Verinizde bir sorun var ama fark etmediniz. Belirli bir ürünün stoğu son üç haftadır yavaşça artıyor, aylık raporda dikkat çekmiyor. Bir müşteri son iki ayda ortalama sipariş büyüklüğünü %40 düşürdü ama satış temsilciniz üstünde durmadı. Bunlar, YZ anomali tespitinin yakaladığı sessiz sinyallerdir.
01. Anomali Tespiti Nedir?
Anomali, verinin normal davranışından anlamlı biçimde sapması. Modern yaklaşımlarda istatistiksel modeller (Z-skoru, IQR) ve makine öğrenmesi (Isolation Forest, LSTM) birlikte kullanılır.
Amaç, "olağan"ı öğrenmek ve "olağandışı"ndan ekibi haberdar etmek.
02. Somut Kullanım Alanları
İş dünyasında anomali tespitinin işe yaradığı alanlar:
- Beklenmedik stok artışı / azalışı
- Müşteri davranış değişikliği (siparişte düşüş, iade artışı)
- Ödeme davranışında sapma (geç ödeyen müşteri erken ödemeye başlıyor — neden?)
- Sistem loglarında anormal etkinlik (güvenlik)
- Üretimde fire artışı
03. Uyarı Yorgunluğuna Karşı
Anomali tespitinin en büyük tuzağı, çok fazla uyarı üretmesi. İlk hafta 200 uyarı gelirse, ekip ikinci hafta tamamını görmezden gelmeye başlar.
İyi ayarlanmış bir sistem, günde 5-10 GERÇEK aksiyon gerektiren uyarı üretir. Bu ayar, ilk 4-6 hafta geribildirim döngüsüyle yapılır.
04. Doğru Metrik ve Doğru Eşik
Her verinin uygun metriği ve uygun eşiği vardır. Örneğin günlük satış Z-skoru 3'ün üstündeyse, aylık satış Z-skoru 2'nin üstündeyse alarm. Bu değerler baştan tahmin edilmez; verinin dağılımına bakılarak kurulur.
Yapay Zeka çözümümüzü inceleyin
Detaylı bilgi almak için ücretsiz danışmanlık görüşmesi rezervasyonu yapabilirsiniz.