Günümüzde bulut halinde saklanan pek çok veri bulunuyor. Peki biz bu veriler arasında hangilerinin işimize yarayacağını biliyor muyuz? İşte bu noktada veri madenciliği devreye giriyor. Bu yazımızda Veri Madenciliği nedir? Neden önemlidir? Nasıl çalışır? konularını ele alacağız. Dilerseniz başlayalım:

Veri Madenciliği Nedir?

Veri madenciliği şirketlerin büyük veri tabanlarındaki önemli bilgilerini ayıklanıp, birbirleri ile ilişkilerini ortaya çıkararak en doğru tahmin ile sorunların çözülmesine, engellerin kolayca aşılmasına ve gelişme süreçlerine büyük ölçüde katkı sağlayan bir işlemdir. Veri madenciliği sonuçları daha anlaşılabilir kılmak amacıyla, büyük veri kümeleri içindeki uyumsuzlukları, bağlantıları ve modellemeleri bulmamızı sağlar.

Veri içerisinde bulunan bilgileri kazançları arttırmak, düşük maliyetle kaliteli ürün yapmak, sosyal açıdan gelişim sağlamak, tehlikeleri azaltmak ve daha pek çok amaç için kullanabilirsiniz.

Veri madenciliği dijital çağla ortaya çıkan bir buluş değildir, aslında uzun yıllardır hayatımızda bulunuyor. Ancak bu kavram 1930 ‘larda sonra odak noktası haline gelmeye başladı ve sonrasında da büyük gelişim göstererek ilerlemeye devam etti.

Günümüzde kurumlar her türlü alanda veri madenciliği ve makine öğreniminden yararlanıyor. Veri madenciliği manuel olarak çözülmesi çok zaman alan iş sorunlarını daha kısa sürede çözüme kavuşturabilir.

Verileri çeşitli şekillerde değerlendirmek için istatistiki teknikler kullanarak, verilerde gözden kaçırılan kalıpları, eğilimleri ve ilişkileri tespit edebilirler. Bu bilgileri gelecekte neler olacağını tahmin etmek için kullanıp piyasa sonuçlarını istenilen yöne çekebilirler.

İlginizi çekebilir: Veri Görselleştirme Nedir? Veri Nasıl Görselleştirilmeli?

Veri Madenciliği Neden Önemlidir?

Veriler çok büyük hacimde olup, aşırı hızlı bir akış içerisindedirler. Büyük veriden önemli bilgileri ne kadar hızlı bir şekilde bulup, bunu iş süreçlerine ve karar mekanizmalarına ne kadar kısa sürede eklersek yaptığımız iş o denli gelişmiş ve profesyonel olur. Veri madenciliğinde aslında geçmiş bilgiler de yeni bilgilerdir. Çünkü veri madenciliği sadece günümüzü değil, geçmişi ve şimdiyi analiz ederek geleceğimizi güçlendirir, şekillendirir.

-Verilerdeki kargaşayı önler ve daha sistematik bir hale getirir.

-Neyin önemli olduğunu bulup, bundan en iyi hangi şekilde  yararlanılabileceğini bulmamıza yardımcı olur.

-Karar sürecini etkiler.

-Satış miktarını artırır.

-Riskleri tespit edip ortadan kaldırmayı hedefler.

-Yeni müşteriler edinmemizi sağlar.

-Kar oranının artmasını etkiler.

-Geçmişte yapılan hataları tespit ederek çözüm üretmemize yardımcı olur.

-Maliyetin düşmesinde etkili olur.

-Rekabeti azaltır.

Veri madenciliği ile içgüdüsel hareketten ziyade, gerçek iş zekasıyla kurumları rekabette önde tutan mantıklı sonuçlar sağlanabilir.

Genelde veri madenciliği insanlar tarafından yanlış anlaşılmakta. Veri madenciliği sadece verilerin işlenmesini kapsamaz bundan çok daha geniş bir alanı da içinde barındırır. Veri madenciliği, verileri gelişmiş teknikler ve teknolojiyi kullanarak işler ve her zaman izlenebilecek en iyi yolu biz insanlara sunar.

Örneğin;

Tıp sektöründe geçmiş hastalık modellerini inceleyip bunlar için gereken aşıyı bulmaya yardım eder.

Başka bir örnek ise bir okulu düşünelim; öğrencilerin hangi şartlarda daha verimli ders dinleyip, hangi öğretim metoduyla en yüksek başarının sağlandığını bulup bu yolda daha optimize bir öğretim modeli oluşturur.

Veri Madenciliği Nasıl Çalışır?

Farklı sektörlerde pek çok veri vardır. Ancak veriler kendi halinde pek bir işe yaramaz. Bu yüzden verilerin bir işlenme süreci vardır. Şimdi özetle bu verilerin işlenme sürecinden bahsedeceğiz.

1.Veri temizliği:

Nihai raporu elde etmek için verilerin gruplandırması gerekir. Yanlış veya belirsiz olan bir veri sonuçlarda büyük değişime neden olabilir. Bir veri kümesinden, tablodan veya geçmiş verilerden eksik verileri bulup kaldırma işlemi veri temizleme olarak bilinir.

2.Veri Birleştirme:

Veri birleştirme, yeni veya eski verilerin mevcut veriler ile birleştirilmesidir. Kaynak olarak, çoklu veri tabanları, veri desteleri veya dosyalar kullanılabilir. Kurumsal şirketlerde veri ambarı oluşturmak en popüler veri birleştirme işlemlerindendir.

3.Veri Dönüşümü:

Veri dönüşümü, verileri ya da bilgileri bir formattan diğerine aktarma işlemidir. Tipik olarak hedeflenen sistemi oluşturmak için mevcut(kaynak) sistemi dönüştürerek elde edilir. Veri dönüşümleri genellikle bilgilerin dönüştürülmesini içerirken aynı zamanda bir sistemin farklı bir mecrada çalışmasını sağlamak için bir programlama dilinden diğerine de dönüştürülmesini içerir. Bunun amacı eski olandan daha farklı bir sistemi yaratmaktır.

4.Veri Ayrıştırma:

Veri ayrıklaştırma, sürekli bir özniteliğin alanını aralıklara bölme yöntemlerini ifade eder. Bu madencilik sonuçlarının bilgi düzeyi temsilini kullanmayı uygun ve kompakt hale getirir.

5.Kavram Hiyerarşileri:

Düşük seviyeli kavramları toplayarak, üst düzey kavramlarla değiştirilip verileri en aza indirmek için kullanılır. Bilgiler, bir modelde sistematik olarak birden çok katmanda düzenlenir ve her katman kavram hiyerarşileri tarafından tanımlanır. Bu bizlere verileri farklı bakış açılarından incelemek için olanak sunar.

6.Sonuçların Değerlendirilmesi ve Sunum:

Veriler etkili bir şekilde teslim edilirse, müşteriler veya tüketiciler bundan en iyi şekilde yararlanacaktır. Veriler yukardaki işlemlere tabi tutulduktan ve hatasız, eksiksiz olduğu belirlendikten sonra, istatistiki bilgilere sahip olan kişiler tarafından yorumlanabilmesi için diyagramlar, tablolar ve grafikler ile sunulur.

Bu yazımızda sizlerle veri madenciliğini ele aldık. Son olarak da sizlere bu konu hakkında bir kitap önermek isterim.

Data Mining, Concepts and Techniques

 

Author

2 Comments

  1. Alp Gür Reply

    Cok yararli bir yazı olmus. Elleriniz sağlık.

  2. Erkenden bunu okuduğum iyi oldu. Yazanın ellerine sağlık

Bir Cevap Yazın

Yeni içeriklerden haberdar olmak ister misiniz?

Mail adresinizi bırakın ve yeni blog yazılarından haberdar olun!
ABONE OL
KVKK kanununa göre e-posta adresimden iletişime geçilmesine izin verilmiş sayılacaktır
close-link
Blog yazımızı beğendiniz mi?
%d blogcu bunu beğendi: