Her neslin bir okuryazarlık dili olduğu söylenir; eğer bunu biliyorsanız, o çağın okuryazarı sayılırsınız; savaş içinde bir hayat yaşadığımız karanlık çağlarda, bunu iyi bilen insanlar general ve kral oldular. Sanayi çağına girildiğinde, makinelerden anlayan insanlar endüstriler kurdular. Tahmine dayalı analiz ne kadar doğru olabilir?
Bugün okuryazarlık dilinin teknoloji olduğu bir çağda yaşıyoruz. Teknolojiden anlayan insanlar kaliteli veriye çok yüksek değer biçiyor ve bu da verinin temel varlıklardan biri haline gelmesine neden oluyor. Şimdi şu soru ortaya çıkıyor: İnsanlar verilerle ne yapıyor? Peki ya size bununla geleceği gördüklerini söylesem?
Tahmine dayalı analiz nedir?
Tahmine dayalı analiz, gelecekteki olayları veya davranışları tahmin etmek için verileri kullanan bir metodolojidir. Bu tür bir analiz, aralarındaki bağlantıları belirlemek ve sonuçları hakkında bilgi edinmek için geçmiş senaryoları ve kalıpları inceler. Bu verilerle araştırmacılar, benzer davranış kalıplarında daha önce gözlemlenen sonuçları tahmin edebilir ve istenen sonuçları elde etmek için senaryoları manipüle edebilir.
Kestirimci analitik, kelime anlamından da anlaşılacağı üzere, gelecekteki bilinmeyen olayları tahmin eder. Amaç, gelecekte ne olacağına dair daha iyi bir yargıya varmak için ne olduğunu bilmenin ötesine geçmektir. Geçmişi analiz etmek ve geleceği tahmin etmek için makine öğrenimi, istatistik, veri modelleme ve madencilik tekniklerinden yararlanır.
Predictive Analytics birçok sektör için karar verme kolu. Reklam, Pazarlama, Finans, E-ticaret, Sigorta, Üretim, Perakende, Kamu sektörleri, Petrol ve Gaz, Eğitim ve benzeri sektörlere hakimdir.
Tahmine dayalı analiz nasıl çalışır?
Tahmine dayalı analitik, istatistik biliminden kaynaklanır ve özünde, büyük bir veri kümesindeki belirli değişkenlerin varlığına belirli bir sonuç vermeyi içerir. Bu sonuç, gelecekte belirli bir olayın meydana gelme olasılığını hesaplamak için kullanılır.
Tahmine dayalı analitikte kullanılan iki ana istatistiksel modelleme yaklaşımı vardır: Sınıflandırma modelleri ve regresyon modelleri.
1. Sınıflandırma modelleri
Sınıflandırma yöntemi karar ağaçları, doğrusal programlama, sinir ağı ve istatistik gibi matematiksel tekniklerden yararlanır. İçin. Örneğin, bir üyenin belirli kriterlere göre şirkette kalma veya bir zaman çizelgesi içinde ayrılma olasılığının olup olmadığını size söyleyecektir.
2. Regresyon modelleri
Regresyon modelleri, ikili verilerin aksine devam eden verileri kullanacak gerçek bir sayıyı tahmin edecektir. Örneğin, bir hastanın kalp krizi geçirme olasılığının (ikili değişken) her ek BMI değeriyle (sürekli değişken) nasıl değiştiğini değerlendirmek için bir lojistik regresyon kullanılabilir.
Tahmine dayalı analiz Artıları
-
Dolandırıcılık
- Tahmine Dayalı Analitik, siber güvenlik için bir nimettir. Bu teknikleri kullanarak dolandırıcılıkları, tehditleri vb. tespit edebilirler.
-
Optimizasyon
- Tahmine dayalı analitik, müşterilerin beğenilerini ve beğenmediklerini belirlemeye ve böylece satın alma modellerini tanımaya ve pazarlama stratejilerini optimize etmeye yardımcı olur.
-
Karar verme
- Tahmine dayalı analitikte kullanılan veri modellerine dayalı olarak kredi verilmesi, sigorta taleplerinin kabul edilmesi vb. yapılabilir.
-
Operasyonlar
- E-ticaret sektörleri envanter yönetimi konusunda kararlar alabilir. Petrol ve gaz endüstrileri, tahmine dayalı analitiğe dayalı olarak ekipman bakım planlarını tahmin edebilir.
Tahmine dayalı analiz Eksiler
-
İnsan faktörleri
- Araştırmacılar, Tahmine Dayalı Analitik modellerinin/algoritmalarının örüntüleri tahmin ederken duyguları, ruh hallerini, ilişkileri vb. dikkate almadığını iddia etmektedir.
-
Zaman
- Tahmine Dayalı Analitik modellerinin zaman içinde revize edilmesi gerekir. İnsanlar zaman içinde değişir. Zamanın bir noktasında geçerli olan bir model daha sonra kullanışlı olmayabilir.
-
Maliyet
- Kestirimci analitiği uygulamak kaynaklar, araçlar ve zaman açısından maliyetlidir.
-
Gizlilik ve Güvenlik
- Tahmine Dayalı Analitik verilerle ilgilenir. Bu kadar büyük miktarda veriyi depolamak büyük bir zorluktur. Veriler ayrıca kullanıcıların korunması gereken kişisel bilgilerini vb. içerebilir.
Tahmine dayalı analize daha derin bir bakış
Telefonunuzun tüm konuşmalarınızı dinlediğini hiç düşündünüz mü? Muhtemelen bu komploya inanan en az bir arkadaşınız vardır çünkü onlar bir şey hakkında konuşmuş ya da sadece düşünmüşlerdir. Sonra da tam olarak o ürünün ya da en azından onunla ilgili bir şeyin reklamını almaya başladılar.
Diğer pek çok sektör büyük ölçüde tahmine dayalı analiz kullanıyor. Doktorların doğru teşhis koymalarına veya belirli koşullara sahip kişiler için tedavilerin sonucunu belirlemelerine yardımcı olur. Bu aynı zamanda acil servis bekleme sürelerinin yüzde 15’e kadar azaltılmasına yardımcı olmuştur.
Perakende denetimi ile hangi stokun daha fazla satılacağını ve dolayısıyla hangilerinin daha fazla stoklanması gerektiğini doğru bir şekilde tahmin ederek perakende piyasasına yardımcı olmuştur. Tahmine dayalı analiz, bankacılık, üretim, toplu taşıma ve siber güvenlik gibi diğer alanlarda da büyük sıçramalar yapmıştır.
Şimdi, bu her şeyin güneş ışığı ve gökkuşağı olduğu ve dünyadaki açlığı çözeceği anlamına gelmiyor. Son zamanlarda veri toplamanın sizin ve benim gibi insanları ne kadar hedef aldığına dair pek çok vaka yaşandı. Şirketlerin kişisel hayatlarımıza sızması, Facebook ve Cambridge Analytica gibi şirketlere karşı davalar açılmasına neden oldu.
Bu insanların yapabileceği en kötü şeyin ne olduğunu düşünebilirsiniz. Şöyle düşünün: Uzun süredir tanıdığınız ve düzenli olarak birlikte takıldığınız gerçekten iyi bir arkadaşınız varsa, belirli durumlarda ne yapacağını tahmin etmeniz çok kolay olacaktır.
Bu konuda bir fikir sahibi olmak için birlikte çok zaman geçirmiş ve pek çok deneyimi paylaşmış olmanız gerekir, peki tahmin analizi sizin kim olduğunuzu bile bilmeden aynı şeyi yapma gücüne nasıl sahip olabilir?
Cambridge Analytica gibi şirketler kim olduğunuzu, ne yapacağınızı ve ne satın alacağınızı tanımlamak için 5000 veri noktasına sahip. Bunun üzerine yükledikleri veriler, reklam yoluyla para kazanma örtüsü altında çalışan Facebook ve Google gibi şirketlerden satın alınmaktadır. Gerçekte ürün, bu teknolojilerin tüketicileri olan bizleriz.
Her zaman insanlığın yarattığı uçucu bir şey vardır ve insanlar bunun bizim için iyi mi yoksa hepimizin ölümü mü olacağı konusunda tamamen bölünmüş durumdadır. Bunun, müşteri ortaklarını tahmin ederek onlara daha iyi hizmet vermek için tasarlanmış basit bir araç hakkında gerçekten kötü bir tablo çizmek gibi göründüğünü biliyorum, ancak buradaki asıl endişe, bu aracın gerçekten çalışması için verilerin nasıl toplandığı gerçeğinde yatmaktadır.
Üçüncü taraf bir şirketin tüm hareketlerinizi ve seçimlerinizi bildiğini bilmek sizi rahatlatır mı? Bir sonraki şirketin bir sonraki yeni parlak ürününü satmaya çalıştığı bir kuklaya dönüştürüldüğünüzü mü? Peki tüm bunlar ne anlama geliyor?
Basit bir gerçek şu ki, bu ateş gibidir, onu nasıl kontrol edeceğimizi öğrenebilir ve bir medeniyet olarak ilerleyebilir, pişmiş yemek yemeyi ve sosyalleşmeyi öğrenebiliriz ya da onu dünyayı yöneten ve insanlığı köleleştiren kendi kendine öğrenen bir yapay zeka doğuran gelişmiş bir medeniyet olmak için kullanabiliriz. Ne olacak?
Tahmine dayalı analitik & QuestionPro
QuestionPro, Anketler ürününün bir parçası olarak geçmişe yönelik içgörü kazanmaya ve geleceğe yönelik kararlar almaya yardımcı olan analizler sağlar. Raporlar, istatistik paketleri, veri filtreleme, çapraz tablolama, trend analizi, metin analizi vb. gibi müşterilerin öngörülü karar vermesine yardımcı olabilecek çeşitli özellikler vardır!
Yazarlar Shubhada ve Jackson / Fahad Ahmed Shaikh
