Veri madenciliği yeni bir kavram olmadığı gibi dijital devrime de eşlik etmedi. Konsept, 1930'larda daha popüler olmasına rağmen, neredeyse bir asırdır var. 1936'da Alan Turing, günümüz bilgisayarlarının tekniklerini kullanarak hesaplamalar yapabilen evrensel bir makine fikrini önerdi; veri madenciliğinin ilk modellerinden biriydi.
O zamandan beri, uzun bir yol kat ettik. Veri madenciliği ve makine öğrenimi, satış operasyonlarından satış operasyonlarına kadar her şeyi iyileştirmeye yardımcı olan işletmelerde uygulanabilir araçlar haline geldi. finansal analiz yatırım amaçlı. Sonuç olarak, veri bilimcileri artık dünya çapındaki işletmeler için daha önemli.
Veri Madenciliği nedir?
Basit bir ifadeyle, ortaya çıkarmak için büyük miktarda veriyi analiz etme sürecidir. iş zekası problemlerin çözümünde firmalara yardımcı olabilecek, riskleri azaltmak, ve yeni olasılıkları yakalamak. Geniş bir veri tabanında önemli bilgileri aramak ile bir dağda cevher madenciliği yapmak arasındaki benzerlikler bu sistemin adına ilham verdi. Gizli değeri ortaya çıkarmak için her iki prosedürün de büyük miktarda veriyi taraması gerekir.
Veri madenciliği, geçmişte manuel olarak yanıtlanması çok zaman alan iş sorularına yanıtlar sağlar. Çoğunlukla, kullanıcıların normalde gözden kaçırabilecekleri kalıpları, eğilimleri ve ilişkileri bulmalarına yardımcı olur. Bu, verileri çeşitli şekillerde incelemek için çeşitli istatistiksel araçlar kullanarak başarılabilir. Sonuç olarak, bu bilgiler gelecekte ne olacağını tahmin etmeye ve iş sonuçlarını etkilemek için harekete geçmeye yardımcı olur.
Satış ve pazarlama, ürün geliştirme, sağlık vb. iş sektörlerinde veri madenciliği kullanımı öne çıkmaktadır. Doğru yapıldığında, veri madenciliği müşterileriniz hakkında daha fazla bilgi sahibi olmanızı sağlayarak size önemli bir rekabet avantajı sağlar. Bu sonuçta başarılı pazarlama stratejilerinin geliştirilmesine, gelir iyileştirmesine ve uygun maliyet yönetimine yol açar.
Ayrıca Oku: Veriye Dayalı Karar Verme ve Pazarlama
Veri Madenciliği Nasıl Çalışır?
İlgili kalıpları ve eğilimleri bulmak için çok büyük miktarda veriyi keşfetmek ve analiz etmek, veri madenciliği ile ilgilidir. Yukarıdaki faydaların yanı sıra kullanışlı olduğu diğer alanlar arasında; veritabanı pazarlaması, kredi riski yönetimi, dolandırıcılık tespiti, istenmeyen e-posta taraması ve hatta kullanıcı tutumunu belirleme.
Bu arada, veri madenciliği sürecinde dört adım vardır. Kuruluşlar, verileri toplayarak ve bunları veri ambarlarına yükleyerek başlar. Veriler daha sonra şirket içinde veya bulutta depolanır ve yönetilir.
Verilere erişilir iş analistleri, yönetim ekipleri ve daha sonra nasıl organize edileceğine karar veren bilgi teknolojisi uzmanları. Uygulama yazılımı daha sonra devralır. Verileri kullanıcının yanıtlarına göre sıralar, ardından verileri son kullanıcı tarafından grafik veya tablo gibi paylaşılması kolay bir formatta sunar.
Veri Madenciliği Süreci
Veri madenciliği, büyük veri kümelerinden faydalı bilgiler çıkarmak için veri toplamadan görselleştirmeye kadar bir dizi aşamayı içerir. Veri madenciliği teknikleri temel olarak bir hedef veri seti hakkında açıklamalar ve tahminler üretmeye yardımcı olur. Aşağıdaki süreç, bunun nasıl başarılabileceğini ortaya koymaktadır.
#1. İş Hedeflerini Tanımlayın:
Çoğu şirket bu önemli aşamayı gözden kaçırma eğiliminde olsa da, bu genellikle veri madenciliği sürecinin en zor kısmıdır.
Bu noktada, veri bilimcileri ve iş paydaşları, iş sorunlarını tespit etmek için işbirliği yapmalıdır. Bu, belirli bir proje için veri sorgularını ve parametrelerini yönlendirecektir. Ancak, analistlerin iş bağlamını tam olarak anlamak için ek araştırmalar yapması gerekebilir.
#2. Veri Hazırlama:
Sorunun kapsamı belirlendikten sonra, veri bilimcileri, hangi veri koleksiyonunun temel iş sorularını daha kolay yanıtlamalarına yardımcı olacağını belirleyebilecekler.
Verileri topladıktan sonra kelimenin tam anlamıyla temizler, kopyalar, eksik sayılar ve aykırı değerler gibi gürültüleri ortadan kaldırırlar. Bu arada, veri kümesine bağlı olarak ek bir adım gerekebilir. Amaç, boyutların sayısını azaltmaktır, çünkü çok fazla özelliğe sahip olmak sonraki hesaplamaları yavaşlatabilir. Herhangi bir modelde optimum doğruluğu garanti etmek için veri bilimcileri en önemli tahmin edicileri tutmaya çalışacaklardır.
#3. Modelleme ve Kalıp Madenciliği:
Veri bilimcileri, araştırmanın türüne bağlı olarak sıralı modeller, birliktelik kuralları veya korelasyonlar gibi ilgi çekici veri bağlantılarına bakabilir. Ancak yüksek frekanslı modeller daha geniş bir kullanım yelpazesi sunarken, veri varyasyonları bazen daha etkileyici olabilir ve potansiyel dolandırıcılık alanlarını açığa çıkarabilir.
Mevcut verilere bağlı olarak, bir veri koleksiyonunu sınıflandırırken derin öğrenme algoritmaları kullanışlı olabilir. Girdi verileri etiketlenmişse (denetimli öğrenme), verileri kategorilere ayırmak için bir sınıflandırma modeli veya bir regresyon kullanılabilir veya belirli bir görevin akla yatkınlığını tahmin etmek için sadece regresyon kullanılabilir.
Öte yandan, eğitim kümesindeki bireysel veri noktaları, temeldeki benzerlikleri ortaya çıkarmak için birbirleriyle karşılaştırılır, ardından veri kümesi etiketlenmemişse (yani denetimsiz öğrenme) bu özelliklere göre birleştirilir.
#4. Sonuçların Değerlendirilmesi ve Bilginin Uygulanması
Veriler toplandıktan sonra, sonuçlar incelenmeli ve anlaşılmalıdır. Sonuçların kesinleştirilmesi söz konusu olduğunda, bunlar geçerli, benzersiz, değerli ve anlaşılması kolay olmalıdır. Bu kriter karşılanırsa, kuruluşlar bu bilgiyi hedeflerine ulaşmalarına yardımcı olacak yeni stratejiler geliştirmek için kullanabilir.
Veri madenciliği Örneği
Veri madenciliği teknikleri marketlerde yaygın olarak kullanılmaktadır. Müşteriler, çeşitli süpermarketlerden ücretsiz sadakat kartları alabilir ve bu kartlar, üye olmayanlar için geçerli olmayan özel indirimlere erişim sağlar. Diğer bir deyişle, mağazalar kimin neyi, ne zaman ve hangi fiyata aldığını kartlarla kolayca takip edebilir. Verileri analiz ettikten sonra, perakendeciler bunu müşterilere satın alma uygulamaları temelinde kupon sunmak için kullanabilirler. Ayrıca, ürünleri ne zaman satışa çıkaracaklarını veya tam fiyattan satacaklarını da belirleyebilirler.
Bir şirket, bir teori oluşturmak için yalnızca toplam örnek grubunu pek yansıtmayan seçilmiş bilgileri kullandığında, veri madenciliği bir endişe nedeni olabilir.
Veri Madenciliği Teknikleri
Muazzam miktarda veriyi anlamlı bilgilere dönüştürmek için veri madenciliği çeşitli algoritmalar ve metodolojiler kullanır. İşte en yaygın olanlardan bazıları:
#1. Birliktelik Kuralları:
"İlişkilendirme kuralı" terimi, bir veri kümesindeki değişkenler arasındaki ilişkileri belirlemek için kural tabanlı bir yöntemi ifade eder.
Kuruluşların farklı öğeler arasındaki bağlantıları daha iyi anlamalarını sağlayan pazar sepeti analizi, temel olarak bu metodolojileri kullanır. İşletmeler, müşterilerinin tüketim alışkanlıklarını anlayarak daha güçlü çapraz satış stratejileri ve öneri motorları geliştirebilir.
#2. Nöral ağlar:
Sinir ağları, insan beyninin düğüm katmanları aracılığıyla ara bağlantısını simüle ederek verilerin işlenmesine yardımcı olur. Her düğümü girdiler, ağırlıklar, bir sapma (veya eşik) ve bir çıktı oluşturur.
Çıkış değeri belirli bir eşiğe ulaşırsa, düğüm "ateşler" veya "etkinleşir", ağın bir sonraki katmanına veri gönderir. Denetimli öğrenme yoluyla, sinir ağları bu haritalama işlevini öğrenir, ardından gradyan inişini kullanarak kayıp işlevine göre değiştirir.
Maliyet fonksiyonu sıfıra yakın veya sıfıra yakın olduğunda modelin doğru cevabı üreteceğinden emin olabiliriz.
#3. Karar ağacı:
Bu veri madenciliği tekniği, sınıflandırma veya regresyon yöntemlerini kullanarak bir dizi karara dayalı olarak potansiyel sonuçları gruplandırır veya tahmin eder. Adından da anlaşılacağı gibi, bu kararların olası sonuçlarını göstermek için ağaç benzeri bir görüntü kullanır.
#4. K-en yakın komşu (KNN):
Bu, veri noktalarını yakınlıklarına ve diğer mevcut verilerle ilişkilerine göre sınıflandıran parametrik olmayan bir tekniktir. Bu teknik, karşılaştırılabilir veri noktalarının birbirine yakın keşfedilebileceğini varsayar. Sonuç olarak, kullanarak veri noktaları arasındaki mesafeyi belirlemeye çalışır. Öklid mesafesive ardından en yaygın kategoriye veya ortalamaya göre bir kategori atar.
Veri Madenciliği Uygulamaları
İş zekası ve veri analitiği ekipleri, kuruluşları ve endüstrileri için içgörüler elde etmek için veri madenciliği tekniklerini giderek daha fazla kullanıyor. Aşağıda veri madenciliği uygulamalarına bazı örnekler verilmiştir:
Satış tahmini
Satış tahmini veri madenciliği algoritmalarının ortaya çıkardığı bağlantılardan yararlanmanın bir yoludur.
Neyin ne zaman satılacağına ilişkin bir iş sorununu yanıtlamak için veri madenciliği araçlarının kullanılması, satış tahmini olarak bilinir.
Ayrıca Oku: Satış Tahmini Yazılımı: 15+ En İyi 2021 Seçeneği (+ Ücretsiz İpuçları)
Örneğin Walmart, veri madencileri tarafından toplanan verileri kapsamlı bir şekilde kullanır. Walmart'ın araştırmasına göre, bölgede fırtına uyarıları olduğunda, bireylerin çilekli Pop-Tarts satın alma olasılıkları daha yüksekti. Çilekli Pop-Tarts, Walmart tarafından stratejik olarak kasalara yerleştirildi.
Walmart'ın işle ilgili soruları (kasırgalar yaklaşırken müşteriler ne satın alıyor?), kasalarda anlık satın alımları artırarak (insanlar daha fazla çilekli Pop-Tart satın alıyor) veri madenciliği yoluyla çözüldü.
Ancak bu, veri madenciliğinin oldukça geniş bir tanımıdır; herkesin hareketlerini tahmin etmeye çalışmak.
Pazar bölümlendirme
Pazar bölümlendirme veri madenciliğinin en güçlü özelliklerinden biridir. Bir gruplandırma biçimi olarak düşünülebilir.
Bir şirket, toplanan bilgileri inceleyebilir ve yaş veya cinsiyet gibi kriterlere göre iş kararları vermeye başlayabilir.
Örneğin, iPhone satın alımları hakkında bilgi topladığımızı varsayalım. Verilerimizi birleştirdiğimizde, 30 yaşın altındakilerin iPhone satın alma olasılıklarının daha yüksek olduğunu keşfediyoruz. Bir veri bilimcisi, Apple'ın pazarlama ekibine reklamları 30 yaşın altındaki kişilere hedeflemesini tavsiye edebilir.
Ne satmak istediğimizi bildiğimiz ve kime pazarlamamız gerektiğini bulmaya çalıştığımız için burada tahmin modelleri oluşturuyoruz.
Bu sadece bir örnek; çok daha spesifik alabilirsiniz. Pazarımızı cinsiyete, ırka ve kredi puanına göre daha da bölebiliriz. Ardından, iPhone'lar için hedef pazarın, olağanüstü kredi notlarına sahip 30 yaşın altındaki beyaz kadınlar olduğunu keşfedebiliriz.
Segmentasyon olanakları sınırsızdır ve yalnızca sahip olduğunuz verilere bağlıdır.
Eğitim
Eğitim kurumları, öğrenci nüfuslarını ve başarıyı artıran ortamları daha iyi anlamak için veri toplamaya başlamıştır. Temel olarak, daha fazla kurs çevrimiçi platformlara taşındıkça, eğitmenler tuş vuruşları, öğrenci profilleri, sınıflar, üniversiteler ve harcanan zaman gibi çeşitli boyut ve ölçütleri kullanarak performansı izleyebilir ve değerlendirebilir.
Operasyonların Optimizasyonu
Süreç madenciliği, operasyonel görevler genelinde maliyetleri azaltmak için veri madenciliği tekniklerinden yararlanarak işletmelerin daha verimli çalışmasına olanak tanır. Bu, işletme sahiplerine maliyetli darboğazları belirlemede ve karar verme sürecini iyileştirmede yardımcı olur.
Veri Madenciliği ile Ne Demek İstiyorsunuz?
Veri Madenciliği, çoğu şirketin ham verileri anlamlı bilgilere dönüştürmek için kullandığı bir kavramdır. İşletmeler, temel olarak, büyük veri yığınlarında eğilimleri aramak için yazılım kullanarak müşterileri hakkında daha fazla bilgi edinir. Bu, daha başarılı pazarlama kampanyaları tasarlamalarına, satışları iyileştirmelerine ve maliyetleri düşürmelerine olanak tanır. Veri madenciliği için etkili veri toplama, depolama ve bilgisayar işleme gereklidir.
Veri Madenciliği Ne İçin Kullanılır?
Satış ve pazarlama, ürün geliştirme, sağlık vb. iş sektörlerinde veri madenciliği kullanımı öne çıkmaktadır. Doğru yapıldığında, veri madenciliği müşterileriniz hakkında daha fazla bilgi sahibi olmanızı sağlayarak size önemli bir rekabet avantajı sağlar. Bu sonuçta başarılı pazarlama stratejilerinin geliştirilmesine, gelir iyileştirmesine ve uygun maliyet yönetimine yol açar.
Veri Madenciliği Nedir ve Nasıl Çalışır?
Kuruluşlar, verileri toplayarak ve bunları veri ambarlarına yükleyerek başlar. Veriler daha sonra şirket içinde veya bulutta depolanır ve yönetilir. Verilere, nasıl organize edileceğine karar verecek olan iş analistleri, yönetim ekipleri ve bilgi teknolojisi uzmanları tarafından erişilir. Uygulama yazılımı daha sonra devralır. Kullanıcının yanıtlarına göre verileri sıralar ve ardından verileri son kullanıcı tarafından grafik veya tablo gibi paylaşılması kolay bir formatta sunar.
3 Tür Veri Madenciliği Nedir?
Bazı veri madenciliği türleri şunlardır:
- Kümeleme.
- Tahmin.
- Sınıflandırma.
Veri Madenciliğinin 7 Adımı Nelerdir?
- Veri temizleme.
- Veri Entegrasyonu.
- Veri Azaltma
- Veri Dönüşümü.
- Veri madenciliği.
- Modellerin değerlendirilmesi
İlgili Makaleler
- Analitik Türleri: Herhangi Bir İşletmede Nasıl Uygulanır?
- Satış Tahmini Nedir? Yöntemler ve Gerçek Dünya Örnekleri
- TAHMİN YÖNTEMLERİ: Kesin Tahmin Rehberi
- İş Tahmini Tanımı, Yöntemleri, Örnekleri, Türleri (Güncellendi)
- Tahmine Dayalı Analitik: Tanım, Örnekler ve Faydalar
- Tahmine Dayalı ve Standart Analitik, Açıklamalı !!! (+ Ayrıntılı Kılavuz)
- Talep Tahmini: Yöntemler, Örnekler, Modeller (+ Ayrıntılı Kılavuz)
