Machine learning ile prediktif analiz
Geçmiş verilerinizi operasyonel öngörülere dönüştürüyoruz. Talebi tahmin etmek, churn oranını azaltmak, anomalileri tespit etmek ve iş kararlarını ölçülebilir bir güven düzeyiyle optimize etmek için gözetimli ve gözetimsiz machine learning modelleri oluşturuyoruz.
Pazar trendlerini, kullanıcı davranışlarını öngörmek ve operasyonel riskleri azaltmak için machine learning modelleri.
Kullanım senaryoları
- Perakende satış tahmini ve stok yönetimi
- Telekom ve SaaS için churn tahmini
- Endüstriyel prediktif bakım
- Finansal işlemlerde anomaly detection
- Kredi skorlama ve dolandırıcılık önleme
Ölçülebilir avantajlar
- Forecast hatalarında %30-50 azalma
- Abonelik iptalinden önce churn adaylarını belirleme
- Ölçülebilir veri odaklı kararlar
- Üretimdeki her model için takip edilebilir ROI
Teknik detaylar
Modeller ve algoritmalar
- Time series: ARIMA, Prophet, NeuralProphet
- Gradient boosting: XGBoost, LightGBM, CatBoost
- Deep learning: LSTM, Transformer
- Segmentasyon için clustering ve PCA
Veri pipeline'ları
- Otomatik feature engineering
- DVC ile veri kümesi versiyonlama
- Zamansal cross-validation ile doğrulama
- Üretimdeki modellerin A/B testi
Dağıtım ve izleme
- Real-time veya batch model serving
- Otomatik drift detection
- Planlanmış retraining
- SHAP/LIME ile açıklanabilirlik
Görselleştirme
- React + D3 ile özel dashboardlar
- Power BI, Tableau, Looker entegrasyonu
- Eşik değerleri üzerine e-posta/Slack uyarıları
- Yönetici raporlaması için PDF dışa aktarma
FAQ
Tahmine dayalı bir model için ne kadar veri gerekir?
Söz konusu probleme bağlıdır. Satış tahmini (forecasting) için en az 18-24 aylık geçmiş veriye ihtiyaç vardır. Sınıflandırma için birkaç bin etiketli örnek bile yeterli olabilir.
Modeller açıklanabilir mi?
Evet. Tahmini hangi değişkenlerin etkilediğini göstermek için açıklanabilir AI teknikleri (SHAP, LIME) kullanıyoruz; bu, düzenlemeye tabi sektörlerde kritiktir.
Veri kalitesini nasıl yönetiyorsunuz?
Otomatik doğrulama, anomali uyarıları ve veri kümesi versiyonlama içeren veri kalitesi pipeline'ları oluşturuyoruz.