İşletmeler artık daha önce sahip olduklarından daha fazla veriye sahipler. Ancak, veri hacminin çokluğu nedeniyle, reformları uygulamak için büyük hacimli yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri anlamlandırmak inanılmaz derecede zor olabilir. Bu zorluk, eğer etkin bir şekilde ele alınmazsa, tüm verilerin değerini veya geçerliliğini azaltma potansiyeline sahiptir. Veri madenciliği, işletmelerin ihtiyaçlarıyla ilgili içgörüler elde etmek için verilerdeki kalıpları aradığı süreçtir. Başka bir deyişle, hem iş zekası ve veri bilimi, şüphesiz bunu gerektirir. Temel olarak kuruluşlar, ham verileri yararlı içgörülere dönüştürmek için çeşitli veri madenciliği teknikleri kullanabilir. Bunlar, son teknoloji yapay zekadan veri hazırlamanın temellerine kadar uzanır ve bunların tümü veri yatırımlarından en iyi şekilde yararlanmak için kritik öneme sahiptir.
Bu yazıda, veri madenciliği teknikleri ve süreçleri hakkında bilmeniz gereken her şeyi derinlemesine inceleyeceğiz. Ancak, neye bulaştığınızı bildiğinizden emin olmak için, adresindeki yazımıza göz atın. veri madenciliği tanımı, önemi, uygulaması ve en iyi uygulamalar temel bilgilerle tanışmak için.
Şimdi topu yuvarlayalım…
Veri Madenciliği için Teknikler ve Adımlar
Aşağıda, veri madenciliği sürecinde her işletmenin bir noktada ihtiyaç duyacağı veri madenciliği tekniklerinin veya adımlarının kapsamlı bir listesi bulunmaktadır.
#1. Veri Temizleme ve Hazırlama
Verilerin temizlenmesi ve hazırlanması, veri madenciliği sürecinde önemli bir adımdır. Çeşitli analitik prosedürlerde yardımcı olmak için ham veriler temizlenmeli ve yapılandırılmalıdır. Veri modelleme, dönüştürme, veri taşımanın farklı bölümleri, ETL, ELT, veri entegrasyonu ve toplama, genellikle veri temizleme ve hazırlamanın yönleridir. Genel olarak, verilerin optimal kullanımını belirlemede kritik bir adımdır. Bu aynı zamanda temel özelliklerini ve niteliklerini anlamak anlamına gelir.
Bir iş için veri temizleme ve hazırlamanın önemi aşikardır. Bu ilk aşama atlanırsa, veriler bir kuruluş için ya anlamsızdır ya da kalitesi nedeniyle güvenilmezdir. İşletmeler verilerine, analiz sonuçlarına ve bu sonuçlar sonucunda gerçekleştirilen eylemlere güvenebilmelidir.
#2. İzleme Modelleri
Örüntü tanıma, temel bir veri madenciliği tekniğidir. İş sonuçlarıyla ilgili eğitimli sonuçlar çıkarmak için verilerdeki eğilimleri veya kalıpları tespit etmeyi ve izlemeyi gerektirir.
Örneğin, bir şirket satış verilerinde bir model fark ettiğinde, harekete geçmek için bir temel vardır. Bilgiden faydalanmak zorundadır. Ayrıca bir şirket belirli bir ürünün belirli bir demografi için diğerlerinden daha iyi sattığını keşfederse, bu bilgiyi benzer ürünler veya hizmetler geliştirmek için kullanabilir veya orijinal ürünü bu grup için daha iyi stoklayabilir.
#3. sınıflandırma
Farklı veri türleriyle bağlantılı sayısız nitelik, genellikle çeşitli sınıflandırma veri madenciliği teknikleri kullanılarak analiz edilir.
Kuruluşlar, çeşitli veri türlerinin ana özelliklerini belirledikten sonra bağlantılı verileri kategorize edebilir veya sınıflandırabilir. Bu, örneğin işletmelerin korumak veya belgelerden çıkarmak isteyebileceği kişisel olarak tanımlanabilir bilgileri tanımak için gereklidir.
#4. Dernek
"İlişkilendirme" terimi, istatistikle pek çok ortak noktası olan bir veri madenciliği tekniğini ifade eder. Belirli verilerin (veya veriye dayalı olayların) diğer verilere veya veriye dayalı olaylara bağlı olduğunu gösterir. Başka bir deyişle, bir veriye dayalı olayın varlığının bir diğerinin olasılığını gösterdiği, makine öğrenimi birlikte meydana gelme kavramıyla karşılaştırılabilir.
Ayrıca, korelasyon, ilişki kavramına benzeyen istatistiksel bir terimdir. Bu, veri analizinin, hamburger satın alırken genellikle patates kızartması satın almanın eşlik ettiği gerçeği gibi, iki veri oluşumu arasında bir bağlantı ortaya koyduğunu gösterir.
#5. Aykırı Değer Algılama
Veri kümelerindeki herhangi bir düzensizlik, aykırı değer tespiti yoluyla tespit edilir. Şirketler verilerinde anormallikler keşfettiklerinde, bunların neden ortaya çıktığını anlamak ve kurumsal hedeflere ulaşmak için gelecekteki oluşumları planlamak daha kolay hale gelir. Örneğin, günün belirli bir saatinde kredi kartları için işlemsel sistemlerin kullanımında bir artış varsa, işletmeler bu bilgiyi, nedenini çözerek günün geri kalanında satışlarını optimize etmek için kullanabilir.
Ayrıca Oku: Risk Yönetimi Stratejileri: Şimdi Takip Edebileceğiniz 5+ Strateji!!!
#6. kümeleme
Kümeleme, verileri anlamak için görsel yöntemler kullanan bir analitik stratejisidir. Grafikler, verilerin dağılımının belirli metriklere göre nerede olduğunu göstermek için kümeleme yöntemleriyle kullanılır. Ancak, bu veri dağılımını göstermek için kümeleme teknikleri genellikle farklı renkler kullanır.
Bu arada, küme analitiği en iyi grafik teknikleriyle çalışır. Kullanıcılar, veri dağıtımının nasıl çalıştığını görsel olarak gözlemleyebilir ve özellikle grafikler ve kümeleme kullanarak iş hedefleriyle ilgili eğilimleri tespit edebilir.
#7. regresyon
Regresyon teknikleri, bir veri kümesinin değişkenler arasındaki ilişkisinin doğasını belirlemede yardımcı olur. Bazı durumlarda, çağrışımlar nedensel olabilirken, diğerlerinde sadece korelasyonlar olabilir. Regresyon, değişkenlerin nasıl ilişkili olduğunu belirlemek için basit bir beyaz kutu tekniğidir. Ve regresyon tekniklerinin uygulanmasına gelince, öngörme ve veri modelleme listenin başında.
Ayrıca Oku: TAHMİN MODELLERİ: Türler ve Modeller için Ayrıntılı Kılavuz
#8. Tahmin
Tahmin, analitiğin dört disiplininden biridir ve veri madenciliğinin özellikle güçlü bir yönüdür. Öngörücü analitik mevcut veya geçmiş verilerde gözlemlenen eğilimleri geleceğe doğru genişleterek çalışır. Sonuç olarak, işletmelere gelecekte verilerinde hangi eğilimlerin ortaya çıkacağına dair fikir verir.
Tahmine dayalı analitiği kullanmak çeşitli şekillerde yapılabilir. Makine öğrenimi ve yapay zekanın yönleri, daha gelişmiş olanlardan bazılarının ayrılmaz parçalarıdır. Öte yandan, tahmine dayalı analitik, bu tekniklere neredeyse hiç güvenmek zorunda değildir; daha basit algoritmalarla çalışır.
#9. sıralı desenler
Bu veri madenciliği tekniği, önceden belirlenmiş bir sırada meydana gelen bir dizi olayı ortaya çıkarmaya odaklanır. İşlem verilerinin madenciliği için çok yararlıdır. Bu yöntem, örneğin, bir çift ayakkabı gibi, giyim alıcılarının ilk satın alma işleminden sonra edinme olasılıklarının daha yüksek olduğu segmentleri açıklayabilir.
Sıralı kalıpları anlamak, işletmelerin satışları artırmak için müşterilere ek ürünler önermesine yardımcı olabilir.
#10. Karar ağaçları
Karar ağaçları, işletmelerin verileri etkin bir şekilde toplamasını sağlayan bir tahmin modeli biçimidir. Karar ağacı teknik olarak bir tür makine öğrenimi olmasına rağmen, basitliği nedeniyle daha çok beyaz kutu versiyonu olarak anılır.
Kullanıcılar, bir karar ağacı kullanarak veri girdilerinin çıktıları nasıl etkilediğini kolayca görebilirler. Örneğin, rastgele bir orman, birden çok karar ağacı modelinin birleştirilmesiyle oluşturulan tahmine dayalı bir analitik modelidir. Karmaşık rastgele orman modelleri, “kara kutu” makine öğrenme teknikleri olarak kabul edilir. Bunun nedeni, çıktılarının girdilerine dayalı olarak yorumlanmasının her zaman kolay olmamasıdır. Bununla birlikte, çoğu durumda, bu temel topluluk modelleme türü, yalnızca karar ağaçlarına güvenmekten daha doğrudur.
#11. İstatistiksel teknikler
İstatistiksel teknikler, veri madenciliği analitiğinin çoğunluğunun merkezinde yer alır. Çeşitli analitik modeller, belirli iş hedeflerine ulaşmada yardımcı olabilecek sayısal sayılar üreten istatistiksel fikirlere dayanır.
Örneğin, görüntü tanıma sistemlerinde sinir ağları, bir resmin köpek mi yoksa kedi mi olduğunu belirlemek için farklı ağırlıklara ve ölçülere dayalı karmaşık istatistikler kullanır.
Ayrıca istatistiksel modeller yapay zekanın iki temel alanından biridir.
Bazı istatistiksel tekniklerin statik modelleri varken, makine öğrenimini kullanan diğerleri zamanla gelişir.
#12. görselleştirme
Veri madenciliğinin bir diğer önemli yönü de veri görselleştirmedir. Kullanıcılara, görülebilecek duyusal deneyimlere dayalı verilere erişim sağlarlar.
Günümüzün veri görselleştirmeleri dinamiktir, gerçek zamanlı veri akışı için kullanışlıdır ve çeşitli veri eğilimlerini ve modellerini ortaya çıkaran çeşitli renklerle ayırt edilir.
Ayrıca panolar, veri görselleştirmelerini kullanarak veri madenciliği içgörülerini ortaya çıkarmak için güçlü bir araçtır. Bu nedenle, kuruluşlar yalnızca istatistiksel modellerin sayısal çıktılarına güvenmek yerine, çeşitli metriklere dayalı gösterge tabloları oluşturabilir ve verilerdeki kalıpları görsel olarak vurgulamak için görselleştirmeler kullanabilir.
#13. Nöral ağlar
Sinir ağı, yapay zeka ve derin öğrenmede sıklıkla karşımıza çıkan bir tür makine öğrenme modelidir. Sinir ağları, günümüzde kullanılan daha doğru makine öğrenme modellerinden biridir. İsimleri, nöronların insan beynindeki çalışma şeklini yansıtan farklı katmanlara sahip olmaları gerçeğinin bir sonucudur.
Bir sinir ağı, veri madenciliğinde yararlı bir araç olabilse de, kuruluşlar onu kullanırken dikkatli olmalıdır. Bunun nedeni, bu sinir ağı modellerinden bazılarının oldukça karmaşık olması ve ilk etapta bir sinir ağının nasıl bir sonuca ulaştığını kavramayı zorlaştırmasıdır.
#14. Veri depolama
Veri madenciliği sürecinin veri ambarı aşaması çok önemlidir. Veri ambarı, iş zekası, raporlama ve temel gösterge panosu için analize tabi tutulabilmesi için yapılandırılmış verilerin ilişkisel veritabanı yönetim sistemlerinde depolanmasını gerektirir.
Son zamanlarda, Hadoop gibi yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri havuzlarındaki bulut veri ambarları ve veri ambarları hazırdır.
Veri ambarları bir zamanlar geçmiş verileri depolamak ve analiz etmek için kullanılırken, birçok modern yaklaşım artık derinlemesine, gerçek zamanlı veri analizi sağlayabilir.
#15. Uzun Süreli Bellek İşleme
Verileri uzun süreler boyunca yorumlama yeteneği, uzun süreli bellek işleme olarak adlandırılır. Veri ambarlarının geçmiş verilerinin kullanışlı olduğu yer burasıdır.
Temel olarak, bir şirket analitiği uzun bir süre boyunca çalıştırabildiğinde, aksi takdirde fark edilmesi zor olabilecek kalıpları tespit edebilir. Örneğin, bir işletme, birkaç yıllık bir süre boyunca yıpranmayı analiz ederek finanstaki dalgalanmayı azaltmak için ince işaretler keşfedebilir.
#16. Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi
Makine öğrenimi ve yapay zeka (AI), en son veri madenciliği teknolojilerinden ikisidir. Büyük miktarda veriyle çalışırken, derin öğrenme gibi gelişmiş makine öğrenimi biçimleri son derece doğru tahminler sağlar. Sonuç olarak, bilgisayarla görme, konuşma tanıma ve Doğal Dil İşleme uygulayan gelişmiş metin analitiği gibi yapay zeka uygulamalarında değerlidirler.
Bu veri madenciliği yaklaşımları, değer elde etmek için yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerle iyi çalışır.
Bulut ve Veri Madenciliğinin Geleceği
Veri madenciliğinin genişlemesi, bulut bilişim teknolojisi ile hızlandırılmıştır. Bulut teknolojileri, çoğu işletmenin uğraşması gereken günümüzün yüksek hızlı, büyük miktarlardaki yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerine mükemmel şekilde uyarlanmıştır. Bulutun esnek kaynakları, bu devasa veri taleplerini karşılamak için hızla ölçeklenebilir. Sonuç olarak, bulut çeşitli biçimlerde daha fazla veri tutabildiğinden, bu verileri içgörüye dönüştürmek için daha fazla veri madenciliği teknolojisi gerekir. Yapay zeka ve makine öğrenimi gibi gelişmiş veri madenciliği teknikleri de bulut hizmetleri olarak mevcuttur.
Ancak daha sonra bulut bilişimdeki gelecekteki gelişmeler şüphesiz daha güçlü veri madenciliği araçlarına olan talebi artıracaktır. Yapay zeka ve makine öğrenimi, önümüzdeki beş yıl içinde şimdi olduğundan çok daha yaygın hale gelecek.
Veri Madenciliği: Başlangıç
İlgili teknolojilere erişim sağlanarak veri madenciliği başlatılabilir. Veri madenciliği, veri alımından hemen sonra başladığından, veri madenciliği analitiği için gereken çeşitli veri yapılarını destekleyen veri hazırlama çözümlerini bulmak çok önemlidir. Şirketler ayrıca, araştırmak için yukarıda belirtilen stratejileri kullanmak için verileri sınıflandırmak isteyeceklerdir. Modern veri ambarının yanı sıra çok sayıda tahmine dayalı ve makine öğrenimi/AI algoritması bu alanda yardımcı olur.
Bununla birlikte, tüm bu farklı veri madenciliği süreçleri için tek bir araç kullanmak, kuruluşlara yardımcı olabilir. Şirketler, bu çeşitli veri madenciliği süreçlerini üstlenecek tek bir konuma sahip olarak, güvenilir veriler için gereken veri kalitesi ve veri yönetişim kontrollerini iyileştirebilir.
Beş 5 Veri Madenciliği Tekniği Nedir?
Başlıca veri madenciliği teknikleri aşağıdakileri içerir;
- Sınıflandırma Analizi.
- Birliktelik Kuralı Öğrenme
- Anormallik veya Aykırı Değer Algılama
- Kümeleme Analizi
- Regresyon analizi
Dört Veri Madenciliği Tekniği Nedir?
Veri madenciliği dünyasında aslında dörtten fazla teknik var, ancak bunlardan birkaçı;
- Regresyon (tahmin edici)
- Birliktelik Kuralı Keşfi (açıklayıcı)
- Sınıflandırma (tahmini)
- Kümeleme (açıklayıcı
3 Tür Veri Madenciliği Nedir?
Veri madenciliği türleri şunlardır:
- kümeleme
- Tahmin
- Sınıflandırma
En İyi Veri Madenciliği Teknikleri Nelerdir?
Yapay Zeka tabanlı makine öğrenimi modellerinde sinir ağları da en çok kullanılan veri madenciliği tekniklerinden (AI) biridir. Beyindeki nöronlara benzer şekilde, veri ilişkilerini tespit etmeye çalışır. Bir sinir ağının birçok katmanı, veri analitiğinden son derece doğru bulgular sağlamak için işbirliği yapar.
İlgili Makaleler
