Veri Madenciliği Nedir?

Veri Madenciliği

İnternet üzerinde kayıt ettiğiniz her şey birer veriyi temsil etmektedir. Adınız, soyadınız, doğum tarihiniz, sitelerde geçirdiğiniz süreler, fotoğraf beğenilerinizin hepsi birer veridir ve bir yerlerde barındırılmaktadır. Hal böyle olunca büyük firmaların veritabanlarında sayısız veri birikiyor ve bunları elle ayıklamak tahmin ettiğiniz üzere oldukça zor oluyor. Sadece bizim bilgilerimiz değil, mesela bir süpermarketteki tüm malların stokları, fiyatları, hangi toptancılardan geldikleri gibi bir çok veri de bulunuyor. Bu yüzden firmalar verileri ayıklayabilmek için bir çok yöntem geliştirdiler. Bunlardan biri de veri madenciliği.

Bakmadan Geçme!  Algoritma Nedir?

Veri Madenciliği

Veri Madenciliği (Data Mining), büyük veri tabanlarındaki ilişkileri, saklı örüntüleri bularak ve gelecek davranışları tahmin etmek için onlardan kurallar çıkartarak verilere ışık tutmayı sağlar. Örüntüler ve kurallar karar vermeye ve bu kararların etkisini tahmin etmeye rehberlik etmesi için kullanılabilir.

Çok Boyutlu Veri Modeli

Tüm verileri bir rubik küpün parçaları olarak düşünün. Küpün her yüzü farklı verileri size verecek ve farklı analizler yapmanızı sağlayacaktır. Her yüz farklı bir örüntü oluşturacaktır. Örüntüler karar vermeye ve bu kararların etkisini tahmin etmeye rehberlik etmesi için kullanılabilir.

Çok Boyutlu Veri Modeli

Veri madenciliğinden elde edilebilen birden fazla bilgi (enformasyon) türü bulunmaktadır.

İlişkiler

Madencilikte ilişkileri bir örnekle açıklayalım:

Bir süpermarkette cips alan kişilerin yüzde kaçının yanında kola aldığı belirlenir, bunun yanında promosyonlu cips alanların yüzde kaçının da kola aldığı belirlenir, bu sayede analiz yapılabilir ve yöneticiler oranlara göre daha iyi kararlar verebilir.

Diziler

Dizilerde gelecek zaman tahminleri ve analizleri yapılır. Bir örnekle açıklayalım:

Verilere bakılarak yeni bir ev alan kişilerin %60’ı ilk 2 hafta içinde televizyon ve 1 ay içinde bulaşık makinesi aldıkları analiz edilir. Ve buna göre nasıl bir satış stratejisi izleneceğinin kararları verilir.

Sınıflandırma

Belirli veri kayıtlarının sınırlandırılması ve sınıflandırılmasıyla belirli bölümler hakkında kararlar verilir. Bir örnekle açıklayalım:

Bir telekomünikasyon firması, son 3 aydır TL yüklemeyen müşterilerini sınıflandırma yöntemini kullanarak saptar ve bu kişilere TL yüklemeleri ve hesaplı tarifelere kayıt olmaları için mesaj gönderip, iletişim kurmaya çalışır.

Kümeleme

Kümeleme, sınıflandırmaya benzemektedir. Ancak telekomünikasyon firmaları yerine bu yöntemi daha çok bankalar kullanmaktadır. Bir örnekle açıklayalım:

Bankaların kredi notu belirleme işlemi kümeleme yöntemi ile yapılmaktadır. Harcamalarınız, hesap bakiyeniz, borçlarınız kümelenir ve incelenir. Durumunuza göre size limit arttırma, yatırım yapma gibi seçenekler sunarlar.

Veri Madenciliği (Data Mining)

Bu yöntemlerin dışında da birkaç yöntem bulunmaktadır. Ancak en çok kullanılan ve aktif olan bu yöntemlerdir. Yukarıdakilerden de anlayabileceğiniz gibi Veri Madenciliği keşfe dayalı bir yöntemdir. Bu yüzden madencilik adını almıştır. Bir şeylere ulaşmak için kazmanız, her açıdan incelemeniz ve analiz etmeniz gerekmektedir. Ancak veri madenciliğinin avantajı gelecek hakkında tahminler yürütebilmenizi sağlamasıdır. Bu yüzden büyük firmalar madenciliği aktif olarak kullanmaktadır. Tahmine dayalı çözümleme de diyebiliriz.

Bakmadan Geçme!  Big Data Nedir?

Yazımızın sonuna geldik. Siz veri madenciliği hakkında ne düşünüyorsunuz? Görüşlerinizi ve sorularınızı hemen aşağıdan yorum yazarak belirtmeyi unutmayın!

Önceki İçerikBilişim Hukuku Nedir? | Bilişim Suçları
Sonraki İçerikKaan’ın Telefonları Alınır Mı?
Cihat Cebeci
Merhaba, ben Cihat! Memleketim Aydın/Nazilli. Dokuz Eylül Üniversitesi Yönetim Bilişim Sistemleri bölümünde okuyorum. Küçük yaşlarımdan beri bilgisayara ve teknolojiye meraklıyım ve ilgiliyim. Bildiklerimi ve öğrendiklerimi paylaşmak amacıyla Mazeretsiz'de yöneticilik ve yazarlık yapıyorum.
Paylaş

CEVAP VER

Lütfen Yorumunuzu Yazın!
Buraya İsminizi Yazın