{"id":725,"date":"2021-04-11T14:14:45","date_gmt":"2021-04-11T14:14:45","guid":{"rendered":"https:\/\/datarebus.com\/?p=725"},"modified":"2021-04-11T14:14:45","modified_gmt":"2021-04-11T14:14:45","slug":"covit-ve-veri-bilimi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datarebus.com\/index.php\/2021\/04\/11\/covit-ve-veri-bilimi\/","title":{"rendered":"Covit ve Veri Bilimi"},"content":{"rendered":"\n

Makine \u00f6\u011frenmesi, derin \u00f6\u011frenme, gelecek tahminleme, veri madencili\u011fi gibi pek \u00e7ok teknolojiyi toplamda \u201cVeri Bilimi\u201d ad\u0131 alt\u0131nda toplayabiliriz. Veri bilimi pek \u00e7ok i\u015fletmede farkl\u0131 \u00f6l\u00e7eklerde kullan\u0131lmaya ba\u015fland\u0131 ve uygun \u015fekilde kullanmay\u0131 ba\u015faran firmalar da bunun faydas\u0131n\u0131 g\u00f6r\u00fcyor. Veri bilimi hakk\u0131nda ba\u015far\u0131 hik\u00e2yelerini ve farkl\u0131 uygulamalar\u0131 uzun zamand\u0131r duyuyor idik ama Corona krizi ile birlikte veri bilimini genelde \u201c\u0130talya\u2019da 15. g\u00fcnde \u015fu kadar vefat oldu, T\u00fcrkiye\u2019de bu kadar; demek ki 1 ay sonra \u015f\u00f6yle olacak\u201d \u015feklinde biraz da k\u0131s\u0131r ama s\u0131k duyar olduk. Bu k\u0131s\u0131rl\u0131ktan kafam\u0131z\u0131 kald\u0131rd\u0131\u011f\u0131m\u0131zda \u00f6zellikle Gelecek tahminleme  ve Analitik konular\u0131n\u0131n bu krizde biraz daha \u00f6ne \u00e7\u0131km\u0131\u015f oldu\u011funu ve firmalar\u0131n bu teknolojilerden g\u00fc\u00e7 ald\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6rebiliriz.<\/p>\n\n\n\n

Veri Tahminleme genel olarak 2 alanda s\u0131kl\u0131kla kullan\u0131l\u0131yor idi:<\/p>\n\n\n\n

  1. Ad\u0131ndan anla\u015f\u0131laca\u011f\u0131 \u00fczere kim, ne zaman, neyi, ne kadar al\u0131r. Ya da sat\u0131\u015f taraf\u0131ndan bakarsak hangi \u00fcr\u00fcnden ne kadar satar\u0131m?<\/li>
  2. Asl\u0131nda birinci maddeye yak\u0131n olarak bir \u00fcr\u00fcn\u00fc alan ki\u015fi bunun yan\u0131nda hangi \u00fcr\u00fcn\u00fc de alabilir? Yani k\u0131saca \u201csepet analizleri\u201d<\/li><\/ol>\n\n\n\n
    \"\"<\/figure>\n\n\n\n

    Bu t\u00fcr raporlar\u0131 elde edebilmek i\u00e7in ge\u00e7mi\u015f veriye bakarak modellerimizi, korelasyonlar\u0131 vs. belirliyoruz ve belirli bir g\u00fcven aral\u0131\u011f\u0131 i\u00e7in tahminlerimizi yap\u0131yoruz. Hatta bu tahminlere g\u00f6re i\u015f modellerimizde baz\u0131 kararlar al\u0131yoruz.<\/p>\n\n\n\n

    Fakat bu sefer daha \u00f6nce pek benzeri olmayan bir kriz ya\u015fad\u0131k. Bir kriz an\u0131nda insanlar\u0131n belirli \u00fcr\u00fcnlere h\u00fccum edece\u011fini tahmin etmek i\u00e7in pahal\u0131 uygulamalara ve kar\u0131\u015f\u0131k form\u00fcllere ihtiyac\u0131m\u0131z yok. Fakat bizi \u015fa\u015f\u0131rtan sat\u0131\u015flar da ger\u00e7ekle\u015febilir. \u00d6rne\u011fin ben bir market sahibi olsa idim, \u015fahsen makarna, pirin\u00e7, ekmek, konserve gibi \u00fcr\u00fcnlerin \u00e7ok sataca\u011f\u0131n\u0131 tahmin edebilirdim ama tuvalet k\u00e2\u011f\u0131d\u0131 ya da alkol sat\u0131\u015flar\u0131nda tahminim tutmazd\u0131.<\/p>\n\n\n\n

    Burada \u00f6nemli olan her krizin kendi verisini ve modelini de \u00fcretiyor olmas\u0131. Tabii ki Maslow \u00fc\u00e7geni hayat\u0131m\u0131z\u0131n her an\u0131nda ge\u00e7erli. Son iki c\u00fcmleyi birle\u015ftirirsek, finansal krizlerde insanlar biraz daha temkinli davran\u0131p temel ihtiya\u00e7lar\u0131n\u0131 kar\u015f\u0131l\u0131yor. \u015eu an ya\u015famakta oldu\u011fumuz krizde ise \u00f6ncelikli olarak baz\u0131 davran\u0131\u015flar\u0131n k\u0131s\u0131tlanmas\u0131 ve bunun yaratt\u0131\u011f\u0131 psikolojik tepkiler var. Ekonomik kriz ise hen\u00fcz bir beklenti d\u00fczeyinde. Bu durumda insanlar temel ihtiya\u00e7lar\u0131n\u0131n yan\u0131 s\u0131ra baz\u0131 keyfe keder sat\u0131n almalar da yap\u0131yor. Her nas\u0131l olursa olsun bu kriz ile birlikte test verimiz art\u0131k var. Bundan sonraki davran\u0131\u015flar\u0131 art\u0131k yeniden modelleyebiliriz.<\/p>\n\n\n\n

    Yani art\u0131k m\u00fc\u015fteri tepkileri, \u00fcr\u00fcnlere olan talepteki de\u011fi\u015fimler, \u00fcr\u00fcnlerimizin neden tercih edildi\u011fi ya da edilmedi\u011fi gibi senaryolar\u0131 analiz edecek veri elimizde var. Burada bizlerin yapmas\u0131 gereken bu de\u011fi\u015fimleri iyi y\u00f6netebilmek. Stoklar\u0131m\u0131z\u0131n y\u00f6netimi, lojistik, m\u00fc\u015fteriye eri\u015fimdeki de\u011fi\u015fimler ve hatta \u00fcretimdeki ya da \u00fcr\u00fcnlerimizdeki de\u011fi\u015fimleri bu veri ile analiz edip h\u0131zl\u0131ca uygulamal\u0131y\u0131z.  <\/p>\n\n\n\n

    \"\"<\/figure>\n\n\n\n

    (*) Kaynak: Delloitte<\/p>\n\n\n\n

    \u00dcstteki resimde Covit-19 ile birlikte sekt\u00f6rlerin etkilenme oranlar\u0131 ve bu etkilerden toparlanma h\u0131zlar\u0131n\u0131 g\u00f6rebilirsiniz. Bu tabloda \u00f6zellikle sol tarafta olan sekt\u00f6rlerin h\u0131zl\u0131ca stratejilerini de\u011fi\u015ftirmeleri gerekiyor. Bunu sadece dijitalle\u015fme olarak alg\u0131lamalar\u0131 yarardan \u00e7ok zarar getirebilir. Yukar\u0131da da belirtti\u011fimiz \u00fczere \u00f6nce sekt\u00f6rlerini, sonra m\u00fc\u015fterilerinin taleplerini iyi analiz etmeleri en sonunda da bunlar\u0131 kendi imk\u00e2nlar\u0131 ve \u00fcr\u00fcnleri ile kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmalar\u0131 gerekiyor. Tabii bu yat\u0131r\u0131mlar\u0131 yaparken bu yat\u0131r\u0131m\u0131n geri d\u00f6n\u00fc\u015f s\u00fcresini de tahmin etmeleri mutlaka \u015fart. Bu tahminlemeyi ve analizleri (\u00f6zellikle what-if dedi\u011fimiz de\u011fi\u015fimlerin etkilerinin \u00f6l\u00e7\u00fcld\u00fc\u011f\u00fc analizleri) iyi yapabilen firmalar bu s\u00fcreci en az kay\u0131pla atlatabilecekler.<\/p>\n\n\n\n

    \u00d6zetle, Covit-19 ile olan m\u00fccadelede veri bilimcilerin katk\u0131s\u0131 tahmin edilenden de fazla. A\u015f\u0131 geli\u015ftirme \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131ndan tutun da, hastal\u0131\u011fa kar\u015f\u0131 verilen sava\u015fta (hastalar\u0131n durumu, ihtiya\u00e7 analizleri, lojistik, yay\u0131lma ve bula\u015fma oranlar\u0131 vs) ve hastal\u0131k sonras\u0131nda bir\u00e7ok \u00e7al\u0131\u015fmalarda veri bilimi kullan\u0131l\u0131yor. Ama bununla da s\u0131n\u0131rl\u0131 kalmayacak, hastal\u0131k sonras\u0131ndaki ekonomik krizde de bize yard\u0131m etmeyi s\u00fcrd\u00fcrecek.  Hatta bununla da s\u0131n\u0131rl\u0131 kalmayacak, ki\u015filerin, firmalar\u0131n, ekonomilerin kriz an\u0131nda davran\u0131\u015flar\u0131n\u0131 analiz etmemizde kullan\u0131larak iktisattan psikolojiye bir\u00e7ok yeni ili\u015fkileri tan\u0131mlamam\u0131za ya da ortaya \u00e7\u0131karmam\u0131za fayda sa\u011flayacak.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Makine \u00f6\u011frenmesi, derin \u00f6\u011frenme, gelecek tahminleme, veri madencili\u011fi gibi pek \u00e7ok teknolojiyi toplamda \u201cVeri Bilimi\u201d ad\u0131 alt\u0131nda toplayabiliriz. Veri bilimi pek \u00e7ok i\u015fletmede farkl\u0131 \u00f6l\u00e7eklerde kullan\u0131lmaya ba\u015fland\u0131 ve uygun \u015fekilde kullanmay\u0131 ba\u015faran firmalar da bunun faydas\u0131n\u0131 g\u00f6r\u00fcyor. Veri bilimi hakk\u0131nda ba\u015far\u0131 hik\u00e2yelerini ve farkl\u0131 uygulamalar\u0131 uzun zamand\u0131r duyuyor idik ama Corona krizi ile birlikte veri […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":726,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[14,15,4],"tags":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/datarebus.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/725"}],"collection":[{"href":"https:\/\/datarebus.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/datarebus.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datarebus.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datarebus.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=725"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/datarebus.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/725\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":728,"href":"https:\/\/datarebus.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/725\/revisions\/728"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datarebus.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media\/726"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/datarebus.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=725"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/datarebus.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=725"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/datarebus.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=725"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}