Veri madenciliği, büyük ve karmaşık veri kümelerinden anlamlı bilgi ve desenleri çıkarma sürecidir. Bu süreç istatistik, yapay zeka, veritabanı yönetimi ve makine öğrenimi tekniklerini bir araya getirerek verilerdeki gizli yapıları keşfetmeyi amaçlar.
Veri Madenciliği Nedir?
Veri madenciliği, büyük veri kümelerindeki kalıpları ve ilişkileri keşfetme sürecidir. Verilerdeki kalıpları ve eğilimleri belirlemek için makine öğrenimi algoritmalarının ve istatistiksel tekniklerin uygulanmasını içerir ve genellikle karar vermeyi desteklemek ve gerçek dünya sorunlarını çözmek için kullanılabilecek iç görüleri keşfetmek için kullanılır.Veri madenciliği tipik olarak aşağıdakiler de dahil olmak üzere birkaç farklı adımı içerir:
- Veri hazırlama: Verilerin analiz için temizlenmesini ve hazırlanmasını içerir. Bu, hataları ve tutarsızlıkları belirlemeyi ve düzeltmeyi, eksik değerleri ele almayı ve verileri uygun bir formata dönüştürmeyi içerebilir.
- Veri keşfi: Kalıpları ve eğilimleri belirlemek için verileri keşfetmeyi içerir. Bu, verilerin görselleştirilmesini, istatistiksel ölçümler kullanılarak verilerin özetlenmesini ve değişkenler arasındaki ilişkilerin tanımlanmasını içerebilir.
- Model oluşturma: Verilerdeki kalıpları ve ilişkileri tanımlamak için makine öğrenimi modelleri veya istatistiksel modeller oluşturmayı içerir.
- Değerlendirme: Modellerin performansını değerlendirmeyi ve hangi modellerin en doğru ve güvenilir olduğunu belirlemeyi içerir.
Veri madenciliği, büyük veri kümelerindeki öngörüleri ve kalıpları keşfetmek için güçlü bir araçtır ve iş, sağlık, finans ve pazarlama dahil olmak üzere çeşitli alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Karar vermek ve gerçek dünya problemlerini çözmek için önemli bir araçtır.
Veri Yığını İçinde Belirli Bilgilerin Aranması Bir Veri Madenciliği Midir?
Büyük veri kümelerinde örüntüleri ve ilişkileri aramayı içerir. Ancak bir veri tabanında belirli bilgileri aramaktan farklıdır. Veri madenciliği, verilerdeki kalıpları ve eğilimleri belirlemek için makine öğrenimi algoritmalarının ve istatistiksel tekniklerin kullanılmasını içerirken, bir veri tabanında belirli bilgilerin aranması, belirli kayıtları veya veri noktalarını almak için belirli arama kriterleri kullanılarak veri tabanının sorgulanmasını içerir.Örneğin müşteri kayıtlarından oluşan bir veri tabanınız varsa ve belirli bir müşterinin kaydını bulmak istiyorsanız, o kaydı almak için bir arama sorgusu kullanırsınız. Verilerdeki kalıpları veya eğilimleri belirlemeye çalışmadığınız için bu veri madenciliği değildir.Öte yandan, geniş bir müşteri kayıtları veri kümesiyle çalışıyorsanız ve en yaygın müşteri özellikleri veya müşteri sadakatini en çok tahmin eden faktörler gibi verilerdeki kalıpları ve eğilimleri belirlemek istiyorsanız verileri analiz etmek için madencilik teknikleri kullanabilirsiniz. Bu şekilde verilerdeki kalıpları ve eğilimleri belirlemek için makine öğrenimi algoritmalarının ve istatistiksel tekniklerin uygulanmasını içerir ve veri madenciliği olarak kabul edilir.
Veri Madenciliği Örneği:
Bir perakende şirketinin, satın alınan ürünler, ödenen fiyat ve müşterinin konumu dahil olmak üzere geniş bir müşteri satın alma kayıtları veri kümesine sahip olduğunu varsayalım. Şirket, pazarlama ve satış stratejilerini bilgilendirmeye yardımcı olabilecek verilerdeki kalıpları ve eğilimleri belirlemekle ilgileniyor.Bunu yapmak için şirket, verileri analiz etmek için veri madenciliği tekniklerini kullanabilir. Bu şunları içerebilir:
- Veri hazırlama: Hataları ve tutarsızlıkları belirleyip düzelterek, eksik değerleri ele alarak ve mevcut verilere dayalı olarak yeni özellikler oluşturarak verileri temizleme ve analiz için hazırlama.
- Veri keşfi: Modelleri ve eğilimleri belirlemek için istatistiksel ölçümler kullanarak verileri görselleştirme ve özetleme. Örneğin şirket, en çok alışveriş yapan müşterilerin konumlarını gösteren bir harita oluşturabilir veya ürünler için ödenen fiyatların dağılımını gösteren bir histogram oluşturabilir.
- Model oluşturma: Verilerdeki kalıpları ve ilişkileri tanımlamak için makine öğrenimi modelleri veya istatistiksel modeller oluşturmak. Örneğin şirket, bir müşterinin önceki satın alma geçmişine dayalı olarak satın alma olasılığını tahmin etmek için bir model oluşturabilir.
- Değerlendirme: Modellerin performanslarının değerlendirilmesi ve hangi modellerin en doğru ve güvenilir olduğunun belirlenmesi.
Pazarlama ve satış stratejilerini bilgilendirmek için müşteri satın alma kayıtlarından oluşan geniş bir veri kümesindeki kalıpları ve eğilimleri belirlemek için veri madenciliğinin nasıl kullanılabileceğinin bir örneğidir.
Neden Önemlidir?
Kuruluşların karar verme sürecini bilgilendirebilecek ve gerçek dünya problemlerinin çözülmesini destekleyebilecek büyük veri kümelerindeki kalıpları ve eğilimleri keşfetmesini sağlayan bir yaklaşımdır. Verileri analiz etmek için makine öğrenimi algoritmalarını ve istatistiksel teknikleri uygulayarak, kuruluşların hemen belli olmayabilecek ilişkileri ve kalıpları belirlemesine yardımcı olabilir ve iş süreçlerini iyileştirmek, yeni ürünler ve hizmetler geliştirmek için kullanılabilecek içgörüleri ortaya çıkarmaya yardımcı olabilir. ve daha bilinçli kararlar verin.İşletme, sağlık, finans ve pazarlama dahil olmak üzere çok çeşitli kuruluşlar ve endüstriler için yararlıdır. Karar vermeyi desteklemek ve aşağıdakiler gibi çeşitli sorunları çözmek için kullanılır:
- Müşteri eğilimlerini ve tercihlerini belirleme: Veri madenciliği, pazarlama ve satış stratejilerini bilgilendirebilecek satın alma modelleri ve demografi gibi müşteri verilerindeki kalıpları ve eğilimleri belirlemek için kullanılabilir.
- İş süreçlerini iyileştirme: Veri madenciliği, iş süreçlerindeki verimsizlikleri ve darboğazları belirlemek için kullanılabilir ve kuruluşların verimliliği artırmak ve maliyetleri azaltmak için stratejiler geliştirmesine yardımcı olabilir.
- Yeni ürün ve hizmetler geliştirme: Veri madenciliği, müşteri ihtiyaç ve tercihlerini belirlemek için kullanılabilir ve kuruluşların bu ihtiyaçları karşılayan yeni ürün ve hizmetler geliştirmesine yardımcı olabilir.
- Daha bilinçli kararlar verme: Veri madenciliği, stratejik planlama ve operasyonel kararları bilgilendirebilecek iç görüler ve tahminler sağlayarak karar vermeyi desteklemek için kullanılabilir.
Veri Madenciliği ve İstatistik yöntemler farklı mı?Veri madenciliği ve istatistik, her ikisi de verileri analiz etmek ve anlamlı bilgiler elde etmek amacıyla kullanılan disiplinlerdir. Ancak aralarında bazı temel farklar bulunmaktadır:
- Amaç:Veri Madenciliği: Büyük ve karmaşık veri kümelerinde gizli desenleri, ilişkileri ve bilgileri keşfetmeyi amaçlar. Bu disiplin, özellikle veriler arasında beklenmeyen ilişkileri bulmak ve bu ilişkileri kullanarak gelecekteki olayları tahmin etmek için kullanılır.İstatistik: İstatistik, verileri toplar, özetler, analiz eder ve yorumlar. Temel amacı, verilerin içerdiği bilgileri çıkarmak, örneklem sonuçları hakkında çıkarımlarda bulunmak ve kesin ve güvenilir sonuçlar elde etmektir.
- Yaklaşım:Veri Madenciliği: Büyük veri kümelerini incelemek için istatistiksel yöntemlerin yanı sıra makine öğrenimi tekniklerini de kullanır. Desen tanıma, kümeleme, sınıflandırma ve tahmin gibi teknikler veri madenciliğinin temel araçlarıdır.İstatistik: İstatistik, veri toplama, veri özetleme, olasılık dağılımları, hipotez testleri, regresyon analizi gibi yöntemleri kullanarak verileri analiz eder. İstatistikte kesin ve istatistiksel olarak anlamlı sonuçlara odaklanılır.
- Öncüller:Veri Madenciliği: Genellikle belirli bir amacı veya hipotezi önceden bilmeksizin verilere yaklaşır. Yani, verilerdeki bilinmeyen desenleri keşfetmeye çalışır.İstatistik: İstatistik, genellikle önceden belirlenmiş bir hipotezi test etmek veya bir soruyu yanıtlamak amacıyla verileri analiz eder. İstatistiksel sonuçlar, genellikle örneklem sonuçları hakkında genellemeler yapmayı amaçlar.
- Belirsizlik Derecesi:Veri Madenciliği: Belirli bir amaca yönelik olmayan verilerdeki belirsizlikleri azaltmaya çalışırken, aynı zamanda yeni ve beklenmeyen bilgileri de ortaya çıkarmayı hedefler.İstatistik: İstatistik, genellikle belirli bir sorunun yanıtını bulmaya çalışırken, belirli bir düzeyde kesinlik ve güvenilirlik sağlamayı amaçlar.
her ikkisi de benzer amaçlarla kullanılan disiplinler olsa da, yaklaşımları ve odak noktaları farklıdır. Veri madenciliği daha geniş veri setleri üzerinde yeni ve beklenmeyen desenler arar ve tahmin yapmaya odaklanırken, istatistik belirli soruları yanıtlamak ve kesin sonuçlar elde etmek amacıyla veri analizi yapar.KaynakA Primer for Understanding and Applying Data Mining