Tahmine Dayalı Analiz: Geleceğin Bilgisi

Her neslin kendi okuryazarlık diline sahip olduğu söylenir; Eğer bunu biliyorsan, o yaşta okuryazar sayılırdın; bir savaş hayatı yaşadığımız karanlık çağlarda, onu iyi bilen insanlar generaller ve krallar oldular. Endüstri çağı geldiğinde, makinelerden anlayan insanlar endüstriler kurdular. Tahmine dayalı analiz ne kadar doğru olabilir?

Bugün okuryazarlığın dilinin teknoloji olduğu bir çağda yaşıyoruz. Ve teknolojiden anlayan insanlar, kaliteli verileri çok yüksek oranda değerlendiriyor, bu da onun temel varlıklardan biri haline gelmesine neden oldu. Şimdi soru ortaya çıkıyor: İnsanlar verilerle ne yapıyor? Ya size geleceği onunla gördüklerini söylesem?

Öngörü analizi 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 daha önce benzer davranış kalıplarında gözlemlenen sonuçları tahmin edebilir ve istenen sonuçları elde etmek için senaryoları manipüle edebilir.

Tahmine dayalı analitik, kelimeden de anlaşılacağı gibi, 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 tekniklerini kullanır.

Birçok sektör için Tahmine Dayalı Analitik karar verme kolu. Reklam, Pazarlama, Finans, E-ticaret, Sigorta, İmalat, Perakende, Devlet sektörleri, Petrol ve Gaz, Eğitim ve benzeri sektörlere hakimdir.

Tahmine dayalı analiz nasıl çalışır?

Tahmine dayalı analitik, istatistiksel bilimden kaynaklanır ve çekirdeğinde, büyük bir veri kümesindeki belirli değişkenlerin varlığına belirli bir sonuç vermeyi içerir. Bu sonuç, belirli bir olayın gelecekte 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 teknikleri kullanır. İçin. Örneğin, bir üyenin belirli kriterlere göre şirkette kalma veya şirketten 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 dayanarak kredi verilmesi, sigorta taleplerinin kabul edilmesi vb.

• Operasyonlar

  • E-ticaret endüstrileri envanter yönetimi konusunda kararlar alabilir. Petrol ve gaz endüstrileri, tahmine dayalı analitiklere dayalı ekipman bakım planlarını tahmin edebilir.

Tahmine dayalı analiz Eksileri

• İnsan faktörleri

  • Araştırmacılar, Predictive Analytics modellerinin/algoritmalarının, kalıpları tahmin ederken duyguları, ruh hallerini, ilişkileri vb. dikkate almadığını iddia ediyor.

• Zaman

  • Tahmine Dayalı Analitik modellerinin zaman içinde revize edilmesi gerekir. İnsanlar zamanla değişir. Zaman içinde bir noktada uygulanabilir bir model daha sonra yararlı olmayabilir.

• Maliyet

  • Tahmine dayalı analitiği uygulamak kaynaklar, araçlar ve zaman açısından maliyetlidir.

• Gizlilik ve Guvenlik

  • Predictive Analytics, verilerle ilgilenir. Bu kadar büyük miktarda veriyi depolamak çok büyük bir zorluktur. Veriler ayrıca korunması gereken kullanıcıların 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 konuştular ya da sadece düşündüler. Ardından, tam ürün için veya en azından onunla ilgili bir şey için bir reklam aldılar.

Diğer birçok endüstri büyük ölçüde tahmine dayalı analiz kullanıyor. Doktorların belirli koşullara sahip kişiler için doğru teşhis koymalarına veya tedavilerin sonucunu belirlemelerine yardımcı olur. Bu aynı zamanda acil servis bekleme sürelerini yüzde 15'e kadar azaltmaya yardımcı oldu.

Hangi stokun daha fazla satılacağını ve dolayısıyla hangilerinin daha fazla stoklanması gerektiğini doğru bir şekilde tahmin ederek perakende piyasasına yardımcı oldu. Tahmine dayalı analiz, bankacılık, üretim, toplu taşıma ve siber güvenlik gibi diğer alanlarda bile büyük sıçramalar yaptı.

Şimdi, bu her şeyin gün ışığı ve gökkuşakları olduğu anlamına gelmiyor ve dünyadaki açlığı çözecek. Son zamanlarda, veri toplamanın sizin ve benim gibi insanları ne kadar hedeflediği konusunda birçok vaka oldu. Şirketlerin özel hayatımıza sızması, Facebook ve Cambridge Analytica gibi şirketlere dava açılmasına neden oldu.

Bu insanların yapabilecekleri en kötü şey nedir diye düşünebilirsiniz. Peki, şunu bir düşünün: Uzun zamandır tanıdığınız ve düzenli olarak takıldığınız gerçekten iyi bir arkadaşınız varsa, onun belirli durumlarda ne yapacağını tahmin etmeniz çok kolay olacaktır.

Bunun hakkında bir fikre sahip olmak için, birlikte çok zaman geçirmiş ve çok fazla deneyim paylaşmış olurdunuz, peki tahmine dayalı analiz, kim olduğunuzu bile bilmeden aynı şeyi nasıl yapabilir?

Cambridge Analytica gibi şirketler, kim olduğunuzu, ne yapacağınızı ve ne satın alacağınızı tanımlamak için 5000 veri noktasına sahiptir. Bunun üzerine yükledikleri veriler, Facebook ve Google gibi reklam yoluyla para kazanma adı altında çalışan şirketlerden satın alınır. Gerçekte, bu teknolojilerin tüketicileri olan bizler, ürün biziz.

Bu bizim için iyiyse veya hepimizin ölümü olacaksa, insanların tamamen bölündüğü yerlerde insanlığın yarattığı her zaman uçucu bir şey vardır. Bunun, müşteri ortaklarına onlara daha iyi hizmet vermelerini öngörmek için tasarlanmış basit bir araç üzerine gerçekten kötü bir resim 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 dönüştürüldüğünü mü? Peki tüm bunlar neye dayanıyor?

Basit bir gerçek şu ki, bu ateş gibidir, onu nasıl kontrol edeceğimizi ve bir medeniyet olarak nasıl ilerleyeceğimizi ve pişmiş yemek yemeyi ve sosyalleşmeyi öğrenebiliriz veya onu kendi kendine öğrenen bir yapay zekayı doğuran gelişmiş bir medeniyet olmak için kullanabiliriz. bu da dünyayı yönetmek ve insanlığı köleleştirmekle sonuçlanır. Ne olacak?

Tahmine dayalı analitik ve QuestionPro

QuestionPro, anketler ürününün bir parçası olarak, geçmişe dair içgörüler kazanmaya ve gelecek için kararlar almaya yardımcı olan analizler sağlar. Müşterilere tahmine dayalı karar vermede yardımcı olabilecek raporlar, istatistik paketleri, veri filtreleme, çapraz tablolama, trend analizi, metin analizi vb. gibi çeşitli özellikler vardır!

ÜCRETSİZ HESAP OLUŞTUR

Yazarlar : Shubhada ve Jackson / Fahad Ahmed Shaikh