Veri Madenciliği (Data Mining)

Veri Madenciliği Nedir?

Veri madenciliği, büyük veri kümelerinden anlamlı, değerli ve öngörücü bilgiler çıkarmak amacıyla yapılan analiz ve keşif sürecidir. Bu süreç, verilerdeki desenleri, ilişkileri ve eğilimleri belirlemeye yönelik çeşitli yöntemler ve teknikler içerir.

Veri Madenciliğinin Amaçları:

  1. Desen Tanımlama: Verilerdeki belirgin desenleri ve ilişkileri tanımlamak.
  2. Öngörü: Gelecekteki eğilimleri ve olayları tahmin etmek.
  3. Sınıflandırma: Verileri kategorilere ayırmak ve gruplandırmak.
  4. Segmentasyon: Verileri belirli alt gruplara ayırarak detaylı analiz yapmak.
  5. Anomali Tespiti: Verilerdeki olağan dışı ve beklenmedik durumları tespit etmek.

Veri Madenciliği Yöntemleri:

  1. Sınıflandırma (Classification):
    • Tanım: Verileri önceden tanımlanmış kategorilere ayırma sürecidir.
    • Kullanım: Müşteri segmentasyonu ve kredi risk değerlendirmesi gibi uygulamalarda kullanılır.
    • Yöntemler: Karar ağaçları, Naive Bayes, destek vektör makineleri (SVM), vb.
  1. Regresyon (Regression):
    • Tanım: Veriler arasındaki ilişkileri modelleyerek sürekli bir değişkeni tahmin etme sürecidir.
    • Kullanım: Satış tahmini ve ekonomik analizlerde kullanılır.
    • Yöntemler: Doğrusal regresyon, lojistik regresyon, vb.
  1. Kümeleme (Clustering):
    • Tanım: Benzer özelliklere sahip verileri gruplama sürecidir.
    • Kullanım: Müşteri segmentasyonu ve pazar araştırmalarında kullanılır.
    • Yöntemler: K-means, hiyerarşik kümeleme, DBSCAN, vb.
  1. Birliktelik Kuralı Madenciliği (Association Rule Mining):
    • Tanım: Veriler arasındaki birliktelikleri ve ilişkileri belirleme sürecidir.
    • Kullanım: Sepet analizi ve çapraz satış stratejilerinde kullanılır.
    • Yöntemler: Apriori algoritması, FP-Growth, vb.
  1. Anomali Tespiti (Anomaly Detection):
    • Tanım: Normal desenlerden sapmaları ve olağan dışı durumları tespit etme sürecidir.
    • Kullanım: Dolandırıcılık tespiti ve sistem güvenliği analizi gibi uygulamalarda kullanılır.
    • Yöntemler: İstatistiksel yöntemler, denetimsiz öğrenme, vb.

Veri Madenciliği Süreci:

  1. Veri Toplama ve Hazırlık:
    • Verilerin toplanması, temizlenmesi ve ön işleme tabi tutulması.
  1. Veri Analizi:
    • Veri madenciliği tekniklerinin uygulanması ve sonuçların çıkarılması.
  1. Model Oluşturma:
    • Seçilen tekniklere göre modellerin geliştirilmesi ve test edilmesi.
  1. Sonuçların Yorumlanması:
    • Elde edilen bilgilerin yorumlanması ve iş kararlarına dönüştürülmesi.
  1. Raporlama ve Sunum:
    • Analiz sonuçlarının raporlanması ve ilgili paydaşlara sunulması.

Veri Madenciliği Araçları ve Teknolojileri:

  • Veri Madenciliği Yazılımları: RapidMiner, Weka, KNIME, IBM SPSS Modeler.
  • Veri Analiz Araçları: Python (pandas, scikit-learn), R, MATLAB.
  • Veri Görselleştirme Araçları: Tableau, Power BI, QlikView.

Veri madenciliği, büyük veri kümeleri üzerinde derinlemesine analizler yaparak işletmelere stratejik avantajlar sağlar ve karar alma süreçlerini destekler.

 

no Ana Süreç Alt Süreç Ana Grup (yoksa Alt Süreç Yazılacak) Alt Grup (yoksa Ana Grup Yazılacak) Alan Başlığı (Türkçe) Alan Başlığı (İngilizce) Açıklamalar (Türkçe) Formül (TÜRKÇE) 1164 terim perakende terimler VERİ YÖNETİMİ ? İşletme Verilerinin Toplanması, Saklanması ve Yönetilmesi (Data Management) Veri yönetimi, işletme verilerinin toplanması, saklanması ve yönetilmesidir.