Google Trends'e göre, tahmine dayalı analitiklere ilgi son beş yılda istikrarlı bir şekilde arttı.
Tahmine dayalı analitik (gelişmiş analitik olarak da bilinir) giderek artan bir şekilde iş zekasıyla ilişkilendiriliyor. Ancak ikisi gerçekten birbiriyle ilişkili mi ve eğer öyleyse, işletmeler iş zekası faaliyetlerini bu analitikle birleştirerek ne gibi avantajlar elde ediyor? İş zekası ile tahmine dayalı analitik arasındaki fark nedir? Bu makaledeki soruları yanıtlayalım ve ayrıca gerçek dünyadan bir tahmine dayalı analitik örneği görelim.
Tahmine Dayalı Analitik Nedir?
Gelecekte ne olacağını tahmin etmek için geçmiş verilerin, makine öğreniminin ve yapay zekanın kullanılması, tahmine dayalı analitik olarak adlandırılır. Bu geçmiş veriler, verilerdeki ana eğilimleri ve kalıpları hesaba katan bir matematiksel modele yüklenir. Bundan sonra, bir sonraki adımda ne olacağını tahmin etmek için model mevcut verilere uygulanır.
Tahmine dayalı analitik verilerinin kullanılması, işletmelere ve iş uygulamalarına faydalı operasyonel değişikliklerle sonuçlanabilecek eylemler önermesine yardımcı olabilir. Tahmine dayalı analitik, analistlerin bir değişikliğin riskleri azaltmaya, operasyonları iyileştirmeye ve/veya geliri artırmaya yardımcı olup olmayacağını tahmin etmelerine yardımcı olabilir. Tahmine dayalı analitik, özünde, "Mevcut verilerime dayanarak gerçekleşmesi en muhtemel olan şey nedir ve bu sonucu değiştirmek için ne yapabilirim?" sorusuna yanıt arar.
İş Zekası Örneğinde Gerçek Dünya Öngörülü Analitik
Tahmine dayalı analitik, birçok işletme için yeni bir şey değil. Bununla birlikte, günlük kurumsal süreçleri iyileştirmek ve rekabetçi farklılaşma yaratmak için çeşitli endüstriler tarafından giderek daha fazla kullanılmaktadır.
Pratikte, tahmine dayalı analitik çeşitli şekiller alabilir. Aşağıdaki olasılıkları göz önünde bulundurun.
- Hangi müşterilerin bir hizmeti veya ürünü terk etme olasılığının olduğunu belirleyin. Tahmine dayalı bir analitik modeli uygulayan bir yoga stüdyosunu düşünün. Algoritma, önceki verilere dayanarak, 'Jane'in üyeliğini yenilemeyeceğini tahmin edebilir ve onu bunu yapmaya ikna edecek bir teşvik önerebilir. Jane stüdyoya döndüğünde, sistem üyelik ilişkileri ekibine bir uyarı gönderecek ve bu ekip ona bir teşvik sunacak veya üyeliğini yenileme konusunda onunla konuşacaktır. Bu örnekte, müşteri kaybını önlemek için tahmine dayalı analitik gerçek zamanlı olarak kullanılabilir.
- Satın alma olasılığı en yüksek olan müşterilere pazarlama mesajları gönderin. Şirketinizin bir üst satış pazarlama kampanyasına harcayacak yalnızca 5,000 doları varsa ve üç milyon tüketicisi varsa, her birine %10 indirim vermeyi göze alamazsınız. Tahmine dayalı analitik ve iş zekası, ürünlerinizi satın alma olasılığı en yüksek olan müşterileri tahmin etmeye ve ardından geliri en üst düzeye çıkarmak için kuponu yalnızca bu kişilere dağıtmaya yardımcı olabilir.
- Uygun planlama ile müşteri hizmetlerini iyileştirin. İşletmeler, gelişmiş analitik ve iş zekasını kullanarak talebi daha iyi tahmin edebilir. Talebi karşılamak için yeterli çalışana ve kaynağa sahip olmalarını sağlamak için bu hafta sonu belirli bir yerde kaç kişinin kalacağını tahmin etmek isteyen bir otel şirketini düşünün.
Tahmine Dayalı Analitik Uygulamaları
Tahmine dayalı analitik, çeşitli işletmelerde kullanılan bir karar verme aracıdır.
#1. tahmin
Tahmin, üretimde kritik öneme sahiptir çünkü tedarik zincirindeki kaynakları en iyi şekilde kullanmalarını garanti eder. Örneğin, envanter yönetimi ve atölye, işlemek için doğru tahminler gerektiren tedarik zinciri çarkının kritik konuşmacılarıdır.
Tahmine dayalı modelleme, bu tür tahminler için kullanılan verilerin kalitesini temizlemek ve optimize etmek için sıklıkla kullanılır. Modelleme, müşteriye yönelik faaliyetlerden elde edilen veriler de dahil olmak üzere ek verilerin sistem tarafından tüketilebileceğini ve daha doğru bir tahminle sonuçlanmasını garanti eder.
#2. Kredi
Kredi derecelendirmesi, tahmine dayalı analitiği kullanır. Bir tüketici veya işletme kredi başvurusunda bulunduğunda, başvuranın kredi geçmişinden ve benzer özelliklere sahip borçluların kredi kayıtlarından alınan bilgiler, başvuranın herhangi bir krediyi geri ödeyememe riskini tahmin etmek için kullanılır.
#3. Sigorta oluşturma
sigorta poliçesini imzalama verilere ve tahmine dayalı analitiklere büyük ölçüde bağımlıdır. Sigorta şirketleri, benzer poliçe sahiplerinin mevcut risk havuzuna ve ödemelerle sonuçlanan önceki olaylara dayalı olarak gelecekteki bir talep için ödeme yapmak zorunda kalma olasılığını belirlemek için poliçe başvuranlarını araştırır. Aktüerler öznitelikleri önceki poliçe sahipleri ve taleplerle ilgili verilerle karşılaştıran tahmine dayalı modelleri yaygın olarak kullanır.
#4. Pazarlama
Yeni bir kampanya planlarken, bu alandaki insanlar tüketicilerin genel ekonomiye nasıl tepki verdiğini dikkate alır. Mevcut ürün karışımının tüketicileri satın almaya teşvik edip etmeyeceğini belirlemek için demografik değişimleri kullanabilirler.
Bu arada, aktif tüccarlar, bir menkul kıymeti alıp satmamaya karar verirken geçmiş olaylara dayalı çeşitli ölçümleri dikkate alır. Hareketli ortalamalar, bantlar ve kırılma noktaları önceki verilere dayanır ve gelecekteki fiyat dalgalanmalarını tahmin etmek için kullanılır.
En yaygın tahmin modelleri, ortaya çıkan derin öğrenme yöntemleri ve teknolojileri alanının bir parçası olan karar ağaçları, regresyonlar (doğrusal ve lojistik) ve sinir ağlarıdır.
Tahmine Dayalı Analitik Model Türleri
Tahmine dayalı analitik üç teknik kullanır: karar ağaçları, sinir ağları ve regresyon. Bunların her biri hakkında daha fazla bilgi edinmek için okumaya devam edin.
#1. Karar ağaçları
Birinin kararlarını neyin yönlendirdiğini anlamak istiyorsanız, karar ağaçları yardımcı olabilir. Bu model, verileri fiyat veya piyasa değeri gibi belirli değişkenlere bağlı olarak parçalara ayırır. Adından da anlaşılacağı gibi, farklı dalları ve yaprakları olan bir ağaca benzer. Dallar, çeşitli seçenekleri erişilebilir bir şekilde yansıtır ve bireysel yapraklar belirli bir seçimi temsil eder.
Anlamak ve analiz etmek kolay oldukları için karar ağaçları en temel modellerdir. Hızlı bir karar vermeniz gerektiğinde de oldukça faydalıdırlar.
#2. regresyon
Bu, istatistiksel analizde en yaygın modeldir. Büyük miktarda veride kalıp bulmanız gerektiğinde ve girdiler arasında doğrusal bir ilişki varsa, onu kullanın. Bu yöntem, veri kümesindeki tüm girdiler arasındaki ilişkiyi tanımlayan bir formül hesaplayarak çalışır. Örneğin, fiyatın ve diğer önemli faktörlerin bir menkul kıymetin performansını nasıl etkilediğini belirlemek için regresyon kullanabilirsiniz.
#3. Yapay Sinir Ağları
Bir tür tahmine dayalı analitik olarak sinir ağları oluşturma, insan beyninin çalışma şeklini taklit ederek oldu. Yapay zeka ve örüntü tanıma kullanan bu model, karmaşık veri etkileşimleriyle başa çıkabilir. Üstesinden gelmeniz gereken birden fazla engeliniz olduğunda, örneğin çok fazla veriye sahip olduğunuzda, veri kümenizdeki girdiler ve çıktılar arasında bir ilişki belirlemenize yardımcı olacak formüle sahip olmadığınızda veya bunun yerine tahminler yapmanız gerektiğinde kullanın. açıklamalar yapmak yerine.
Model olarak karar ağaçlarını ve regresyonu zaten kullandıysanız, bulgularınızı doğrulamak için sinir ağlarını kullanabilirsiniz.
İşletmeler Tahmine Dayalı Analitiği Nasıl Kullanabilir?
Daha önce belirtildiği gibi, tahmine dayalı analiz çeşitli farklı uygulamalarda uygulanabilir. İşletmeler, hedeflerini ilerletmek ve operasyonlarını iyileştirmek için modelleri kullanabilir. İşletmeler, müşteri hizmetlerini ve erişimlerini geliştirmelerine yardımcı olmak için genellikle tahmine dayalı modeller kullanır.
Yöneticiler ve işletme sahipleri, müşteri davranışını belirlemek için bu tür istatistiksel analizleri kullanır. Örneğin, bir işletmenin sahibi, kusurlu olabilecek ve bir rakibe gidebilecek düzenli tüketicileri belirlemek ve hedeflemek için tahmine dayalı teknikler kullanabilir.
Reklam ve pazarlamada önemlidir. Modeller, işletmeler tarafından, hangi müşterilerin pazarlama ve satış faaliyetlerine olumlu yanıt vereceğini tahmin etmek için kullanılabilir. İşletme sahipleri, geniş pazarlama yapmak yerine, olumlu yanıt verecek müşterileri hedefleyerek paradan tasarruf edebilir.
Tahmine Dayalı Analitiğin Avantajları
Tahmine dayalı analizin sayısız avantajı vardır. Daha önce belirtildiği gibi, bu tür bir analizin kullanılması, başka (ve bariz) yanıtlar olmadığında sonuçlar hakkında tahminlerde bulunurken varlıklara yardımcı olabilir.
Modeller yatırımcılara, finans uzmanlarına ve iş liderlerine riski azaltmasına yardımcı olabilir. Örneğin, bir yatırımcı ve danışmanı, yaş, sermaye ve hırslar gibi hususları dikkate alarak yatırımcı için en az risk içeren bir yatırım portföyü tasarlamaya yardımcı olmak için belirli tahmine dayalı analitik modellerini kullanabilir.
Bu modelleri kullandıklarında, maliyet tasarrufları üzerinde önemli bir etkisi vardır. İşletmeler, bir ürünün başarılı olup olmayacağını daha piyasaya sürmeden önce tahmin edebilirler. Alternatif olarak, üretim süreci başlamadan önce tahmine dayalı teknikler kullanarak üretim geliştirmeleri için fon ayırabilirler.
Tahmine Dayalı Analitiğin Eleştirisi
Sonuçlarında algılanan eşitsizlikler nedeniyle, tahmine dayalı analitik kullanımı eleştirildi ve bazı durumlarda yasal olarak kısıtlandı. En yaygın olarak bu, kredi puanlama, ev kredisi, istihdam veya suç davranışı riski gibi alanlarda ırk veya etnik gruplara karşı istatistiksel ayrımcılığa neden olan tahmine dayalı modelleri içerir.
Bu tahmine dayalı analitiğin iyi bilinen bir örneği, bankaların ev kredilerinde kırmızı çizgi çizme (artık yasa dışı) uygulamasıdır. Bu tür analitiklerin kullanımından elde edilen tahminlerin doğru olup olmadığına bakılmaksızın, kullanımları genellikle hoş karşılanmaz ve bir kişinin ırkı gibi bilgileri açıkça içeren veriler artık sıklıkla tahmine dayalı analitikten hariç tutulur.
Sonuç
Tüm işletmeler, müşteriler hakkında veri toplamak ve geçmiş davranışlara dayalı olarak sonraki adımları tahmin etmek için tahmine dayalı analitikten faydalanabilir. Bu veriler, kârlılığı etkileyen ve performansı etkileyen kararlar almak için kullanılabilir.
Tahmine Dayalı Analitik Hakkında SSS
Veri analitiğinde tahmine dayalı analitik nedir?
Tahmine dayalı analitik, gelecekteki sonuçları tahmin etmek için geçmiş verileri ve istatistiksel modelleme ve makine öğrenimi gibi analitik teknikleri kullanan bir tür veri analizidir.
İK'da tahmine dayalı analitik nedir?
İK'da tahmine dayalı analitik, istatistikleri kullanan ve gelecekteki sonuçları tahmin etmek için mevcut verilerden öğrenen İK teknolojisini ifade eder. Karar verme aracıdır.
Tahmine dayalı analitik analizi neden herhangi bir iş analitiği BA sürecinde bir sonraki mantıklı adımdır?
Tahmine dayalı analitik analizi, müşteri yanıtlarını veya satın almalarını belirleyerek pazarlama kampanyalarını optimize ettiği ve çapraz satış fırsatlarını teşvik ettiği ve böylece envanteri tahmin ederek ve kaynakları yöneterek iş operasyonlarını iyileştirdiği için, herhangi bir iş analitiğinde bir sonraki mantıklı adım olarak kabul edilir.
- Tahmine Dayalı ve Standart Analitik, Açıklamalı !!! (+ Ayrıntılı Kılavuz)
- Analitik Türleri: Herhangi Bir İşletmede Nasıl Uygulanır?
- Standart Analitik Araçlar ve Teknikler: 9+ En İyi 2021 Seçeneği
- Standart Analitik: Tanım, Gerçek Dünya Örnekleri, Nasıl Çalışır
- TAHMİN MODELLERİ: Türler ve Modeller için Ayrıntılı Kılavuz
