Veri analitiği türleri

Keşif ve uyarılar, olası bir sorunu ortaya çıkmadan önce bildirir. Örneğin şirketinizdeki yeni bir pozisyon için en nitelikli adayı ve ona dair dair bilgileri “keşfetmek” için teşhis edici analitik kullanabilirsiniz. 3. Tahmine Dayalı Analitik (Predictive Analytics) Tahmine dayalı analitik, “potansiyel gelecekteki sonuçları” tahmin ederek, tanımlayıcı ve tanılama analizlerinizin sonuçlarını karar verme için eyleme geçirilebilir kavramlara dönüştürmeye başladığınız yerdir. Tahmine dayalı analitik, gelecekteki sonuçları tahmin ederken “Piyasaya yeni bir rakip katılacak mı?” gibi bir sorunun cevabını içeren durumun gerçekleşmesinin ihtimal dahilinde olup olmadığına dair bir yargıda bulunmaz. Bunun yerine “2020’de bir rakibin pazara katılmasıyla ilgili verilere dayanarak satışlarımız %20 düşebilir” gibi bir sonucu almamızı sağlar. Amaç; bir eğilim, korelasyon, nedensellik veya olasılık belirlemektir. Tahmine dayalı analitik ile bir veri analisti, veri kümesinin nicel analizini kullanır ve genellikle tahmine dayalı modelleme olarak adlandırılan sonuçlar alır. Bu, tahminleri karakterize etmeyi, modelleri doğrulukları açısından incelemeyi amaçlayan daha geniş bir yaklaşımdır. Makine öğrenimi algoritmaları, sınıflandırma modelleri ve regresyon modelleri tahmine dayalı analitik alanının bir parçasıdır. 4. Öngörüye Dayalı Analitik (Prescriptive Analytics) Öngörüye dayalı analitik, istenilen potansiyel (öngörülen) sonuçlara dayalı olarak önerilen (öngörülen) eylemlerin belirlenmesine yardımcı olarak tahmine dayalı analitik üzerine kuruludur. Öngörüye dayalı analitik kurumların iş hedeflerine ulaşmasına yardımcı olur. Erişim analitiği tarihi: 26 Kasım 2022 .