יעקב זהבי

**יעקב זהבי** (נולד בדצמבר 1940) הוא פרופסור אמריטוס בפקולטה לניהול ע"ש קולר באוניברסיטת תל אביב, מומחה בתחומי כריית מידע, בינה מלאכותית ומדעי הנתונים.

כיהן כמנהל המכון למחקר עסקים וכן כראש החוג לחקר ביצועים של הפקולטה לניהול באוניברסיטת תל אביב.

## ביוגרפיה
יעקב זהבי השלים תואר ראשון בכלכלה וסטטיסטיקה מהאוניברסיטה העברית בירושלים, תואר שני בחקר ביצועים מהטכניון, ודוקטורט בהנדסת מערכות מאוניברסיטת פנסילבניה.

לאחר סיום לימודי הדוקטורט, הצטרף זהבי לסגל הפקולטה לניהול באוניברסיטת תל אביב. במהלך השנים, כיהן כפרופסור אורח באוניברסיטאות בארצות הברית, בהן אוניברסיטת פנסילבניה, אוניברסיטת מישיגן, אוניברסיטת קליפורניה בברקלי, אוניברסיטת דרום קליפורניה, אוניברסיטת קורנל, אוניברסיטת קליפורניה בלוס אנג'לס ,(UCLA) אוניברסיטת ניו יורק, (NYU) ובית הספר וורטון (Wharton) לניהול.

## תחומי מחקר ותרומה אקדמית
זהבי החל את הקריירה בשנות ה־70' ביישום מודלים של חקר ביצועים בתחומי האנרגיה והחשמל. מאמצע שנות ה־80' עבר לתחום מדעי הנתונים ומאז מתמקדים מחקריו בכריית מידע, למידת מכונה, בינה מלאכותית, ויישומים של מדעי הנתונים בתחומי הניהול ומדעי החברה. בנוסף, תרם זהבי לפיתוח תוכנות וכלים לניתוח נתוני עתק (Big data), ושיתף פעולה עם גופים ציבוריים ופרטיים ביישום פתרונות מבוססי נתונים לקבלת החלטות.

## קריירה
במקביל לקריירה האקדמית שלו, שיתף זהבי פעולה עם ד"ר ניסן לוין, מומחה לכריית מידע ומערכות מידע. יחד, הם פיתחו מודלים מתקדמים לניתוח נתונים גדולים, תוך שילוב של טכניקות בינה מלאכותית וסטטיסטיקה יישומית. שיתוף פעולה זה הניב מספר פרסומים אקדמיים ומספר יישומים פרקטיים והשפיע על תחום ניתוח הנתונים בישראל.

בסוף שנות השמונים פיתחו פרופ' זהבי וד"ר לוין עבור חברת המתנות Franklin Mint מפילדלפיה מערכת לשיווק מוצרים לאספנים בשם **AMOS**, שהסתמכה על בסיסי נתונים שהכילו אינפורמציה על היסטוריית הרכישות והפניות של לקוחות החברה, תוך שימוש בכלים המבוססים על למידת מכונה, שלימים נקראו "כריית מידע".

על בסיס הניסיון שנצבר בפיתוח תוכנת **AMOS** שהייתה תוכנה ייעודית, פיתחו פרופ' זהבי וד"ר לוין תוכנה כללית יותר לקבלת החלטות בשם **GainSmarts** שכללה מודלים ייחודיים, כמו רשתות עצביות, אלגוריתמים גנטיים, מודלים של הישרדות ועוד, שאפשרו להרחיב את מנעד השימושים של התוכנה מעבר לתחום השיווק, ובכללם ביטוח, מימון, תקשורת, רכב וכן בעיות מתחום הביולוגיה וריצוף הגנים. תוכנת GainSmarts פותחה עבור חברת Urban Science Applications Inc. (USAI) – חברת ייעוץ בינלאומית גדולה, שמרכזה באזור דטרויט, מישיגן, שעסקה במתן שירותי ייעוץ מתקדמים בעיקר לחברות בענף ברכב. תוכנת GainSmarts הופעלה במשך למעלה משני עשורים על עשרות יישומים בתחומים שונים.

## פרסים והוקרה

תוכנת GainSmarts זכתה פעמיים רצופות ( 1997, 1998) במקום הראשון בתחרות השנתית לגילוי ידע KDD (Knowledge Discovery) שמאורגנת על ידי ACM.

מאמר על תוכנת **AMOS** זכה בפרס הראשון בתחרות על המאמר הטוב ביותר בתחרות של האגודה האירופית לחקר ביצועים (EURO) ב-1995.

## חיים אישיים
פרופ' זהבי נשוי לנאוה, אב לשלושה: שרון, יעל ואורי וסב לתשעה נכדים. מתגורר ברמת השרון.

## מחקריו
מחקריו של פרופ' יעקב זהבי משתרעים על פני תחומים מגוונים, ובהם תכנון מערכות חשמל, כלכלה סביבתית, כריית מידע, שיווק ממוקד ומודלים חישוביים לקבלת החלטות. עבודתו משלבת גישות חישוביות מתקדמות עם תובנות יישומיות, ותרמה לפיתוח שיטות אופטימיזציה, כלים לתמיכה בהחלטות, ויישומים בתחום הבינה המלאכותית והשיווק.

עיקר עבודתו מתמקדת בשני תחומים מרכזיים: אופטימיזציה בתכנון מערכות חשמל ואנרגיה, כריית מידע (Data Mining) וחזוי אנליטי (Predictive Analytics) בתחומי השיווק והניהול.

### א. אופטימיזציה בתכנון מערכות חשמל ואנרגיה
בשלבים מוקדמים של הקריירה שלו, חקר פרופ' זהבי את תחום תכנון ייצור החשמל והקצאת משאבים תחת אילוצים כלכליים וסביבתיים, תוך שימוש במודלים בחקר ביצועים. עבודותיו בתחום הזה התמקדו במספר נושאים:

**תפעול אופטימלי של מערכת חשמל לאור שיקולים כלכליים וסביבתיים:** שיקולי קיימות וסביבה ומשבר באקלים הביאו לאחרונה את חברות החשמל להתחשב גם בשיקולים סביבתיים בתפעול מערכות החשמל, בנוסף לשיקולים המסורתיים של עלויות התפעול. הבעיה שאי אפשר למזער את עלויות התפעול ונזקי הזיהום בעת ובעונה אחת, שכן מדובר כאן על תופעות מנוגדות. במחקר זה פיתח זהבי מודל אופטימיזציה, שמשתמש בשקלול תמורות (trade off analysis) על מנת לשלב את השיקולים הסביבתיים בתפעול מערכת חשמל, ומודל דיפיוזיה (diffusion) בכדי לבדוק את השפעת זיהום האוויר הנפלט מתחנות הכוח בתנאי מזג אוויר שונים.

#### הרחבת יכולת (capacity expansion) הייצור של משק החשמל
פיתוח מודלים לאופטימיזציה של הרחבת יכולת הייצור של משק חשמל המכילה מספר סוגים של תחנות כוח (פחם, מזוט, טורבינות גז, אנרגיה הידרואלקטרית) כשלכל סוג מאפיינים כלכליים ותפעוליים שונים. בין השאר זהבי פיתח אלגוריתמים למציאת תמהיל ייצור אופטימלי של תחנות כוח קיימות, בטווח הקצר, תוך התחשבות בעלויות תפעול, מגבלות על יכולת ייצור אנרגיה, ודרישות אמינות תפעולית. הרחבת מערכת חשמל היא מערכת מורכבת על פני זמן, שמחייבת שימוש בגישות אופטימיזציה דינמית לפתרון, שהיא בעיה קשה במיוחד. שאלה מעניינת במיוחד היא באילו תנאים פתרון בעיית הרחבת היכולת לטווח הקצר נותנת פתרון שהוא זהה, או קרוב מספיק, לפתרון הבעיה הדינמית. זהבי חקר ופיתח תנאים שבהם אופטימיזציה דינמית למציאת התמהיל האופטימלי של יחידות הייצור על פני זמן נותנת פתרונות הזהים לפתרונות של המודלים למציאת התמהיל האופטימלי בטווח הקצר, היינו רק עבור הצעד הבא (Time Step). תנאים אלה מאפשרים למקבלי ההחלטות לפתור את בעיית הפיתוח של מערכת החשמל באמצעות הגישות הקלות יותר למציאת התמהיל האופטימלי של תחנות הכוח לטווח הקצר.

#### חיזוי עלויות הייצור של משק החשמל
פיתוח מודלים לחיזוי עלויות הייצור של מערכת חשמל תוך התחשבות בשיקולים כלכליים הנובעים מההבדלים בעלויות התפעול של יחידות הייצור, שיקולים תפעוליים הנובעים מהפסקות מאולצות (forced outages) של יחידות הייצור ושיקולי אחזקה (maintenance requirements). זהבי הרחיב את השיטות הקיימות לחיזוי עלויות הייצור של מערכת החשמל המבוססת על גישות של סימולציה הסתברותית (probabilistic simulation) וגם פיתח גישה אנליטית לחיזוי עלויות הייצור. חישובי עלויות מהווים מרכיב מרכזי בהחלטות על הרחבת כושר הייצור של מערכת חשמל ובהחלטות תפעוליות של מערכת החשמל.

#### חישוב העלויות השוליות לייצור חשמל כפונקציה של זמן
עלויות התפעול של מערכת חשמל משתנות על פני זמן כפונקציה של הביקוש לחשמל שמשתנה על פני שעות היממה ויחידות הייצור המופעלות בכל יחידת זמן לאספקת הביקוש. עלויות הייצור על פני זמן משמשות כבסיס לתמחור חשמל על פני זמן לפיה צרכני החשמל משלמים תעריף גבוה יותר בשעות שיא הביקוש לחשמל ותעריף נמוך יותר בשעות השפל של הביקוש (תעריף תעו"ז – תעריפי עומס וזמן), וכן כבסיס לפיצוי של יצרנים פרטיים לייצור חשמל. זהבי פיתח אלגוריתמים מתקדמים לחישוב עלויות שוליות לייצור חשמל כפונקציה של זמן, שיושמו גם למערכת מחשב ששימשה כבסיס לתעריפי תעו"ז בישראל.

#### הערכת חלופות השקעה במשק החשמל ברמת המקרו
פיתוח ויישום מודל להערכת חלופות השקעה במשק האנרגיה בישראל שמשמש כבסיס לקבלת החלטות בשורה של נושאים, ובהם ניתוח חלופות השקעה במשק החשמל בטווח הבינוני, הערכה של טכנולוגיות חלופיות וטכנולוגיות חדשות לייצור חשמל, השפעה של שינויים במיסים וסובסידיות על תצרוכת האנרגיה, וניתוחי רגישות (sensitivity analysis) של שינויים במאפיינים טכנולוגיים וכלכליים על משק החשמל.

#### הערכת חלופות השקעה בפרויקט "תעלת הימים" בין הים התיכון לים המלח.
מטרת פרויקט תעלת הימים הוא לנצל את הבדלי הגובה בין ים התיכון לים המלח על מנת לייצר אנרגיה הידרואלקטרית ובכך להחליף תחנות כוח פוסיליות (המבוססות על פחם ומזוט) ולחסוך בעלויות אנרגיה. המחקר בחן 3 חלופות השקעה: חלופה צפונית, חלופה מרכזית וחלופה דרומית, והתמקד בניתוח עלות/תועלת (cost benefit analysis) עבור כל חלופה בדגש על התועלת האנרגטית. ההשוואה בין החלופות התבססה על הקונפיגורציה האופטימלית של כל חלופה וכללה 2 שלבים: אופטימיזציה לטווח קצר למציאת התועלת האנרגטית של היחידה ההידרואלקטרית בכל נקודת זמן, ואופטימיזציה דינמית לאורך זמן, באמצעות מודל תכנות דינמי (dynamic programming), למציאת היתרונות האנרגטיים של כל חלופה לאורך זמן. מחקר זה שימש כבסיס, בצד שיקולים אחרים, להקים את חברת ים-תיכון/ים-המלח לטיפול בפרויקט.

#### מדדי אמינות לתחנות כוח
בעבודות נוספות פיתח זהבי מדדים כמותיים חדשים לאמינות של תחנות כוח, תוך דגש על מצבים של תקלות חלקיות וביקושים משתנים. גישה זו אפשרה למקבלי החלטות במערכות חשמל לקבל החלטות מדויקות יותר לגבי תפעול ותחזוקה בתנאי אי-ודאות.

### ב. כריית מידע (Data Mining) וחזוי אנליטי (Predictive Analytics) בתחומי השיווק והניהול
מחקריו של זהבי בתחום מדעי הנתונים וכריית מידע מתמקדים בעיקר בנושא של חיזוי אנליטי (Predictive Analytics). במסגרת זו הוא פיתח, בשיתוף עם ד"ר ניסן לוין, מודלים מתקדמים לחיזוי אנליטי המתבססות על למידת מכונה, כריית מידע, וגישות אופטימיזציה חישובית. מטרת החיזוי האנליטי היא לחזות אירועים ומגמות עתידיות על סמך היסטוריה ואירועים שקרו בעבר עם שימושים רבים במגוון תחומים: שיווק וניהול, מימון, ניהול סיכונים, תכנון אורבני, אנרגיה וסביבה ומערכות בריאות. הלב של מערכת לחיזוי אנליטי הנו מודל החיזוי אשר נמצא גם במרכז מחקריו של זהבי, הכוללים פיתוח של מגוון מודלים לחיזוי, ובהם מודלים-מבוססי רגרסיה רציפה ובדידה, ניתוח רשתות עצביות,(Simulated Annealing), אלגוריתמים גנטיים, ניתוח הישרדות (Survival Analysis) ועצי החלטה (Decision Trees).

מערכת לחיזוי אנליטי כוללת הרבה יותר מאשר מודל החיזוי. מרכיבים נוספים הם הכנת הנתונים למודל, עיבוד מקדים (pre-processing) של הנתונים, בדיקה ותיקוף של תוצאות המודל, ולבסוף יישום המודל במציאות. על מנת להקל את תהליך היישום של המודלים לחיזוי אנליטי במציאות, פיתחו זהבי ולוין שתי מערכות אינטגרטיביות וממוחשבות: מערכת AMOS שהנה מערכת ייעודית עבור חברת המתנות Franklin Mint, ומערכת GainSmarts שהיא כללית יותר ומאפשרת הרחבת מנעד היישומים של מערכת החיזוי לתחומים נוספים.

#### אוטומציה של התהליכים לבנית מודלים מבוססי-רגרסיה בעולם נתוני העתק
מודלים מבוססי רגרסיה הנם המודלים המובילים לחיזוי. בניית מודל רגרסיה לחיזוי בעולם נתוני העתק הנה אחת מהבעיות הקשות ביותר בסטטיסטיקה. אם בעבר ניתן היה לבנות מודל רגרסיה לחיזוי בגישות ידניות של ניסוי וטעייה, בעולם נתוני העתק זוהי משימה בלתי אפשרית בשל מספר הקומבינציות העצום שצריך לבדוק, שמגיע לעיתים למיליונים ואף יותר. ולכן, הפעלה של מודל לחיזוי אנליטי במציאות בעולם נתוני העתק אינה אפשרית ללא אוטומציה של תהליך בנית מודל החיזוי.

התהליך האוטומטי שפיתחו פרופ' זהבי וד"ר לוין מורכב מסדרה של שלבים, שכל שלב מונע על ידי מערכת חוקים, שמוגדר על ידי המשתמש, שמנווטת את התהליך. הדגש הוא על feature selection, בחירת המשתנים המשפיעים ביותר על משתנה התגובה (response), בדרך כלל כמה עשרות בודדות, מתוך האוסף הפוטנציאלי של המשתנים המסבירים שמספרם יכול להגיע למאות ואפילו אלפים.

#### תהליך בניית המודל מורכב מכמה שלבים, כשכל שלב מונע על ידי מערכת חוקים

* **עיבוד מקדים (pre-processing):**
** **Exploratory Data Analysis (EDA)** לבדיקה ראשונית של אוכלוסיית היעד (המכונה גם "Universe"), באמצעות טבלאות ומיצגים של כל המשתנים, המסבירים והתלויים, וטבלאות קורלציה בין כל המשתנים לבין עצמם, וזאת על מנת לאתר משתנים בעיתיים - "רועשים" (noisy"), מיותרים (” redundant”), לא רלוונטיים, אירועים נדירים (rare events) שמכילים מעט אינפורמציה מכדי לתרום למודל, משתנים עם קורלציה גבוהה (למעלה מ – 90%) עם המשתנה התלוי שעלולות לשבש את מודל החיזוי (too good to be true), ואחרים. ניתן להפעיל את מודל בדיקת הנתונים גם באופן עצמאי בכדי לבדוק את נתונים חדשים או שינויים בנתונים.
** **טיפול בערכים חסרים (missing values)**
** **טיפול במשתנים עם ערכים קיצוניים (extreme values)**
** **טיפול במשתנים חריגים (outliers)**
* **Feature extraction** **-** טרנספורמציות של כל המשתנים למשתנים "מסבירים", המכונים גם predictors, על מנת להתמודד עם משתנים לא ליניאריים, משתנים קטגוריים, אינטראקציות בין משתנים, משתנים אלפביתיים והוספת משתנים תלויי-תחום (domain related) לאוסף המשתנים המסבירים.
* **דגימה (sampling)** – בחירת מדגם המבחן (testing sample) באופן מקרי מתוך אוכלוסיית היעד וחלוקתו באופן אקראי למדגם אימון (training audience) המשמש לבנית המודל, ומדגם תיקוף (validation audience) המשמש לתיקוף המודל.

* **Feature selection** – תהליך רב-שלבי לבחירת המשתנים המשפיעים שייכנסו למודל. לאחר השלבים הראשונים בתהליך שבה מסננים משתנים לא רלוונטיים על סמך שיקולים סטטיסטים בסיסיים, נכנס לפעולה גם תהליך של רגרסיה בצעדים (StepWise Regression) שמשלב בתוכו את מודל החיזוי, שמסנן משתנים שלא תורמים באופן מובהק ליכולת ההסבר של המודל. בשלבים האחרונים של התהליך נעשה סינון נוסף של משתנים על סמך יכולת ההסבר של כל משתנה וזאת באמצעות הרצה של מודל החיזוי עם ובלי המשתנה. הפלט של תהליך בחירת המשתנים הנה הרשימה של המשתנים המשפיעים ביותר על יכולת החיזוי של המודל.
* בהינתן רשימת המשתנים המסבירים הסופית, בנית מודל החיזוי הסופי.
* **Scoring (מתן ציון)** – חישוב הערכים החזויים, באמצעות מודל החיזוי, עבור התצפיות במדגם האימון ובמדגם התיקוף.
* **הערכת תוצאות המודל** – הסכנה הגדולה ביותר של מודל חיזוי כלשהו היא התאמת יתר (over-fitting), היינו מודל שנותן ביצועים טובים על מדגם האימון אך ביצועים פחות טובים כאשר מיישמים את המודל על נתונים חדשים. לכן מה שנדרש למעשה הוא לבנות מודל עם יכולת הכללה (generalization) שניתן ליישם אותו גם לחיזוי התגובה של תצפיות חדשות. אל אף שבעיה זו מטופלת גם על ידי תהליך בחירת המשתנים המסבירים, תופעה זו מחייבת לבדוק את יעילות החיזוי של המודל על נתונים שלא השתתפו בבניית המודל. לכך נועד מדגם התיקוף. הערכת איכות החיזוי של המודל מתבצעת באמצעות סדרה של מדדים וטבלאות השוואתיות של תוצאות החיזוי בין מדגם התיקוף למדגם האימון. מאחר שמדגם התיקוף מכיל גם את הערכים של המשתנה התלוי, ניתן להשוות את ביצועי מודל החיזוי על מדגם התיקוף לאלה של מדגם החיזוי וכך להעריך את יעילות החיזוי ויכולת ההכללה שלו.

* **יישום מודל החיזוי** – כאמור המטרה הראשית של בניית מודל חיזוי הוא לחזות את הערכים של משתני התגובה גם על תצפיות חדשות. בשלב האחרון של תהליך בניית המודל המערכת הממוחשבת מייצרת תוכנות scoring בשפות שונות, R, SQL ו-JAVA, שמאפשרת ליישם אותה לצורך חיזוי על קבצים אחרים. גם שלב זה מונע על ידי חוקים שמאפשרים להכניס שיקולים כלכליים לצורך קבלת החלטות וכן חוקים המאפשרים לעקוף (override) את החלטות המערכת.

#### AMOS - מערכת תומכת החלטה לשיווק ממוקד עבור חברת המתנות Franklin Mint
חברת Franklin Mint (FM) מפילדלפיה היא אחת מהחברות הראשונות שהשתמשה בטכנולוגיה של שיווק מבסיסי נתונים ((DBM - DataBase Marketing לשיווק מוצרים באמצעות הדואר, שהסתמכה על בסיסי נתונים שהכילו את היסטוריית הרכישות והפניות של לקוחות החברה. בסיס הנתונים של החברה הכיל למעלה מ – 10 מיליון לקוחות בכל העולם שבזמנו, מחצית שנות ה – 80, נחשב לאחד ממאגרי הנתונים העסקיים הגדולים בעולם. החברה שיווקה מוצרים ייחודיים לאספנים (collectible items), כגון תכשיטים, פסלים, מטבעות, מדליות, בובות ועוד מגוון מוצרים אחרים, כ +200 מוצרים שונים בשנה. שיעור התגובה למוצרים אלו היה מאד קטן, מה שחייב שימוש בדיוור ממוקד על מנת להגדיל את שיעורי התגובה. החברה השתמשה בגישות המסורתיות של סגמנטציה שהתבססה על שיטות RFM (Recency, Monetary, Frequency) ועל מאפייני המוצרים על מנת לחלק את הלקוחות לסגמנטים על פי שיעור התגובה. אך גם שיעור התגובה של הסגמנטים ה"מגיבים" שעברו סף תגובה מסוים, היה נמוך, לעיתים פחות מ-1/3%, מה שחייב לפתח מערכת לשיווק ממוקדת יותר שמסתמכת על מודלים סטטיסטיים מתקדמים בכדי לאפשר ל-FM לאתר באופן מדויק יותר את קהל היעד לשיווק המוצרים שלה. כאן נכנסה לפעולה מערכת AMOS.

מערכת AMOS הנה מערכת תומכת החלטה המבוססת על רגרסיה לוגיסטית (logistic regression) שמטרתה לחשב את הסתברות הרכישה של הלקוח/ה למוצר המוצע כפונקציה של מאפייני המוצר, מאפייני הלקוח/ה, רכישות קודמות של מוצרים מ-FM וכן פניות שנעשו אליו/אליה, כולל פניות ללא תגובה, וכן מאפיינים של הלקוחות ה"דומים" לו/לה. לב המערכת הוא המודל האוטומטי, שתואר לעיל, לבניית מודל הרגרסיה הלוגיסטית. ומכאן נובע גם השם של התכנה (AMOS Automating Model Specification). מערכת AMOS פותחה בסוף שנות ה – 80, וככל הנראה הייתה אחת מהניסיונות הראשונים להשתמש בכלים אנליטיים וסטטיסטיים מתקדמים לצורך קבלת נחלטות עסקיות בעולם נתוני העתק, שלימים נקראו, כריית מידע (data mining).

מרכיב חשוב בבניית המערכת הייתה בדיקת הביצועים שלה לעומת המערכת הקיימת המבוססת על גישת הסגמנטציה. בדיקה זו כללה שני שלבים: בדיקה אחורית (backtesting) ובדיקה קדמית (forwardtesting). בבדיקה לאחור הופעלה מערכת AMOS על קהל יעד של כמה עשרות מוצרים שנבחרו בשיטת הסגמנטציה, וסיווגה את הלקוחות לשתי קבוצות: כאלה שנבחרו למבצע השיווק על ידי שתי הגישות, הישנה והחדשה, וכאלה שנבחרו על ידי גישת הסגמנטציה אך נדחו ידי מערכת AMOS. מבדיקת הביצועים של שתי הקבוצות הסתבר שקבוצת החיתוך שהומלצה על ידי שתי הגישות הייתה אכן רווחית לעומת הקבוצה שנדחתה עי מערכת AMOS שהסבה הפסדים ל-FM.

אבל בגישת הבדיקה האחורית לא ניתן לבדוק האם קיימים עוד לקוחות רווחיים באוכלוסייה שלא נכללה בקהל היעד שנבחרה על ידי שיטת הסגמנטציה. לצורך זה נדרשה גם בדיקה קדמית שבה נבחרו מספר מוצרים לשיווק, שקהל היעד שלהם נבחר על ידי שתי השיטות, מערכת AMOS וגישת הסגמנטציה. קהל היעד לכל מוצר חולק ל – 3 קבוצות: כאלה שנבחרו להשתתף במבצע השיווק על ידי שתי הגישות החדשה והקיימת, כאלה שהומלצו על ידי גישת הסגמנטציה ונדחו על ידי מערכת AMOS, וכאלה שהומלצו על ידי מערכת AMOS אבל נדחו על ידי גישת בסגמנטציה. בדיקת הביצועים של מבצעי השיווק העלתה שבכל המוצרים שנבדקו, קבוצת הלקוחות שהומלצה על ידי שתי הגישות הייתה, אכן, הרווחית ביותר, ולאחריה גם הקבוצה שהומלצה על ידי מערכת AMOS אך נדחתה על ידי גישת הסגמנטציה. לעומת זאת, הקבוצה שהומלצה על ידי שיטת הסגמנטציה אך נדחתה על ידי מערכת AMOS הניבה, בכל המקרים, הפסדים ל – FM.

בעקבות תוצאות הבדיקות, שהוכיחו שביצועיה של מערכת AMOS עולים על אלה של שיטת הסגמנטציה, החליטה הנהלת FM ליישם אותה בתור השיטה המובילה לאיתור קהלי היעד לשיווק מוצריה. הבדיקות האלה גם שימשו לכיול המערכת, תוך כדי תנועה, ולשיפור ביצועיה.

#### GainSmarts - מערכת רב שימושית לתמיכה בבעיות של חיזוי אנליטי (Predictive Analytics)
מערכת AMOS הייתה מערכת ייעודית שהותאמה רק לאיתור קהלי היעד עבור שיווק המוצרים של חברת FM, שהנה בפני עצמה, חברה מאד מורכבת עם מאפיינים ייחודיים. על מנת להרחיב את מנעד השימושים של חיזוי אנליטי, פותחה מערכת GainSmarts שהנה מערכת רב שימושית לחיזוי עם יישומים מגוונים בתחומים שונים, ובהם שיווק, בנקאות, ביטוח, תקשורת, שירותי בריאות, תחבורה, ועוד. GainSmarts מתמודדת באופן אוטומטי עם כל המרכיבים של תהליך גילוי הידע (KDD – Knowledge Discovery in Data Mining), הכוללת עיבוד מקדים, טרנספורמציות של משתני הקלט ויצירת המשתנים ה"מסבירים", חלוקת קובץ המבחן למדגם אימון ומדגם תיקוף, בחירת המשתנים המשפיעים ביותר על תגובת הלקוחות, בנית מודל החיזוי, חישוב הסתברויות (probability) או סבירות (likelihood) התגובה, בהתאם למודל, והערכת תוצאות החיזוי. תהליך בנית המודל והתיקוף שלו מיוצגים על ידי מערכת GainSmarts באמצעות סדרה של טבלאות ומיצגים, כולל טבלאות Excel שמאפשרות למשתמש לנתח את התוצאות ולבצע ניתוחי רגישות (sensitivity analysis). כמו כן המערכת מייצרת גם תוכנות בשפות שונות (R, JAVA, SQL) על מנת להקל על יישום מודל החיזוי על בעיות עסקיות בתחומים שונים. ומאחר ובתהליך גילוי הידע לא תמיד ברור מראש מהו מודל החיזוי הטוב ביותר, הורחב מרכיב המידול במערכת GainSmarts כך שתכלול מגוון של מודלים, בהם מודלים פרמטריים מבוססי-רגרסיה וכן מודלים לא פרמטריים כגון עצי החלטות, רשתות עצביות ואלגוריתמים גנטיים. לגבי כל מודל הותאם תהליך בחירת המשתנים למודל למאפיינים של מודל החיזוי, בדגש על אוטומציה של בנית המודל. ואמנם מערכת GainSmrts יושמה במהלך השנים על עשרות בעיות חיזוי בתחומים שונים, בהם שיווק מוצרים ושירותים, שימוש ברשתות עצביות לשיווק ממוקד' מערכת המלצות למסחר תוך-יומי בשוק ההון, ניתוח סיכונים בענף הרכב בתחום הביטוח ובענף הבנקאות.

## קישורים חיצוניים

## הערות שוליים

2025 05
קטגוריה:סגל אוניברסיטת תל אביב: ניהול
קטגוריה:בעלי תואר דוקטור מאוניברסיטת פנסילבניה
קטגוריה:בוגרי הטכניון - מכון טכנולוגי לישראל
קטגוריה:בוגרי האוניברסיטה העברית בירושלים
קטגוריה:ישראלים שנולדו ב-1940