Veri Profili Oluşturma ve Veri Madenciliği Arasındaki Fark

Veri madenciliği, günümüzün makine öğrenimi, web kazıma ve yapay zeka dünyasında trend olan bir konu olsa da; veri profili oluşturma nispeten nadir bir konudur ve web'de nispeten daha az varlığı olan bir konudur. Veri profili oluşturma ve veri madenciliği arasındaki farkın ne olduğunu mu düşünüyorsunuz?

Veri madenciliği, topladığınız verilerdeki kalıpları bulmak veya belirli veri noktalarından bir sonuç çıkarmak anlamına gelir. Her şey toplanan verilerle ilgilidir – CSV dosyasındaki satırlar ve sütunlar. Bununla birlikte, veri profili oluşturma, bir veri kümesinden çıkarılabilen meta verilerle ve veri kümesinin hangi amaçla daha iyi kullanılabileceğini bulmak için bu meta verilerin analiz edilmesiyle ilgilidir.

Bugün bahsedilen her iki konu da ağır ağırlıklar olduğundan ve en iyi uygulamalarla birlikte çok sayıda adım ve prosedür içerdiğinden, bunları daha ayrıntılı olarak ele alacağız.

Veri Profili Oluşturma Nedir?

Veri profili oluşturma, elimizde bulunan veri kümesinden veri veya meta veri bulmakla ilgili olsa da, üç farklı meta veri türüne ayrılabilir:

1. İlişkisel bilgiler büyük veri kümelerinden bulunabilir. 10 tablolu bir veri kümeniz olduğunu varsayalım. Başka bir tablodaki değerleri değiştirerek hangi tabloların ilişkili olduğunu ve hangi verilerin değişeceğini bulabilirsiniz.
2. Meta veriler, içerikten de keşfedilebilir. Bu genellikle verilerdeki hatalar, eksik alanlar ve daha fazlasıyla ilgilidir. Örneğin, verilerin %50'sinden fazlasında belirli bir alan boşsa, herhangi bir analiz yaparken bu veri noktasından vazgeçmemiz gerekebilir.
3. Yapısal bilgiler de verilerimizden keşfedilebilir. Bu bilgiler çeşitli türlerde olabilir. Veri kümelerinizin istatistiksel ortalaması, medyanı veya maksimumu olabilir. Hatta kentsel hanelerden toplanan veri noktalarının yüzdesi ve kentsel hanelerden toplanan yüzde olabilir. Kısacası, Excel sayfasının içine girip her satırı kontrol etmemize gerek kalmadan verilerin nasıl göründüğü hakkında bize çok şey anlatacaktı.

Tartıştığımız farklı meta veri türleri, bize eldeki veriler hakkında ham verilerin kendisinden çok daha fazla bilgi verir. Bu bilgiler, verilerin prosesinizde nereye uyduğunu ve onu kullanmak için en iyi yerin neresi olacağını bulmak için kullanılabilir. Veri temizliği veya eksik veri yüzdesi de bu meta verilerden belirlenebilir ve veriyi kullanılabilir hale getirmek için buna göre değişiklikler yapılabilir. Veri noktaları ve tablolarda bulunan ilişkiler, artıklık kontrolleri ve daha fazlasını ayarlamak için de kullanılabilir.

En İyi Veri Profili Uygulamaları

Verileri ve meta verileri ve bunlarla yapabileceğimiz her şeyi tartışırken, endüstri standartları ve en iyi uygulamalar, yani meta verilerin nasıl kullanılacağına ve hangi meta verilere bakılacağına ilişkin işaretçiler ve referanslar vardır. En iyi uygulamalardan ve ortak metodolojilerden sapmak sizi yanlış yöne işaret eden bulgulara götürebilir. Metodolojilerden ve en iyi uygulamalardan bazıları şunlardır:

1. Veri Noktaları Arasındaki İlişkiler – SQL gibi sorgu dillerini kullanırken ilgili verilerin kolayca çıkarılabilmesi için bunların saklanması gerekir. Araba üreticilerinin tablosunu incelediğinizi ve belirli bir üreticinin bugüne kadar satmış olduğu her arabanın beygir gücünü bulmak istediğinizi varsayalım. Bu tür bilgiler, ancak üretici tablosu, otomobil tablosu ve otomobil özellikleri tablosu arasındaki ilişkiler iyi tanımlanmışsa kolayca türetilebilir.
2. Veri Noktası Kontrolleri – Boş, boş ve hata dolu veri noktalarının tanımlanmasıdır. Veritabanını alan herkesin bu kısıtlamaların hemen başında farkında olması için veri seti ile birlikte saklanması gerekir.
3. İstatistiksel Veri Noktaları – Bu, belirli durumlarda önemli olabilecek istatistiksel değerleri ifade eder. Veritabanınızın her sütunu için ortalama, medyan, mod, maks, min, frekans ve daha fazlası gibi değerleri ifade eder.
4. Kalıplar – Verilerde farklı kalıplar bulunur. Örneğin, bir sütunu kontrol ederken, onun yalnızca evet veya hayırdan oluştuğunu görebilirsiniz, bu nedenle bir boole sütunudur. Birincisi, erkek veya kadın olabilir. Yani kategorik veridir. Ayrıca, normal ifade eşleştirmesi kullanılarak, belirli sütunların pin kodları, adresler, adlar, yaşlar, e-posta adresleri veya telefon numaraları olup olmadığı bile belirlenebilir. Veritabanını okuyan herkesin veri yapısını daha iyi anlayabilmesi için tüm bu bilgiler ayrı ayrı alınmalıdır.

Veri Madenciliği Nedir?

Veri madenciliği, istatistik, web kazıma, veri çıkarma, makine öğrenimi ve veri tabanı sistemlerine dayanan disiplinler arası bir konudur. Bu geniş kapsamı nedeniyle, insan vücudundaki kanserli hücreleri tespit etmeye çalışan bilim insanlarından aylık hedeflerine ulaşmaya çalışan satış ekiplerine kadar herkes tarafından kullanılmaktadır.

Bununla birlikte, veri madenciliği kendi içinde veri keşfi, ön işleme, son işleme, görselleştirme ve tartışacağımız daha fazlası gibi birden çok adımdan oluşur. Pek çok adım olsa da, verilerdeki örüntüleri bulmanın asıl süreci genellikle otomatik veya yarı otomatiktir ve esas olarak hangi algoritmanın hangi veri kümesine uygun olduğunu bulmayı içerir.

Yine bu noktada dikkat edilmesi gereken önemli bir nokta, veri madenciliğinin veri analizinden çok farklı olduğudur. İlki, gizli kalıpları ortaya çıkarmak için çoğunlukla makine öğrenimi ve istatistiksel modeller kullanırken, ikincisi, veri kümeleri üzerindeki modelleri ve hipotezleri test etmek için kullanılır.

Veri Madenciliği ile İlgili Adımlar

Veri madenciliğinde yer alan genel adımlar aşağıdaki gibidir.

• İş problemini anlamak.
• Verilerin daha net bir resmini elde etmek.
• Verilerin temizlenmesi ve modellemeye hazırlanması.
• Verilerden bir ML veya istatistiksel model oluşturma.
• Modelin değerlendirilmesi ve performansının bir test ortamında gözden geçirilmesi.
• Çözümü dağıtmak ve performansını bir ürün ortamında gözden geçirmek.
• Çoğu işletme tarafından ön işleme, veri madenciliği ve sonuç kümesi doğrulamasından oluşan basitleştirilmiş bir süreç izlenir.

Çözüm

Her iki konuda da veri temizleme ve verilerin hazırlanması gibi bazı adımların benzer olduğunu fark etmişsinizdir. Verileri işlemek her zaman, verilerle ne yapıyor olursanız olun izlenmesi gereken bazı evrensel “en iyi uygulamaları” içerir. Veri, çıktının akıllı bilgi ile sonuçlandığı çoğu iş süreci için girdi haline geldi. Ancak, verileri toplamak başlı başına büyük bir çabadır. PromptCloud'un var olmasının nedeni budur. Veri kazıma ekibimiz, küçük aile şirketlerinden ve yeni kurulan şirketlerden Fortune 500'ün önde gelenlerine kadar çeşitli şirketlere uygun DaaS çözümleri sunar.