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.
Vulnerability Management as a Service, organizasyonların BT altyapılarında bulunan güvenlik açıklarını tespit etmek, analiz etmek ve yönetmek için kullandıkları bulut tabanlı bir güvenlik hizmetidir
Julia, yüksek performanslı bilimsel hesaplama ve veri analizi için tasarlanmış, açık kaynaklı, dinamik, yüksek seviyeli bir programlama dilidir. 2012 yılında Jeff Bezanson, Stefan Karpinski, Viral Shah ve Alan Edelman tarafından MIT'de geliştirilmeye başlanan Julia, "hızlı kod yazın, hızlı çalıştırın" felsefesiyle tasarlanmıştır.
Hugging Face, makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesi, paylaşılması ve dağıtılması için kapsamlı bir ekosistem sunan açık kaynak platformdur.
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.
LC Waikiki ihtiyaçlarına özel olarak geliştirilen bu proje ile veri işleme hızını ortalama 13 kat, maksimumda ise 30 kat arttırmayı başardık
30+ yıllık birikim ve tecrübemizi ekosistemimizdeki mükemmeliyet merkezleri ile birleştirerek kurumunuzu dijital dönüşüme liderlik etmesi için hazırlıyoruz!
Komtaş A.Ş. | 2022
Tüm Hakları Saklıdır.
