Veri Madenciliği (Data Mining) Nedir? Nasıl Yapılır?

Günümüzde büyük veri başarının en önemli araçlarından biridir. Veri madenciliği, veri analizi yolu ile iş sorunlarının çözümüne yardımcı olacak olan kalıpları ve ilişkileri belirlemek amacı ile büyük veri kümelerinin sıralandığı bir süreçtir. Veri madenciliği teknikleri ve araçları, işletmenin gelecekteki eğilimleri tahmin etmesini ve daha iyi iş kararları almasını sağlamaktadır.

Son yıllarda piyasadaki hemen her alanda çeşitli veri madenciliği yapılmaktadır. Bu işlem her türlü elektronik ortama dayalı işlerde, pazarlamacılıkta, sigortacılıkta ve bankacılıkta temel bir disiplin haline gelmiştir. Örneğin pazarlama alanında kullanılan bu sistem, müşterilerin satın alma alışkanlıklarını tespit ederek bunlara yönelik stratejiler geliştirmektedir.

Veri Madenciliğinde Nasıl Bir Süreç İzlenmektedir?

Elde edilmek istenen verinin büyüklüğü ve buna bağlı olarak gerçekleşen işlemin uzunluğuna göre farklı büyüklüklerde süreçler izlenmektedir. Veri madenciliği ilerleme süreci ile ilgili bir sıralama yapacak olursak;

1. Veri yığını elde etme ve elde edilen verinin güvenliğini sağlama,
2. Veri temizleme,
3. Veri bütünleştirme,
4. Veri indirgeme,
5. Veri dönüştürme,
6. İlgili veri madenciliği algoritmaları uygulama,
7. Sonuçları ilgili yazılım dillerinde test ve eğitim aşamalarına sokma,
8. Sonuçların değerlendirmeye sunulması.

Veri Madenciliği Yapabilmek İçin Gerekli Olan Beceriler Nelerdir?

Milyonlarca ya da milyarlarca farklı özelliğe sahip veriler üzerinde çalışmak, dayanıklılık ve sabır gerektirmektedir. Bilgisayarlarda sıklıkla karşılaşılan birbirinden bağımsız hatalara ve verilerde meydana gelen ani değişimlere karşı veriyi koruyabilmek büyük bir dikkat gerektirmektedir. İleri seviyede istatistik, matematik, lineer cebir, optimizasyon bilgisi ve gelişmiş yazılım becerisine sahip olmak sizin için daha iyi olacaktır. Veri madenciliği yazılım dilleri için en uygun olanlar ise R ve Python dilleridir. Bazı test aşamaları ve deneme işlemleri yapmak için Java dili de kullanılabilmektedir.

Veri Madenciliği Neden Önemlidir?

Veri madenciliği, işletmedeki başarılı analitik girişimlerinin temel bir bileşenidir. Çıktıları, geçmiş verilere bakan iş zekası ve gelişmiş analitik uygulamalarında ve oluşturmakta ya da toplanmakta olan akış verilerine bakan gerçek zamanlı analitik uygulamalarında kullanılmaktadır.

Etkili veri madenciliği, iş stratejisi planlamasına ve operasyon yönetimine yardımcı olmaktadır. Bu duruma pazarlama, reklam, müşteri desteği ve satış gibi müşteriye dönük işlevlerin yanı sıra üretim, tedarik zinciri yönetimi, İK ve finans da dahil olabilmektedir. Veri madenciliği dolandırıcılık tespiti, siber güvenlik planlaması, risk yönetimi ve diğer birçok kritik iş kullanım durumunu desteklemektedir. Bunların yanı sıra hükümet, sağlık, bilimsel araştırma, spor, matematik ve bunun gibi alanlarda da önemlidir. Ayrıca hükümet, sağlık, matematik, bilimsel araştırma, spor ve bunun gibi alanlarda da önemli bir rol oynamaktadır.

Veri Madenciliği Tekniklerinin Türleri Nelerdir?

Çeşitli veri bilimi uygulamaları için veri madenciliği yapmak üzere farklı teknikler kullanılabilmektedir. Birden fazla yöntem ile yapılan ve yaygın olan veri madenciliği, veri kümelerindeki aykırı değerleri belirlemeyi amaçlayan anomali tespitinde olduğu gibi örüntü tanıma yapmaktadır. Bazı popüler veri madenciliği teknikleri bulunmaktadır. Bunlar ile ilgili bir sıralama yapacak olursak;

Birliktelik Kuralı Madencilik 

Veri madenciliğinde birliktelik kuralları, veri öğeleri arasındaki ilişkileri tanımlayan if-then ifadelerinden oluşmaktadır. Bağlantıları değerlendirmek için destek ve güven kriterleri kullanılmaktadır. Destek ilgili öğelerin bir veri kümesinde ne sıklıkla görüldüğü ölçülürken, güven ise if,then ifadesinin kaç kez doğru olduğunu göstermektedir.

Sınıflandırma

Sınıflandırma yöntemi ile veri madenciliği sürecinde tanımlanan kategorileri kullanarak veri kümelerindeki öğeler sınıflandırılmaktadır. Bu yöntemler arasında karar ağaçları, k-en yakın komşu ve lojistik regresyon yer almaktadır.

Kümeleme

Veri madenciliği uygulamalarının bir parçası olarak, benzer özelliklere sahip veri öğeleri kümeler halinde gruplandırılmaktadır. K-ortalamalar kümelemesi, hiyerarşik kümeleme ve Gauss karışım modelleri bunlara birkaç örnektir.

Regresyon

Veri kümelerindeki ilişkileri keşfetmek için bir başka yöntemde değişkenlere dayalı olarak tahmin edilen veri değerlerinin hesaplanmasıdır. Örnekler arasında doğrusal regresyon ve çok değişkenli regresyon yer almaktadır. Regresyonlar karar ağaçları ve diğer sınıflandırma yöntemleri kullanılarak da yapılmaktadır.

Sıra ve Yol Analizi

Veriler, belirli olayların ya da değerlerin daha sonraki olaylara yol açtığı kalıplara aramak için çıkarılmaktadır.

Sinir Ağları

Sinir ağı, insan beyni aktivitesini simüle eden bir algoritmalar topluluğuna denmektedir. makine öğreniminin daha gelişmiş bir dalı olan derin öğrenme, karmaşık örüntü tanıma uygulamalarında sinir ağları kullanılmaktadır.

Veri Madenciliği Avantajları Nelerdir?

Genel olarak veri kümelerindeki gizli kalıpları, eğilimleri, korelasyonları ve anormallikleri ortaya çıkarma becerisinin artması, ticari avantajlar sağlamaktadır. Bu bilgiler ile geleneksel veri analizi ve tahmine dayalı analitiğin bir kombinasyonu, işle ilgili karar alma süreçlerini ve stratejik planlamayı iyileştirmek için oldukça iyidir.

Veri madenciliği, pazarlamacıların müşteri davranışlarını ve tercihlerinin daha iyi anlamalarına yardımcı olarak hedefli reklam ve pazarlama kampanyalarının oluşmasını sağlar.

Şirketler veri madenciliğinin potansiyel müşteri hizmetleri sorunlarını daha hızlı şekilde tespit etmek ve iletişim merkezi temsilcilerine müşterilerle yapılan görüşmelerde ve çevrimiçi sohbetlerde kullanılabilecekleri güncel bilgiler sağlamak için kullanılmaktadır. Veri madenciliğinin faydaları bu şekildedir.