blog posts

Veri madenciliği nedir?Veri Madenciliği’nin basit bir dille anlatılması

Günümüz dünyasında veriler, kuruluşların ve şirketlerin en değerli varlıklarından biri olarak kabul edilmekte ve bu merkezlerin başarısı ve ilerlemesi büyük ölçüde bu değerli varlığın anlaşılmasına ve analiz edilmesine bağlıdır. Diğer iş rakiplerinizin önünde kalabilmek için teknolojik gelişmelere uyum sağlamanız ve Veri madenciliği verilerinizden en iyi şekilde yararlanmak için en yeni yöntemleri kullanmanız gerekir. Disiplinlerarası uygulama dallarından biri olan “Veri Madenciliği”, yöntemleri yardımıyla ham verilerinizden değerli bilgiler elde edebilirsiniz. Bu yazımızda veri madenciliğinin ne olduğu ve hangi yöntemleri içerdiği sorusuna cevap vermeyi amaçladık.

Faradars dergisinden çıkan bu yazımızın başında veri madenciliği kavramı, tarihçesi, avantajları ve dezavantajlarından bahsedeceğiz ve bilgisayar biliminin bu dalının hangi konuları içerdiğini ve “Makine Öğrenimi “ nden nasıl farklılaştığını anlatacağız . Daha sonra veri madenciliğinin farklı aşamalarını anlatacağız ve çeşitli yöntemlerine değineceğiz. Son olarak veri madenciliğinin insan yaşamındaki en önemli uygulamalarından bazılarını tartışıyoruz.

Veri madenciliği nedir?

“Keşif” kelimesini duyduğumuzda, aklımıza kask takan, el feneri taşıyan, yeraltındaki doğal kaynakları arayan insanların görüntüleri gelebilir. Veri madenciliği nedir sorusuna yanıt olarak, veri madenciliğinde insanlar yer altı tünellerinde veri aramasa da veriye dair böyle bir düşüncenin bir ölçüde doğru olduğunu söylemeliyiz.

Veri madenciliği , tanımlanmış sorunları çözmek için büyük miktarda veri ve veri tabanını , bunların içerdiği bilgileri çıkararak (madencilik yaparak) analiz etme sürecidir . Bu sorunlar belirli değerleri tahmin etmek, tanımlanmış görevleri gerçekleştirmek veya yeni fırsatlar bulmak olabilir .

Birkaç madenci bir sanal veri madenini araştırıyor

Veri madenciliği madencilerin yeraltını kazmasına benzer. Bu insanlar tünellerde değerli doğal kaynaklar arıyorlar. Benzer şekilde veri madenciliğinde de büyük verilerden bir dizi değerli bilgi bulmaya çalışırız. Yani veri madenciliğinin amacı nedir sorusuna cevaben bu alanın istatistik bilimi ile birlikte veriler arasındaki ilişkileri inceleyerek aralarındaki örüntüleri bulup bu çalışmayı uyguladığı söylenebilir. makine öğrenimi algoritmaları ve derin öğrenme algoritmaları .

Veri madenciliğinin tarihi

Binlerce yıldır insanlar gizli sırları bulmak için çeşitli yerleri kazıyorlar. Bu fikir, bilgisayar biliminde veri madenciliği dalının ortaya çıkışı için bir platform haline geldi. Yani veriler, diğer doğal kaynaklar gibi kuruluşların en değerli varlıklarından biri olarak düşünüldüğünde, bunların araştırılmasına yönelik ciddi araştırmalar oluşturuldu.

İlk bilgisayarların ortaya çıktığı 1950’li yıllardan sonra veri tabanı ve veri depolama kavramları bilgisayar alanında önemli bir konu haline geldi. 1970’lerde ilişkisel veritabanlarını yönetmek için programlar tasarlandı ve bilgisayar bilimcileri, bu veritabanlarından bilgi çıkarabilecek çeşitli kurallara sahip basit ” uzman sistemler ” geliştirdiler.

1980’li yıllarda veri tabanı yönetim sistemlerinin kullanımı yaygınlaşmış ve bu çağda kuruluşlar ve şirketler müşterilerine büyük miktarda veri depolayabilecekleri veritabanları tasarlamışlar ve SQL dilini kullanarak .çıkarabilmişlerdirbu veritabanlarından bilgi

Büyük bir salonda veri ambarlarına bakan birkaç kişi bu verileri inceliyor.

1990’lı yıllar insanların verinin öneminin ve değerinin farkına vardığı ve bu tarihten itibaren kuruluşların odak noktasının büyük miktarlarda veri depolamaya kaydığı bir dönem olmuştur ve bu on yılda veri madenciliği kavramının bugünkü anlamı ile kullanılmaya başlandığı söylenebilir. ilk kez kullanıldı.

İstatistiksel araştırma ve algoritma tasarımı ve veri örüntülerinin istatistiksel olarak tanımlanması açısından veri madenciliği süreci de 1700’lü yıllarda ” Bayes Teorisi” ile başlamış ve 1800’lü yıllarda regresyon konularına ulaşmıştır. Daha sonra makine öğrenmesi ve ” sinir ağı ” alanındaki araştırmaların yaygınlaşmasıyla birlikte genetik algoritma (1950’lerde), ” karar ağacı ” (1960’larda) ve ” Destek Vektör Makinesi ” algoritması (SVM) (1960’larda) ortaya çıkmıştır. 1990’lı yıllarda) veri madenciliği problemlerini çözmek için sunulmuş ve bu araştırmalar günümüze kadar devam etmektedir.

Veri madenciliğinin ana konuları nelerdir?

Veri madenciliği nedir sorusuna cevap verebilmek için bu araştırma dalının ana konularına değinmek gerekmektedir. Veri madenciliğinin, istatistik, yapay zeka (AI) ve makine öğrenmesi olmak üzere üç alandan oluşan birleşik bir araştırma alanı olduğu söylenebilir.

Veri madenciliği alanında istatistiğin konuları teorik kavramlarını oluşturur. Regresyon analizi, varyans ve standart sapma , olasılık dağılımları, küme analizi ve güven aralıkları veri madenciliğinde veri analizinde ve veri iletişiminde kullanılan en önemli istatistiksel kavramlardır.

Yapay zeka, farklı sorunları analiz eden ve tıpkı insanlar gibi çözen akıllı sistemler ve araçlar tasarlayabileceğiniz veri madenciliğinin diğer ana konularından biridir.

Yapay zekanın ayrılmaz bir parçası olan makine öğrenmesi istatistiksel ve matematiksel kavramlara dayanmaktadır. Makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak verilerden değerli bilgiler çıkaran ve bu bilgilere dayanarak sorunları çözen akıllı modeller tasarlamak mümkündür.

Veri madenciliği nedir sorusuna yanıt olarak birçok kişi yanlışlıkla bu alanı makine öğrenmesi ile karıştırıyor ve aralarında ayrım yapmıyor. Söylemek gerekir ki bu iki alan pek çok örtüşmeye sahip olsa da ayrı hedefler peşinde koşuyor. Aşağıda veri madenciliği ile makine öğrenimi arasındaki farkı netleştirmek için amaçlarını ve uygulamalarını açıklayacağız.

Veri madenciliği ile makine öğrenimi arasındaki fark nedir?

Veri madenciliği ve makine öğrenimi , bilgisayar bilimlerinde iki önemli araştırma dalı olarak kabul edilmekte ve bazen halk tarafından yanlışlıkla birbirinin yerine kullanılmaktadır. Her ne kadar bu iki alan veri işlemek için kullanılsa da amaçları birbirinden farklıdır.

Veri madenciliği, verilerdeki gizli kalıpları bulmaya çalışan bir süreçtir. Veri madenciliği, verilerdeki istatistiksel kalıpların tanımlanmasından kaynaklanan soruları yanıtlamamıza yardımcı olur. Yani verinin gizli kalıplarını tespit edene kadar, veriye dair yeni ve önemli sorular kafamızda oluşmayacaktır . Bu sayede veri madenciliği yöntemlerinin yardımıyla, soruna ilişkin karar vermenin sonraki aşamalarında organizasyon analistlerinin ve yöneticilerinin kullanımına açık olan verilerden önemli özellik ve bilgilerin çıkarılması mümkün olmaktadır.

Öte yandan makine öğrenimi, bilgisayarların insanlara benzer sorunları çözebileceği çeşitli yöntemleri içerir. Makine öğrenmesi algoritmaları yardımıyla verilerin özelliklerine ve kalıplarına göre olayların olasılığını tahmin etmek mümkündür . Başka bir deyişle makine öğrenmesi amacına ulaşmak için veri madenciliğini kullanır. Bu makalenin bir sonraki bölümünde veri madenciliğinin aşamalarına değineceğiz ve bu adımların her birini anlatacağız.

Veri madenciliğinin adımları

Veri madenciliği nedir sorusuna yanıt olarak aşamalarından da bahsedilebilir. Bu alanda çalışmak isteyen bir kişinin aşağıda belirtilen veri madenciliğinin altı aşamasına hakim olması gerekir:

  1. Sorunu veya işi anlamak : Bu adımda sorunu tam veya tam olarak tanımlamalı, organizasyonun işini anlamalı ve projenin nihai hedeflerini belirtmeliyiz.
  2. Veriyi Anlamak : Sorunu tam olarak anladıktan sonra verinin türünü ve nasıl hazırlayacağımızı belirtmeliyiz. Sorun için gereken verileri birkaç farklı kaynaktan toplamamız gerekebilir. Ayrıca veri hazırlama süresini de belirtmemiz gerekiyor.
  3. Veri Hazırlama : Problemin gerektirdiği verileri topladıktan sonra bunları yapay zeka modeline uygun bir formatta saklamalıyız. Çalışmanın bu aşaması “ Veri Temizleme ” ve bunların normalleştirilmesini içermektedir. Veri hazırlama aşamasına aynı zamanda veri ön işleme aşaması da denir .
  4. Problemin Modellenmesi : Bu aşamada problemi çözecek uygun bir yapay zeka algoritması seçip uygulamamız gerekmektedir. Modeli eğitmek için önceki adımda toplanan verileri de kullanırız.
  5. Modelin değerlendirilmesi ve modelin son kullanıcıya sunulması : Eğitilen modelin performansını yeni veriler üzerinde test ediyoruz ve bu aşamada modelden elde edilen sonuçları kontrol edip modelin nihai hedefe ulaşıp ulaşmadığını görmek için performansını ölçüyoruz. Sorunun veya uygulanmasının gerekip gerekmediği, değişiklikler var. Problem seçim algoritmasını değiştirmek veya modelin eğitim verilerinin türünü değiştirmek gerekli olabilir. Modelin performansı kabul edildikten ve problemin nihai amacına ulaşıldıktan sonra, kullanıcıya kararlarında kullanması için son modeli sunuyoruz.

Veri madenciliğinin avantajları

Veri madenciliği yöntemlerinin hedeflerin ilerletilmesinde kullanılmasının çeşitli avantajları vardır; bunlardan en önemlilerinden bazıları aşağıda belirtilecektir:

  • Kuruluşlar veri madenciliği kullanarak verilerden değerli bilgiler elde edebilir.
  • Veri madenciliği yöntemleri, kuruluş yöneticilerinin karar vermesine büyük ölçüde yardımcı olur, bu da işletmenin işlerinde ve karlılığında ilerleme sağlar.
  • Veri madenciliği yöntemleri kullanılarak şüpheli faaliyetler ve dolandırıcılıklar tespit edilebilir.
  • Veri bilimi alanında faaliyet gösteren kişiler, veri madenciliği yöntemlerini kullanarak büyük miktardaki veriyi kısa sürede analiz edebilmektedir.

Veri madenciliğinin dezavantajları

Diğer bilim dalları gibi veri madenciliğinin de aşağıda tartışacağımız dezavantajları vardır:

  • Veri analizi araçlarını kullanmak zor ve karmaşıktır ve veri bilimi mühendisleri, veri madenciliği araçlarıyla çalışmaya başlamadan önce bu alandaki uzmanlık bilgilerini arttırmalıdır.
  • Veri madenciliği makine öğrenimi algoritmalarına dayanmaktadır. Bu algoritmalar olasılıklara dayalı olarak çalışır. Bu nedenle model çıktılarının tamamen doğru olduğu kesin olarak söylenemez.
  • Müşteri verilerinin diğer işletme ve kuruluşların kullanımına açık olacağına dair endişeler var. Bu nedenle veri güvenliği konusu bu alanda bir endişe kaynağıdır.
  • Veri madenciliği yöntemleri büyük miktarda veri gerektirir ve bunun sağlanması da finansal ve zaman maliyetleri gerektirir.
  • Genellikle veri madenciliği yöntemlerinin gerektirdiği veriler, farklı veritabanları, kişilerin kişisel sistemleri ve internet platformu gibi farklı platformlarda yer alır ve bunların toplanması ve ön işlenmesi, öğrenmeyi gerektiren farklı araçlar gerektirir.

Veri madenciliği önkoşulları

Veri madenciliği nedir sorusunu bu yazımızın önceki bölümlerinde Faradars dergisinden yanıtladığımızda, veri madenciliğinin üç ana istatistiğin, yapay zeka ve makine öğrenmesinden oluştuğuna dikkat çekmiştik. Veri madenciliği alanına girmeyi düşünen kişilerin aşağıda belirtilen çeşitli alanlarda uzmanlık bilgilerini geliştirmeleri gerekmektedir:

  • Yapay zekanın matematiği
  • Yapay zeka
  • makine öğrenme
  • Derin öğrenme
  • Verilerin istatistiksel analizi
  • algoritma tasarımı
  • veri yapısı
  • Veri tabanı
  • veri kurtarma
  • Problem çözme becerilerini güçlendirmek

RapidMiner ve ” Apache Spark ” (Apache Spark) ve SAS gibi araçlar veri madenciliği alanında yaygın olarak kullanılan araçlar arasındadır. Python programlama dili ve R programlama dili, veri madenciliği alanında yaygın olarak kullanılan programlama dillerinden ikisidir. Python dili, makine öğrenimi ve veri madenciliği alanlarında geniş kütüphanelere sahiptir ve bu dil, nesne yönelimli bir yaklaşımla büyük projeler geliştirmek için rahatlıkla kullanılabilir.

Veri madenciliği uygulamaları

Veri madenciliği alanındaki çalışmalar ilerledikçe bu dal insan yaşamının çeşitli yönlerinde kullanılmaktadır ve bunların en önemlilerinden aşağıda bahsedeceğiz:

  • Veri madenciliğinin tıp alanında uygulanması
  • Veri madenciliğinin finans ve bankacılık alanında kullanımı
  • Veri madenciliği yöntemlerinin eğitim alanında kullanılması
  • Veri madenciliğinin pazarlama ve satışta uygulanması
  • Veri madenciliğinin telekomünikasyon üzerindeki etkisi
  • Bilimsel araştırmaların yürütülmesinde veri madenciliği yöntemlerinin kullanılması
  • Veri madenciliği yardımıyla suç tespiti

Bu yazının devamında yukarıdaki listede belirtilen alanların her birinde veri madenciliğinin nasıl kullanılacağını açıklayacağız.

Sağlık ve tıp alanında veri madenciliğinin kullanımı

Sağlık ve tıbbi faaliyetler alanı, bilgisayar araştırmalarının yaygınlaşmasıyla birlikte önemli ve etkili değişime uğrayan en önemli alanlar arasında yer almaktadır. Veri madenciliği, tedavi yöntemlerini iyileştirmek ve hızlandırmak, finansal ve zaman maliyetlerini azaltmak için kullanılır.

Doktorlar, hastaların tedavi süreçlerine ilişkin görüşlerini daha doğru bir şekilde ifade edebilmek amacıyla hastaların tıbbi verilerini analiz etmek için veri madenciliğine dayalı akıllı sistemler kullanıyor.

Tıbbi verileri inceleyen veri bilimcisi

Veri madenciliğinin finans ve dolandırıcılık tespiti alanındaki uygulaması nedir?

Verilerin dijitalleşmesiyle birlikte finans ve bankacılık faaliyetleri ve bunların veri işleme prosedürleri büyük değişikliklere uğradı. Veri madenciliği yöntemleri, yöneticilere veri modellerini tanıma, piyasa risklerini ve karlarını analiz etme ve finansal dil konularında büyük ölçüde yardımcı olabilir. Ayrıca veri madenciliği araçları, bankacılık sektöründe banka kredilerinin müşterilere tahsis edilmesi ve finansal faaliyetlerinin araştırılması sürecinde, finansal dolandırıcılıkların tespit edilmesinde de önemli bir rol oynamaktadır.

Dolandırıcılığı araştıran veri madenciliği kullanıcıları

Eski mali dolandırıcılık ve hırsızlıkları tespit etmek zaman alıcı ve karmaşıktı. Yeni veri madenciliği tekniklerini kullanarak kullanıcıların şüpheli ve olağandışı faaliyetlerini yüksek doğrulukla ve en hızlı sürede kontrol altına almak ve bu tür olayların yaşanmasını önlemek mümkün olmaktadır.

Veri madenciliği ve eğitim alanı

Son yıllarda veri madenciliğinin eğitim alanında kullanımını görüyoruz. Öğrencinin ilerlemesini ve öğrenmesini tahmin etmek, akıllı eğitim asistanının etkilerinin araştırılması ve öğrencinin ders kavramlarını öğrenme sürecini iyileştirmek eğitim alanında veri madenciliğinin en önemli hedefleri arasındadır.

Veri madenciliği öğretmeni öğretimi

Eğitim merkezleri, öğrencinin performansını inceleyerek öğrencinin öğrenimi sırasındaki ilerleme düzeyini tahmin edebilir. Eğitim merkezlerinin öğretmenleri bu bilgileri kullanarak eğitim kavramları ve bunları öğrencilere nasıl öğretecekleri konusunda kararlar alabilirler. Başka bir deyişle, öğrencilerin performansına ve ilerleme düzeyine ilişkin bilgilerin kullanılması öğretim yaklaşımları üzerinde önemli etkiler yaratacaktır.

Pazarlama ve veri madenciliği

Pazarlama analitiği ve ürün satış yönetimi, veri madenciliği yöntemleri kullanılarak geliştirilebilir. Kuruluşların ve mağazaların yöneticileri, müşterilerinin satın almalarını analiz ederek onların satın alma kalıplarını, zevklerini ve ihtiyaçlarını belirleyebilir ve her müşterinin özelliklerine göre, sonuçta kuruluşun karlılığını artıracak uygun reklamlar sunabilirler.

Telekomünikasyon ve veri madenciliği endüstrisi

İnternetin gelişiyle birlikte telekomünikasyon sektörüyle ilgili araştırmaların büyümesi ve gelişmesi hızla ilerlemiş, veri madenciliği yöntemleri sektörün hizmetlerini daha kaliteli sunmasına yardımcı olmuştur.

Mobil iletişim, mobil bilgi işlem ve çevrimiçi bilgi hizmetleri, veritabanlarının model analizine dayalı olarak çalışır. İnternet ortamındaki sahte kullanıcıları tespit etmek amacıyla aykırı verilerin tespiti, telekomünikasyon alanında veri madenciliğinin en önemli uygulamalarından biri olabilir.

Veri madenciliğinin araştırma çalışmalarında uygulanması

Araştırma çalışmaları veri analizine dayalı olarak yapılır. Yani bilimsel araştırma, verilerin özelliklerinin ve davranışlarının incelenmesiyle ilerler ve veri olmadan hiçbir araştırma işinin yapılamayacağı söylenebilir.

Araştırmacılar, veri temizleme ve verilere ön işleme uygulayarak bunları entegre etme gibi veri madenciliği yöntemlerini kullanarak bilimsel araştırmalarını ilerletmek için uygun verileri elde edebilirler.

Bilgisayarın arkasında veri madenciliği çalışanı ve çeşitli verileri kontrol etme

Ayrıca veri madenciliğinde veri görselleştirme gibi yöntemler araştırmacılara detaylı ve önemli bilgiler sunabilmekte ve hedef kitleye veri ilişkilerinin net bir resmini sunabilmektedir.

Veri madenciliği ile suç tespiti

Veri madenciliği yöntemleri kriminoloji alanında da kullanılmaktadır. Veri madenciliği teknikleri kullanılarak kriminolojide önemli rapor olarak kabul edilen metinler, veri madenciliği algoritmaları tarafından işlenebilecek dosyalara dönüştürülür. Daha sonra bu metinlerin gizli kalıplarını çıkararak suçun oluşumunu buna göre tespit ediyorlar.

Veri madenciliği yöntemleri

Günümüzde kuruluşların elinde, işletmelerinin faydasını ve karlılığını artırmak için kullanabilecekleri daha fazla veri bulunmaktadır. Ancak bu ham verileri değerli bilgilere dönüştürmek için aşağıda sıralanan farklı veri madenciliği yöntemlerine ihtiyacımız var:

  • Veri temizleme ve veri hazırlama
  • Verilerin “izleme modellerini” (İzleme Modellerini) belirleme yöntemi
  • Veri sınıflandırma yöntemi
  • “İlişkilendirme Kuralı Öğrenme” yöntemi
  • Veri kümeleme yöntemi
  • Aykırı Değer Tespiti
  • Regresyon yöntemi
  • Değerleri tahmin etmek
  • Sıralı desenler
  • Veri goruntuleme
  • Sinir ağlarını kullanma
  • Verileri bir veri ambarında saklayın
  • Makine öğrenimi ve yapay zeka yöntemleri

Aşağıda veri madenciliği yöntemlerinin her birini açıklayacağız.

Veri temizleme ve veri hazırlama

Verilerin temizlenmesi ve hazırlanması, veri madenciliği sürecinde önemli bir adım olarak kabul edilmektedir. Ham veriler temizlenmeli, normalleştirilmeli ve veri madenciliği modellerinin gerektirdiği formata dönüştürülmelidir. Veri hazırlama, veri modelleme, veri dönüştürme, Çıkarma, Dönüştürme, Yükleme (ETL), veri entegrasyonu ve veri toplama gibi çeşitli adımları içerebilir. Bu aşamada veri bilimci , verilerin önemli özelliklerine ilişkin temel bir anlayış kazanır.

Veri hazırlamanın iş dünyası için hayati bir adım olduğu ve veriler olmadan veri madenciliğinin sonraki aşamalarına ilerlemenin neredeyse imkansız olduğu söylenebilir. Kuruluşların başarısı büyük ölçüde veri madenciliği ve bilgi analizi için toplanan verilere bağlıdır. Bu nedenle bu adımın doğru ve en az hatayla yapılması gerekmektedir.

Veri bilimcisi verileri temizliyor

Veri izleme modellerini tanımlama

Veri izleme kalıplarını tanımak, veri madenciliğinde temel ve önemli yöntemlerden biridir. Bu yöntem, verilerdeki istatistiksel kalıpların tanımlanmasını, kontrol edilmesini ve kontrol edilmesini içerir; böylece bunları tanıyarak iş hedefleri hakkında akıllı kararlar verebilirsiniz.

Örneğin bir kuruluş satış verilerini incelediğinde hangi ürünün hangi dönemde en çok satış yaptığı ortaya çıkıyor. Bu tür bilgilere dayanarak kuruluş, daha fazla müşteri çekmek için benzer hizmetler veya ürünler sunabilir.

Veri madenciliğinde veri sınıflandırma yöntemi nedir?

Veri sınıflandırma, en önemli veri madenciliği yöntemlerinden biri olarak kabul edilir ve amacı, verileri farklı gruplara ayırmaktır. Kuruluşlar, verilerini inceleyerek farklı kategoriler tanımlar ve her bir veri, belirlenen özelliklere göre bu tanımlanan kategorilere yerleştirilir. Daha sonra veri madenciliği sınıflandırma yöntemlerini kullanarak kuruluşun yeni verilerini otomatik olarak belirlenen kategorilere yerleştirirler.

Veri madenciliğinde veri sınıflandırması nedir?

Bu yöntem, verileri belirli kategoriler halinde düzenlemek için kullanılabilir. Metinlerin duygu analizi ve fikir madenciliği, spam ve spam olmayan e-postaların tespiti gibi konular veri madenciliğinde sınıflandırma konuları arasında yer almaktadır.

Veri madenciliğinde bağımlılık kurallarını öğrenmenin yöntemi nedir?

Bağımlılık kurallarının öğrenilmesi istatistiksel kavramlara dayalı olarak tanımlanan veri madenciliği yöntemlerinden biridir. Bu yöntemin amacı, bağımsız değişkenler arasındaki “Eğer-O halde” koşullu kurallara sahip örüntüleri belirlemektir. Bağımlılık kurallarını öğrenmenin yöntemi, istatistikteki iki olay arasındaki ilişkiyi inceleyen “korelasyon” kavramına benzer.

Bu bağımlılık tespit yöntemini anlamak için gerçek dünyadaki bir örnek kullanılabilir. İnsanların farklı mağazalardaki satın alma işlemleri incelenerek, bir mağazadan ekmek satın alan bir kişinin, alışveriş listesinde tereyağını da göreceği belirlendi. Yani müşterilerin bu iki cinsiyetten aynı anda satın alma ihtimalinin yüksek olduğu söylenebilir. Bu tür kalıplar, bağımlılık kurallarını öğrenme yöntemiyle aşağıdaki şekilde çıkarılır:

Ekmek alınırsa -> o zaman tereyağı da alınır.

Sanal bir mağazadan alışveriş yapan sanal bir kişi

Mağazaların veya kuruluşların satış verilerinden bu tür bilgilerin çıkarılmasıyla değerli bilgiler elde edilebilir. Örneğin mağazalarda birbiriyle ilişkili ürünler yan yana dizilir, böylece müşteriler bir ürün aldığında ilgili ürünleri de satın almış olurlar.

Veri madenciliğinde veri kümeleme kavramı nedir?

Veri kümeleme yaygın olarak kullanılan veri madenciliği yöntemlerinden biri olarak kabul edilir. Bu yöntemi kullanarak veriler bir dizi benzer özelliğe dayalı olarak ayrı kümelere yerleştirilir. Kümelerdeki veriler birbirine daha çok benzer ve diğer kümelerdeki verilerden çok farklıdır. Veri madenciliği kümeleme algoritmaları, verileri birbirlerine ne kadar benzer olduklarına göre otomatik olarak gruplandırır.

Bu veri gruplama yöntemi, veri sınıflandırma yönteminden farklıdır. Sınıflandırma yönteminde, veri analistleri tarafından kategori türleri ve sayıları belirlenmiş ve sınıflandırma algoritmalarının eğitimi için veri kategorisinin türü bilinen bir dizi eğitim verisi sağlanmıştır. Ancak kümeleme yönteminde veri analisti, model için önceden veri kategorisinin türünü belirtmez ve model, veriler arasındaki ortak örüntüleri belirleyerek bunları aynı kümeye yerleştirir. Veri kümeleme yöntemi web analizi, metin madenciliği, biyolojik hesaplama ve hastalık teşhisi gibi çeşitli problemlerde kullanılmaktadır.

Veri madenciliğinde aykırı değer tespiti

Aykırı veri tespit yöntemlerini kullanarak, veri kümenizdeki alakasız ve sözde anormal verileri tanımlayabilirsiniz. Bu tür verilerin tanınmasıyla aynı zamanda bu verilerin var olma nedenleri de belirlenebilir ve gelecekte tekrarlanmaları önlenebilir.

Aykırı değer tespiti, finansal dolandırıcılık gibi konularda yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu tür konularda, oluşumu olağandışı olan ve nadiren meydana gelen, özellikleri veri tabanındaki diğer verilerle benzerlik göstermeyen veriler tespit edilerek bunların kaynağının ve oluşma nedeninin belirlenmesi sağlanır.

Veri madenciliğinde regresyon yöntemi

Veri madenciliği alanında gündeme gelen bir diğer konu da regresyon meselesidir. Regresyon problemlerinde iki değişken arasındaki ilişkiyi bulmaya çalışırız. Başka bir deyişle regresyonun amacı iki değişken arasındaki ilişkiyi tespit edebilecek bir fonksiyon bulmaktır. Örneğin doğrusal regresyonda bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi tanımlayan doğrusal bir fonksiyon (y = ax + b) arıyoruz. Regresyon, problemin farklı özelliklerine göre hava sıcaklığı veya konut fiyatlarının tahmin edilmesi gibi problemlerin çözümünde kullanılır.

Veri Madenciliğinde değerleri tahmin etmek

Veri madenciliği nedir ve hangi amaçla kullanılır sorusuna yanıt olarak bilgisayar biliminin bu dalının önemli uygulamalarından birinin gelecekteki olayları tahmin etmek olduğu söylenebilir. Başka bir deyişle, mevcut verilere dayanan veri madenciliği tahmin problemlerinde, gelecekte bir dizi olayın meydana geleceğini tahmin ederiz. Bu tür uygulamalar kurum yöneticilerinin kurum kararları hakkında daha geniş bir perspektifle düşünmelerine yardımcı olmaktadır.

Tahmine dayalı veri madenciliği problemlerini uygulamak için yeni yapay zeka algoritmaları kullanılabilir. Ancak bu alanda daha basit başka algoritmalar kullanırsanız kabul edilebilir bir cevap alırsınız.

Veri madenciliğinde sıralı kalıpların tanınması

Veri madenciliği sıralı örüntü tanıma yöntemleri, bir dizi ardışık olayı keşfetmek için kullanılır. Gerçek dünyada, belirli bir zaman dizisinde meydana gelen bir dizi birbirine bağlı olayı içeren problemler vardır ve amacımız bu olayların yinelenme kalıplarını bulmaktır.

Örneğin bir mağazadaki müşterilerin alışveriş alışkanlıklarını düşünün. Bu müşterilerin satın alma bilgilerini kontrol ederek, bir ürünü satın aldıktan sonra müşterilerin büyük olasılıkla ilgili diğer ürünleri de satın alacağını öğrenebilirsiniz. Örneğin bir mağazadan yağmurluk alan bir kişi, daha sonra sıcak tutan giysiler veya kışlık ayakkabılar almaya karar verir.

Ardışık örüntüleri tanıma yöntemlerinin bir başka örneğini de tıp alanında görmek mümkündür. Bu yöntemler sayesinde belirli bir ilacın kanser gibi zor hastalıklar üzerindeki etkisini belirli bir süre içerisinde kontrol etmek mümkündür. Genel olarak olayların belirli bir zaman diliminde meydana gelme olasılığının ölçüldüğü DNA çalışmaları, doğal afetler, borsa değişiklikleri, satın alma modelleri ve tıbbi süreçler gibi araştırmalarda sıralı örüntü tanıma yöntemlerinin kullanılabileceği söylenebilir. .

Veri madenciliğinde veri görselleştirme

Veri yapısının görselleştirilmesi veri madenciliğinin önemli konularından biridir. Görselleştirme yöntemleri kullanılarak veri analistleri ve organizasyon yöneticilerinin sorun hakkında daha detaylı bir görünümle karar alabilmeleri için veriler görüntülenebilir. Günümüzde verileri görselleştirmek için eski sayısal raporlama yöntemlerine göre kullanıcılara daha fazla ayrıntı sağlayan çeşitli grafiksel araçlar kullanılmaktadır.

Veri kullanıcısı verileri kontrol ediyor

Veri madenciliğinde sinir ağı

Sinir ağı ve derin öğrenme, makine öğrenimi ve yapay zekanın küçük dallarıdır. Sinir ağları, makine öğrenimi algoritmalarına göre daha karmaşık bir yapıya sahiptir ve anlaşılması ve uygulanması daha zor ve zaman alıcı olabilir.

Bu hesapla sinir ağı modelleri birçok problemde oldukça yüksek doğruluk elde etmekte ve organizasyon yöneticileri, ihtiyaçları doğrultusunda bu modelleri organizasyonun problemlerinin uygulanmasında kullanmaya karar vermekte veya makine öğrenmesi yöntemlerine güvenmektedir.

Veri madenciliğinde veri ambarının uygulanması

Veri ambarı ve veri depolama, veri madenciliğinin önemli parçalarından biridir. Geçmişte, bir kuruluşun yapılandırılmış verileri ilişkisel veritabanı yönetim sistemlerinde depolanıyordu ve veri analistleri, bunları analiz etmek, raporlar ve gösterge tabloları oluşturmak için iş zekası araçlarını kullanıyordu .

Günümüzde veri analistleri, veri ambarı gibi kavramlarla ve kullanıcıların veriler üzerinde gerçek zamanlı işlem yapmasına olanak tanıyan Hadoop gibi araçlarla çalışmaktadır .

Veri madenciliğinde makine öğrenmesi ve yapay zeka yöntemlerinin uygulaması nedir?

“Bilgisayarlı Görme “, görüntü işleme , konuşma tanıma ve ” Doğal Dil İşleme ” ( NLP ) gibi karmaşık veri madenciliği problemlerinde , derin ağlar gibi yeni yapay zeka ve makine öğrenmesi algoritmaları kullanılmaktadır.

Bu tür algoritmalar öğrenmek için büyük miktarda veriye ihtiyaç duyar ve problemleri büyük bir doğrulukla çözebilir. Verileri yarı yapılandırılmış veya yapılandırılmamış problemlerle karşı karşıyaysanız derin öğrenme yöntemleri ve sinir ağları modelleme için en iyi yöntemler olabilir.

Çözüm

Veri madenciliği disiplinler arası uygulama dallarından biri olup, yöntemleri yardımıyla ham verilerinizden değerli bilgiler elde edebilirsiniz. Elbette bu alana girebilmek için veri madenciliği yöntemleri yardımıyla verilerden değerli bilgiler çıkarmak için istatistik, yapay zeka ve makine öğrenmesi alanındaki bilginizi arttırmalısınız. Faradars dergisinden çıkan bu yazımızda veri madenciliğinin anlamı nedir sorusuna cevap vermeye çalıştık ve bu bilgisayar bilimi dalının ortaya çıkış nedenine dikkat çekerek kullanımlarını, avantajlarını ve dezavantajlarını anlattık. Ayrıca bu alana girmeyi düşünen kişilerin genel bir anlayışa sahip olabilmesi için veri madenciliğinin adımlarını da ele aldık.