Veri Analitiği ve Karar Destek Mekanizmaları
Müşteri verilerini ve pazar dinamiklerini işleyerek rakip analizi, otomatik fiyatlandırma algoritmaları ve karlılık optimizasyonu sunan büyük veri çözümleri.
Atıl duran operasyonel veriyi, yönetimin karar alabileceği öngörülere dönüştürüyoruz. Satış, stok, üretim ve pazar verilerini tek bir veri modelinde birleştirir; istatistiksel modelleme ve makine öğrenmesi ile talep tahmini, dinamik fiyatlandırma ve karlılık optimizasyonu motorları kurarız. Sonuçlar, yöneticinin her sabah açtığı canlı panolarda ve otomatik raporlarda hayat bulur.
Öne çıkanlar
- Talep tahmini & zaman serisi modelleri
- Otomatik fiyatlandırma algoritmaları
- Rakip ve pazar analizi
- Karlılık optimizasyonu panoları
Yetenekler
01
Tahminleme Motorları
Prophet, ARIMA ve gradient-boosting tabanlı modellerle SKU seviyesinde talep ve ciro tahmini; mevsimsellik ve kampanya etkilerini otomatik öğrenir.
02
Dinamik Fiyatlandırma
Rakip fiyatları, stok seviyesi ve marj hedeflerini birlikte değerlendiren kural + model hibrit fiyatlandırma altyapısı.
03
Karar Destek Panoları
Yöneticinin sorusunu saniyeler içinde yanıtlayan, rol bazlı yetkilendirilmiş etkileşimli panolar ve otomatik e-posta raporları.
04
Veri Mühendisliği
ERP, e-ticaret ve pazar yeri API’lerinden akan veriyi temizleyen, birleştiren ve sürümleyen ETL/ELT hatları.
Sektörler
- Perakende
- Üretim
- E-ticaret
- Dağıtım
Teknoloji
- Python
- Pandas / scikit-learn
- Prophet
- Power BI / Metabase
- BigQuery / PostgreSQL
Sık sorulanlar
- Hangi verilerle başlıyorsunuz?
- Elinizde olanla: ERP, e-ticaret ve pazar yeri API'leri; satış, stok ve üretim kayıtları. Bu kaynakları temizleyen, birleştiren ve sürümleyen ETL/ELT hatlarıyla tek bir veri modeli kurarız; tahmin modelleri ve panolar bu modelin üzerinde çalışır.
- Talep tahmini hangi düzeyde yapılır?
- SKU düzeyinde talep ve ciro tahmini; Prophet, ARIMA ve gradient boosting tabanlı modellerle. Mevsimsellik ve kampanya etkileri modele otomatik olarak girer.
- Dinamik fiyatlandırma fiyatları kendiliğinden mi değiştirir?
- Altyapı kural ve modeli birlikte kullanır: rakip fiyatları, stok seviyesi ve marj hedefleri birlikte değerlendirilir, sınırları ve kuralları siz belirlersiniz. Önerilerin otomatik mi yoksa onayla mı uygulanacağı kurulumda birlikte kararlaştırılır.
- Sonuçları nerede göreceğiz?
- Power BI veya Metabase üzerinde kurulan, rol bazlı yetkilendirilmiş etkileşimli panolarda ve otomatik e-posta raporlarında. Amaç, yöneticinin sorusunu saniyeler içinde yanıtlamak.
Ücretsiz araç
- Tahmin hatası hesaplayıcı (MAPE, WAPE, MASE)Gerçek ve tahmin sütunlarından MAPE, sMAPE, WAPE, MASE, RMSE, yanlılık ve izleme sinyali; ürün bazında rapor ve grafikler.
- Hızlı talep tahmini denemesiTarih;değer verisinden naive, Holt-Winters dahil yedi modeli sınar; en iyisiyle aralıklı tahmin üretir. Tarayıcıda çalışır.
- Fiyat esnekliği hesaplayıcıİki noktadan yay esnekliği ya da log-log regresyon; gelir/kâr etkisi, fiyat senaryoları ve kâr en büyük fiyat. Tarayıcıda çalışır.
- Rüzgar yıllık enerji üretimi (AEP) ve kapasite faktörü hesaplamaOrtalama rüzgar hızı, Weibull dağılımı ve türbin eğrisiyle yıllık enerji (MWh), kapasite faktörü ve tam yük saati.
- A/B test örneklem büyüklüğü ve anlamlılık hesaplayıcıA/B testi için gereken örneklem büyüklüğü ve sonuç anlamlılığı: iki oran z-testi, p değeri, güven aralığı, göreli artış.
- ABC-XYZ stok sınıflandırmaDönemlik tüketimden ABC (değer payı) ve XYZ (değişim katsayısı) sınıfları, 3×3 matris ve kalem tablosu; eşikler ayarlanır.
- Güvenlik stoku ve yeniden sipariş noktası hesaplayıcıTalep ve tedarik süresi değişkenliğinden güvenlik stoku, yeniden sipariş noktası ve isteğe bağlı EOQ; formül ve varsayımlar açıklanır.
- Mevsimsellik ayrıştırma (eğilim, mevsim, artık)Zaman serisini eğilim, mevsimsel indeks ve artığa ayırır; toplamsal/çarpımsal model, mevsimsel güç ve grafikler.
- Korelasyon ve basit regresyon hesaplayıcıPearson r, R², eğim ve kesişim, %95 güven aralığı, p değeri ve tahmin; iki sütundan, dağılım grafiğiyle.
- NPS (Net Promoter Score) hesaplayıcı0–10 yanıtlardan NPS, destekçi/pasif/eleştirmen oranları, güven aralığı ve iki segment karşılaştırması.
- Yüzdelik dilim (persentil) hesaplayıcıSütundan n, ortalama, medyan, standart sapma, çeyrekler ve P5…P99 yüzdelikleri; yöntem seçimi ve kutu grafiği.
- Anket örneklem büyüklüğü hesaplayıcıEvren, güven düzeyi ve hata payından gereken anket örneklemi; sonlu evren düzeltmesi, davet sayısı ve duyarlılık tablosu.
- Monte Carlo simülatörüBelirsiz girdilerle (üçgen, normal, düzgün) sonucun dağılımı: ortalama, P5/P50/P95, hedefi aşma olasılığı ve histogram.
- Anomali bulucu (kayan z-skor)Zaman serisinde kayan pencere z-skoru ve sağlam MAD z ile aykırı nokta tespiti; bant grafiği, işaretli noktalar ve yanlış alarm beklentisi.
- Korelasyon matrisiÇok sütunlu veriden Pearson ya da Spearman korelasyon matrisi, ısı tablosu, en güçlü 10 çift ve çoklu doğrusallık uyarısı.
- Kohort tutma tablosuOlay listesinden ya da matristen kohort tutma yüzdesi üçgeni, ağırlıklı ortalama eğri, dönem 1 kaybı ve kohort karşılaştırması.
- Başa baş noktası ve ROI hesaplayıcıBaşa baş adedi ve cirosu, katkı payı, güvenlik marjı; yatırım için geri ödeme, ROI, NPV, IRR ve fiyat/maliyet duyarlılık tablosu.
- t testi hesaplayıcıTek örneklem, Welch/havuzlanmış ve eşleştirilmiş t testi: t, sd, p değeri, güven aralığı, Cohen d ve kritik bölge grafiği.
- Güven aralığı hesaplayıcıOrtalama (t/z), oran (Wilson ve Wald) ve iki ortalama farkı için güven aralığı; özel düzey, sonlu evren düzeltmesi ve grafik.
İlgili projeler
Tümü →Enerji · Veri Analitiği · Canlı
Rüzgar Enerjisi Tahmin ve Arıza Analiz Sistemi
SCADA verisinden 48 saat öncesine güç tahmini, arıza sınıflandırma ve tahmine dayalı bakım.
→Yapay Zekâ · Telekom · Beta
Yapay Zekâ Sesli Çağrı Merkezi
İşletmeye gelen çağrıları yapay zekâ yanıtlar; özet ve bilgi bankası mobil panelde.
→
Hattınızı ya da sahanızı birlikte inceleyelim.
Sıradaki · 04
Bulut ve Ağ Altyapı Danışmanlığı →