Veri Madenciliği Nedir ?

Anasayfa - Blog

Veri Madenciliği Nedir ?

Merhaba, bugün veri madenciliği nedir, yapay zeka ilişkisi, verilerin işlenmesi ve kullanılması, veri madenciliğinde kullanılan yöntemler nelerdir detaylı olarak bahsedeceğim.

Veri madenciliği büyük ölçekli verilerin arasından faydalı bilgiye ulaşmak için yapılan filtreleme işlemine verilen adıdır. Toplanan büyük bilgilerin içerisinden işe yarar bilgilerin toplanması ve ilerisi için tahmin yapabilmeyi sağlayacak bilgilerin bilgisayar programı kullanarak aranması olarak tanımlanabilir.

Veri Madenciliği ve Yapay Zekâ

Sosyoloji ve psikoloji gibi sosyal bilimler insanı anlamaya çalışırken teknoloji ve bilişim uzmanları yapay zekâ ile insanları anlamaya ve kodlamaya başladı. Yapay zekanın tam bir tanımı yapılmamakla birlikte her alanda yapay zekâ sistemleri karşımıza çıkmaktadır. İnsan üstü bir sistem ile internette paylaşımlarımızı analiz ediyor.

Verilerin İşlenmesi ve Kullanılması

Teknolojinin gelişmesiyle birlikte internet kültür makinesi haline geldi. Her kesime ait kitlelerin bilgileri, alışkanlıkları, tüketim davranışları ve özel hayatlarıyla ilgili birçok bilgiyi barındırır hale geldi.  Her ne kadar insanlar gruplara ait olsalar da kişiye has verileri de internette yer alır. İnternet sadece bu bilgileri saklamaz aynı zamanda şirketlere ve kurumlara bu verilerin aktarılmasını sağlar. Veri aktarılması potansiyel müşterilere ulaşmasını sağlamaktadır. Bu verilerin aktarılması ve ayıklanması işlemine veri madenciliği olarak adlandırılır. Milyonca veri arasından şirketlerin ve kurumların geleceğe yönelik tahmin yapmalarını sağlayacak verilerin ayıklanarak, istatistikleri oluşturmaya yarar. Şirketlerin ve kurumların geleceklerine yönelik stratejilerini ve planlarını oluşturmalarını sağlar.

Veri Madenciliği Neden Kullanılır?

Kişilerin cinsiyet, yaş, harcamaları, zevkleri, alışkanlıkları ve benzeri birçok alışkanlığı ilgili veriler toplanır. Bunların yanında yeni çıkan ürünlerin, pazarlama ve bankacılık stratejilerin verimlilik oranları da test edilir.

Veri madenciliğinin kullanılma nedenleri;

- Mevcut müşterileri tanımlamak.

- Müşteri bölümleme yapabilme.

- Müşteri davranışlarının modellerini oluşturabilme.

- Rekabet koşullarına dayanabilme.

- Müşterilerine uygun satış politikası belirleyebilmeyi sağlar.

Veri Madenciliği Kullanım Alanları

Veri madenciliği çeşitli alanlarda kullanılmaktadır. Veri madenciliği birçok sektör için büyük pazar ve ilerleme imkânı barındıran ve gerçek anlamda maden kaynağıdır. Pazarlama, bankacılık, sigorta ve reklam sektörlerinde daha çok kullanılıyor gibi düşünülse de her sektör veri madenciliğini kullanmaktadır. Veri madenciliği her alanda pazarlama ve satış imkânı sağlarken firmaların büyümesine hızlı katkılar sağlar. İnternetten yararlanan her firmaya altın madeni olur.

Veri Madenciliğinde Kullanılan Teknikler Nelerdir?

  • İzleme Modelleri

Veri kümeleri izleme modeli ile oluşturulmaktadır.  Düzenli aralıklarla sapmalar meydana gelir. Bu sapmalar veri elde edilmesinde kullanılmaktadır.

  • Sınıflandırma

Farklılık ve çeşitliliğie önem veren bilgiler elde etmeye yarayan sistemdir. Üretilecek mâl ya da hizmetin kategorilere ayrılması için analiz yapılması, veri toplanmasına yardımcı olmaktadır.

  • Birliktelik

Verilerin izlenmesi yöntemiyle bilgiler elde edilir. Veriler arasındaki bağlantının kurulması ve işlevlerinin görülmesi sağlanmaktadır. Bu yöntemde algoritma kullanılmaktadır.

  • Aykırı Algılama

Sonuçlarda anormallik ve aykırılık tespit edildiğinde ortaya çıkan bilgilerdir. Verilerde olan sorunları hızlı bir şekilde görülmesi sağlanır.

  • Kümeleme

Veriler sınıflandırıldıktan sonra onu kullanabilecek ve hitap edilecek kesimin gruplandırılma işlemine kümeleme denilmektedir. Bu işlem aynı kesimin birleşmesini de sağlamaktadır.

  • Regresyon

Bir modelleme yöntemi olarak kullanılmaktadır. İki ya da daha fazla değişken arasındaki bağlantının kurulmasına yardımcı olmaktadır.

  • Tahmin

Elde edilen ve karşılaşılan veriler hakkında önceden öngörü sağlanmasına yardımcı olmaktadır. En önemli veri madenciliklerinden biri olarak geçmektedir. Tarihsel eğilimler, edinilen deneyimler sayesinde veriler tahmin edilebilmektedir.

Veri madenciliği artan bilgilere rağmen geçerli, doğru ve resmi bilgi elde edilmesinde yardımcı olmaktadır. Özellikle iş yerlerinde sıklıkla kullanılmaktadır. Objektif, genel geçer sonuçlar almaya yardımcı olmaktadır.


Yorum Yapabilirsiniz.

E-posta mailiniz gizli kalacaktır.*

İyi görünüyor!
Lütfen isminizi giriniz.
İyi görünüyor!
Lütfen geçerli bir e-posta adresi girin.
İyi görünüyor!
Lütfen yorumunuzu giriniz.