Modern pazarda başarılı olmak için her işletmenin zengin bir veriye ihtiyacı vardır. Akıllı kararlar almak, tuzaklardan kaçınmak ve daha fazla gelir elde etmek için hedef kitleleri, daha geniş ekonomik pazar ve hatta performansları hakkında veri toplamaları, analiz etmeleri ve anlamaları gerekiyor.
Ancak şaşırtıcı derecede büyük miktarlarda bile ham veri toplamak yeterli değildir. Bunun yerine, bu verilerin veri madenciliği adı verilen bir süreçle faydalı bilgilere dönüştürülmesi gerekir.
Veri madenciliği, ham veri noktalarını bilgilendirici noktalara dönüştüren ayrı bir süreçtir. Veri madenciliği, sonuçları tahmin etmek veya söz konusu veri noktalarının kaynağını daha iyi anlamak için büyük veri kümelerinde farklı modeller, korelasyonlar veya anormallikler bulmayı içerir.
Veri madenciliğin, nasıl çalıştığına ve şirketlerin bunu her gün nasıl gerçekleştirdiğine daha yakından bakalım. Belirli bir konu alanına atlamak isterseniz, aşağıdaki tıklanabilir menüyü kullanmanız yeterlidir:
Veri Madenciliği Nasıl Çalışır?
Veri madenciliği, veri analistlerinin veya bilim adamlarının:
- Veri topla,
- Bu verileri büyük bir veri kümesinde derleyin, ardından
- Veri kümesinden önemli bilgileri çıkarmak için farklı analizler yapın veya farklı algoritmalar kullanın.
Bir işletmenin veya müşterinin ihtiyaçlarına bağlı olarak, veri bilimcileri aşağıdakiler gibi farklı modelleme teknikleri kullanarak veri madenciliği yapabilir:
- Başarısızlıkları veya başarıları açıklamak için benzerlikleri veya grupları ve geçmiş verileri ortaya çıkarmaya yardımcı olabilecek tanımlayıcı modelleme.
- Gelecekteki olayları sınıflandırmaya veya tahmin etmeye yardımcı olan tahmine dayalı modelleme.
- Kuruluşların yapılandırılmamış verileri filtreleyip dönüştürmesine ve bunları tahmine dayalı modeller için kullanmasına yardımcı olan kuralcı modelleme. Bu modelleme, tahmin doğruluğunu artırmaya ve gelecek için akıllıca kararlar vermeye yardımcı olabilir.
Her iki işlem de bazen karmaşık hesaplamalar yapan insan gruplarına dayansa da, veri madenciliğinin kripto madenciliği ile aynı olmadığını unutmayın.
Veri Madenciliği Süreci
Veri madenciliği süreci, veri toplama ve analiz süreci boyunca devam eder. İlk veri toplamayı içerir ve ardından veri görselleştirmeye geçer. Görselleştirme adımında, veri analistleri büyük veri kümelerinden bilgi çıkarır.
Hedeflenen bir veri seti hakkında tahminler, açıklamalar veya diğer bilgileri oluşturmak için farklı teknikler kullanabilirler.
Ayrıca, veri bilimcileri topladıkları verileri tanımlayabilir ve korelasyon, ilişki veya model gözlemlerini kullanarak madencilik yapabilirler. Ayrıca verileri farklı regresyon veya sınıflandırma yöntemleriyle sınıflandırabilir veya kümeleyebilirler.
Veri madenciliği süreci genellikle dört temel adımı içerir:
Hedef Belirleme
Çoğu kuruluş önce veri seti hakkında ne öğrenmek istediklerine, hangi soruları sormaları gerektiğine ve proje için hangi parametreleri belirlemeleri gerektiğine karar verir. Bu adım sırasında veri analistleri, çabalarının iş bağlamını anlayabilmeleri için ek araştırma yapabilirler.
Veri Hazırlama
Veri bilimcileri ne aradıklarını öğrendikten sonra, madencilik yapmak veya analiz etmek için doğru veri setini belirleyebilirler. Daha sonra ilgili verileri toplarlar ve aykırı değerler, eksik değerler ve kazara girilen yinelenen veri noktaları gibi veri “gürültülerini” kaldırarak “temizlerler”.
Model Oluşturma ve Model Madenciliği
Veri bilimcileri, korelasyonlar veya sıralı modeller gibi ilginç veya dikkate değer veri ilişkilerini araştırır.
Yüksek frekanslı veri modelleri genellikle işletmeler için daha geniş uygulamalara sahiptir. Ancak birçok durumda veri kümelerinden sapmalar ilginç olabilir. Örneğin, aykırı bir finansal veri noktası dolandırıcılık olasılığını gösterebilir. Örüntü madenciliği adımı sırasında, bilim insanları veri kümelerini sınıflandırmak, kümelemek veya organize etmek için derin öğrenme algoritmalarından yararlanabilir.
Veri Değerlendirme ve Sonuç Uygulaması
Toplanan veriler toplanır toplanmaz, sonuçlar değerlendirilir, yorumlanır ve sonuçlara varmak için kullanılır. Bu sonuçlar daha sonra, daha önce özetlenen ilk hedeflere bağlı olarak politikaları, iş kararlarını veya diğer eylemleri etkilemek için kullanılabilir.
Veri Madenciliği Teknikleri
Veri bilimcileri, büyük miktarlarda veri madenciliği yapmak ve yararlı bilgileri çıkarmak için çeşitli veri madenciliği teknikleri ve algoritmalar kullanabilirler. En yaygın veri madenciliği tekniklerinden bazıları şunlardır:
- Birliktelik kuralları, bir veri kümesindeki veri noktaları arasındaki ilişkileri bulmak için farklı kurallar kullanan birliktelik kuralları genellikle “pazar sepeti analizi” için kullanılır, böylece şirketler farklı ürünler arasındaki ilişkileri, tüketicilerin tüketim alışkanlıklarını vb. anlayabilir.
- Derin öğrenme algoritmaları için kullanılan sinir ağları . Bunlar, eğitim verilerini işler ve insan beyninin farklı dijital düğüm katmanlarını kullanarak nasıl çalıştığını taklit eder.
- Karar ağacı analizi. Bu teknik, önceden belirlenmiş kararlara dayalı olarak sonuçları tahmin etmek için regresyon yöntemlerini veya sınıflandırmayı kullanır. Meslekten olmayan kişilerin farklı kararların sonuçlarını anlayabilmesi için sonuçlarını ağaç benzeri bir görselleştirme ile sunar.
- K-nearest neighbor veya KNN algoritmaları. Bunlar , veri noktalarını yakınlığa ve diğer ilgili ve mevcut veri noktalarına ilişkilendirmeye dayalı olarak sınıflandıran algoritmalardır . Veri noktaları arasındaki mesafeyi veya farkı (Öklid mesafesi gibi) hesaplamak için yararlı olabilirler.
Yukarıdaki veri madenciliği tekniklerinin tümü faydalı olsa da, veri analistleri kendi ihtiyaçlarına veya müşterilerinin ihtiyaçlarına en uygun tekniklerin, algoritmaların veya modellerin kullanılacağını belirlemelidir.
Veri Madenciliği Uygulamaları
Veri madenciliği, birçok potansiyel uygulaması nedeniyle çok yaygındır. Aslında, veri madenciliği, aşağıdakiler de dahil olmak üzere hemen hemen her sektörde uygulamalara sahiptir:
Eğitim
Pek çok eğitim kurumu, öğrencilerini daha iyi anlamak ve akademik başarıya yardımcı olan ortamlar veya öğrenme platformları oluşturmak için veri toplar ve kullanır.
Kuruluşlar için Operasyonel Optimizasyon
İşletmeler, operasyonel maliyetleri azaltmak ve kuruluşlarının daha verimli veya uygun maliyetli bir şekilde çalışmasına yardımcı olmak için süreç madenciliğini kullanır.
Finans
Spesifik olarak, finans kuruluşları dolandırıcılık tespiti için veri madenciliğini kullanabilir. Mali verilerdeki kalıplara bakabilir ve mali suçluları takip etmelerine veya dolandırıcılığın geniş çapta meydana gelmesini önlemelerine yardımcı olabilecek anormallikleri belirleyebilirler.
Veri Madenciliğinin Avantajları
Veri madenciliği birçok avantaj taşır. Kuruluşların müşterilerinden, kullanıcılarından veya çalışanlarından topladıkları ham verileri almalarına ve ardından bu verileri daha derinlemesine anlamalarına olanak tanır.
Geniş anlamda, veri madenciliği, şirketlerin halihazırda sahip oldukları veya çok fazla zorluk çekmeden toplayabilecekleri bilgilerle değer yaratmasına olanak tanır. Şirketlerin, genişleme veya ne tür ürünler üretecekleri gibi gelecek için akıllı kararlar almalarına yardımcı olabilir.
Veri Madenciliğinin Dezavantajları
Bununla birlikte, veri madenciliğinin de belirli sınırlamaları vardır. Çok karmaşıktır ve düzgün çalışması için eğitimli uzmanlar gerektirir. Ayrıca, veri madenciliği her zaman sonuç veya doğru bilgi üretmez.
Tabii ki, veri madenciliği düzenli bir yüksek kaliteli veri kaynağı gerektirir ve bazı kuruluşlar için müşterilerinden veya kullanıcılarından abonelikler veya veri erişim izinleri almadan bunları toplamak zor olabilir.
Veri Madenciliği Örnekleri
Veri madenciliğinin birçok modern örneği vardır. Örneğin, yaygın olarak bilinen çevrimiçi pazar yeri olan eBay, kullanıcılarından ve listelemelerinden her gün tonlarca veri toplar. eBay, fiyatlar, ürünler, tüketici davranışları ve daha fazlası arasındaki ilişkileri anlayabilmeleri için veri madenciliği yapmak üzere veri bilimcileri kullanır.
Facebook ve danışmanlık firması Cambridge Analytica da ahlaki açıdan daha şüpheli bir ölçüde olsa da veri madenciliğini kullandı. Bu kuruluşlar milyonlarca kullanıcının kişisel verilerini topladı, bu verilerden bilgi veya ilişkiler çıkardı ve ardından bu verileri kuruluşlara ve başkanlık kampanyalarına sattı.
Genel olarak, veri madenciliği iyi amaçlar için kullanılabileceği gibi uygunsuz (ve etik olmayan) hedefler için de kullanılabilir.
Veri Madenciliği Araçları
Birçok veri analisti, veri kümelerini hem toplamak hem de analiz etmek için çok çeşitli araçlar kullanır.
Böyle bir araç, IBM ile ilgili bir veri madenciliği aracı olan Apache Spark’tır. Yapay zeka ve makine öğrenimi araçları ve algoritmaları da düzenli olarak veri bilimcilerin doğru veri madenciliği yapmasına yardımcı olur. Gelecekte, yapay zeka veri madenciliği algoritmaları, insan tarafından çalıştırılan çoğu aracın yerini alabilir.
Veri madenciliği, büyük miktarda veri içinden anlamlı bilgiler çıkarmak için kullanılan bir daldır. Bu amaçla çeşitli veri madenciliği araçları mevcuttur. İşte bazı popüler veri madenciliği araçları:
- Weka: Java tabanlı açık kaynaklı bir veri madenciliği aracıdır. Weka, sınıflandırma, kümeleme, regresyon, derin öğrenme ve özellik seçimi gibi çeşitli veri madenciliği görevlerini destekler.
- RapidMiner: Gelişmiş analiz, veri madenciliği ve makine öğrenmesi için kullanılan bir platformdur. RapidMiner, kullanıcı dostu bir arayüze sahip olup, veri hazırlama, model oluşturma, değerlendirme ve dağıtım gibi birçok veri madenciliği görevini destekler.
- KNIME: KNIME, görsel bir arayüze sahip açık kaynaklı bir veri analizi platformudur. Kullanıcılar, veri işleme, analiz, model oluşturma ve değerlendirme için iş akışlarını kolayca tasarlayabilir.
- Python ve R: Python ve R gibi programlama dilleri, geniş bir veri madenciliği ekosistemine sahiptir. Pandas, NumPy, scikit-learn ve TensorFlow gibi kütüphaneler, veri madenciliği ve makine öğrenmesi için kullanılan temel araçlardır.
- Tableau: Veri görselleştirme aracı olan Tableau, veri madenciliği projelerinde kullanılabilir. Veriye göre interaktif grafikler ve görseller oluşturarak verilerin anlaşılmasını kolaylaştırır.
Bu sadece bazı popüler veri madenciliği araçlarının birkaç örneğidir. Veri madenciliği için kullanılan araçlar sürekli olarak gelişmektedir ve farklı görevlere yönelik özel araçlar da bulunmaktadır.
Özet
Veri madenciliği inanılmaz derecede önemli bir uygulamadır ve yakın zamanda ortadan kalkmayacaktır. Rekabetçi işletmeler, çalkantılı ekonomik koşullarda akıllı kararlar almak ve kendi nişlerinde hakimiyetlerini sağlamak için veri madenciliğini kullanmaya devam edecekler. Yeni algoritmalar ve teknikler uygulamaya girdikçe veri madenciliği daha da doğru ve sofistike hale gelecektir.
