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.
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 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.
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.
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 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.
