Descriptive Analytics / Diagnostic Analytics / Predictive Analytics / Prescriptice Analytics
Merhabalar,
Veri Biliminde kullanılan veri analitiği tipleri olan Descriptive, Diagnostic, Predictive ve Prescriptive Analitiği kavramlarını açıklayama çalışacağım.
Descriptive Analytics
Descriptive Analytics, tanımlayıcı, tarif edici olarak ifade edebiliriz. veri’yi (özelinde business’i) tanımladığımız bilgi edindiğimiz analitiktir. Veri hakkında tanımlayıcı bilgileri ortaya koymaktadır. What happened? (Ne oldu?) sorusuna cevap aldığımız kavramdır. İstatistik derslerinde ilk olarak bahsedilen tanımlayıcı kavramların genel adıdır. İstatistik, Veri Madenciliği, İş Zekası gibi alanlarda sıkça rastlanılır.
Diagnostic Analytics
Diagnostic Analytics, veriye yada içeriğe ilişkin tanı/teşhis durumunun konulmasını içeren ileri analitik tekniklerdir. İçerisinde Pattern(Örüntü), Data Mining(Veri Madenciliği), Correlation(Korelasyon) gibi teknikler ile Why did it happen?(Neden oldu?) sorusuna tanı/teşhis koyabilir ve karakterize edebiliriz.
Predictive Analytics
Predictive Analytic, tahmine yönelik bir kavram (forecast, predict) olarak ifade edebiliriz. Geçmişe yada geleceğe yönelik olarak belirli bir durum olması/olmaması halinde satış, karlılık, performans gibi metriklerin belirlenmesinde kullanılan bir kavramdır. What is going to happen? (Ne olacak?) sorusuna cevap vermektedir. İstatistik derslerinde tahmin edici (çıkarsamalı) olarak bahsedilen kavramdır.(Bu noktada bu yazımızı okuyabilirsiniz: Peki Hangi Tahmin: Estimate, Forecast, Predict) Time Series Analysis(Zaman Serisi Analizi), Regression (Regresyon – Bağlanım), Multivariate Statistics (Çok Değişkenli İst.) teknikleri tahmin edici modeli karakterize etmektedir.
Prescriptive Analytics
Prescriptive Analytics, kuralcı bir ileri analitik tekniğidir. Yapısı itibariyle tavsiye/öneri sistemleri benzemektedir. Tanımları belirledikten tahminlerin oluşturulmasından sonra belirli aksiyonların/eylemlerin alınması sürecidir. What should be done? (Ne yapılmalı?) sorusuna cevap verebildiğimiz bir metriktir. Sürecin devamlılığı için Graph analysis(Graf Teorisi), Simulation(Simülasyon), Neural Networks(Sinir Ağları), Recommendation Engines(Tavsiye Motorları), Heuristics(Sezgisel Yöntemler), ve Machine Learning(Makine Öğrenmesi) teknikler ile karakterize edilmektedir.
IBM’in bu konuda hakkında bir yazısını sizinle paylaşmak istiyorum. İlgili yazıya buradan http://www-01.ibm.com/common/ssi/cgi-bin/ssialias?infotype=SA%26subtype=WH%26htmlfid=TIW14162USEN ulaşabilirsiniz.
Yorumların ile katkıda bulunabilir ve dahası burayı zenginleştirebilirsin, bana da uslumetin@gmail.com ‘dan yazabilirsin 🙂 Yeniden görüşmek üzere, Selamlar.
Kaynak
[1] https://halobi.com/2014/10/descriptive-predictive-and-prescriptive-analytics-explained/
[2] http://www-01.ibm.com/common/ssi/cgi-bin/ssialias?infotype=SA%26subtype=WH%26htmlfid=TIW14162USEN
[3] http://www.gartner.com/it-glossary/predictive-analytics/
[4] http://www.gartner.com/it-glossary/descriptive-analytics
[5] http://www.gartner.com/it-glossary/diagnostic-analytics
[6] http://www.gartner.com/it-glossary/predictive-analytics-2
[7] http://www.gartner.com/it-glossary/prescriptive-analytics