Veri Madenciliği-Data Min...
27 Nisan 2018 Cuma • Bu yazıyı 3 dakika da okuyabilirsiniz. Okunma sayısı: 5441
Gelişen ve sürekli bir değişime sahip olan çevre koşulları, sınırların kalkması ile küreselleşen dünya, farklı pazarlama ve ar-ge yöntemleri ‘verinin’ değil ‘bilginin’ öncelikli olarak önemini her an daha da artacak şekilde ortaya çıkarmaktadır.
Teknolojinin hızlı bir şekilde gelişiyor olması, bir çok işlemin eletronik ortamda kayıt edilmesini, bu kayıtların saklanabilmesini ve istenildiğinde erişilebilmesini hem kolaylaştırdı hemde doğrusal olarak ucuza sahip olabilmemize sebep oldu.
Peki bilgisayar ortamında yığınlar halinde duran verileri nasıl anlamlı hale getireceğiz?
Bu sorunun cevabı karşımıza direkt olarak veri madenciliğini çıkartmaktadır.
Veri madenciliği, yapılandırılmış ya da yapılandırılmamış datayı anlayabilmek ya da öngörülebilir sonuçlar elde edebilmek için geniş veri kümeleri üzerinde modeller, anomaliler ve korelasyonlar bulma işlemidir. Bilginin kimi yöntemler ile analiz edilmesi ve çıkan sonuçların bir uzman gözüyle yorumlanmasıyla geçmiş verilerden gelecek tahminleri yapabilme işlemidir.
Basit bir tanım yapmak gerekirse veri madenciliği, geniş miktarda bilginin biriktirilerek içlerinden yararlı bilginin ayrıştırılıp,taranması sürecidir. Gelecek müşteri davranışlarının tahmin edilebilmesi ve müşteri bilgileri içerisinde modellerin tanımlanması olarak ifade edebiliriz.
Veri işlenmediği sürece değersizdir. Yığın halindeki veriler işlenerek değerli hale getirilerek ardından bilgiye dönüştürülür. Temel olarak veriler niteliklerine göre önceden tanımlanmış sınıflara ayrılır.
Veri madenciliği kayıt altına alınmış olan yığın halindeki verileri anlam kazandırabilmek için gerekli işlemlerden geçirir ve bilgiye dönüştürür.
Bilgiye dönüştürülen bu verileri satışa yönelik işlemlerinizde kullanabilirsiniz.
Örneğin; Süpermarketler ya da büyük müşteri kitlesine hitap eden firmalar müşterilerinin tüm bilgilerini ve alışveriş işlemlerini kayıt altında tutarlar. İşlenmediği sürece bir anlam ifade etmeyecek olan bu veriler veri madenciliği sayesinde, müşterilerinin satın alma eğilimlerini inceleyerek kategorize edilip, yapmak istedikleri promosyonlarla hangi müşterilerinin dikkatlerini çekebileceklerini tespit edip, o müşterilerine daha fazla satış gerçekleştirebilirler.
Veri seçme: Yapılacak olan analiz ile ilgili olan verileri belirlemek.
Veri Dönüşümü: Verinin veri madenciliği tekniğiyle kullanılabilecek hale dönüşümünü gerçekleştirmek.
Örüntü değerlendirme: Bazı ölçümlere sonucu elde edilmiş bilgiyi temsil eden ilginç örüntüleri tanımlamak.
Veri madenciliğini istatistiksel bir yöntemler serisi olarak görmek mümkün olabilir. Fakat veri madenciliği, geleneksel istatistikten birkaç şekilde farklılık göstermektedir.
Veri madenciliğinde amaç, kolaylıkla mantıksal kurallara ya da görsel sunumlara çevrilebilecek nitel modellerin çıkarılmasıdır. Bu bakımdan veri madenciliği insan merkezlidir ve çoğunlukla insan-bilgisayar arayüzünü birleştirmektedir. Veri madenciliği sahası, istatistik, makine bilgisi, veritabanları ve yüksek performanslı işlem gibi temelleri de içerir.
Sonuç olarak üretilen verinin hacmi her geçen gün daha da artmaktadır. Günümüzde dijital evrende %90 oranında yapılandırılmamış veri bulunmaktadır. Dikkat edilmesi gereken durum ise bunun daha fazla veri daha fazla bilgi anlamına gelmediğinin anlaşılmasıdır. Önemli olan onu işleyip yapılandırarak anlamlı bir forma dönüştürebilme işlemini gerçekleştirmektir.
(3 Oy . Ortalama Puan : 3,6666666666667 )