Tahmine dayalı analiz: Tanımı, teknikleri ve örnekleri

Tahmine dayalı (kestirimsel) analiz, geleceği tahmin etmek için yaygın olarak kullanılan bir araçtır. Daha başarılı sonuçlar ürettiği için diğer analiz modellerine kıyasla daha çok tercih edilir. Küçük ve büyük ölçekli işletmeler bu tür analizi rahatlıkla kullanabilir. Çünkü, çalışma mantığı oldukça basit ve çıktıları oldukça etkilidir.

Bu makalede, tahmine dayalı analizin ne anlama geldiği, avantajları ve yöntemlerinden bahsettik. Okumayı tamamladığınızda tahmine dayalı analiz konusunda yetkinlik kazanacak ve onu işletmeniz için kullanmaya başlayabileceksiniz.

Tahmine dayalı analiz nedir?

Tahmine dayalı analiz, geçmiş verileri kullanarak gelecekteki olay ve durumları tahmin etmek için kullanılan bir veri analizi tekniğidir. Başka bir deyişle, tahmine dayalı analiz yapabilmek için onu hayatın içinden senaryo örnekleriyle beslemek gerekir. Bunun dışında, istatistiksel modelleme ve makine öğrenimi algoritmaları kullanarak da eyleme geçilebilir bilgiler elde edilebilir. Bu nedenle, işletmelerin gerekli adımları atmadan önce yararlandığı değerli bir analiz türüdür.

Tahmine dayalı analiz, işletmelerin yanı sıra hava tahminlerinde, yatırımlarda, bankacılık işlemlerinde ve hatta video oyunu oluşturulmasında bile kullanılabilir. Ancak tüm bu alanların sayısal verilerle ölçülebilen değerler içerdiğini belirtmek gerekir. Başka bir deyişle bu bir nitel veri analizi değil, nicel analiz türüdür. Birçok farklı alanda kullanılıyor olması sağladığı verilerin ne kadar yararlı olduğunu göstermektedir.

Tahmine dayalı analiz kullanımanın avantajları

Tahmine dayalı analiz, işletmeler için gelecek planlamasının temel araçlarından biridir. Karşılaştırmalı bir örnek üzerinden ilerleyelim. Durumsal analiz genellikle gerçek zamanlı verileri kullanırken tahmine dayalı analiz geçmiş verileri kullanır. İşletmenin gelecekte karşılaşabileceği riskleri , gelecekteki müşteri eğilimlerini ve uzun vadeli ekonomik ve sosyal durumu istatistiksel olarak ortaya koyan güçlü bir araçtır. Ancak tüm faydası bunlarla sınırlı değildir. Aşağıda, sizin için derlediğimiz genel faydalara göz atabilirsiniz:

Tahmine dayalı analizin faydaları

Tahmine dayalı analizin teknik ve yöntemleri

Büyük verileri aksiyon alınabilir bilgiler haline getirmek için kullanılabilen geniş bir tahmine dayalı analiz teknikleri yelpazesi vardır. Bu yöntemler genellikle yazılımlar ve yapay zeka modelleriyle entegre edilir. Bu şekilde, insanların manuel olarak yapabileceği hatalardan arınmış etkili istatistiksel modeller oluşturulabilir. 

Tahmine dayalı analizin yaygın yöntemlerini aşağıda sizler için sıraladık:

Regresyon analizi

Regresyon analizi, bir bağımlı değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi araştırmak için kullanılan bir tahmine dayalı analiz yöntemidir. Bu değişkenlerin hesaplanması sonucu sayısal bir tahmin değeri sunar.

Örnek: Bir ürün satmayı planlıyorsunuz (bağımlı değişken). Bu nedenle satış için televizyon reklam giderlerini ve billboard giderlerini (bağımsız değişkenler) tahmin etmek istiyorsunuz. Regresyon modelini uyguladığınızda her bir faktörün etkisini nicel değerlerle puanlayabilirsiniz. Hesaplama sonucunda bağımlı ve bağımsız değişkenler arasında pozitif bir korelasyon bulursanız işletmeniz için gerekli reklam giderlerini karşılayabilirsiniz.

Karar ağaçları

Karar ağaçları, ağaç diyagramı ile veri madenciliği algoritmaları kullanılarak karar verme süreçlerinin görsel olarak sunulmasıdır. Ağacın dalları bir fikri temsil eder ve bu dalların yaprakları sonuç segmentini oluşturur. Bu nedenle sınıflandırma temelli tahminler için uygun bir yöntemdir.

Örnek: Bir satış için karar ağacı oluşturduğunuzda şu gibi dallara sahip olacaksınız: pazarlama, müşteri memnuniyeti, toptan, perakende, vb. Dallardaki unsurları değerlendirerek işletmeniz için belirli bir zamanda veya yerde satış durumu hakkında olası tahminler yürütebilirsiniz.

Kümeleme

Kümeleme, verilerin doğal olarak incelenmesine ve daha ayrıntılı bir analiz için segmentlere ayrılmasına yardımcı olan bir yöntemdir.

Örnek: İşletmenizin bir e-ticaret uygulaması var. Burada müşterilerinizi segmentlere ayırabilir ve ortak noktalarına göre gruplandırabilirsiniz. Bu sayede müşteri tercihine dayalı bir hizmet sunumu geliştirebilir ve onlara uygun fırsatlar sunabilirsiniz.

Sınıflandırma modelleri

Sınıflandırma modelleri aslında kümelemeye benzer bir yöntem izler. Temel olarak verileri tanımlanmış kalıplar veya belirli sınıflar aracılığıyla gruplandırır. Genellikle ikili olsa da çoklu sınıflandırma da mümkündür. İkili sınıflandırma evet-hayır gibi sonuçlar gösterebilirken çoklu sınıflandırma küçük, orta veya büyük gibi sonuçlar gösterebilir.

Örnek: Müşteri kaybı tahmininde kullanılabilir. Uygun verilerle sınıflandırma yaptığınızda müşteri kaybı nedenlerini ortaya çıkarabilirsiniz. Bu, potansiyel müşteri kaybı risklerini azaltmak için uygun stratejileri belirlemeye yardımcı olacaktır.

Zaman serisi analizi

Zaman serisi analizi, farklı zaman aralıklarında toplanan veriler arasındaki bağlantı ve korelasyonu ortaya çıkarmak için kullanılan bir modelleme yöntemidir. Bir durumu yalnızca belirli bir zaman aralığı bakımından değerlendirmek yanıltıcı sonuçlar doğurabilir. Bu sebeple olay ve durumların farklı zaman aralıklarında incelenmesi önemlidir.

Örnek: Zaman serisi analizi, satışlarınız arasındaki farklılıkları yıllar, mevsimler ve aylar gibi süreçler halinde tahmin etmek için kullanılabilir. Dilerseniz, satışlarınızın ne zaman artıp ne zaman azaldığını analiz etmek için de kullanabilirsiniz.

Tahmine dayalı analiz hakkında sıkça sorulan sorular

Eğer kafanızda soru işaretleri varsa ve cevabı bulmak için yardıma ihtiyacınız duyuyorsanız sıkça sorulan sorular bölümüne göz atabilirsiniz.

Sonuç

Tahmine dayalı analiz, bir işletmenin rekabetçi piyasada varlığını sürdürmesi için gelişmiş algoritmalar ve yapay zeka desteği ile tarihsel verilerin taranması temeline dayanır. Böylece geleceğin bilinmeyen karmaşıklığını bir ölçüde çözer. Bu faydalar nedeniyle, piyasada daha da gelişmek ve yerini güçlendirmek isteyen işletmeler için oldukça gerekli bir araçtır.

Artık tahmine dayalı analiz hakkında tüm detaylara hakimsiniz. İşletmeniz için en yararlı olacak şekilde kullanmaya başlayabilirsiniz!