Veri Madenciliği Nedir?

Yapay zeka ve bilgi mühendisliği alanında köklü bir disiplin haline geldi. Bilgisayar biliminin alanlarını da kapsayan veri madenciliğinin asıl kökleri makine öğrenimi ve istatistiktedir. Bilgisayar donanımındaki ilerlemeler, veri madenciliğinin yürütülmesini sağlamak için işlem gücünü oluşturmaktadır.

Yapay zeka ve bilgi mühendisliği alanından farklı olarak, bir teknolojiden ziyade bir uygulama olarak görülebilir olmasıdır. Bu nedenle yakın gelecekte güncel kalması beklenebilir.

Veri madenciliği, sonuçları tahmin etmek için büyük veri kümeleri içindeki anormallikleri, kalıpları ve korelasyonları keşfetme sürecidir. Bu süreç giderek daha güçlü hale gelmektedir. Büyük veri kümelerinden eyleme dönüştürülebilir bilgilerden oluşur. 

Birçok alanda işletmeler ve araştırmacılar için, veri madenciliği veya bilgi keşfi, vazgeçilmez bir teknoloji haline gelmiştir. Geniş bir teknoloji yelpazesi kullanılarak, bu bilgiler gelirleri artırmak, maliyetleri düşürmek, müşteri ilişkilerini geliştirmek, riskleri azaltmak ve daha fazlası için değerlendirilebilir. 

Kümeleme; birliktelik kuralları, sıralı örüntü yöntemleri, istatistik analizi ve özellik kuralları gibi yararlı bilgileri bulmak için kullanılır ve bu tür veriler kararlar almak ve gelişmek için geleceğin en önemli yöntemleri haline gelmiştir. Şirketlerin gelişmesi için, büyük veri tabanı bilgilerinden, gizli tahmin çıkarımlarında bulunan büyük teknoloji potansiyeline sahip veri ambarlarındaki en önemli bilgilerdir.  

Kullanılan araçlar gelecekteki eğilimleri ve davranışları tahmin eder, işletmelerin proaktif ve bilgi odaklı kararlar vermelerine yardımcı olur. Geçmiş olayların analizinin ötesine geçerek otomatikleştirilmiş, ileriye dönük analizlerde bulunarak bu analizlerden karar verme desteği oluşturan sistemlerdir. Kullanılan araçlar birçok iş sorularına cevap verebilecek durumdadır. Artık geleneksel yöntemlerle sorunları çözmek ve geleceği öngörmek çok zaman alıyor. Veri tabanlarını araştırarak, tahmine dayalı yöntemler bulmak uzmanların gözden kaçırabilecekleri bilgileri daha kısa sürede fark edip, beklentilerine ulaşmalarını sağlamaktadır.

Bilgisayarlar bir çeşit veri madenciliği araçlarıdır. Büyük veri tabanlarını analiz edebilirler. Bu araçlar sayesinde çoğu şirket artık büyük miktarda verileri toplayıp analiz edebiliyor.

Kullanılan Teknikler Nelerdir

  • Mevcut yazılım ve donanım üzerinde hızla uygulanması gerekir.
  • Mevcut bilgilerin değerini artırmak için platformlar oluşturmak gerekir.
  • Kaynaklar ve yeni ürünlerle entegre edilmesi gerekir.
  • Sistemler çevrimiçi hale getirildiklerinde üzerinde uygulandığından yüksek performanslı sunucuya sahip olması gerekir.

Popüler Teknikleri ve Türleri

  • Sınıflandırma: Bu yaklaşım, veri kümelerindeki öğeleri, sürecin bir parçası olarak tanımlanan farklı kategorilere atar. Karar ağaçları oluşturur. Lojistik regresyon , sınıflandırma yöntemlerinin bir örneğidir.
  • Kümeleme: Belirli özellikleri paylaşan veri öğeleri, uygulamalarının bir parçası olarak kümeler halinde gruplandırılır. Örnek olarak, hiyerarşik kümeleme ve Gauss karışım modelleri verilebilir.
  • Gerileme: Bir dizi değişkene dayalı olarak tahmin edilen veri değerlerini hesaplayarak veri kümelerinde ilişkileri bulmak için kullanılan bir yöntemdir. Örnek olarak, doğrusal regresyon ve çok değişkenli regresyon verilebilir. Karar ağaçları ve diğer bazı sınıflandırma yöntemleri de regresyon yapmak için kullanılabilir.
  • Sıra ve Yol Analizi: Belirli bir olay veya değer kümesinin daha sonraki olaylara yol açtığı kalıpları aramak için kullanılan bir yöntemdir.
  • Nöral ağlar: Bir sinir ağı , insan beyninin aktivitesini simüle eden bir dizi algoritmadır. Sinir ağları, makine öğreniminin daha gelişmiş bir dalı olan derin öğrenmeyi içeren karmaşık örüntü tanıma uygulamalarında kullanılır.

Veri madenciliği süreci: Nasıl çalışır?

Veri bilimcileri ve diğer yetenekli iş Zekası(BI)  ve analitik uzmanları tarafından yapılır. Ancak bazı kuruluşlarda veri bilimcisi olarak işlev gören veri konusunda bilgili iş analistleri, yöneticiler ve çalışanlar tarafından da gerçekleştirilebilir.

Verileri analize hazırlamak için veri yönetimi görevlerinin yanı sıra makine öğrenimi ve istatistiksel analizde de gerekir. Makine öğrenim algoritmalarının kullanılması ve yapay zeka (AI) araçları bu süreci otomatikleştirmek ve veri tabanlarını, işlem kayıtlarını kolaylaştırmaktadır. 

Veri Madenciliği Sürecinin Aşamaları:

  1. Veri toplama: Bir analitik uygulaması için veri ambarlarından ilgili veriler tanımlanır ve toplanarak yeni büyük veriler oluşturulur.
  2. Veri hazırlama : Bu aşama, veriler keşfedilerek ön işlemeye hazır hale getirilir. Daha sonra hatalar ve veri kalitesi sorunları düzeltilerek veriler çıkarılmaya hazır hale getirilir.
  3. Veri madenciliği: Veri hazırlandıktan sonra, bir veri bilimcisi uygun tekniğini seçer ve ardından madenciliği yapmak için bir veya daha fazla algoritma uygular.
  4. Veri analizi ve yorumlanması: Bu aşamada sonuçları, veri bilimcisi tarafından karar vermeye ve yönlendirmeye yardımcı olacak veri görselleştirme, veri hikayesi anlatım teknikleri gibi analitik modeller kullanarak, kullanıcılara iletir.

Yazılımı ve Araçları:

Kullanılan araçları çok sayıda satıcıdan temin edilebilir. Veri madenciliği yazılımı tarafından sağlanan temel özellikler arasında veri hazırlama yetenekleri, yerleşik algoritmalar, tahmine dayalı modelleme desteği gibi araçlar da bulunmaktadır.

Alteryx, AWS, Databricks, Dataiku, DataRobot, Google, H2O.ai, IBM, Knime, Microsoft, Oracle, RapidMiner, SAP, SAS Institute ve Tibco Software Veri madenciliği için araçlar sunan satıcılar arasındadır.

Veri madenciliği için ücretsiz açık kaynak bulabileceğiniz DataMelt, Elki, Orange, Rattle, scikit-learn ve Weka gibi teknolojileri de kullanabilirsiniz.

Veri madenciliği, veri tabanlarında bilgi keşfi olarak da adlandırılır. Bilgisayar bilimlerinde , büyük hacimli verilerde faydalı kalıplar ve veriler arası ilişkileri keşfetme sürecidir.  İstatistik ve yapay zekadan gelen araçları birleştirir. Veri madenciliği; iş dünyasında (sigorta, bankacılık, perakende), bilim araştırmalarında (astronomi, tıp) ve devlet güvenliğinde (suçluların ve teröristlerin tespiti) yaygın olarak kullanılmaktadır.

Çoğu veri madenciliği türü, belirli bireyler hakkında bilgiden ziyade bir grup hakkında genel bilgi edinmeye yöneliktir. Örneğin bir market bir kişiye bir ürün daha satmaktan çok birden fazla kişiye çok sayıda ürün satmakla ilgilenir. Dolandırıcılık veya diğer suç faaliyetleri gibi anormal bireysel davranışları ayırt etmek için de örüntü yöntemiyle veri madenciliği de yapılır.

Veri madenciliğinde sonuçlar, herhangi bir istatistiksel analizde olduğu gibi aynı dikkatle incelenmelidir. Veri Madenciliğinin güçlü yönlerinden biri, manuel olarak analiz edilmesi pratik olmayan veri miktarlarını analiz etme yeteneğidir ve bulunan modeller karmaşık ve insanların anlaması zor modeller olabilir. Bu karmaşıklık, kalıpların değerlendirilmesinde özen gerektirir. Bununla birlikte, istatistiksel değerlendirme teknikleri, insan yanlılığından arınmış bilgi ile sonuçlanabilir ve büyük miktarda veri, daha küçük örneklerde var olan yanlılıkları da azaltabilir. Doğru kullanıldığında veri madenciliği, büyük veri kümeleri hakkında, elde edilmesi pratik ve mümkün olmayan değerli bilgiler sağlar.

Kısacası, veri madenciliği, yönelimleri ayırt etmek için büyük bir bilgi yığınını analiz etme sürecidir. Şirketler tarafından müşterilerin neyle ilgilendiğini veya neyi satın almak istediğini öğrenmekten dolandırıcılık tespiti ve spam filtrelemeye kadar her şey için kullanılabilir. 

0 0 votes
Article Rating
Subscribe
Bildir
guest
0 Yorum
Inline Feedbacks
View all comments
0
Would love your thoughts, please comment.x

Login

Welcome to Typer

Brief and amiable onboarding is the first thing a new user sees in the theme.
Join Typer
Registration is closed.