Veri Madenciliğindeki Teknikler, Parametreler ve Görevler

“Veri madenciliğindeki teknikler, parametreler ve görevler” yazımızdan önce Veri ve büyük veri madenciliği nedir? sorusunu anlamak için kolay bir rehber yazısı:

Çok fazla veriniz var, ancak bir işletme kararı vermek için doğru verileri nasıl buluyorsunuz?

Veri, etrafımızdaki hemen hemen her şeyi besler ve önemli iş kararları da dahil olmak üzere günlük hayatımızın çoğunu etkiler. Bunlar genellikle otomatik veya manuel olarak değerlendirilebilen bilgilerden elde edilen bilgilere dayanarak yapılır . Bu bilgiler, müşterilerden toplanan veya piyasa bilgilerinden çıkarılan gibi çeşitli yollarla elde edilir ve daha sonra üretim hatları, tedarik zincirleri ve daha fazlası için en iyi rotayı belirlemek için kullanılır.

Birçok modern işletme, veri için olmasa bile tartışmasız daha az başarılı ya da rekabetçi olacaktır, bu da sürekli değişen piyasa koşullarına ya da tüketici ihtiyaçlarına uyum sağlayabilmeye büyük katkıda bulunmaktadır.

Bununla birlikte, veriler orijinal, ham durumunda pek kullanılmaz. Değer sağlamak için analiz ve temel öngörüler için elenmesi gerekir. Bulut bilişim sayesinde sınırlı miktarda depolama sunucusunun kısıtlamalarından büyük miktarda veri kurtarılabilir ve 7/24 gerçek zamanlı analizle ölçeklenebilir. Bununla birlikte, daha da önemlisi, bu büyük miktardaki verilerin doğru bilgiyi gözden geçirmek için yıldırım hızında değerlendirilmesi gerektiğidir – insan işleme gücünü kullanarak mümkün olmayan bir görev.

Veri madenciliği nedir?

Veri madenciliği, veri kümelerindeki kalıpları ve düzensizlikleri keşfetmek için büyük miktarda veriyi inceleyerek tanımlanır. Verileri inceleyerek, işletmenizin geleceğine ilişkin bağımsız bir tahmin oluşturabilir ve potansiyel fırsatların yanı sıra zorlukların senaryolarını tahmin edebilirsiniz.

Madencilik yapmak için birçok farklı yol var ve veri bataklığı olan bir işletme bu fırsatı işletmeyi genişletmek, maliyetleri kolaylaştırmak, riskleri azaltmak ve müşterilerle ilişkileri güçlendirmek için kullanabilir

Analytics devi SAS , veri madenciliğinin hayati önem taşıdığına inanıyor, çünkü bir kuruluşun ulaşmaya çalıştığı hedefler için en iyi verileri keşfetmesine izin vermekle kalmıyor, aynı zamanda en alakalı verileri daha fazla değere sahip anlamlı bilgilere dönüştürecek.

Veri madenciliği, işletmelerin verilerindeki tüm kaotik ve tekrarlayan gürültüyü gözden geçirmelerine ve neyin alakalı olduğunu anlamalarına, ardından olası sonuçları değerlendirmek için bu bilgileri iyi kullanmalarına olanak tanır . Süreç, başka bir yerde bulunamayan kalıpları ve bilgileri tanımlar ve belirli bilgileri bulmak için otomatik süreçler kullanarak, yalnızca verileri bulmak için gereken süreyi hızlandırmakla kalmaz, aynı zamanda verilerin güvenilirliğini de artırır.

Veriler toplandıktan sonra analiz edilebilir ve işletmenin kullanması için eyleme geçirilebilir öngörülere dönüştürülmesi için modellenebilir.

Büyük Veri madenciliği

Büyük veri madenciliği, büyük miktarda veri (büyük veri) almayı ve bunu anlamlı bilgiye dönüştürmeyi içeren bir analiz biçimidir .

Bu yaklaşım en yaygın olarak, sistemler, süreçler ve uzun bir süre boyunca tutarlı veri toplamayı içeren her şey dahil olmak üzere bir kuruluş için hedefli öngörüler oluşturmayı amaçlayan bir iş zekası stratejisinin bir parçası olarak kullanılır.

Büyük verilerin doğası gereği toplanması çok daha uzun sürer ve genellikle yapılandırılmamış bir biçimde saklanır – bu nedenle tam olarak analiz edilebilmesi için bazı yapılandırmalar gereklidir.

Madencilik genellikle bir veritabanında arama yapılmasını, daha sonra sipariş edilecek verilerin bir algoritma kullanılarak genellikle ortak özelliklere veya türlere dayalı olarak anlamlı bir yapıya dönüştürülmesini ve çıkarılmasını içerir.

Büyük veri madenciliği aslında çok daha büyük bir ölçekte veri madenciliği olduğundan, etkili bir şekilde yapmak için çok daha fazla bilgi işlem gücüne ihtiyaç duyar. Bazı durumlarda, yalnızca araştırma bilgisayarları gibi özel ekipmanların görevi vardır.

Ancak veri madenciliğinin temel ilkeleri, veri kümesinin boyutuna bakılmaksızın aynı kalır.

Veri madenciliği teknikleri

Veri madenciliğindeki teknikler, parametreler ve görevler arasında:

  • Anomali tespiti: daha fazla çalışmaya ihtiyaç duyan hataların ilgisini çekebilecek olağandışı veri kayıtları tanımlanır.
  • Bağımlılık modellemesi : Değişkenler arasındaki ilişkileri araştırır. Örneğin, bir süpermarket müşterilerinin satın alma alışkanlıkları hakkında bilgi toplayacaktır. Dernek kuralı öğrenimini kullanarak, süpermarket hangi ürünlerin birlikte satın alınacağını çözebilir ve bunu pazarlama için kullanabilir.
  • Kümeleme : bu, bilinen veri yapılarını kullanmadan benzer verilerdeki yapıları ve grupları arar.
  • Sınıflandırma : bilinen yapıları kullanarak yeni verilerde örüntü arama. Örneğin, bir e-posta istemcisi iletileri spam veya meşru olarak sınıflandırdığında.
  • Regresyon: en az hata içeren verileri modelleyen işlevleri aramak.
  • Özetleme: kompakt bir veri kümesi temsili oluşturma. Buna görselleştirme ve rapor oluşturma da dahildir.
  • Tahmin: Öngörücü analizler, verilerle ilgili gelecek hakkında akılcı tahminler yapmak için kullanılabilecek kalıpları arar.
  • İlişki: veri madenciliğine daha açık bir yaklaşım olan bu teknik, iki veya daha fazla veri kümesi arasında basit korelasyonlar yapılmasına izin verir. Örneğin, jilet satın alan insanlar gibi tıraş alışkanlıklarını satın alma alışkanlıklarının eşleştirilmesi, alışveriş yapan kişilere sunulan basit satın alma önerilerinin oluşturulmasına olanak sağlayacaktır.
  • Karar ağaçları: yukarıdaki tekniklerin çoğuyla ilgili olarak, karar ağacı modeli analiz için veri seçmek veya bir veri madenciliği yapısı içinde daha fazla veri kullanımını desteklemek için bir araç olarak kullanılabilir. Bir karar ağacı, esasen iki veya daha fazla sonucu olan ve sonuçta bir eyleme yol açan iki veya daha fazla sonucu olan bir soru ile başlar; analiz edilen veriler belirli cevaplara yol açarsa bir uyarı gönderin veya alarmı tetikleyin. 
Veri madenciliğinin avantajları

Kuruluşların veri madenciliğinden yararlanmasının birkaç yolu vardır.

  • Eğilimleri tahmin etmek : büyük veri kümelerinde tahmini bilgi bulmak veri madenciliği kullanılarak otomatikleştirilebilir. Çok fazla analiz gerektiren sorular artık doğrudan verilerden daha verimli bir şekilde cevaplanabilir.
  • Karar alma yardımı: kuruluşlar veriye dayalı hale geldikçe, karar verme süreci daha karmaşık hale gelir. Veri madenciliği kullanarak, kuruluşlar karar vermek için mevcut verileri objektif olarak analiz edebilirler.
  • Satış tahmini: tekrar müşterileri olan işletmeler, gelecekteki satın alma modellerini öngörmek için veri madenciliğini kullanarak bu tüketicilerin satın alma alışkanlıklarını takip edebilir, böylece mümkün olan en iyi müşteri hizmetini sunabilirler. Veri madenciliği, müşterilerinin bir şey satın aldıklarına bakar ve tekrar ne zaman satın alacaklarını tahmin eder.
  • Hatalı ekipmanı algılama : üretim süreçlerine veri madenciliği teknikleri uygulamak, hatalı ekipmanı hızlı bir şekilde tespit etmelerine ve optimum kontrol parametreleri bulmalarına yardımcı olabilir. Veri madenciliği, üretim ve daha iyi bitmiş ürünler sırasında daha az hataya neden olacak şekilde bu parametreleri düzenlemek için kullanılabilir.
  • Daha iyi müşteri sadakati: düşük fiyatlar ve iyi müşteri hizmetleri, özel tekrarlamayı sağlamalıdır. İşletmeler, özellikle sosyal medya verilerinde veri madenciliği kullanarak müşteri karmaşasını azaltabilir.
  • Yeni bilgiler keşfedin: veri madenciliği, iş uygulamalarınızı ve stratejilerinizi güçlendiren kalıpları keşfetmenize yardımcı olabilir, ancak şirketiniz, müşterileriniz ve operasyonlarınız hakkında beklenmedik bilgiler de verebilir. Bu, yeni gelir akışları açabilecek veya işinizde asla fark etmeyeceğiniz veya başka türlü aramayı düşünmeyeceğiniz hataları bulabilecek yeni taktiklere ve yaklaşımlara yol açabilir.

Veri madenciliğinin dezavantajları

Hayattaki her şeyde olduğu gibi, veri madenciliğini kullanmanın birçok faydası olsa da, bazı dezavantajları da vardır.

  • Gizlilik sorunları: İşletmeler, satın alma davranış eğilimlerini anlamak için birçok şekilde müşterileri hakkında bilgi toplar, ancak bu tür işletmeler sonsuza kadar yoktur, herhangi bir zamanda iflas edebilir veya başka bir şirket tarafından satın alınabilir ve bu da genellikle müşterilerin sahip oldukları kişisel bilgiler başkasına satılıyor veya sızdırılıyor.
  • Güvenlik sorunları: Özellikle hem büyük verilerin gizli bilgilerinin çalındığı çok sayıda bilgisayar korsanlığı nedeniyle güvenlik hem işletmeler hem de müşterileri için büyük bir endişe kaynağıdır. Bu herkesin bilmesi gereken bir olasılık.
  • Bilgilerin kötüye kullanılması : Veri madenciliği yoluyla toplanan bilgiler , savunmasız kişilerin yararına ya da bir grup insana karşı ayrımcılık yapmak amacıyla insanlar ya da işletmeler tarafından sömürülmek gibi kötüye kullanılabilir.
  • Her zaman doğru değil : Toplanan bilgiler her zaman% 100 doğru değildir ve karar vermek için kullanılırsa ciddi sonuçlara neden olabilir.

Haber Kaynağı: https://www.itpro.co.uk/strategy/28185/what-is-data-mining

One thought on “Veri Madenciliğindeki Teknikler, Parametreler ve Görevler

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.