Veri Madenciliği Ne Demek?

Kavram, dijital çağdan çok önce bizimle birlikteydi. Verileri bilgi keşfine uygulama fikri, istatistiksel modelleme ve regresyon analizi için manuel formüllerle başlayan yüzyıllardır var olmuştur. 1930’larda Alan Turing, karmaşık hesaplamalar yapabilen evrensel bir bilgisayar makinesi fikrini ortaya attı.

Bu, elektromekanik bilgisayarın yükselişine ve onunla birlikte bugüne kadar devam eden

sürekli genişleyen dijital bilgi patlamasına işaret ediyordu.

O zamandan beri uzun bir yol kat ettik. Veriler, iş ve yaşamın her yönünün bir parçası haline geldi. Günümüzde şirketler, satış süreçlerini iyileştirmekten finansalları yatırım amacıyla yorumlamaya

kadar her şey için veri madenciliği uygulamalarından ve makine öğreniminden yararlanabiliyor.

Sonuç olarak, şirketler her zamankinden daha büyük hedeflere ulaşmaya çalışırken,

veri bilimcileri dünyanın her yerindeki kuruluşlar için hayati hale geldi. Veri bilimcileri, anlamlı iş kararları için gerekli iç görüleri çıkarmak için veri tabanlarında bu analiz yöntemlerini kullanır.

Tüm Yönleri ile Veri madenciliği nedir? Veri Madenciliği Nerelerde Kullanılır ?

Şirketlerin sorunları çözmesine, riskleri azaltması,

yeni fırsatları yakalaması için büyük hacimli verileri veri akışları üzerinden analiz etme sürecidir.

Bu veri bilimi dalı, adını, değerli bilgiler için büyük veri kümeleri aracılığıyla arama süreci

ile değerli metaller, taşlar ve cevher için toprak madenciliği süreci arasındaki benzerliklerden alır. Her iki süreç de, gizli değeri bulmak için muazzam miktarda ham maddeyi elemeyi gerektirir.

Veri madenciliği, birçok farklı alanda çeşitli amaçlarla kullanılır. İşte veri madenciliğinin yaygın olarak kullanıldığı bazı alanlar:

• Pazarlama ve Satış
• Sağlık Hizmetleri
• Finans ve Bankacılık
• Üretim ve Lojistik
• Ulaşım ve Taşımacılık
• Enerji ve Doğal Kaynaklar:
• Eğitim: Eğitim kurumları
• Sosyal Medya ve Dijital Pazarlama
• Bilimsel Araştırmalar

Yapay Zeka ve Veri Madenciliği ilişkisi Nedir?

Veri biliminde veriler toplanır ve veri göllerinde, veri ambarlarında ve veritabanlarında saklanır. Bu veri koleksiyonuna büyük veri denir.

Büyük veriler, veri bilimcilere daha sonra iş zekası ve

daha iyi karar verme için kullanılabilecek önemli iç görüler sağlama potansiyeline sahiptir. Büyük veri, yapay zekanın (AI) temel veri kaynağıdır.

Veri madenciliği, büyük verilerden belirli verileri tanımlar ve çıkarır ve yapay zeka modellerini eğitmek için kullanılabilir.

Yapay zeka ve veri madenciliği,

birbirini tamamlayan ve birlikte güçlü bir ilişki içinde olan iki önemli alanı ifade eder.

Veri Madenciliği:

Veri madenciliği, büyük miktardaki verileri inceler ve bu verilerden anlamlı bilgiler,

örüntüler, eğilimler ve ilişkiler çıkarmayı amaçlayan bir disiplindir.

Veri madenciliği, verilerde gizli bilgileri keşfetmek ve

genellikle büyük veri setlerinden yararlı bilgileri çıkarmak için istatistiksel ve matematiksel tekniklerle birlikte veri analitiği

ve makine öğrenimi yöntemlerini kullanır.

Yapay zeka ve veri madenciliği arasındaki ilişki şu şekilde özetlenebilir:

Veri Madenciliği, Yapay Zeka için Veri Sağlar:

Yapay zeka sistemleri, öğrenmek ve iyileşmek için büyük miktardaki veriye ihtiyaç duyar.

Veri madenciliği, bu verileri toplama, temizleme ve hazırlama süreçlerini içerir ve

yapay zeka sistemlerine beslemek üzere uygun veri kümelerini sağlar.

Yapay Zeka (YZ):

Yapay zeka, bilgisayarların insan benzeri zekaya sahip gibi davranmasını hedefleyen bir bilim dalıdır.

Geçmiş müşteri demografik bilgilerine dayanarak,

belirli bir teklife yanıt verme olasılığı en yüksek olan potansiyel müşteri tipinin bir profilini oluşturabilirler.

Veri madenciliği, aşağıdakiler de dahil olmak üzere verileri içeren hemen hemen tüm iş sorunlarını çözmeye yardımcı olabilir:

• Artan gelir
• Müşteri segmentlerini ve tercihlerini anlamak
• yeni müşteriler edinme
• Çapraz satış ve ek satışın iyileştirilmesi
• Müşterileri elde tutma ve sadakati artırma
• Pazarlama kampanyalarından elde edilen yatırım getirisini artırma
• Dolandırıcılığı tespit etme ve önleme
• Kredi risklerini belirleme
• Operasyonel performansı izleme

Veri madenciliği proje örnekler

Herhangi bir veri madenciliği projesi, organizasyonun cevaplamaya çalıştığı iş soru(lar)ını belirleyerek başlamalıdır. Anlamlı bir iş sonucuna net bir şekilde odaklanmadan,

herhangi bir yararlı bilgi ortaya çıkarmadan aynı veri kümesini tekrar tekrar incelemek kolaydır.

Çözülmesi gereken sorun netleştiğinde, genellikle birden çok kaynaktan merkezi bir veri gölüne

veya veri ambarına veri alarak bu sorunu yanıtlamak için

doğru verileri toplama ve bu verileri analiz için hazırlama zamanı gelir.

Veri madenciliği proje örnekleri, çeşitli sektörlerde ve alanlarda kullanılabilecek farklı türde projeleri kapsar. Veri madenciliği, büyük veri kümelerinden anlamlı bilgiler ve örüntüler çıkarma sürecini içerir. İşte farklı sektörlerde kullanılabilecek bazı veri madenciliği proje örnekleri:

• Birliktelik kuralı öğrenme ve pazar sepeti analizi
• Sağlık Hizmetleri
• Hastalık Teşhisi: Hastalıkları teşhis etmek için klinik verileri analiz ederek doğru teşhisleri desteklemek.
• Hastane Performansı: Hastanelerin performansını değerlendirmek ve verimliliği artırmak için veri madenciliği kullanmak.
• Finans ve Bankacılık:
• Üretim ve Lojistik:
• Üretim Süreçleri Optimizasyonu
• Tedarik Zinciri Analitiği: Tedarik zinciri verilerini kullanarak tedarik süreçlerini iyileştirmek.
• Eğitim:Karar ağaçları, sinir ağları ve derin öğrenme
• Trafiği Tahmin Etme: Trafik verilerini analiz ederek trafik akışını tahmin etmek ve trafik yönetimini optimize etmek.
• Sürücü Davranışı Analitiği: Sürücü davranışlarını değerlendirerek trafik kazalarını azaltmaya yönelik önlemler almak.
• Sosyal Medya ve Dijital Pazarlama:

Makine öğrenimi algoritmaları

Veri madenciliği, verilerden bir model oluşturan buluşsal yöntemler ve hesaplamalar olan makine öğrenimi algoritmalarını kullanır. Bu makine öğrenimi algoritmaları, verilerdeki kalıpları ve eğilimleri temel alır.

Veri madenciliği programları uygulamaları

Veri madenciliği, aşağıdakiler dahil ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere birden fazla uygulamaya sahiptir:

• Gerçek zamanlı veri analitiği ve iş zekası
• E-ticaret ve perakende: kişiselleştirme ve pazarlama kampanyaları
• Finans, siber güvenlik ve diğer sektörlerde dolandırıcılık tespiti
• Sosyal medya ve duygu analizi
• Tedarik zinciri optimizasyonu ve talep tahmini
• Veri madenciliği tekniklerinin uygulanmasıyla kararlar, içgüdü veya içgüdüsel tepkiler yerine gerçek iş zekasına dayalı olabilir. Bu durum işletmeleri rekabette önde tutan tutarlı sonuçlar sağlayabilir.

Veri madenciliği yazılımı ve araçları Python Veri Madenciliği

Kuruluşların bir veri madenciliği girişimi başlatmasına bağlı olarak yardımcı olacak çeşitli yazılım ve araçları mevcuttur.

Genellikle ücretsiz olan veya yönetilen hizmetlerle ödenen açık kaynaklı çözümler arasında seçim yapabilir, satın alma yapabilirler.

Ya da veya kuruluşun sistemlerine entegre olan ticari çözümler. Bu süreci destekleyen daha yaygın araçlardan bazıları şunlardır:

Python kitaplıkları. Python’un kullanımı kolaydır ve onu veri madenciliği ve analizi için yararlı bir araç yapan güçlü modüllere sahiptir. Pandalar (Python veri analizi), veri bilimi ve veri madenciliği için en popüler kullanılanlardan biridir.

Görselleştirme araçları. Veri madenciliği için verileri görmeyi ve anlamayı kolaylaştıran çok sayıda görselleştirme aracı vardır. Bunlar arasında Google Charts, Tableau, Grafana ve diğerleri bulunur.

Günümüzde veri madenciliği, büyük veri setlerinden anlamlı bilgileri çıkarmak için çeşitli yöntemler ve teknikler içerir. Veri madenciliği yöntemleri, veri tiplerine, analiz yapılacak sorunun niteliğine ve hedeflenen sonuçlara göre çeşitlilik gösterir.

İşte günümüzde sıkça kullanılan bazı Big data veri madenciliği yöntemleri:

• Doğrusal Regresyon
• Lojistik Regresyon:
• Karar Ağaçları:
• Destek Vektör Makineleri (SVM):

SVM, sınıflandırma ve regresyon problemlerini çözmek için kullanılan bir yöntemdir. Verileri belirli kategorilere veya değerlere atamak için optimal bir hiperdüzlem bulmaya çalışır.

• K-En Yakın Komşu (KNN):

KNN, bir veri örneğini etiketlemek için komşu sayısına dayalı olarak en benzer komşu örnekleri kullanır. Sınıflandırma ve regresyon problemlerinde kullanılır.

• Kümeleme Yöntemleri:

Kümeleme, benzer örnekleri aynı kümeye yerleştirmeyi amaçlayan bir yöntemdir. K-Means ve Hiyerarşik Kümeleme gibi yöntemler verileri gruplara ayırmak için kullanılır.

• Yapay Sinir Ağları (YSA):

Yapay sinir ağları, insan beyninin çalışma biçimine benzer şekilde öğrenme ve

karar verme yeteneğine sahip makine öğrenimi modelleridir. Derin Öğrenme, bu tür yapay sinir ağlarının çok katmanlı ve karmaşık yapılarla kullanıldığı bir alt dalıdır.

• Asosyasyon Kuralları:

Asosyasyon kuralları, veri kümelerindeki örüntüleri ve ilişkileri tanımlamak için kullanılır.

SPSS Veri Madenciliği Nedir ?

• Descriptive Statistics: SPSS ile temel istatistiksel özetlemeler yapılabilir. Veri toplama sürecinin ardından Verilerin ortalaması, standart sapması, minimum ve maksimum değerleri gibi istatistiksel ölçümler elde edilebilir.
• Korelasyon Analizi: SPSS ile değişkenler arasındaki ilişkileri belirlemek için korelasyon analizi yapılabilir. Değişkenler arasındaki ilişkileri inceleyerek hangi öz niteliklerin birbiriyle ilişkili olduğunu anlayabiliriz.
• Regresyon Analizi: SPSS ile bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi modelclereksel belirlemek için regresyon analizi yapılabilir. Bu, gelecekteki değerleri tahmin etmek için kullanılabilir.
• Kümeleme Analizi: SPSS ile verileri benzer özelliklere sahip gruplara kümeleyen kümeleme analizleri yapılabilir. Benzer verileri bir araya getirerek veri kümelerini anlamlandırmaya yardımcı olur.
• Faktör Analizi:

SPSS ile farklı kaynaklardan gelen büyük veri setlerindeki değişkenleri

daha az sayıda faktöre indirgeyerek verileri daha kolay anlaşılır hale getirebiliriz.

• Sınıflandırma Analizi: SPSS, sınıflandırma problemlerini çözmek için kullanılan bir dizi algoritma ve yöntem sunar. Bu, verileri belirli sınıflara ayırmak için kullanılır.

SPSS veri madenciliği data mining, analiz yapmak ve çıkarılan bilgileri görselleştirmek için kullanışlı bir araçtır.

Big data büyük veri ve Veri madenciliği ile ilgili sorular ın birçoğuna bu yazımızda yer verdik. İlerleyen günlerde bu konu hakkında eğitimlerimiz ve /veya webinarımız olabilir . Bizi takip edin