Kestirimsel analiz, tahminlerde bulunmak ve gelecekteki sonuçların, trendlerin veya olayların ortaya çıkma ihtimalini belirlemek için yapılan büyük veri analizidir. İş alanında, müşterilerin yeni ürün tekliflerine veya promosyonlarına nasıl tepki verecekleri ve tedarik zincirinin olumsuz hava koşulları veya ani talep artışlarından nasıl etkilenebileceğine dair çeşitli senaryoları modellemek için kullanılabilir. Kestirimsel analiz modelleme, makine öğrenimi ve veri madenciliği gibi çeşitli istatistiksel teknikleri içerebilir.
Kestirimsel analizin gücü, örüntülerde nokta atışı yapmak ve belirli bir zamanda ortaya çıkabilecek olay ve durumları tahmin etmek için, hem güncel hem de geçmiş, büyük veri hacimlerinden ayıklama yapacak parametreler ile birlikte kullanılabilecek çok çeşitli yöntem ve teknolojilerden—büyük veri, veri madenciliği, istatistiksel modelleme, makine öğrenimi, çeşitli matematiksel işlemler—gelmektedir. Bu özellikle, risk ve fırsatları, davranış ilişkilerini veya tedarik zinciri yönetimini vurgulayarak, şirketlere veri içerisindeki örüntüleri bulma ve bunlardan faydalanma konusunda yardımcı olmak açısından faydalıdır.
Güvenilirlik ve doğruluk modern kestirimsel analizleri, satışlar, envanter, programlama, kullanım, kazanç ve çok sayıda diğer önemli iş alanlarını tahmin etmek için kullanılan geçmişteki araçlardan ayırmaktadır. Sanal olarak herhangi bir pazarda bulunan işletmeler müşteri alımlarını ve geribildirimi desteklemek için kestirimsel analizi kullanarak bir pazarlama kampanyasını maksimum düzeye çıkarabilir ve dikkatli bir şekilde hedeflenmiş teklif ve promosyonlar ile en değerli müşterileri ellerinde tutabilirler.
Müşterilerinizle ilgilenmek her zaman doğru bir stratejidir ve iş yapmanın iyi bir yoludur. Bu sayede sadece yeni satın alma maliyetlerinizi düşürmekle kalmaz, aynı zamanda kârınızı da artırabilirsiniz.
Veri analizi, bir çalışma aracılığıyla toplanan verilerin kapsamlı ve dikkatli bir şekilde gözden geçirilmesi ve yorumlanmasıdır. Veri analizi daha sonra araştırma sorularını doğru bir şekilde cevaplamak için kullanılabilecek sonuçlar verir.
Veri tabanı küçültme olarak bilinen bu işlem ise bir tür sıkıştırmadır. Genel alanın verilere müdahale etmeden küçültülmesi amaçlanır.
Sektöründe öncü 120'den fazla şirket ile 200'den fazla başarılı proje geliştirerek Türkiye'nin alanında lider şirketleri ile çalışıyoruz.
Siz de başarılı iş ortaklarımız arasındaki yerinizi alın.
Formu doldurarak çözüm danışmanlarımızın tarafınıza en hızlı şekilde ulaşmasını sağlayın.
30+ yıllık birikim ve tecrübemizi ekosistemimizdeki mükemmeliyet merkezleri ile birleştirerek kurumunuzu dijital dönüşüme liderlik etmesi için hazırlıyoruz!
Komtaş A.Ş. | 2022
Tüm Hakları Saklıdır.
