<\/p>\n\n\n\n
\u0130\u015f i\u00e7in Do\u011fru Ara\u00e7lar<\/p>\n\n\n\n
Forecast Pro ile kan\u0131tlanm\u0131\u015f istatistiksel \u00f6ng\u00f6rme y\u00f6ntemlerini kullanarak h\u0131zl\u0131 ve kolay bir \u015fekilde do\u011fru \u00f6ng\u00f6r\u00fcler olu\u015fturabilirsiniz. Ara\u015ft\u0131rmalar, tek bir y\u00f6ntemin t\u00fcm veriler i\u00e7in en iyi sonucu vermedi\u011fini g\u00f6stermi\u015ftir, bu nedenle Forecast Pro, her t\u00fcr i\u015f ihtiyac\u0131n\u0131 kar\u015f\u0131lamak i\u00e7in eksiksiz bir \u00f6ng\u00f6rme yakla\u015f\u0131mlar\u0131 yelpazesi sunar. Forecast Pro’nun modelleri mevsimsel talebi, \u00fcr\u00fcn hiyerar\u015filerini, \u00fcr\u00fcn promosyonlar\u0131n\u0131, yava\u015f hareket eden \u00f6\u011feleri, nedensel de\u011fi\u015fkenleri, ayk\u0131r\u0131 de\u011ferleri ve daha fazlas\u0131n\u0131 bar\u0131nd\u0131r\u0131r.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Uzman Se\u00e7imi, \u00f6ng\u00f6r\u00fcde varsay\u0131m\u0131 ortadan kald\u0131r\u0131r. Yerle\u015fik uzman sistem verilerinizi analiz eder, uygun \u00f6ng\u00f6rme tekni\u011fini se\u00e7er, modeli olu\u015fturur ve \u00f6g\u00f6r\u00fcleri hesaplar – hatta bunun mant\u0131\u011f\u0131n\u0131 s\u0131radan \u0130ngilizce olarak a\u00e7\u0131klar!<\/p>\n\n\n\n Forecast Pro’nun otomatik makine \u00f6\u011frenimi (ML) modelleri sayesinde, do\u011fru makine \u00f6\u011frenimi tabanl\u0131 \u00f6ng\u00f6r\u00fcler olu\u015fturmak i\u00e7in art\u0131k bir veri bilimcisi olman\u0131za gerek yok. Forecast Pro, Extreme Gradient Boosting Karar A\u011fa\u00e7lar\u0131n\u0131 kullan\u0131r ve modelleri tamamen otomatik olarak olu\u015fturman\u0131za olanak tan\u0131yan \u00f6nceden tan\u0131mlanm\u0131\u015f bir dizi \u00f6zellik i\u00e7erir. Modeli, ek \u00f6zellikleri (\u00f6r. a\u00e7\u0131klay\u0131c\u0131 de\u011fi\u015fkenler, olay programlar\u0131 vb.) listeleyerek de \u00f6zelle\u015ftirebilirsiniz.<\/p>\n\n\n\n \u00c7ok \u00e7e\u015fitli veri \u00f6zelliklerini bar\u0131nd\u0131rmak i\u00e7in on iki farkl\u0131 Holt-Winters \u00fcstel yumu\u015fatma modeli sa\u011flanm\u0131\u015ft\u0131r. \u00dcstel yumu\u015fatman\u0131n sa\u011flaml\u0131\u011f\u0131, \u00f6nc\u00fc g\u00f6stergeler olmad\u0131\u011f\u0131nda ve veriler Box-Jenkins i\u00e7in \u00e7ok k\u0131sa veya de\u011fi\u015fken oldu\u011funda onu ideal hale getirir. Modeli se\u00e7ip parametreleri kendiniz ayarlayabilir veya Forecast Pro’nun otomatik olarak yapmas\u0131na izin verebilirsiniz.<\/p>\n\n\n\n Kararl\u0131 veri k\u00fcmeleri i\u00e7in Forecast Pro, \u00e7arp\u0131msal bir mevsimsel Box-Jenkins modelini destekler. Model, eksiksiz bir ekran y\u00f6nelimli te\u015fhis yelpazesi kullan\u0131larak tamamen otomatik veya etkile\u015fimli olarak olu\u015fturulabilir.<\/p>\n\n\n\n \u00d6nemli \u00f6nc\u00fc g\u00f6stergeler varsa, Forecast Pro’nun dinamik regresyonunu kullan\u0131n. Ba\u011f\u0131ms\u0131z de\u011fi\u015fkenler, gecikmeli veya d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fclm\u00fc\u015f de\u011fi\u015fkenler dahil edebilir ve genelle\u015ftirilmi\u015f Cochrane\u2013Orcutt modelleri olu\u015fturabilirsiniz. Forecast Pro’nun kendi kendini yorumlayan te\u015fhisini kullanarak, birka\u00e7 fare t\u0131klamas\u0131yla alternatif modeller olu\u015fturabilir ve kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rabilirsiniz.<\/p>\n\n\n\n Olay modelleri, terfiler, grevler veya di\u011fer d\u00fczensiz olu\u015fumlar gibi \u00f6zel olaylar i\u00e7in ayarlamalar sa\u011flayarak \u00fcstel yumu\u015fatmay\u0131 geni\u015fletir. \u00c7e\u015fitli boyut veya t\u00fcrlerdeki promosyonlar veya Paskalya ve Ro\u015f A\u015fana gibi hareketli tatiller gibi birka\u00e7 farkl\u0131 t\u00fcrdeki etkinlik i\u00e7in ayar yapabilirsiniz. Forecast Pro’nun sezgisel Event Manager’\u0131n\u0131 kullanarak olaylar\u0131 olu\u015fturmak, ayarlamak ve s\u00fcrd\u00fcrmek kolayd\u0131r.<\/p>\n\n\n\n \u00c7ok d\u00fczeyli modeller, t\u00fcm toplama d\u00fczeylerinde tutarl\u0131 \u00f6ng\u00f6r\u00fcler \u00fcretmek i\u00e7in verileri yukar\u0131dan a\u015fa\u011f\u0131ya veya a\u015fa\u011f\u0131dan yukar\u0131ya bir yakla\u015f\u0131m kullan\u0131larak uzla\u015ft\u0131r\u0131labilen gruplar halinde toplaman\u0131za olanak tan\u0131r. Mevsimsel ve olay indeksleri, \u00fcst d\u00fczey toplamlardan \u00e7\u0131kar\u0131labilir ve alt d\u00fczey verilere uygulanabilir.<\/p>\n\n\n\n Forecast Pro, yeni \u00fcr\u00fcnleri \u00f6ng\u00f6rmek i\u00e7in analoji yoluyla \u00f6ng\u00f6rme, \u00f6\u011fe de\u011fi\u015ftirme ve Bas dif\u00fczyon modeli dahil olmak \u00fczere \u00e7e\u015fitli y\u00f6ntemler i\u00e7erir.<\/p>\n\n\n\n Y\u0131lda 12’den fazla g\u00f6zlem i\u00e7eren verileri \u00f6ng\u00f6r\u00fcyorsan\u0131z bu yararl\u0131 bir tekniktir. Mevsimsel Sadele\u015ftirme, verileri modellemek i\u00e7in kullan\u0131lan mevsimsel endekslerin say\u0131s\u0131n\u0131 azalt\u0131r ve genellikle \u00f6ng\u00f6r\u00fc do\u011frulu\u011funu \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde art\u0131r\u0131r.<\/p>\n\n\n\n D\u00fc\u015f\u00fck hacimli ve “seyrek” verileri (yani, talebin genellikle s\u0131f\u0131r oldu\u011fu veriler) bar\u0131nd\u0131rmak i\u00e7in Croston’\u0131n aral\u0131kl\u0131 talep modeli ve ayr\u0131k veri modelleri sa\u011flanm\u0131\u015ft\u0131r.<\/p>\n\n\n\n E\u011fri uydurma, verilerinizin takip etti\u011fi e\u011frinin genel bi\u00e7imini tan\u0131mlaman\u0131n h\u0131zl\u0131 ve kolay bir yolunu sa\u011flar. Forecast Pro, d\u00fcz \u00e7izgi, ikinci dereceden, \u00fcstel ve b\u00fcy\u00fcme (S-e\u011frisi) olmak \u00fczere d\u00f6rt t\u00fcr e\u011friyi destekler.<\/p>\n\n\n\n Bu “basit” modeller son derece yararl\u0131 olabilir. Hareketli ortalama, \u201cge\u00e7en y\u0131lla ayn\u0131\u201d, y\u00fczde b\u00fcy\u00fcme ve sabit \u00f6ng\u00f6r\u00fc de\u011feri modelleri dahildir.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" \u00d6ng\u00f6rme Metotlar\u0131 \u0130\u015f i\u00e7in Do\u011fru Ara\u00e7lar Forecast Pro ile kan\u0131tlanm\u0131\u015f istatistiksel \u00f6ng\u00f6rme y\u00f6ntemlerini kullanarak h\u0131zl\u0131 ve kolay bir \u015fekilde do\u011fru \u00f6ng\u00f6r\u00fcler olu\u015fturabilirsiniz. Ara\u015ft\u0131rmalar, tek bir y\u00f6ntemin t\u00fcm veriler i\u00e7in en iyi sonucu vermedi\u011fini g\u00f6stermi\u015ftir, bu nedenle Forecast Pro, her t\u00fcr i\u015f ihtiyac\u0131n\u0131 kar\u015f\u0131lamak i\u00e7in eksiksiz bir \u00f6ng\u00f6rme yakla\u015f\u0131mlar\u0131 yelpazesi sunar. Forecast Pro’nun modelleri mevsimsel talebi, […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"footnotes":""},"class_list":["post-3364","page","type-page","status-publish","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.uytes.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/3364","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.uytes.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.uytes.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.uytes.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.uytes.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3364"}],"version-history":[{"count":48,"href":"https:\/\/www.uytes.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/3364\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3429,"href":"https:\/\/www.uytes.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/3364\/revisions\/3429"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.uytes.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3364"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}Uzman Se\u00e7imi<\/h2>\n\n\n\n
Makine \u00d6\u011frenimi<\/h2>\n\n\n\n
\u00dcstel D\u00fczle\u015ftirme<\/h2>\n\n\n\n
Box-Jenkins<\/h2>\n\n\n\n
Dinamik Regresyon<\/h2>\n\n\n\n
Olay Modelleri<\/h2>\n\n\n\n
\u00c7ok D\u00fczeyli Modeller<\/h2>\n\n\n\n
Yeni \u00fcr\u00fcn \u00d6ng\u00f6rme<\/h4>\n\n\n\n
Mevsimsel Basitle\u015ftirme <\/h2>\n\n\n\n
D\u00fc\u015f\u00fck Hacim Modelleri<\/h2>\n\n\n\n
E\u011fri Uydurma<\/h2>\n\n\n\n
Basit Metotlar<\/h2>\n\n\n\n