Can I customize my forms to match my brand?

Yes. You can design your forms based on your brand style, add your logo, and do much more on forms.app. Similar to Typeform, we have ready-made themes for you to change how your form looks instantly, but our themes are free for everyone. If you like, you can change every color, upload custom backgrounds, and change the font with a few clicks. For advanced customizations, forms.app also enables you to use custom CSS, a feature not available at Typeform.

Can I create forms that look like Typeform with forms.app?

Yes, you can create Typeform-like forms and even better ones on forms.app.By selecting the “Step view” option, you can show your questions one by one and recall the previous answers to make your forms feel conversational. forms.app is quite a versatile form builder, so if you like to show your questions in a list, this is also possible thanks to the “List view” option. It is also possible to create multi-page forms with multiple questions in each page.

Is forms.app GDPR compliant?

Yes. forms.app fully complies with the GDPR framework and provisions. The application runs on Google Cloud services, and the server location is within the EU. forms.app doesn’t share, store, or use any information without consent. By following ethical and modern standards, forms.app ensures privacy by design and by nature.

Is forms.app as secure as Typeform?

One of the questions you may ask is “forms.app looks great, but is it secure?”. The answer is yes. forms.app follows international standards and deploys state-of-the-art technology to run its services. forms.app also offers 2FA methods to help you protect your account, even on the free plan.Learn more about security and data protection.

forms.app has a free forever plan that allows you to collect up to 100 responses per month. If you require more than 100 responses, forms.app also offers affordable paid plans. So, if Typeform’s 10 response limit in their free plan is insufficient for you, forms.app is the best free Typeform alternative you will ever find.

Can I integrate forms.app with my other apps?

Yes, forms.app offers powerful integrations with many business tools you may be familiar with, such as Google Sheets, Excel, HubSpot, Slack, and many more. As a versatile form building tool, forms.app also has official technical partnership and integrations with payment processors and payment gateways, such as Stripe and PayPal.In addition to native integrations, you can connect with hundreds of applications through Zapier.forms.app also enables webhook connections, so you can connect with any application with a bit of technical wizardry.

forms.app’s Pros and Cons

forms.app is a robust drag-and-drop form builder. It has a friendly user interface and is, overall, a great tool for data collection. It is a more affordable alternative to Typeform and offers to create beautiful forms and collect meaningful data. Here are the pros and cons of using forms.app to create your forms.ProsCons

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

Maliyet azaltma: Tahmine dayalı analiz teknikleri ile atacağınız adımlar için en doğru zamanı verimli şekilde hesaplayabilir ve genel giderleri azaltabilirsiniz.

Dolandırıcılık tespiti: Tarihsel verileri inceleyerek olağandışı aktiviteleri belirlemeye ve dolandırıcılığa karşı önlem almaya yardımcı olur. Tahmine dayalı analiz yazılımını kullanmak bu iş için iyi bir başlangıç olacaktır.

Risk azaltma: Bazen riskin ne zaman ve nerede ortaya çıkacağı belli olmayabilir. Ancak bu, tahmine dayalı analiz ile kendilerini bu tür durumlara hazırlamamış işletmeler için geçerlidir. Tahmine dayalı analizden yararlanılması halinde riskler mutlaka azalacaktır.

Kredi puanlama ve derecelendirme: Tarihsel verilerle kredi puanlama ve derecelendirme analizi yapılabilir. Bu yalnızca bankacılık faaliyetleri için değil aynı zamanda bir şirketin kredisini hesaplamak için de kullanılabilir. Böylece potansiyel borçlular ve iş ortakları hakkında karar verirken tahmine dayalı bir analiz verisi elde edersiniz.

Müşteri taleplerinin tahmin edilmesi: Bir tür veri toplama yöntemi olan anlatı analizi ile müşteri taleplerinin analiz edildiğini duymuş olabilirsiniz. Ancak anlatı analizi nitel bir analiz türüdür ve çıktıları tahmine dayalı analiz gibi sayısal istatistikler vermez. Bu nedenle tahmine dayalı analiz ile arz-talep ilişkisini daha kolay çözebilirsiniz.

Operasyon verimliliği: İşletmeler, iş ve kaynak akışını verimli şekilde yönetmek için tahmine dayalı analiz araçlarından faydalanabilir. Örneğin, tedarik zincirinin detaylı bir analizini yaparsanız stok yönetimini daha kolay hale getirebilirsiniz.

Genel karar verme içgörüsü: Elbette tüm bu veri analizleri, işletmelerin iyi organize edilmiş bir karar verme sürecine sahip olmasını sağlamak içindir. Bu sebeple birçok farklı analiz türü kullanılabilir. Ancak tahmine dayalı analiz, nicel veri sağlaması bakımından diğerleri arasından öne çıkmaktadır.

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.

Tahmine dayalı analizin dört adımı nedir?

Hedefin ana hatlarının belirlenmesi, verilerin toplanması, verileri analiz etmek için algoritma seçimi ve tekniklerin kullanılması ve son olarak tahmine dayalı modelin devreye alınması.

Tahmine dayalı analiz için yaygın olarak kullanılan araçlar nelerdir?

Tahmine dayalı analizde en yaygın araçlar makine öğrenimi algoritmaları, Python ve R gibi programlama dilleridir. Bunun dışında RapidMiner, MonkeyLearn ve Rattle gibi birçok farklı araçtan veri toplamak için yararlanılabilir. MC Power Bl, Tableau ve SAS Bl de iş zekası araçları olarak kullanılabilir.

Tahmine dayalı analize nasıl başlanır?

Öncelikle hedeflerinizi net bir şekilde tanımlamalı ve analiziniz için ilgili verileri toplamaya başlamalısınız. Ardından, verilerdeki örüntüleri tanımlamalı ve uygun modelleme yöntemlerini seçmelisiniz. Ve son olarak modeli seçmeli ve karar verme sürecinizde kullanmalısınız.

Tahmine dayalı analiz ile öngörü arasındaki fark nedir?

Geçmiş verilere dayanarak gelecekteki sonuçları tahmin etmek için kullanılmaları bakımından birbirlerine benzeseler de tahmine dayalı analiz daha geniş bir kapsama sahiptir. Öngörü, daha dar bir sonuca odaklanır. Tahmine dayalı analiz ise çeşitli alanları modellemek için verileri kullanır ancak tahminleme bu kadar kapsamlı bir uzmanlığa sahip değildir.

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!

Atakan Efe

Atakan tarih, sosyoloji ve psikoloji gibi alanlarda araştırmayı sever. Bildiği diller arasında İngilizce ve Korece bulunmaktadır. Veri analizi, veri tipleri ve yöntemleri konularında uzmandır.