Kestirimci analitik, gelecekteki sonuçları tahmin etmek için verileri kullanma sürecidir. Bu süreç, gelecekteki davranışları tahmin edebilecek kalıpları bulmak için veri analizi, makine öğrenimi, yapay zeka ve istatistiksel modeller kullanır. Kuruluşlar geçmiş ve güncel verileri kullanarak trendleri ve davranışları saniyeler, günler veya yıllar öncesinden büyük bir hassasiyetle tahmin edebilir. 

Bu içerikte, Google Cloud veri analitiği, makine öğrenimi ve yapay zeka çözümlerinin tahmine dayalı analitik ile işletmenizin daha sorunsuz ve daha hızlı çalışmasına nasıl yardımcı olabileceğini inceleyeceğiz.

‍

Tahmine dayalı analitik nasıl çalışır?  

Veri bilimciler, seçilen veri kümelerindeki farklı unsurlar arasındaki korelasyonları belirlemek için tahmine dayalı modeller kullanır. Veri toplama işlemi tamamlandıktan sonra, tahminler oluşturmak için istatistiksel bir model formüle edilir, eğitilir ve değiştirilir.   

Tahmine dayalı analitik çerçeveleri oluşturmaya yönelik iş akışı beş temel adımı izler:

1. Sorunu tanımlayın: Bir tahmin, iyi bir tez ve bir dizi gereksinim ile başlar. Örneğin, tahmine dayalı bir analitik modeli dolandırıcılığı tespit edebilir mi? Tatil alışveriş sezonu için en uygun envanter seviyelerini belirleyebilir mi? Şiddetli hava koşullarından kaynaklanan potansiyel sel seviyelerini belirleyebilir mi? Çözülmesi gereken belirgin bir sorun, hangi tahmine dayalı analitik yönteminin kullanılması gerektiğini belirlemeye yardımcı olacaktır.

2. Veri toplayın ve düzenleyin: Bir kuruluş, yararlanabileceği onlarca yıllık veriye veya müşteri etkileşimlerinden gelen sürekli bir veri akışına sahip olabilir. Tahmine dayalı analitik modelleri geliştirilmeden önce veri akışlarının tanımlanması gerekir ve ardından veri kümeleri BigQuery gibi bir veri ambarı gibi bir havuzda düzenlenebilir.

3. Verileri önceden işleyin: Ham veriler kendi başlarına yalnızca sınırlı ölçüde faydalıdır. Verileri tahmine dayalı analitik modellerine hazırlamak için anormallikleri, eksik veri noktalarını veya aykırı değerleri ortadan kaldırmak üzere temizlenmelidir. 

4. Tahmine dayalı modeller geliştirin: Veri bilimcileri, çözülmesi gereken soruna ve veri setinin yapısına bağlı olarak tahmine dayalı modeller geliştirmek için çeşitli araç ve tekniklere sahiptir. Makine öğrenimi, regresyon modelleri ve karar ağaçları en yaygın tahmine dayalı model türlerinden bazılarıdır.  

5. Sonuçları doğrulayın ve dağıtın: Modelin doğruluğunu kontrol edin ve buna göre ayarlayın. Kabul edilebilir sonuçlar elde edildiğinde, bunları bir uygulama, web sitesi veya veri panosu aracılığıyla paydaşların kullanımına sunun.

‍

Tahmine dayalı analitiğin kullanım alanları ve örnekleri 

Tahmine dayalı analitik, bankacılık, perakende, kamu hizmetleri, kamu sektörü, sağlık hizmetleri ve üretim dahil olmak üzere hemen hemen her işletme veya sektör için operasyonları kolaylaştırmak, geliri artırmak ve riski azaltmak için kullanılabilir. Veri gölü analitiği de dahil olmak üzere bazı kullanım örnekleri aşağıda verilmiştir;

Dolandırıcılık tespiti

Tahmine dayalı analitik, dolandırıcılığa ve diğer güvenlik açıklarına işaret eden anormallikleri tespit etmek için bir şirketin ağındaki tüm eylemleri gerçek zamanlı olarak inceler.  

Dönüşüm ve satın alma tahmini

Şirketler, daha yüksek dönüşüm ve satın alma olasılığını öngören verilerle ziyaretçilere çevrimiçi reklamları yeniden hedeflemek gibi eylemler gerçekleştirebilir.  

Risk azaltma

Kredi puanları, sigorta talepleri ve borç tahsilatlarının tümü, gelecekteki temerrüt olasılığını değerlendirmek ve belirlemek için tahmine dayalı analitiği kullanır.  

Operasyonel iyileştirme

Şirketler envanter tahmini yapmak, kaynakları yönetmek ve daha verimli çalışmak için tahmine dayalı analitik modelleri kullanır.  

Müşteri segmentasyonu

Pazarlamacılar, bir müşteri tabanını belirli gruplara ayırarak, içeriği benzersiz kitlelere uyarlamak üzere ileriye dönük kararlar almak için tahmine dayalı analitiği kullanabilir.   

Bakım tahmini

Kuruluşlar rutin ekipman bakımının ne zaman gerekeceğini tahmin etmek için verileri kullanır ve daha sonra bir sorun veya arıza ortaya çıkmadan önce bunu planlayabilir.

Google Cloud veri analizi, makine öğrenimi ve yapay zeka çözümlerinin, tahmine dayalı analitik ile işletmenizin daha sorunsuz ve daha hızlı çalışmasına nasıl yardımcı olabileceğini öğrenmek için bize ulaşabilirsiniz.