Tahmine Dayalı Analitik Nedir?
İngilizce: Predictive Analytics
Yayın: · Son güncelleme:
Tahmine Dayalı Analitik Nedir? Kısaca
Tahmine dayalı analitik (predictive analytics), geçmiş ve güncel verileri istatistiksel yöntemler ve makine öğrenmesi modelleriyle inceleyerek gelecekte ne olabileceğine dair olasılık temelli tahminler üreten analiz türüdür.
Tahmine dayalı analitik, "ne olacak?" sorusuna veriye dayalı bir cevap arar. Geçmişte gözlenen örüntülerden yola çıkarak gelecekteki bir olayın olasılığını ya da bir değerin büyüklüğünü tahmin eder.
Tahmine dayalı analitik nedir?
Analitik genellikle dört düzeyde ele alınır: Tanımlayıcı analitik "ne oldu?", tanısal analitik "neden oldu?", tahmine dayalı analitik "ne olacak?", kuralcı analitik ise "ne yapmalıyız?" sorusunu yanıtlar. Tahmine dayalı analitik bu zincirin üçüncü halkasıdır.
Kullanılan başlıca yöntemler:
- Regresyon ile sayısal değer tahmini
- Sınıflandırma ile bir olayın olup olmayacağını tahmin
- Zaman serisi modelleriyle ileriye dönük değer tahmini
- Karar ağaçları ve topluluk yöntemleri
Örnekler
- Perakende: Gelecek ayın ürün talebini tahmin etmek.
- Bankacılık: Bir kredi başvurusunun geri ödenmeme olasılığını hesaplamak.
- Telekom: Hangi müşterilerin aboneliğini iptal etme eğiliminde olduğunu belirlemek.
- Üretim: Bir makinenin ne zaman arıza yapabileceğini öngörmek.
Nelere dikkat etmeli?
Tahminler kesin bilgi değil, olasılıktır. Model geçmişte görmediği koşullarla karşılaştığında, örneğin ani bir ekonomik şokta, yanılabilir. Bu yüzden:
- Tahminlerin hata payı mutlaka raporlanmalı,
- Model düzenli olarak güncel veriyle sınanmalı,
- Kişiler hakkında karar veren modellerde adalet ve şeffaflık gözetilmelidir.
Finansal piyasalarda geçmiş fiyat verisiyle yapılan tahminler özellikle belirsizdir; bu tür modeller gelecekteki getiriyi garanti etmez.
Sıkça Sorulan Sorular
Tahmine dayalı analitik ile makine öğrenmesi aynı şey mi?
Aynı değildir. Makine öğrenmesi, tahmine dayalı analitikte sık kullanılan araçlardan biridir. Tahmine dayalı analitik ise klasik istatistik yöntemlerini de kapsayan, iş sorusuna odaklı daha geniş bir uygulamadır.
Tahmine dayalı analitik için ne kadar veri gerekir?
Tek bir sayı yoktur; problemin karmaşıklığına ve örüntünün ne kadar belirgin olduğuna bağlıdır. Genel kural olarak veri, tahmin edilecek durumu temsil edecek kadar çeşitli ve yeterince uzun bir dönemi kapsamalıdır.