Veri madenciliği eğitimi, veri madenciliğinin temel ve ileri düzey kavramlarını sağlar. Veri madenciliği eğitimimiz öğrenciler ve uzmanlar için tasarlanmıştır.
Veri madenciliği girişimcilerin, araştırmacıların ve bireylerin devasa veri kümelerinden değerli bilgiler elde etmelerine yardımcı olan en kullanışlı tekniklerden biridir. Veri madenciliği de denir Veritabanında Bilgi Keşfi (KDD) . Bilgi keşfi süreci, Veri temizleme, Veri entegrasyonu, Veri seçimi, Veri dönüşümü, Veri madenciliği, Desen değerlendirmesi ve Bilgi sunumunu içerir.
Veri madenciliği eğitimimiz, uygulamalar, Veri madenciliği ve Makine öğrenimi, Veri madenciliği araçları, Sosyal Medya Veri madenciliği, Veri madenciliği teknikleri, Veri madenciliğinde kümelenme, Veri madenciliğinde Zorluklar vb. gibi Veri madenciliğinin tüm konularını içerir.
Veri Madenciliği Nedir?
İşletmenin büyük veri kümelerinden veriye dayalı kararlar almasına olanak sağlayacak kalıpları, eğilimleri ve faydalı verileri belirlemek için bilgi çıkarma sürecine Veri Madenciliği denir.
Başka bir deyişle Veri Madenciliği, veri ambarları, etkin analiz, veri madenciliği algoritması, karara yardımcı olma gibi belirli alanlarda toplanan ve bir araya getirilen, gizli bilgi kalıplarının çeşitli bakış açılarıyla araştırılarak yararlı verilere dönüştürülmesi sürecidir diyebiliriz. sonuçta maliyetleri düşürmek ve gelir elde etmek için yapım ve diğer veri gereksinimleri.
Veri madenciliği, basit analiz prosedürlerinin ötesine geçen eğilimleri ve kalıpları bulmak için büyük bilgi depolarını otomatik olarak arama eylemidir. Veri madenciliği, veri bölümleri için karmaşık matematiksel algoritmalar kullanır ve gelecekteki olayların olasılığını değerlendirir. Veri Madenciliği aynı zamanda Verinin Bilgi Keşfi (KDD) olarak da adlandırılır.
Veri Madenciliği, kuruluşlar tarafından iş sorunlarını çözmek için büyük veritabanlarından belirli verileri çıkarmak için kullanılan bir süreçtir. Öncelikle ham verileri yararlı bilgilere dönüştürür.
Veri Madenciliği, bir kişi tarafından, belirli bir durumda, belirli bir veri seti üzerinde, bir amaç doğrultusunda gerçekleştirilen Veri Bilimine benzer. Bu süreç, metin madenciliği, web madenciliği, ses ve video madenciliği, resimsel veri madenciliği ve sosyal medya madenciliği gibi çeşitli hizmet türlerini içerir. Basit veya son derece spesifik bir yazılım aracılığıyla yapılır. Veri madenciliği dış kaynak kullanılarak tüm işler düşük işletme maliyetleriyle daha hızlı yapılabilir. Uzmanlaşmış firmalar, manuel olarak bulunması imkansız olan verileri toplamak için yeni teknolojileri de kullanabilir. Çeşitli platformlarda tonlarca bilgi mevcut ancak çok az bilgiye erişilebiliyor. En büyük zorluk, bir sorunu çözmek veya şirketin gelişimi için kullanılabilecek önemli bilgileri çıkarmak için verileri analiz etmektir. Verileri incelemek ve onlardan daha iyi bilgiler elde etmek için birçok güçlü araç ve teknik mevcuttur.
Veri Madenciliği Türleri
Veri madenciliği aşağıdaki veri türleri üzerinde gerçekleştirilebilir:
İlişkisel veritabanı:
İlişkisel veritabanı, tablolar, kayıtlar ve sütunlar tarafından resmi olarak düzenlenen ve veritabanı tablolarını tanımak zorunda kalmadan verilere çeşitli şekillerde erişilebilen birden fazla veri kümesinin bir koleksiyonudur. Tablolar, veri aranabilirliğini, raporlamayı ve organizasyonu kolaylaştıran bilgileri aktarır ve paylaşır.
js yüklemesi
Veri depoları:
Veri Ambarı, anlamlı iş öngörüleri sağlamak için kuruluş içindeki çeşitli kaynaklardan verileri toplayan teknolojidir. Büyük miktarda veri Pazarlama ve Finans gibi birden fazla yerden geliyor. Çıkarılan veriler analitik amaçlar için kullanılır ve bir ticari organizasyonun karar vermesine yardımcı olur. Veri ambarı, işlem işlemekten ziyade verilerin analizi için tasarlanmıştır.
Veri Havuzları:
Veri Havuzu genellikle veri depolama için bir hedefi ifade eder. Ancak birçok BT uzmanı, bir BT yapısı içindeki belirli bir kurulum türüne atıfta bulunmak için bu terimi daha açık bir şekilde kullanır. Örneğin, bir kuruluşun çeşitli türde bilgileri sakladığı bir grup veri tabanı.
Nesne-İlişkisel Veritabanı:
Nesne yönelimli veritabanı modeli ile ilişkisel veritabanı modelinin birleşimine nesne ilişkisel model adı verilir. Sınıfları, Nesneleri, Kalıtımı vb. destekler.
Nesne-ilişkisel veri modelinin temel amaçlarından biri, İlişkisel veritabanı ile C++, Java, C# vb. gibi birçok programlama dilinde sıklıkla kullanılan nesne yönelimli model uygulamaları arasındaki boşluğu kapatmaktır.
İşlemsel Veritabanı:
İşlemsel veritabanı, uygun şekilde gerçekleştirilmediği takdirde bir veritabanı işlemini geri alma potansiyeline sahip bir veritabanı yönetim sistemini (DBMS) ifade eder. Çok uzun zaman önce bu benzersiz bir yetenek olsa da, günümüzde ilişkisel veritabanı sistemlerinin çoğu işlemsel veritabanı faaliyetlerini desteklemektedir.
Veri Madenciliğinin Avantajları
- Veri Madenciliği tekniği kuruluşların bilgiye dayalı veriler elde etmesini sağlar.
- Veri madenciliği, kuruluşların operasyon ve üretimde kazançlı değişiklikler yapmasına olanak tanır.
- Diğer istatistiksel veri uygulamalarıyla karşılaştırıldığında veri madenciliği uygun maliyetlidir.
- Veri Madenciliği bir organizasyonun karar verme sürecine yardımcı olur.
- Trendlerin ve davranışların tahmin edilmesinin yanı sıra gizli kalıpların otomatik olarak keşfedilmesini kolaylaştırır.
- Mevcut platformların yanı sıra yeni sistemde de tetiklenebilecek.
- Yeni kullanıcıların çok büyük miktarda veriyi kısa sürede analiz etmesini kolaylaştıran hızlı bir süreçtir.
Veri Madenciliğinin Dezavantajları
- Kuruluşların müşterilere ait yararlı verileri para karşılığında diğer kuruluşlara satma olasılığı vardır. Rapora göre American Express, müşterilerinin kredi kartıyla yaptıkları alışverişleri başka kuruluşlara satmış.
- Çoğu veri madenciliği analitik yazılımının çalıştırılması zordur ve üzerinde çalışmak için ileri eğitime ihtiyaç vardır.
- Farklı veri madenciliği araçları, tasarımlarında kullanılan farklı algoritmalar nedeniyle farklı şekillerde çalışır. Bu nedenle doğru veri madenciliği araçlarının seçimi oldukça zorlu bir iştir.
- Veri madenciliği teknikleri kesin değildir ve bazı durumlarda ciddi sonuçlara yol açabilir.
Veri Madenciliği Uygulamaları
Veri Madenciliği öncelikle yoğun tüketici talepleri olan (Perakende, İletişim, Finans, pazarlama şirketi, fiyat belirleme, tüketici tercihleri, ürün konumlandırma ve satış, müşteri memnuniyeti ve kurumsal karlar üzerindeki etkisi) kuruluşlar tarafından kullanılır. Veri madenciliği, bir perakendecinin, kuruluşun müşteriyi çekmesine yardımcı olacak ürünler ve promosyonlar geliştirmek için müşteri satın alımlarının satış noktası kayıtlarını kullanmasına olanak tanır.
Veri madenciliğinin yaygın olarak kullanıldığı aşağıdaki alanlar şunlardır:
Sağlık Hizmetinde Veri Madenciliği:
Sağlık hizmetlerinde veri madenciliği, sağlık sistemini iyileştirme konusunda mükemmel bir potansiyele sahiptir. Daha iyi öngörüler sağlamak ve sağlık hizmetlerini geliştirip maliyetleri azaltacak en iyi uygulamaları belirlemek için veri ve analitiği kullanır. Analistler, Makine öğrenimi, Çok boyutlu veritabanı, Veri görselleştirme, Yumuşak hesaplama ve istatistik gibi veri madenciliği yaklaşımlarını kullanır. Veri Madenciliği her kategorideki hastaları tahmin etmek için kullanılabilir. Prosedürler hastaların doğru yerde ve doğru zamanda yoğun bakıma alınmasını sağlar. Veri madenciliği aynı zamanda sağlık sigorta şirketlerinin dolandırıcılık ve suiistimali fark etmesini de sağlar.
Pazar Sepeti Analizinde Veri Madenciliği:
Pazar sepeti analizi, hipoteze dayalı bir modelleme yöntemidir. Belirli bir ürün grubunu satın alırsanız, başka bir ürün grubunu satın alma olasılığınız daha yüksektir. Bu teknik, perakendecinin bir alıcının satın alma davranışını anlamasını sağlayabilir. Bu veriler perakendecinin alıcının gereksinimlerini anlamasına ve mağazanın düzenini buna göre değiştirmesine yardımcı olabilir. Çeşitli mağazalar arasında, farklı demografik gruplardaki müşteriler arasında sonuçların farklı analitik karşılaştırması yapılabilir.
Eğitimde Veri Madenciliği:
Eğitim veri madenciliği, eğitim ortamlarından üretilen verilerden bilgiyi keşfeden tekniklerin geliştirilmesiyle ilgilenen, yeni ortaya çıkan bir alandır. EDM hedefleri, öğrencinin gelecekteki öğrenme davranışını onaylamak, eğitim desteğinin etkisini incelemek ve öğrenme bilimini teşvik etmek olarak kabul edilmektedir. Bir kuruluş, kesin kararlar vermek ve ayrıca öğrencinin sonuçlarını tahmin etmek için veri madenciliğini kullanabilir. Sonuçlarla kurum neyi öğreteceğine ve nasıl öğreteceğine odaklanabilir.
İmalat Mühendisliğinde Veri Madenciliği:
Bilgi, bir üretim şirketinin sahip olduğu en iyi varlıktır. Veri madenciliği araçları, karmaşık bir üretim sürecinde kalıpları bulmak için faydalı olabilir. Veri madenciliği, ürün mimarisi, ürün portföyü ve müşterilerin veri ihtiyaçları arasındaki ilişkileri elde etmek için sistem düzeyinde tasarımda kullanılabilir. Diğer görevlerin yanı sıra ürün geliştirme süresini, maliyetini ve beklentileri tahmin etmek için de kullanılabilir.
CRM'de Veri Madenciliği (Müşteri İlişkileri Yönetimi):
Müşteri İlişkileri Yönetimi (CRM), Müşterileri elde etmek ve elde tutmak, aynı zamanda müşteri sadakatini artırmak ve müşteri odaklı stratejileri uygulamakla ilgilidir. Müşteriyle iyi bir ilişki kurmak için bir ticari organizasyonun veri toplaması ve verileri analiz etmesi gerekir. Veri madenciliği teknolojileri sayesinde toplanan veriler analitik amaçlı kullanılabilir.
C dilinde matris programı
Dolandırıcılık tespitinde Veri Madenciliği:
Milyarlarca dolar dolandırıcılık nedeniyle kaybediliyor. Geleneksel dolandırıcılık tespit yöntemleri biraz zaman alıcı ve karmaşıktır. Veri madenciliği anlamlı modeller sağlar ve verileri bilgiye dönüştürür. İdeal bir dolandırıcılık tespit sistemi tüm kullanıcıların verilerini korumalıdır. Denetimli yöntemler örnek kayıtların toplanmasından oluşur ve bu kayıtlar sahtekarlık amaçlı olan veya olmayan olarak sınıflandırılır. Bu veriler kullanılarak bir model oluşturuluyor ve belgenin sahte olup olmadığı tespit edilecek teknik yapılıyor.
Yalan Tespitinde Veri Madenciliği:
Bir suçluyu yakalamak o kadar da önemli değil ama ondan gerçeği ortaya çıkarmak çok zorlu bir iştir. Kolluk kuvvetleri suçları araştırmak, şüpheli terörist iletişimlerini izlemek vb. için veri madenciliği tekniklerini kullanabilir. Bu teknik aynı zamanda metin madenciliğini de içerir ve genellikle yapılandırılmamış metin olan verilerdeki anlamlı kalıpları arar. Önceki araştırmalardan toplanan bilgiler karşılaştırılarak yalan tespitine yönelik bir model oluşturulur.
Veri Madenciliği Finansal Bankacılık:
Bankacılık sisteminin dijitalleşmesinin her yeni işlemde muazzam miktarda veri üretmesi bekleniyor. Veri madenciliği tekniği, veri hacminin çok büyük olması veya üretilmesi nedeniyle yöneticiler veya idareciler tarafından anında görülemeyen iş bilgilerindeki ve piyasa maliyetlerindeki eğilimleri, kayıpları ve korelasyonları belirleyerek bankacılık ve finans alanındaki işle ilgili sorunları çözerek bankacılara yardımcı olabilir. uzmanlar tarafından ekranda çok hızlı bir şekilde yer alıyor. Yönetici, karlı bir müşteriyi daha iyi hedeflemek, elde etmek, elde tutmak, segmentlere ayırmak ve sürdürmek için bu verileri bulabilir.
Veri Madenciliğinde Uygulamanın Zorlukları
Veri madenciliği çok güçlü olmasına rağmen yürütülmesi sırasında birçok zorlukla karşı karşıyadır. Performans, veriler, yöntemler ve teknikler vb. ile ilgili çeşitli zorluklar olabilir. Veri madenciliği süreci, zorluklar veya problemler doğru bir şekilde fark edildiğinde ve yeterince çözüldüğünde etkili hale gelir.
Eksik ve gürültülü veriler:
Büyük hacimli verilerden faydalı verilerin çıkarılması süreci veri madenciliğidir. Gerçek dünyadaki veriler heterojen, eksik ve gürültülüdür. Büyük miktarlardaki veriler genellikle hatalı veya güvenilmez olacaktır. Bu sorunlar veri ölçüm cihazından kaynaklanabileceği gibi insan hatalarından da kaynaklanabilmektedir. Bir perakende zincirinin 500 dolardan fazla harcama yapan müşterilerin telefon numaralarını topladığını ve muhasebe çalışanlarının bu bilgiyi sistemlerine koyduğunu varsayalım. Kişi telefon numarasını girerken rakam hatası yapabilir ve bu da hatalı veriye neden olabilir. Hatta bazı müşteriler telefon numaralarını açıklamaya istekli olmayabilir, bu da verilerin eksik olmasına neden olur. Veriler insan veya sistem hatası nedeniyle değişebilir. Tüm bu sonuçlar (gürültülü ve eksik veriler) veri madenciliğini zorlaştırmaktadır.
Veri Dağıtımı:
Gerçek dünyadaki veriler genellikle dağıtılmış bir bilgi işlem ortamında çeşitli platformlarda depolanır. Bir veritabanında, bireysel sistemlerde veya hatta internette olabilir. Pratik olarak tüm verileri merkezi bir veri havuzuna taşımak, organizasyonel ve teknik kaygılardan dolayı oldukça zor bir iştir. Örneğin, çeşitli bölge ofislerinin verilerini depolamak için kendi sunucuları olabilir. Tüm ofislerdeki verilerin tamamının merkezi bir sunucuda saklanması mümkün değildir. Bu nedenle veri madenciliği, dağıtılmış verilerin madenciliğine olanak tanıyan araçların ve algoritmaların geliştirilmesini gerektirir.
Karmaşık Veriler:
Gerçek dünya verileri heterojendir ve ses ve video, görüntüler, karmaşık veriler, mekansal veriler, zaman serileri vb. dahil olmak üzere multimedya verileri olabilir. Bu çeşitli veri türlerini yönetmek ve faydalı bilgileri çıkarmak zor bir iştir. Çoğu zaman, yeni teknolojilerin, yeni araçların ve metodolojilerin belirli bilgileri elde etmek için iyileştirilmesi gerekir.
Verim:
Veri madenciliği sisteminin performansı öncelikle kullanılan algoritmaların ve tekniklerin verimliliğine bağlıdır. Tasarlanan algoritma ve teknikler istenilen düzeyde değilse veri madenciliği sürecinin verimliliği olumsuz yönde etkilenecektir.
Veri Gizliliği ve Güvenliği:
Veri madenciliği genellikle veri güvenliği, yönetişim ve gizlilik açısından ciddi sorunlara yol açar. Örneğin bir perakendeci satın aldığı ürünün detaylarını analiz ederse müşterilerinin satın alma alışkanlıkları ve tercihlerine ilişkin verileri onların izni olmadan açığa çıkarıyor.
Veri goruntuleme:
java hepsini değiştir
Veri madenciliğinde veri görselleştirme çok önemli bir süreçtir çünkü çıktıyı kullanıcıya sunulabilir bir şekilde gösteren birincil yöntemdir. Çıkarılan veriler ifade etmek istediği şeyin tam anlamını aktarmalıdır. Ancak çoğu zaman bilgiyi son kullanıcıya kesin ve kolay bir şekilde sunmak zordur. Giriş verilerinin ve çıkış bilgilerinin karmaşık, çok verimli ve başarılı olması için başarılı veri görselleştirme süreçlerinin uygulanması gerekir.
Veri madenciliğinde yukarıda belirtilen sorunların yanı sıra daha birçok zorluk bulunmaktadır. Gerçek veri madenciliği süreci başladıkça daha fazla sorun ortaya çıkar ve veri madenciliğinin başarısı tüm bu zorluklardan kurtulmaya bağlıdır.
Önkoşullar
Veri Madenciliği kavramlarını öğrenmeden önce İstatistik, Veritabanı Bilgisi ve Temel programlama dili hakkında temel bilgilere sahip olmalısınız.
Kitle
Veri Madenciliği Eğitimimiz, tüm yeni başlayanlar veya bilgisayar bilimleri mezunları için, veri madenciliği ile ilgili ileri tekniklerin temellerini öğrenmelerine yardımcı olmak için hazırlanmıştır.
Sorunlar
Veri Madenciliği eğitimimizi öğrenirken hiçbir zorlukla karşılaşmayacağınızı garanti ediyoruz. Ancak bu eğitimde herhangi bir hata varsa, lütfen sorunu veya hatayı iletişim formuna gönderin, böylece düzeltebiliriz.