Veri Madenciliği Nedir ve İşletmeler Farklı Veri Madenciliği Tekniklerini Nasıl Kullanır?

İnternette, pazar trendlerinde ve gazetelerde veri madenciliği ve makine öğrenimi hakkında çok şey duymuş olmalısınız, ancak çok az kişi veri madenciliğinin tam olarak ne olduğunu biliyor. Verilerle boğuluyoruz. Çoğumuz veri madenciliğini çok yanlış anladığımız için elimizde çok fazla veri var ve bilgimiz yok gibi.

Altın madenciliği veya kömür madenciliği yapıyorsanız, aslında altın veya kömür için kazıyorsunuz, oysa veri madenciliğinde veri için değil, içerdiği bilgi ve içgörüler için kazıyorsunuz. Bir karar destek sistemi sağlayabilecek önemli miktarda bilgi ve veriye ve insanların bunu kullanabilmesi için kalıplar ve davranışlar hakkında bazı yararlı görüşlere sahibiz.

Şu anda çok büyük miktarda veri mevcut ve istatistikler, son iki yılda üretilen verilerin, geçen yüzyılın tamamında üretilen toplam veri miktarından daha fazla olduğunu gösteriyor. Peki bu veriler nereden geliyor? Bu veriler, sosyal medya platformları, e-postalar, internet tarayıcıları, e-ticaret platformları gibi bağlı olduğunuz farklı platformlardan ve her gün kullandığınız hemen hemen her şeyden geliyor. Facebook, Instagram, Twitter vb. gibi sosyal medya platformlarına giriş yapıyorsunuz ve interneti farklı amaçlar için kullanıyorsunuz ve bu da zihniyetinizi yansıtan çok büyük miktarda veri üretiyor.

Trendler hakkında fikir beyan ediyorsunuz, farklı konular okuyorsunuz, farklı sorgular araştırıyorsunuz, e-ticaret platformlarından bir şey satın alıyorsunuz ya da bir ürünü olumlu ya da olumsuz olarak değerlendiriyorsunuz – ve bunların hepsi çok fazla bilgi içeren veri biçiminde saklanıyor. kişisel tercihleriniz, tercihleriniz, beğenileriniz-beğenmedikleriniz, eğilimleriniz, alışveriş davranışlarınız ve yaşam tarzınız hakkında bilgi.

Veri madenciliği, temel olarak, basılı kopya, elektronik kopya veya çevrimiçi kayıtlar biçiminde depolanan halihazırda mevcut verilerden gizli kalıpları keşfetmektir. Bu verilerden bilgi çıkarmak, bir işletme, hükümet veya kendiniz için karar vermeyi etkili hale getirebilir.

Bu yazıda, ne tür veri madenciliği yapabileceğiniz, ne tür örüntü madenciliği yapılabileceği, farklı veri madenciliği teknikleri nelerdir ve veri madenciliğinin temel kavramlarının neler olduğu gibi veri madenciliğinin çok boyutlu yönlerini tartışacağız. bilmelisin.

Veri madenciliği ve bilimin evrimi

Veri madenciliğinin zaman içinde nasıl geliştiğini anlamak için bilimin evrimine bir göz atmanız gerekir. 1600'den önce ampirik bilimimiz vardı. 1600'den 1950'ye kadar birçok teori, yasa ve model üzerinde fikir yürüttüğümüz teorik bilim hakkında konuştuk, daha sonra, hesaplamalı bilim dediğimiz tamamen farklı bir bilimsel araştırma modeli geliştirdik. Şimdi kalıpları hesaplıyoruz, verileri hesaplıyoruz ve devasa veri havuzlarından çıkarılan bilgiye dayalı modeller sağlıyoruz.

1990 civarında, veri madenciliğini ve insanların davranışlarını izlemek amacıyla veri ambarlarını derinlemesine araştırmaya başladığımızda bir veri bilimi çağına girdik. Çok fazla bilgimiz vardı ve çok fazla veri geliyordu ve bu, bu büyük miktardaki veriyi verimliliği artırmak ve yeni teoriler ve bilim geliştirmek için kullanıp kullanamayacağımız konusunda ciddi bir soruya yol açtı?

Bilgisayar biliminin artan gücü, otomatik veri işleme, sinir ağları, kümeleme, güçlü algoritmalar, karar ağaçları ve diğer keşiflerin gücüyle veri toplama ve depolama sürecini canlandırdı. 1990 yılında, "veri madenciliği" terimi ilk olarak veritabanı topluluğunda ortaya çıktı ve ardından finansal topluluklar, işletmeler ve perakendeciler, satışları iyileştirmek ve müşteri talebini tahmin etmek için kalıpları analiz etmek ve eğilimleri tahmin etmek için veri madenciliği tekniklerini kullanmaya başladı.

Veri madenciliği tam olarak nedir

Daha önce altın arayışındaysanız, küçük bir külçe bile bulmanın çok zaman ve çaba gerektirdiğini bilirsiniz. Tek bir altın yüzük yapmaya yetecek kadar altını çıkarmak için yaklaşık yirmi altı ton kaya ve diğer şeyleri ayırmanız gerektiği tahmin ediliyor. Bu incelenecek çok şey var. Aynı şey, bazı işletmeler veya bireysel bir veri madeni olduğunda da olur, fark, altın yerine içgörüler alırız ve kaydırma işlemi algoritmalar yardımıyla yapılır.

Kuruluşlar, verileri tarihte hiç olmadığı kadar fazla depoluyor, işliyor ve analiz ediyor ve bu eğilim büyümeye devam edecek. Veri madenciliği kavramı ticaret, ticari faaliyetler ve genel olarak popülaritesini artırıyor, ancak bu bir tür yanlış anlaşılan veya yanlış anlaşılan bir konu.

Veri madenciliği temel olarak halihazırda mevcut verilerden bilgi keşfidir. Genellikle, bu bilgi önemsiz değildir, ancak kalıplara baktığınızda, belirli bir veri kümesinin nasıl analiz edilebileceğini ve bilgi, içgörü ve kalıp tahminleri olarak yorumlanabileceğini bilirsiniz.

Veri madenciliği, büyük veri kümelerinden değerli bilgileri çıkarma sürecidir ve pazarlamadan sağlık hizmetlerine kadar çeşitli sektörlerde kullanılmaktadır. Ve işletmelerin daha bilinçli kararlar almasına yardımcı olabilir. Temel olarak, her şey verileri işlemekle ve bu bilgilerdeki kalıpları ve eğilimleri belirlemekle ilgilidir. Ve veri ambarları gibi şeylerin evrimini düşündüğümüzde ve sadece büyük veri hacmi, büyük veri gibi şeyleri düşündüğümüzde.

Şu anda sahip olduğumuz tek şey, her geçen dakika daha güçlü ve bol hale gelen verilerdir. Herhangi bir ürünü satın almak için indirim almaya çalıştığınızda, alışveriş kartınızı her okuttuğunuzda, yaptığınız çoğu işlemde bir veri tabanına indirilen bir tür veri vardır.

Veriler büyümeye devam ediyor, örneğin LinkedIn, Twitter ve Facebook gibi sosyal ağ platformları katlanarak büyüyor ve insanları, ne yaptıklarını, nelerden hoşlandıklarını, kim olduklarını, ne zaman dışarıda olduklarını tanımlamak için çok büyük miktarda veriye sahibiz. , satın almak veya herhangi bir şey yapmak. Veri toplama ve veri yakalama var ve bu verilerden stratejik bilgi çıkarmanın yolu veri madenciliği.

Veri madenciliği, geleneksel lojistik regresyon, sinir ağları segmentasyonu, sınıflandırma veya kümeleme gibi denklemleri, algoritmaları ve metodolojileri içerebilen nicel yöntemlerin veya matematiksel yöntemlerin dahil edilmesidir.

Veri madenciliği endüstri sektörlerinde uygulanabilir. Bu tekniklerle, herhangi bir kuruluş veri madenciliğini analiz edebilir ve süreçlerine ince ayar yapmak ve üretkenliği ve verimliliği artırmak için eyleme geçirilebilir bilgileri çıkarabilir.

Veri madenciliği teknikleri son birkaç on yılda hızla hızlandı. Bu kadar çok veriyi işlememiz ve faydalı bilgiye dönüştürmemiz gerekiyor.

Veri madenciliği neden önemlidir?

Veri madenciliği, gelecekteki eğilimler hakkında tahminler yapmanıza yardımcı olabilir. Geçmiş verileri analiz ederek, gelecekte işlerin nasıl gelişebileceğinin bir resmini oluşturabilirsiniz. Veri madenciliği, daha önce göremediğiniz farklı veri parçaları arasındaki ilişkileri belirlemenize de yardımcı olabilir.

Örneğin, birinin web sitenizde geçirdiği süre ile satın alma olasılığı arasında bir ilişki olduğunu görebilirsiniz.

Veri madenciliğinin farklı adımları nelerdir?

• Birinci adım: Önce hedefleri belirlemeniz gerekir. Ve bu, veri bilimcilerin ve iş paydaşlarının, veri madenciliğinin uygulanacağı bir iş sorununu tanımlamak için birlikte çalıştığı yerdir.
• İkinci adım: Tanımlanan kapsam ile tanımlanan problem ile veri hazırlama olan ikinci adıma geçiyoruz. Bu, birinci adımda belirlediğimiz işle ilgili bu soruları yanıtlamaya yardımcı olacak veri kümesini tanımlar. Şimdi, burada sadece verileri tanımlamaktan daha fazlası var. Ayrıca yinelemeler, eksik değerler ve aykırı değerler gibi gürültüleri kaldırarak onu temizlememiz gerekir.
• Üçüncü adım: Üçüncü aşamada, verileri özellikle veri madenciliği algoritmaları aracılığıyla uygulamaya odaklanıyoruz. Burada ilginç veri ilişkileri arıyoruz ve derin öğrenme teknikleri uyguluyoruz.
• Dördüncü adım: Son olarak, dördüncü adım sonuçları değerlendirmektir. Yani bu gerçekten geçerli, yeni, kullanışlı ve anlaşılır sonuçları yorumlamaktır.

Farklı veri madenciliği teknikleri

Üçüncü aşamayı oluşturan veri madenciliği tekniklerinden bazılarından (verileri özellikle veri madenciliği algoritmaları aracılığıyla uygulamak) burada bahsedelim. Veri madenciliği, büyük veri havuzlarını eyleme geçirilebilir ve faydalı bilgilere özetlemek için çeşitli algoritmaların ve veri toplama araçlarının bir kombinasyonudur. Veri madenciliğine dahil edilen birçok teknik ve yöntem vardır, işte en popülerlerinden bazıları:

İlişkilendirme: Veri madenciliğinin en basit tekniğidir. İlişkilendirme kural tabanlıdır ve belirli bir veri kümesindeki değişkenler arasındaki ilişkileri bulma yöntemidir. Kalıpları belirlemek için genellikle aynı türden iki veya daha fazla öğe arasında basit bir ilişki kurarsınız.

Örneğin, insanların satın alma alışkanlıklarını takip ederken, bir müşterinin her zaman krema aldığını ve ardından çilek almaya meyilli olduğunu belirleyebilirsiniz. Bu nedenle, bir dahaki sefere çilek aldıklarında kremayı da almak isteyebileceklerini önerebilirsiniz.

Sınıflandırma: Sınıflandırmanın tek yaptığı, belirli bir sınıfı tanımlamak için birden çok özelliği tanımlayarak müşteri tipi veya öğe tipi veya nesne tipi fikrini oluşturmaktır.

Örneğin, arabaları sedan, 4×4 ve üstü açılır arabalar gibi farklı türlere kolayca sınıflandırabilirsiniz ve bunu koltuk sayısı veya arabanın şekli gibi farklı nitelikleri tanımlayarak yapabilirsiniz. Ardından, yeni bir araba verildiğinde, özellikleri bilinen tanımımızla karşılaştırarak onu belirli bir sınıfa uygulayabilirsiniz.

Kümeleme: Bir başka kullanışlı teknik de kümelemedir. Artık kümeleme, bir yapı oluşturmak için tek tek veri parçalarını birlikte gruplandırmanıza olanak tanır. Benzerliklerin ve aralıkların nerede uyuştuğunu görebilmeniz için veri örneklerini diğer örneklerle ilişkilendirme.

Sinir Ağları: Tahminler gibi şeyler oluşturmak için kullanabileceğimiz yapay sinir ağlarını kullanan bir dizi derin öğrenme tekniği vardır. Geçmiş olayları veya geçmiş örnekleri analiz ederek bir olay hakkında tahminde bulunabilirsiniz. Girdi verileri etiketlenmişse, belirli bir atamanın olasılığını tahmin etmek için bir regresyon uygulanabilir. Veri kümesi etiketlenmemişse, bireysel veri noktaları ve eğitim kümesi, altta yatan benzerlikleri keşfetmek için birbirleriyle karşılaştırılır ve bu paylaşılan özelliklere göre kümelenir.

Burada kullanılan karar ağaçları ve K En Yakın Komşu veya KNN algoritmaları gibi şeyleri de göreceksiniz. Hatırlanması gereken en önemli şeylerden biri, veri madenciliği tekniklerinin, verilerinize, işle ilgili sorularınıza ve neyi başarmaya çalıştığınıza bağlı olarak az ya da çok etkili olduğu, tek boyutlu bir çözüm olmadığıdır. .

Hangi yöntemin sizin için en iyi sonucu vereceğini belirlemek genellikle bir deneme yanılma durumudur. Dolayısıyla veri madenciliği, tüm bu süreçte iş paydaşlarını ve veri bilimcilerini birleştirir. Ve doğru yapıldığında, bir işletme için dönüşüm yaratabilecek altın içgörüler bulabilirsiniz.