Bir veri analizi yöntemi olarak veri madenciliği
Veri benzersiz bir mücevherdir ancak mücevherler yer altında gizli olduğu gibi veri de sonsuz miktardaki bilginin arasında gizlenmiştir. Mücevherleri yer altından çıkarmak için madencilikten yararlanmanız gerekir. Veri de madencilik yapılabilen bir alandır.
Bu makale, veri madenciliği hakkında detaylı bilgi sağlayacak ve nereden başlamanız gerektiği konusunda yol gösterecektir. Daha fazla beklemeden veri madenciliğini tanımlayarak başlayalım.
Veri madenciliği nedir?
Veri madenciliği, belirli bir amaç veya ihtiyacı karşılamak için büyük ölçekli ham verileri araştırma ve analiz etme sürecidir.
İşletmeler ve kuruluşlara yardımcı olmak için bir iş zekası aracı olarak kullanılır. Doğru veri madenciliği, istatistik ve hesaplama tekniklerini kullanmayı gerektirir. İşlenmiş veriler, herhangi bir araştırmada gizli ilişkileri ve desenleri ortaya çıkarır ve tahminlerde bulunmaya yardımcı olur.
Veri madenciliği ne zaman kullanılır?
Veri madenciliği kullanmak için birçok fırsat ve kriz vardır. Müşterilerinizi anlamak istiyorsanız veri madenciliğinden yararlanabilirsiniz. Çalışan üretkenliğini arttırmak istiyorsanız o zaman da işe yarayacaktır. Konuyla alakalı birkaç örnek daha paylaşalım:
Veri madenciliğini kullanmak için doğru zamanlar
1. Pazar araştırması: Yeni bir pazara girdiniz, yeni bir ürün piyasaya sürdünüz veya trendleri öğrenmek istiyorsunuz. Veri madenciliği ilişkilendirme analizi gibi yöntemler öğeler arasındaki ilişkileri görmenize yardımcı olabilir. Öğeler, işlemlerde sık sık birlikte görünen ürünler olabilir.
2. Müşteri gruplama: Müşterilerinizi gruplayarak daha iyi hizmetler sunabilir ve tercihlerini dikkate alabilirsiniz. Tabii ki bunu nüfus hakkında veriler ortaya çıkararak yapabilirsiniz.
3. Üretim: Bir ürünün üretiminde birçok aşama bulunmaktadır ve bu aşamaların maliyetini ve süresini hesaplamak her zaman kolay değildir. Veri madenciliği sayesinde zaman ve maliyet açısından en etkili malzemeleri bulup üretebilirsiniz.
4. Anomalilerin tespiti: Veri madenciliği, sıra dışı desenleri ortaya çıkarabileceği için işlem verileri aracılığıyla sahtekarlık faaliyetlerini tespit etmek için kullanılabilir.
Veri madenciliği sürecinde izlenecek adımlar
Veri madenciliğine başlamadan önce amacınızı ve yönünüzü belirleyin. İşletmeler, eğitim veya sağlık kurumlarının amaçları farklıdır ve buna göre veri kaynakları bulmak gerekir. Ardından, aşağıdaki adımları izleyerek veri madenciliği sürecine devam edebilirsiniz:
Veri madenciliği süreci adımları
1. Verileri anlayın
Bu, veri toplama en önemli adımlardan biridir çünkü temeliniz sağlam değilse, inşa ettiğiniz bina da sağlam olmayacaktır. Mevcut kaynakları tarayın ve araştırmanız için hangilerinin uygun olduğuna karar verin. Veri türünü anlayın, nicel veya nitel olup olmadığına bakın.
Genellikle, veri madenciliğinde olumsuzluk yaratan en büyük unsur veri güvenliğidir. Bunun dışında, verinin sınırlarını belirlemek ve büyük veriyi depolamak da önemlidir.
2. Verileri temizleyin ve düzenleyin
Bilgisayar işlemleri, veri toplandıktan ve dijital ortama aktarıldıktan sonra başlar. Başlangıçtaki veri bir çöplüktür ve bu çöpten değerli öğeler bulup diğerlerini atmanız gerekir. Yanlış, uygun olmayan ve mantıksız veriler elenir. Ayrıca veri boyutunu makul bir seviyede tutmalısınız.
3. Model geliştirin
Bu aşamada çeşitli teknikler kullanılarak modeller geliştirilmesi gerekmektedir. Bu modeller, veri setindeki sayıları hesaplamak ve verinin ilişkilerini, desenlerini ve yapılarını ortaya çıkarmak için kullanılır.
4. Sonuçları değerlendirin
Artık veriler toplanmış, temizlenmiş ve yorumlanabilir hale gelmiştir. Analistler bu adımı yapay zeka yardımıyla kuralcı modelleme ile gerçekleştirebilir. Bu adım, verinin ortaya koyduğu bilgiler ışığında gerekli aksiyonların alınacağı adımdır.
Veri madenciliği teknikleri
Veri madenciliği yapmanın tek bir yöntemi yoktur. Değerli çıktılar elde etmek için birden fazla yöntem kullanılabilir. Bazı yöntemler, araştırmanın amacına ve verinin doğasına daha uygun olabilir. Popüler veri madenciliği analiz yöntemleri şunlardır:
Veri madenciliği teknikleri
1. Sınıflandırma
Bu teknik, verileri doğru bir şekilde kategorilemeye yardımcı olur. Veri noktaları, ortak özelliklere göre önceden tanımlanmış sınıflara ayrılır. Böylece, verinin özeti ortaya çıkar.
2. Kümeleme
Bu teknik, her nesneyi belirli gruplara ayırır. Bu açıdan, sınıflandırmaya benzer ancak burada önemli olan farklılıkları belirlemek ve benzer olanları bir araya getirmektir.
3. Karar ağaçları
Bu teknik aslında basit bir karar verme şemasıdır. Belirli kurallar sonucunda bir desen oluşturulur ve belirli bir yönde veri derinlemesine incelenir.
4. Sinir ağları
Sinir ağları, insan beyninin çalışma prensibine benzer bir şekilde veriler arasında ağlar oluşturan bir yapay zeka modelidir. Bu ağlardaki düğümler, girdiye göre ağırlıklar atayarak bir çıktı üretir.
Veri madenciliğinin avantajları ve dezavantajları
Her iyi şeyin görünmeyen dezavantajları da vardır. Elbette, veri madenciliği işletmeler için bir nimet olabilir ancak yanlışlıklar ve eksikler bu süreci oldukça olumsuz bir yöne götürebilir. Bu nedenle, veri madenciliğinin avantajları ve dezavantajları hakkında biraz konuşalım.
Veri madenciliğinin avantajları ve dezavantajları
Avantajlar
➕Kapsamlı uygulamalar: Veri madenciliği, uygulamaları bakımından oldukça geniş bir yelpazeye sahiptir ve temel süreç tüm sistemlere adapte edilebilir. Neredeyse her türlü veri toplanabilir ve incelenebilir. İşletmeler ve kuruluşlar bundan faydalanabilir ve sorunlarını çözerek gelişebilirler.
➕Görünmez bilgi ve desenler: Veri madenciliğinin nihai amacı, görünmeyen bilgileri ortaya çıkarmaktır. Bu bilgiler basit bilgiler değildir; diğer bilgilerle olan ilişkileri ve desenleriyle bir bilgi haritası oluştururlar. Ancak haritayı doğru bir şekilde okuyabilmek de önemlidir, aksi takdirde tüm süreç boşa gidecektir.
➕Verimlilik: Veri madenciliği, veri analizini etkili hale getirir. Veri analizi, işletmelere çeşitli sorunların çözümünde yardımcı olur. Bu dolaylı zincir sayesinde, işletmeler veri madenciliği aracılığıyla operasyonel maliyetleri azaltabilir.
Dezavantajlar
➖Belirsiz sonuçlar: Veri madenciliğinin sonuçları her zaman verimli olmayabilir çünkü makalede sıkça bahsedildiği gibi temeliniz eksik veya yanlış olabilir. Sonuçları değerlendirmek ve doğru karar vermek önemlidir. Veri sonuçlarını yanlış yorumlamak yanlış kararlar almanıza neden olacaktır.
➖Karmaşık yapı: Veri madenciliği, teknik bilgi gerektirir (örneğin yazılım ve programlama dilleri). Bu nedenle bu alanda bilgi sahibi veri bilimcilerin sizin için çalışması gerekebilir.
➖Fazla maliyet: Veri madenciliği uygulama ve programlarıyla başlayan macera oldukça pahalı olabilir. Büyük veri kümelerini depolamak ve işlemek için güçlü bilgisayarlara ihtiyacınız olacaktır.
Veri madenciliği hakkında sıkça sorulan sorular
Veri madenciliği oldukça geniş bir konu olduğu için her bölümü okumak istemeyebilirsiniz. Bunun yerine, veri madenciliği hakkında sıkça sorulan sorular bölümüne göz atarak hızlı ve etkili şekilde bilgi edinebilirsiniz.
Veri madenciliği ve analitiği birbiriyle yakından ilişkilidir ve veri biliminin bir parçasıdır. Veri madenciliği başlangıç olarak görülebilir ve veri analitiği orta ve son süreç olarak değerlendirilebilir. Veri madenciliği, keşfedilmemiş verileri ortaya çıkarmayı ve sistemli olarak desenler, ilişkiler, eğilimler ve düzensizlikleri belirlemeyi amaçlar.
Bunu yaparken genellikle yapay zeka (makine öğrenimi) ve istatistik tekniklerinden yararlanır. Öte yandan, veri analitiği daha karmaşık bir sistemdir ve mevcut verileri inceler. Veri sınıflandırma, kodlama, görselleştirme ve yorumlama analizin bir parçasıdır.
Kısacası, evet. Veri madenciliği, yapay zeka alanı olarak kabul edilebilir ancak tamamen yapay zekayla sınırlı değildir. Makine öğrenimi özellikle tercih edilir çünkü birçok karmaşık görevi kolaylaştırır.
Ek olarak, yapay zeka büyük hacimli örnekleri kolayca inceleyebilir ve onlardan değerli bilgiler oluşturabilir. Bu ve benzer nedenlerden dolayı, veri madenciliği yapay zeka ile iç içedir.
Evet, kodlama veri madenciliği süreçlerinde genellikle gereklidir. Bu kodlamalar, veri kümesini etkili bir şekilde analiz etmek amacıyla çeşitli algoritmalar için gereklidir. Veri analizi için tasarlanmış birçok araç ve program bu amaçla kullanılabilir. Bugün kodlama bilgisi gerektirmeyen veri analizi araçları geliştirilmekte olsa da birçok araç hala kodlama becerisi gerektirir.
Veri madenciliğine başlamak için birkaç temel adımı izlemeniz gerekir. Araştırma amacınıza ve toplayacağınız veri kaynaklarına sahip olduğunuzu varsayarak aşağıdaki şekilde ilerleyebilirsiniz:
- Öncelikle, veri madenciliği için uygun bir araç veya program bulun. En yaygın kullanılanları Python ve R gibi programlama dilleridir.
- Veri madenciliği kavramlarını anlamanız ve öğrenmeniz gerekir. Biraz kodlama öğrenmeniz gerekebilir. Bunun dışında, videolar veya bloglar yardımıyla sınıflandırma, kümeleme ve regresyon analizi gibi temel teknikleri öğrenin.
- Veri madenciliği algoritmalarını kullanın ve bu modellerin performansını test edin.
Son sözler
Sonuç olarak, veri madenciliği modern iş dünyasını ayakta tutan temel taşlardan biridir. İşletmeler, veri madenciliği sayesinde bugün ve gelecek hakkındaki belirsizlikleri ortadan kaldırır.
Bu makale, veri madenciliği hakkında bilgi edinmek isteyenler için bir rehber olarak hazırlanmıştır. Öncelikle, veri madenciliği tanımı ve ne zaman kullanılabileceğine dair örnekler verilmiştir. Ardından, bu sürecin nasıl çalıştığı ve uygulayabileceğiniz veri madenciliği teknikleri açıklanmıştır. Makale, veri madenciliğinin avantajlarını ve dezavantajlarını açıklayarak sona ermektedir.
Artık veri madenciliği, daha iyi bildiğiniz bir kavram olacak!
Atakan tarih, sosyoloji ve psikoloji gibi çeşitli alanları araştırmayı sever. Bildiği diller arasında İngilizce ve Korece bulunmaktadır. Veri analizi, veri tipleri ve yöntemleri konularında uzmanlığı bulunmaktadır.
Öz kaynak oranı formülü: Tanım, örnekler ve daha fazlası
Google Sheets'te JOIN işlevi nasıl kullanılır? (Detaylı adımlar)
