Yaz gelir de indirim gelmez mi? Yıllık planınızı %65'e varan indirimlerle bugün alın! 🌴🌞
- Çözümler
- Şablonlar
- Entegrasyonlar
- Fiyatlandırma
- Kurumsal
- Kaynaklar
Jan 30, 2024
5 dakikalık okuma
Kuralcı (normatif) analiz, iş analitiğinin önemli ve temel türlerinden biridir. Pazarlamadan finansa kadar birçok alanda kullanılarak başarısını kanıtlamıştır. Eyleme geçirici görüşleriyle tahmine dayalı ve açıklayıcı analiz yönteminden ayrışır.
Kuralcı analiz birçok veri analizi modeliyle çalışır. İş süreçlerinin nasıl çalıştığını göstermek için yapay zeka istatistiksel modellemesini kullanır. Bu, veri setleriyle gerçekleştirilir ve yüksek düzeyde doğru sonuçlar üretir. Daha fazla ayrıntı için kuralcı analizin tanımı, fayda ve yöntemlerini açıklayan aşağıdaki başlıklara göz atabilirsiniz.
Kuralcı analiz nedir?
Kuralcı analiz, açıklayıcı ve tahmine dayalı analizden sonra geliştirilen bir iş araştırma yöntemidir.
Tahmine dayalı analizin üzerine yorum yapabilme yeteneğini eklediğinizde kuralcı analizi elde edersiniz. Başka bir deyişle, ilk analiz sonuçlarının değerlendirilmesinde size yol gösteren kuralcı analizdir. Bu nedenle, veri bilimciler tarafından genellikle "nihai " analiz türü olarak adlandırılır. Ancak kuralcı analiz tüm bu tanımlardan çok daha fazlasını ifade eder.
Kuralcı analizin avantajları
Kuralcı analiz, birçok alanda ve durumda size yardımcı olur. Diğer analiz türlerine kıyasla farklı bir bakış açısı sunar. Bu nedenle yenilikçi bir yöntemdir. Örneğin, yalnızca belirli senaryolarda anlatı analizi kullanabilirsiniz ancak kuralcı analiz böyle değildir.
Pazarlama, müşteri memnuniyeti veya finans gibi farklı alanlarda kuralcı analizden yararlanabilirsiniz. İşte, kuralcı analizin kullanım avantajları:
Kuralcı analizin faydaları
- Daha iyi planlama: Kuralcı analiz, olanın ve olabileceklerin ötesini görerek stratejik planlamaya yeni bir boyut katar. İnsanları insancıl bir şekilde anlamak için paha biçilmez bir araçtır. Çünkü iş unsurlarını tıpkı insanların değerlendirdiği gibi değerlendirir ve senaryolar üretir. Bu senaryolar kuruluşların gelecek planlamasına rehberlik eder.
- Karar verme sürecini iyileştirme: İş dünyası gibi dinamik bir yapıda tek bir faktör değil, birçok faktör bir araya gelir. Kuralcı analiz, karmaşık faktörleri anlama ve buna göre fikir üretme konusunda işletmelere yardımcı olur.
- Fiyatlandırma stratejilerini ayarlama: Fiyatlandırmanın doğru zamanda ve doğru hamle ile düzenlenmesi işletmeler için hayati önem taşımaktadır. Bu nedenle ortada bir sorun yokken bile öngörülerde bulunulmalı, olası senaryolarda ne yapılacağına önceden karar verilmelidir. Kuralcı analiz, hem önceden hem de gerçek zamanlı fiyatlandırma tavsiyeleri oluşturmak için önemli bir araçtır.
- Riskleri azaltma: Bir işletmenin ne zaman bir riskle karşılaşacağı tahmin edilemez. Bu nedenle, kuralcı analiz gelecekle ilgili tahminde bulunup çözüm üreterek size yardımcı olur.
- Verimliliği artırma: Kuralcı analizin en çarpıcı yönlerinden biri, analiz sürecini hızlandırmasıdır. Daha önce manuel süreçlerle yapılan analizler, yapay zeka yardımıyla iş akışına ivme kazandırır. İş akışı hızlandığında işletme diğer sorunlar veya yenilikler için daha fazla zaman kazanır.
Kuralcı analiz yöntemleri
Aslına bakıldığında kuralcı analiz yöntemleri oldukça fazladır ve çoğu yapay zeka ile yakından ilişkilidir. Bu nedenle yöntemler arasında AI tabanlı analizler görmek sizi şaşırtmasın. Bu başlık altında tüm tüm kuralcı analiz yöntemleri yerine sıkça kullanılan birkaç yöntem açıklanacaktır.
Kuralcı analiz yöntemleri
1. Programlama modelleri
Karmaşık iş problemlerine matematiksel çözümler üretmek için programlama yöntemini kullanabilirsiniz. Bunun için doğrusal veya doğrusal olmayan programlama gibi bir programlama türünden yararlanabilirsiniz.
Örnek: Üretim hattınızı genişletmek istiyorsunuz. Yeni makineler, iş gücü ve ham madde ihtiyaçlarını dikkate alan bir programlama modeli kullanarak analizi sonuçlandırabilirsiniz.
2. Simülasyon
Simülasyon, gerçek dünya senaryolarını taklit etmek için kuralcı analizi kullanır. Bir işletmenin alacağı kararları ve oluşturacağı stratejileri test etmek için uygun bir yöntemdir. Özellikle çok etkenli bir konuda kullanıldığında daha verimli olabilir.
Örnek: Bir mağaza açacaksınız ve mağazanızdaki ürünlerin düzeni hakkında bir fikre ihtiyacınız var. Ürünleri rastgele yerleştirmek yerine belirli bir düzen kurmak istiyorsunuz ancak tam olarak nasıl yapacağınızı bilmiyorsunuz. Simülasyon ile müşterilerin dağılımı gibi birçok faktörü inceleyebilir veya müşterilerin mağazanızda dolaşırken hangi raflardan geçeceğini görebilirsiniz.
3. Makine öğrenimi algoritmaları
Yapay zeka algoritmasını kullanarak olası senaryolarda alabileceğiniz önlemler ve yapacağınız girişimler hakkında sizi bilgilendiren bir analiz yöntemidir. Yapay zeka, çoğu zaman insanların manuel olarak ulaşamayacağı verilere daha hızlı ve kapsamlı şekilde ulaşır. Bu nedenle, makine öğrenimi algoritmaları oldukça kullanışlıdır.
Örnek: Satışlarınızı müşteri demografisine göre değerlendirmek ve hizmetinizi kişiselleştirmek istiyorsunuz. Bunun için bir makine öğrenimi modeli tasarlamak ve onu iş analizinden elde ettiğiniz verilerle beslemek atmanız gereken ilk adımdır. Daha sonra yapay zeka size mükemmel geri bildirimler sağlayacaktır.
Sıkça sorulan sorular
Kuralcı analiz, henüz geliştirilmekte olan bir dal olduğundan tanımlayıcı ve tahmine dayalı analizden daha sonra ortaya çıkmıştır. Bu nedenle, sıklıkla diğer türlerle karıştırılabilir veya tam olarak ne olduğu ve neden kullanılması gerektiği yeterince açık olmayabilir. Eğer aklınızda bu gibi sorular varsa sıkça sorulan sorular bölümünü ziyaret edebilirsiniz.
Tahmine dayalı ve kuralcı analiz, farklı veri işleme aşamalarına sahiptir. Tahmine dayalı veri analizi, bir olguya çok az yorum katarak gelecek hakkında istatistiksel bir tahminde bulunur. Oysa kuralcı veri analizi, belirlenen hedeflere ulaşmak için öneri yöntemini kullanır. Başka bir deyişle, tahmine dayalı analiz size ne olacağını söyler ancak sizi harekete geçirmez; bunu yapan kuralcı analizdir.
Her analizde olduğu gibi kuralcı analizin de eksiklikleri vardır. Örneğin, yetersiz ve tutarsız veriler doğru sonuca ulaşmada olumsuzluk yaratır.
AI her iki analiz türünü de kullanır. Geçmiş verileri analiz ederek kalıpları çıkarır ve bu kalıpları kullanarak gelecek hakkında bir tahminde bulunur. Bu adımda tahmine dayalı analizden yararlanır. Kuralcı analizde ise farklı bir algoritma kullanarak örüntülere dayalı senaryolar oluşturur. Kısaca, ilk adım olarak tahmine dayalı analizi ve daha sonra bunu yorumlamak için kuralcı analizi kullanır.
Bu soru çok genel bir sorudur ve genel olarak cevaplamak gerekirse sağlıktan işletmeye, yapay zekadan ekonomiye kadar birçok alanda kuralcı analiz kullanılır. İnsanların karar verme sürecinde iyi seçimler yapmasına yardımcı olur ve hedefe ulaşmak için stratejik bir yöntemdir.
Kuralcı analiz gelecek tahminlerinin ve olası sorunlara uygun yanıtların değerlendirilmesini sağlar. İnsanların yapabildiği tahminlerden daha fazlasını analiz etme yeteneğine sahip olduğundan bu işlemler için çoğunlukla yapay zeka kullanılır.
Özet
Günümüzde hemen hemen tüm işletmelerde analiz verileri ile karar alma mekanizmaları yakın temas halindedir. Bu durumun başlıca nedenleri arasında analizlerin sağladığı faydalar gelmektedir. Önceki dönemlerde, başlıca analiz türleri tanımlayıcı ve tahmine dayalı analiz olarak görülmekteydi. Ancak yeni yeni gelişmeye başlayan kuralcı analiz, daha geniş ölçekli ve çözüm odaklı yöntemler sunduğu için işletmelerin gözdesi haline gelmiştir. Bu analizi bir rehber olarak benimsemek size ve işletmenize başarı yolunu açacaktır.
Atakan tarih, sosyoloji ve psikoloji gibi çeşitli alanları araştırmayı sever. Bildiği diller arasında İngilizce ve Korece bulunmaktadır. Veri analizi, veri tipleri ve yöntemleri konularında uzmanlığı bulunmaktadır.
İlgili Yazılar
