülebilir içgörüler oluşturmasına olanak tanır. Tıpkı piyasadaki en iyi BI uygulamaları gibi, Pecan da kullanıma hazır tahmine dayalı modeller ve kullanıcı dostu panolar sunar.
Yazılım diğer kurumsal programlarla sorunsuz çalışmaktadır. Salesforce, Google AdWords, Snowflake, Google Big Query, HubSpot ve diğer veri ve pazarlama platformlarının tümü, herhangi bir ek programlama olmaksızın entegre edilebilir. Sonunda, ısmarlama bir abonelik planıyla Pekan sizin olabilir.
#3. Oracle Kristal Küre
Süreçleri modellemek, tahmin etmek, simüle etmek ve optimize etmek için birçok işletme bir yazılım uygulaması olan Oracle Crystal Ball'a yönelir. Bu sistem, çok çeşitli sektörler için gelişmiş optimizasyon ve hesaplama araçları sunarak stratejik planlayıcıların, finansal analistlerin, mühendislerin, bilim adamlarının, işletme sahiplerinin, yeminli mali müşavirlerin, pazarlama müdürlerinin, risk sermayedarlarının ve Altı Sigma uzmanlarının ihtiyaçlarını karşılamak üzere tasarlanmıştır. Ek olarak, kullanıcılara rakipleri karşısında avantaj sağlayan stratejik seçimler yapmaları için zengin kaynaklar sağlar. Bu platformun işletmeniz için doğru olduğuna karar verirseniz, uygulama kullanıcısı başına tek seferlik 995 ABD doları lisanslama fiyatı mevcuttur. Yazılım yükseltmelerinin lisansı ve desteği için tedarikçi tarafından değerlendirilen 218.90 $'lık bir ücret vardır.
Tahmine Dayalı Analitiğin Önemi
Birçok sektör, karar verme süreçlerinin bir parçası olarak tahmine dayalı analizi kullanır. İşte tahmin analizinin önemi:
#1. Pazarlama
Bu sektördeki çalışanlar, yeni stratejiler formüle ederken müşterilerin ekonomiye tepkilerini bir bütün olarak dikkate alıyor. Bu demografik değişiklikler, mevcut tekliflerinin hedef pazarlarına satış yapıp yapmayacağını değerlendirmelerine yardımcı olabilir.
Bu arada, aktif tüccarlar bir menkul kıymet alıp satmama konusunda bir karar vermeden önce bir dizi tarihsel göstergeyi göz önünde bulundururlar. Geçmişe bakarak hareketli ortalamalar, bantlar ve kesme noktaları kullanarak gelecekteki fiyat değişikliklerini tahmin edebiliriz.
2 numara. Komploları Tespit Etmek
Tahmine dayalı analiz, finans sektöründe kalıpları, eğilimleri ve işlemleri analiz etmek için kullanılabilir. Bir banka veya başka bir finans kuruluşu, olası dolandırıcılık açısından şüpheli görünen bu işlemlerden herhangi birini inceleyebilir. Belirli işlemlerin zamanlaması veya farklı banka hesapları arasındaki etkinlik buna yardımcı olmak için incelenebilir.
#3. İnsan kaynakları
Tahmine dayalı analiz, İK tarafından gelecekteki iş gücü ihtiyaçlarını ve beceri gereksinimlerini tahmin etmek veya yüksek ciro nedenlerini belirlemek için çalışan verilerini değerlendirmek gibi çeşitli faaliyetleri geliştirmek için kullanılır. Tahmine dayalı analiz, çeşitlilik veya kapsayıcılık faaliyetlerini öngörmenin ötesinde, bir çalışanın performansını, yeteneklerini ve tercihlerini inceleyerek kariyer ilerlemesini tahmin edebilir ve kariyer gelişimi planlamasına yardımcı olabilir. ayrıca oku İK ANALİTİKLERİ: Önemi, Örnekler, Dersler, Meslekler.
#4. tahmin
Tedarik zinciri kaynaklarının en verimli şekilde kullanılmasını garanti ettiği için üretimde tahmin çok önemlidir. Envanter yönetimi ve üretim alanı gibi tedarik zincirinin önemli parçalarının sorunsuz çalışması için doğru tahminler çok önemlidir.
Bu tahminler için kullanılan verilerin kalitesi genellikle tahmine dayalı modelleme yardımıyla temizlenir ve optimize edilir. Modelleme kullanımıyla daha iyi tahmin yapmak mümkündür, çünkü sistemin müşteriye dönük süreçlerden gelen bilgiler de dahil olmak üzere daha fazla veriyi almasına izin verir.
Sonuç
Tahmine dayalı analizi kullanmaya yönelik ilk adımlar göz korkutucu görünse de, sürece kendini adamış ve işleri yoluna koyacak kaynaklara sahip herhangi bir şirket başarılı olabilir. İşletmenin çok önemli bir bölümünde küçük bir pilot projeyle başlamak, ilk yatırımı kontrol etmek ve bu yatırımın geri dönüşünü görmek için gereken süreyi kısaltmak için harika bir yaklaşımdır. Bir model çalışır durumdayken, faydalı içgörüler ürettiği yıllar boyunca genellikle çok az bakım gerektirir.
Tahmine Dayalı Analiz SSS
Öngörü analizi nerede kullanılır?
Bankacılık, ilaç, reklamcılık ve perakende gibi birçok sektörün tümü tahmine dayalı analizden yararlanır. Tahmine dayalı analiz, regresyon analizi, karar ağaçları ve sinir ağları gibi çok sayıda teknik kullanır. Şimdi Gelecek Perspektifiyle Analiz Edin.
Üç tür tahmin nedir?
- tümevarımsal
- tümdengelimli
- kaçırma
Tahmine dayalı analizin amacı nedir?
Makine öğrenimi algoritmaları ve karmaşık tahmine dayalı modelleme gibi istatistiksel yöntemleri kullanarak gelecekteki olayları tahmin eder.
Benzer makaleler
- Tahmine Dayalı ve Standart Analitik, Açıklamalı !!! (+ Ayrıntılı Kılavuz)
- Tahmine Dayalı Analiz Araçları ve Yazılımı: En İyi 15+ Araç
- Tahmine Dayalı Analitik: Tanım, Örnekler ve Faydalar
- Talep Planlama: Genel Bakış, Karşılaştırmalar, Maaşlar ve İşler
Referans
