blog posts

Veri madenciliği nedir ve kullanım alanları nelerdir?

 Son yıllarda Amerika’daki mağazalarda yapılan bazı pazarlama araştırmaları, süt almak için mağazaya gelen müşterilerin genellikle ekmek de satın aldıklarını göstermiştir. Bu olaydan sonra birçok mağazanın yöneticileri ekmek ile sütü aralarına mesafe koymaya, aralarına da az tüketimli ürünler koymaya karar verdi. Bu yöntemle bu malların satışları arttı ve bu mağazaların refahına büyük katkı sağlandı. Bu araştırmada birincil veri, insanların satın alma türleridir ve bu verileri kullanılabilir kılan bilgi, veri madenciliği bilimidir . Bu yazımızda sizi bu büyülü bilimle tanıştıracağız.

Veri madenciliği nedir?

Günümüzde şirketler, hizmet sunma ve müşterilerle sürekli iletişim kurma yoluyla pek çok bilgiye ulaşıyor ve bu verileri nasıl kullanacaklarını bilirlerse çok fayda sağlayacaklar. Veri madenciliği, basit anlamda, büyük miktarlardaki verilerden yinelenen kalıpları analiz ederek çıkaran bir problem çözme yöntemidir. Daha sonra farklı olaylar ve bu kalıplar arasındaki bağlantıları bularak zorluklara çözüm sunar. Aslında veri madenciliği, yararlı olmayabilecek bilgilerden değerli sonuçlar keşfeder ve bunları kullanılabilir hale getirir.

Veri madenciliği, her şeyi gözden geçirebilen ve birçok sorumuzu bilgisizlerin yüreğinden cevaplayabilen güçlü bir bilimdir. Günümüzde büyük şirketler bu bilimin önemini o kadar iyi biliyor ki, karar vermeden, özel kampanyalar yürütmeyi veya pahalı ürünler tasarlamayı planlamadan önce, öncelikle kamuya açık veriler elde etmek için harekete geçiyorlar.

Veri madenciliğinin önemi ve uygulaması nedir?

Büyük veri kullanmanın önemi

İletişimin büyük bir bölümünün zaman ve mekandan bağımsızlaştığı, her şeyin sanal iletişime dayalı olduğu bir dünyada, görünmeyen müşterilerden bilgi almak şirketler için büyük bir nimet olacaktır. Her ne kadar kuruluşlar müşteri ilişkilerini ve satışlarını sürdürmeye çalışsa da dünyanın birçok teknoloji amiral gemisi, rakipleri tarafından hâlâ kolaylıkla erişilemiyor. Bu başarının en büyük sırlarından biri veri madenciliği bilgisinden faydalanılması olabilir. Bu şirketlerin bazılarında veri madenciliği o kadar önemli ve yerleşmiş durumda ki, veri toplamak için kampanyalar bile yapılıyor.

Aslında rakipleri ve pazarı analiz etmek için veri madenciliğini kullanan kuruluşlar günün trendlerini tahmin edebilecektir. Dolayısıyla şirketin gelecek planlarında halkın talebi doğrultusunda ilerleyerek müşterilerin dikkatini diğer rakiplerden önce çekecekler.

Bu, bilim ve sağlık, politika ve hatta ekonomi gibi diğer alanlar için de geçerlidir. Veriler, virüslerin yayılma kalıplarının ve ilaçların etkinliğinin incelenmesi, politikacıların eylemlerine karşı insanların geri bildirimlerinin gözlemlenmesi ve hatta borsa kararları gibi konularda oldukça faydalıdır.

Veri madenciliği ihtiyaç duyulan her alanda kullanılabilir. Günümüzde veri madenciliği şu durumlarda kullanılır:

  • Halk sağlığı: Dünyanın farklı bölgelerinde sağlık kültürünü en düşük maliyetle yaygınlaştırmayı amaçlayan.
  • Müşteri alışveriş pazarı araştırması: Yönetimde bir tür veri madenciliği uygulaması olan bu konu, müşterinin alışveriş sepetiyle ilgili ürünleri tespit ederek satın alma olasılığını artırmayı amaçlamaktadır.
  • Eğitim: Bu alanın faaliyeti, eğitim sisteminin kalitesinin artırılması ve öğrencilerin doğru yönlendirilmesine yöneliktir.
  • İnşaat ve inşaat mühendisliği: Bu alanın çabası, nüfus artışına bağlı olarak yol inşaatını ve optimal kentsel desenleri kolaylaştırmaktır.
  • Müşteri İlişkileri Yönetimi (CRM): Amaç, şirketlerle müşteri ilişkilerini geliştirmek ve verimliliği artırmaktır.
  • Elektronik bankacılık saldırılarının önlenmesi:  Saldırı algoritmalarını tanımlamak için kullanılır.
  • Kriminal soruşturma ve kriminoloji: Veri madenciliği, cezai olaylar ve suçlar arasındaki bağlantıları araştırmak için kullanılabilir.

Ve daha birçok alanda kullanılmaktadır.

Çevrimiçi işletmeler ile veri madenciliği arasındaki bağlantı nedir?

Instagram gibi bir sosyal ağ düşünün. Bir kullanıcı kendi sayfasında bir görsel yayınlar ve bunu yaparak bu uygulamada yeni bir veri oluşturur. Artık bu kişiyi takip eden diğer kişiler de o görseli görecek ve bu görsel her görüldüğünde yeni bir veri üretecek. Farklı kullanıcıların beğenmesi ve yorum yapması da yeni veriler yaratıyor. Bu basit işlemin birçok uygulamada günlük olarak gerçekleştirildiğini ve birkaç terabaytlık veri ürettiğini düşünün.

Zamanda ileri gidildikçe veri üretimi, hızı ve ivmesi artıyor ve bunların artmasıyla birlikte bu verinin nasıl işleneceği sorusu ortaya çıkıyor. Bu daha büyük veri kümeleri, daha önce daha küçük veri kümeleri için işe yarayan depolama sistemleri ve yöntemlerle işlenebiliyor mu? Kısa cevap: Hayır.

Veri üretim hızı arttığında ve hacimleri çok daha büyüdüğünde, geleneksel algoritmalar gibi geleneksel yöntemlerin artık bu hacimdeki verileri makul sürede işleme yeteneği kalmamaktadır. Örneğin, çok sayıda kullanıcısı, fotoğrafı, beğenisi ve yorumu olan sosyal ağ Instagram’ı hayal edin.

Bu sosyal ağda, birkaç milyon kullanıcı arasından ilgi alanları benzer olan iki kişiyi belirlemek ve birbirlerini takip etme önerisi olarak onları birbirine tanıtmak istediğimizi varsayalım. Normal bir algoritma kullanıldığında bunu gerçekleştirmek muhtemelen yıllar alır. Çünkü bu problemin zaman karmaşıklığı “üstel”dir. Ancak iyi haber şu ki, bu tür sistemlerin geliştirilmesi için veri madenciliği ve makine öğrenimi yöntem ve teknikleri olarak bilinen yeni yöntemler oluşturuldu.

Veri madenciliği teknikleri ve yöntemleri nelerdir?

Bu bölümde size veri madenciliği sürecindeki genel adımları tanıtacağız. Kısaca şunu söyleyebiliriz:

  • Çok boyutlu veritabanlarında veri çıkarma, aktarma ve depolama
  • Veri madenciliği yazılımı ile iş katmanlarının verilerine erişim
  • Veri analizi sonuçlarını grafik veya tablo gibi basit bir biçimde görüntüleme

Oluşturma ve analiz için toplanan veriler, insanların alışverişindeki günlük verileri, veritabanlarında saklanan mantıksal verileri veya tahminleri ve olasılıkları içerebilir. Verilerin aynı zamanda ön işleme ve işleme sonrası adımlara da ihtiyaç duyduğunu unutmayın. Bir sonraki adım, istenen veri madenciliği modelini uygulamak için uygun bir algoritma seçmektir. Sınıflandırma , kümeleme ve pekiştirmeli öğrenme algoritmaları bu alanda yaygın olarak kullanılmakta ve veriler arasındaki ilişkinin bulunmasında kullanılmaktadır .

Veri madenciliği teknikleri kullanılarak hesaplamaların hızı ve bellekte (RAM) gereken alan büyük ölçüde iyileştirilir. Veri madenciliği teknikleri, bazı verilerin olduğu hemen hemen her yerde kullanılır. bu madenciliği alanındaki pratik örneklerden biri, bir çevrimiçi mağazanın alıcılarına, bu ürünü diğer ürünlerden daha çok beğendiklerini ve satın alabileceklerini varsayarak bir ürün önermek. Genel olarak veri madenciliği teknikleri, daha sonra inceleyeceğimiz bu üç kategoriden birine veya bunların bir kombinasyonuna yerleştirilebilir.

sınıflandırma

Bu algoritmada veriler tanımlanan özelliklere göre etiketlenerek farklı sınıflara yerleştirilir. Algoritma etiketleme modelini öğrenebilir ve bu akıllı öğrenmeyi yeni örnekleri etiketlemek için kullanabilir. Örneğin, 1000 müşterisini iyi müşteriler ve kötü müşteriler olmak üzere iki kategoriye ayıran bir banka yöneticisini düşünün . Artık algoritma, bu veriyi ve veri madenciliği tekniklerini kullanarak iyi müşterilerin özelliklerini anlıyor ve onları kötü müşterilerden ayırabiliyor. Bu ayırma, bu öğrenmenin ardından algoritmanın kendi modelini yeni verilere uygulayabileceği ve artık iyi ve kötü müşterileri otomatik olarak tanımlayabileceği bir öğrenme türüdür.

Kümeleme

Bu öğrenme türünde algoritma, verileri doğasına göre gruplandırır. Örneğin, bir çevrimiçi mağazanın müşterilerini, her biri benzer özelliklere sahip olan farklı gruplara ayırır. Örneğin bir grup, küçük ama pahalı alımlar yapan bir grup olabileceği gibi, kısa sürede küçük alımlar yapan başka bir grup da bulunabilir.

Takviyeli Öğrenme

Bu öğrenmede algoritma, çevredeki ortamla bilgi ve işlem alışverişinde bulunarak bilgiyi keşfeder ve sürekli öğrenmeyi gerçekleştirir. Örneğin, otoyoldan güvenli bir şekilde geçmek isteyen sürücüsüz bir arabayı düşünün. Bu araba çevreyle etkileşime girebiliyor ve diğer arabaların hareketlerini simüle ederek öğrenebiliyor. Bu öğrenmeler zamanla gelişerek otomobilin otoyoldan minimum hatayla güvenli bir şekilde geçmeyi öğrenmesini sağlar. Aynı şekilde, kullanıcı için en iyi tasarımı yaratmak ve bunun sonucunda bir çevrimiçi mağaza için mümkün olduğunca fazla kar elde etmek amacıyla çevreyle etkileşime girerek ve onu simüle ederek farklı alışveriş sepeti formlarını akıllıca tasarlayan bir algoritma düşünün. internet hızı.

Veri madenciliğini öğrenmenin önkoşulları nelerdir?

Veri madenciliğini öğrenmek ve konularına girmek için öncelikle İngilizcenizi geliştirip İngilizce kaynakları kullanabilmeniz daha doğru olacaktır. Çünkü bu alandaki İngilizce kaynaklar Farsça kaynaklara göre çok daha kapsamlıdır. Veri madenciliği, matematik ve istatistik, programlama, iş kavramları ve iletişim gibi konulara aşina olmayı gerektirir.

Aşağıdaki gibi alanlarda eğitim alın:

  • Makine öğrenme
  • Lineer Cebir
  • istatistiksel analiz
  • Veritabanı ve bilgi erişimi
  • Algoritmalar ve veri yapısı
  • Yapay zeka
  • Problem çözme yeteneği

Veri madenciliği eğitimine başlamak için W eka, R apidMiner vb. yazılımlarla çalışılması tavsiye edilir. R  ve Python programlama dilleri bu alanda oldukça iyi yerleşmiştir. R dili güçlü bir desteğe sahiptir ve yoğun analizlerde Java ve C ile iyi çalışabilir .

Python dili aynı zamanda veri madenciliği ve makine öğrenmesi alanında da yaygın olarak kullanılmaktadır ve çok sayıda kütüphane ve çerçeveye sahip olması nedeniyle bu alandaki programcılar arasında popülerdir. Python büyük projeler için de uygundur ve nesne yönelimli programlamaya aşinaysanız Python’u öğrenmek sizin için daha kolay olur. Python’a aşina değilseniz, bu programlama dilini iyi tanıyabilmeniz için Son Learn bu alanda materyaller hazırlamıştır.

Veri madenciliğinin avantajları

Veri madenciliği nasıl çalışır?

Veri madenciliğinin uygulanmasından bahsetmiştik, veri madenciliği mevcut verilere dayanarak problemleri çözme yöntemidir. Bu sürecin başında iş sorunlarınız bulunur. Sorunlar tespit edildikten sonra kuruluşunuza veya üretim hattınıza kaydedilen bilgiler alınır. Elde edilen bilgiler doğrultusunda işletmenizle ilgili mekanizmalar modellenir. Daha sonra makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak organizasyonun sorunlarını ortadan kaldıracak çözümler doküman raporu ve yazılım çerçevesinde tarafınıza sunulacaktır.

Söz konusu materyalden hareketle problemin veri madenciliği süreci yardımıyla çözülmesi, aşağıda inceleyeceğimiz 6 adımda gerçekleşmektedir.

1- Doğru iş anlayışı

Bu durumda işveren işinde bir sorun ve kusur olduğunu biliyor ancak sorunu fark edemiyor. Bu nedenle sorunu veri madenciliği uzmanıyla gündeme getirir, bu sorunun çözümü için başlangıç ​​noktası ve ilk adımdır.

2- Verileri incelemek ve anlamak

Bu aşamada veri madenciliği uzmanı işverenden veri ve iş bilgilerini alır ve bunları inceler. Verinin hacmine ve kalitesine göre önceki aşamada ortaya çıkan problemi değiştirerek veri madenciliği ve inceleme sonucunun daha gerçekçi sunulmasını sağlar.

3- Veri hazırlama

Bu aşamada veri madenciliği uzmanı, eksik ve yanlış verilerin belirlenmesi ve çıkarılması, işletmedeki farklı veri havuzlarının entegre edilmesi vb. dahil olmak üzere verileri hazırlar.

4- Modelleme

Dördüncü aşamada farklı çözüm ve yöntemlere göre farklı modeller yapılarak veri madenciliği uzmanına göre en iyi model seçilir.

5- Model testi ve değerlendirmesi

Artık oluşturulan modeller test edilip değerlendiriliyor ve ilk aşamada ortaya çıkan probleme uygun bir model seçiliyor. Bundan sonra işverenle yapılan toplantıda seçilen modelin etkinliğini kontrol etmek gerekir.

Seçilen model uygun değilse ve sorunların çözümüne yardımcı olmuyorsa süreç baştan tekrarlanır.

6- Nihai modelin geliştirilmesi

Testler ve değerlendirmeler olumlu ve tatmin edici ise nihai modelin geliştirilmesi şeklinde bir takım çözümler sunulur. Nihai model, ortaya çıkan sorunlar karşısında koleksiyonun nasıl davranması gerektiğini belirler.

Çözüm

İstatistiklere göre bireyler ve kurumlar tarafından yaklaşık 2 exabyte ( E xaByte), yani yaklaşık 1 milyon terabyte ( T raByte) veri üretiliyor. Bu devasa veri hacmi , şirketleri veri madenciliği bilgisini kullanmaya teşvik eden büyük veri ( Big Data ) kavramını doğurmaktadır . Bu alana ilginiz varsa her geçen gün büyüdüğünü gördüğümüz uzun ve zorlu bir yola kendinizi hazırlamalısınız. Bu nedenle yakın gelecekte çeşitli işletmeler için en gerekli başarı faktörlerinden biri verileri kullanarak karar vermektir. Sizce günümüz dünyasında veri madenciliği kullanmanın en önemli avantajı nedir?