Verilerinizi SAC Smart Predict ile Şirketiniz İçin Avantaja Dönüştürün

Elinde günden güne hızla artan veri bulunan ve bu verilerin işlenmesi ile değerli bilgiler elde edip rekabet avantajı sağlamak isteyen firmalar, iş analitiği ve veri bilimi alanlarına yöneldi. SAP Analytics Cloud, makine öğrenimi gibi güçlü teknolojilerle zenginleştirilmiş, iş zekâsı ve işbirliğine dayalı kurumsal planlama çözümlerini tek bir çatı altında birleştiriyor. Mevcut BT ortamlarına sorunsuz bir şekilde entegre olan ve her büyüklükteki kuruluş için tasarlanmış olan bu sistem, çalışanların daha iyi iş sonuçları için kendinden emin kararlar almasını sağlıyor. SAC’ın tahmine dayalı, artırılmış (augmented) analiz özelliği olan Smart Predict özellikleri ile iş ve makine öğrenmesi teknolojilerini bir araya getirip, işletmelerin birkaç tıkla analitik işlemlerini güçlendirebilmelerini sağlıyor. Smart Predict olayları, değerleri ve eğilimleri tahmin ederek karar alımlarında yol gösterici olmakta ve iş için tahmine dayalı analitiği kolaylaştırmaktadır.

Neden SAC Smart Predict?

  • Basit bir makine öğrenmesi algoritması için satırlarca kod yazma gereksinimi olmadan birkaç tık ile model eğitimi gerçekleştirilebilir. Sonuçlar hızlı bir şekilde görüntülenebilir ve yeni veri bir üzerinde hızlı şekilde test edilip, raporlanabilir. Teknik terminoloji bilmeye gerek yoktur.
  • Dolayısıyla veri bilimi konusunda hiçbir bilgiye sahip olmayan kullanıcılar için makine öğrenim algoritmaları erişilebilir hale gelmiştir.
  • Kılavuz iş akışları sayesinde kullanıcı adım adım işlemlerini kolaylıkla gerçekleştirir.
  • Otomatik olarak, en iyi tahmine dayalı, overfitting olmayan model oluşturulur.
  • Bir senaryo için farklı verilerle tekrar tekrar model kurulabilir ve en iyi model seçilerek uygulamaya alınabilir.
  • Anlaşılabilir doğruluk KPI’ları bulunur.
  • Tahmin sonuçları üzerinden dashboardlar hazırlanabilir ve kararlar otomatikleştirilebilir. (Bunun için SAP Analytics Cloud Story’den faydalanılmaktadır)
  • SAP’nin diğer ürünleri ile kolaylıkla entegre olunabildiğinden, senaryoya uygun datalar hızlı bir şekilde modeller için kullanılabilir.

İş Problemlerine Tahmine Dayalı Senaryo Çözümleri

Tahmine dayalı senaryo (Predictive Scenario) çözümü, Create altında ya da Browse/Files içinde ‘+’ simgesi içinde bulunabilir.

Predictive Scenario içinde kullanıcıların farklı iş problemlerine karşı çözüm olarak 3 farklı senaryo bulunmaktadır.

Sınıflandırma

Sonucunda Evet/Hayır, Kaliteli/Kalitesiz, Kalır/Gider gibi sonuçlar alıp ikili bir durum tahmini yapmak ve karar vermek istiyorsak bu senaryoyu seçmemiz gerekiyor. Örneğin; bu senaryo bireysel müşterilerin yeni bir ürün satın alma olasılığının yüksek olup olmayacağına dair tahminler oluşturmak için kullanılabilir. Ya da önünüzdeki yıl yeni işe alım bütçesi belirlemek istiyorsanız, şirketinizde kimlerin kalıp kimlerin gidebileceğine yönelik tahminlerde bulunabilirsiniz. Sınıflandırma senaryosunda önemli olan nokta, senaryonun kullanılabilmesi için etiketli verilerin olması gerekmektedir. Böylece daha önceden gerçekleşmiş durumlar üzerinden model, çıkarımlarda bulunur ve tecrübelenir. Yeni bir veri seti verildiğinde model önceki etiketlenmiş veriden öğrendikleri ile tahminlerde bulunur ve bu sefer etiketleme işlemini kendisi gerçekleştirerek sonuçları döndürür. Bu sonuçlar istenirse Story kısmında görselleştirilebilir.

Regresyon

Sayısal değerleri tahmin etmek ve bunların arkasındaki sebepleri keşfetmek için regresyon senaryosu kullanılır. Örneğin, ithal edilen bir ürünün fiyatını, öngörülen vergilere veya nakliye ücretlerine göre tahmin etmek ya da müşterinin bir sonraki ay/çeyrekte kaç ürün alacağını tahmin etmek için kullanılabilir. Burada dikkat edilmesi gereken nokta regresyonda sadece nümerik verilerin kullanılması gerektiğidir. Eğer kategorik verilerde regresyonda kullanılmak isteniyorsa bu durumda bu verilerin nümerik veriye çevrilmesi gerekmektedir. Smart Predict regresyon için kategorik verileri seçmenize izin vermez bu sebeple eğer gerekli dönüşümler sağlanmadıysa ilgili veriler öznitelik seçim alanında gözükmeyecektir.

Zaman Serisi

Geçmişe dayalı sürekli (kesikli olmayan) verilerin kullanılarak, istenilen zaman aralığındaki sayısal değerlerin tahmin edilmesi için kullanılmaktadır. Örneğin, geçmiş verileri kullanarak ayakkabıların satış miktarını ay/haftaya göre tahmin etmek veya fabrika bazlı gelecek 5 ay için bütçe tahmini yapmak için kullanılabilir. Burada kullanılan veri ay bazlı ise yapılacak tahmin ileriye dönük ay bazlı olacaktır. Eğer veri gün veya yıl bazlı ise de yapılacak ileriye yönelik tahminler yine gün veya yıl bazlı olacaktır.

Smart Predict ile Birkaç Adımda Kendi Tahmin Modelinizi Yaratın

Senaryo türü seçmeden önce Profil Settings kısmında, numara formatının verilerdeki formatla benzer olup olmadığı kontrol edilmeli, farklı ise değiştirilmelidir.

Senaryo türünü seçtikten sonra tahmine dayalı model için eğitim verilerini tutan bir veri seti veya planlama modeli seçmeniz gerekmektedir. Senaryo türüne bağlı olarak eğitim için seçebileceğiniz sütunlar ve eğitim için yönlendirici adımlar değişiklik gösterebilir. Aşağıdaki şekilde de görüleceği gibi farklı model türleri için farklı yönlendirici adımlar bulunmaktadır. İlgili yerler kullanıcının seçimiyle doldurulduktan sonra yapılması gereken tek şey train butonuna basıp modelin eğitilmesini sağlamaktır.

 

Modelin eğitildiği Predictive Models altında görebilirsiniz. Status kısmı eğer model başarıyla eğitildiyse yeşil renkle “Trained” şeklinde gözükecektir. Eğer modeliniz eğitilirken veri veya bağlantıdan kaynaklı bir problem yaşandıysa bu, “Durum” kısmında “Başarısız” (failed) olarak gözükecektir. Başarısız olma sebebi, fare imleci ile Failed yazısı üzerine gelinerek öğrenilebilir. Oluşan hatalar düzeltilerek işlem yeniden gerçekleştirilir.

Modeliniz eğitildikten sonra ekranda bazı grafikler ve performans metrikleri oluşmaktadır. Bunlar modelimizin başarısını ölçmek ve en başarılı modeli uygulamaya almak için değerlendirebileceğimiz ölçütlerdir. Aynı zamanda modele en fazla etki eden değişkenleri, yanı o konuya etki eden en önemli faktörleri de görmemize olanak tanır.

Resimde görülen fabrika simgesine tıklayarak, eğitilen modelimizi tahmin yapmak istediğimiz veri setine uygulayabiliriz.

smart-predict-modelleme

Smart Predict ile modelleme ve tahmin yapmak işte bu kadar kolay. Her bir senaryo türünün nasıl uygulanacağına ve bilgi çıkarımına dair ayrıntılı eğitim videoları için Smart Predict learning playlist YouTube kanalını kullanabilirsiniz.

Tahmine dayalı modellerden nasıl bilgi çıkarımı sağlanacağına ilişkin olarak aşağıdaki makaleleri inceleyebilirsiniz;

Begüm Erol
Consultant , Data Science

Begüm Erol has been working as a data scientist in various sectors. She has presented studies such as anomaly detection (dynamic anomaly model, isolation forest, etc.), failure modeling (It was used clustering, decision tree, random forest, regression, etc.), quality optimization (It was used decision tree, regression, and advanced data analysis), time series analysis, NPS analysis, Sentiment analysis, Network graph. While doing these studies, She used Amazon AWS, SAC smart predict, Jupyter notebook, R studio. She joined NTT Data in 2020. She holds a degree in Information Systems Engineering.

İletişim

Sorularınız için bize ulaşabilirsiniz.