Geçmiş verilere dayalı olarak gelecekteki sonuçların olasılığını belirlemek için verilerin, istatistiksel algoritmaların ve makine öğrenimi tekniklerinin kullanılmasıdır.
The use of data, statistical algorithms and machine learning techniques to identify the likelihood of future outcomes based on historical data.
Die Verwendung von Daten, statistischen Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens zur Ermittlung der Wahrscheinlichkeit künftiger Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten.
Açıklama:
Kestirimci analitik; veri madenciliği teknikleri ve kestirimci modellerle birlikte kullanılır. Uygulama, zaman serileri veya gelişmiş regresyon modelleri dahil, çok değişkenli analiz tekniklerine dayanır. Bu teknikler, kuruluşların ilişkiler ve eğilimler üzerinde karar vermelerine ve gelecekteki davranışları veya olayları tahmin etmelerine imkan sağlar. Kestirimci analitik, fırsatları görmek ve gerçekçi şekilde değerlendirmek için sayısal bir temel oluşturur. Yaygın olarak; dolandırıcılığın tespiti, pazarlama kampanyalarının etkinleştirilmesi, operasyonların iyileştirilmesi, risklerin azaltılması amacıyla kullanılır.
İlgili Kavramlar:
Kestirimci Analitik (Predictive Analytics), Kestirimci Bakım (Predictive Maintenance), Veri Madenciliği (Data Mining), Veri Analitiği (Data Analitics), Veri Bilimi (Data Science) İş Süreci (Business Process) Süreç Madenciliği (Process Mining)
Bağlantılı Kavram Grubu / Grupları:
BİLGİ VE İLETİŞİM TEKNOLOJİSİ
SANAYİ 4.0/ÜRETİM
Kaynak:
SAS.COM , www.sas.com/en_us/insights/...
