Bir 2018 Forbes anketi raporu, veri keşfi, Veri Madenciliği / gelişmiş algoritmaları, veri öyküsü anlatımı, operasyonel süreçlerle entegrasyon, işletme ve satış planlaması dahil olmak üzere çoğu ikinci kademe girişimin işletmeler için çok önemli olduğunu söylüyor.
“Veri Madenciliği Nedir?” sorusuna cevap vermek için Veri Madenciliğinin çok büyük veriden faydalı bilgi ve kalıp çıkarma süreci olarak tanımlanabileceğini söyleyebiliriz. Toplama, çıkarma, analiz ve veri istatistiklerini içerir.
Veri Madenciliği, faydalı verileri bulmak için faydalı bilgiler bulma konusunda mantıklı bir işlem olarak da açıklanabilir. Bilgi ve kalıpları keşfettikten sonra, Veri Madenciliği, iş geliştirme kararlarını vermek için kullanılır.
Veri Madenciliği ile ilgili bu tartışmada, Veri Madenciliği’nin ne olduğu: Veri Madenciliği’nin ne için kullanıldığı ve veri kümelemesi gibi diğer ilgili kavramlar ayrıntılı olarak anlatılacaktır.
Veri Madenciliği Nedir?
Veri Madenciliği, gizli veri kalıplarını, verimli analiz için Veri Depolarında toplanan ve depolanan anlamlı bilgileri analiz etme, Veri Madenciliği algoritmaları, işletme karar vermeyi kolaylaştırma, sonuçta maliyetleri düşürmek ve geliri artırmak için diğer bilgi gereklilikleri olarak tanımlanabilir. .
Veri Madenciliği, bilgisayar işlemlerinin yanı sıra etkili veri toplama ve depolama işlemlerini de içerir. Verileri bölümlere ayırmak ve gelecekteki olayların olasılığını değerlendirmek için karmaşık matematiksel algoritmalardan yararlanır.
Veri Madenciliği alternatif olarak veri keşfi ve bilgi keşfi olarak da adlandırılır.
Veri Madenciliği ve Metin madenciliği aynı mıdır?
Veri Madenciliği sürecindeki ana adımlar şunlardır:
1) Bir veri ambarına veri ayıklayın, dönüştürün ve yükleyin.
2) Verileri çok boyutlu bir veritabanında saklayın ve yönetin.
3) Uygulama yazılımını kullanarak iş analistlerine veri erişimi sağlama.
4) Analiz edilen verileri grafikler gibi kolayca anlaşılabilir bir biçimde sunmak.
Veri madenciliği ne için kullanılır?
Veri madenciliği, daha iyi pazarlama stratejileri geliştirmek, performansı artırmak veya işletmeyi yönetme maliyetlerini azaltmak için satış numaraları, fiyatlar ve müşteriler dahil olmak üzere ham verilerin incelenmesinde kullanılır. Veri madenciliği, tüketiciler arasında yeni davranış kalıplarını keşfetmeye de hizmet eder.
Veri Madenciliği, işletmede öngörü ve tanımlayıcı analiz için kullanılır:
1) Veri Madenciliğindeki türetilmiş model, müşteri davranışını daha iyi anlamada yardımcı olur, bu da daha iyi ve üretken gelecek kararlarına yol açar.
2) Veri Madenciliği, iş için faydalı olan ancak henüz erişemeyen pazara yaklaşarak gizli gerçekleri bulmak için kullanılır.
3) Veri Madenciliği ayrıca pazarın alanını belirlemek, pazarlama hedeflerine ulaşmak ve makul derecede iyi bir yatırım getirisi elde etmek için kullanılır.
4) Veri Madenciliği, potansiyel yatırım alanlarını keşfederek ve tanımlayarak işletme maliyetini düşürmeye yardımcı olur.
Veri Madenciliği Nedir? Veri Madenciliği Teknikleri Nelerdir?
Genel olarak konuşursak, yedi ana Veri Madenciliği tekniği vardır.Peki bunlar nelerdir? hemen şu şekilde sıralayalım.
1. İstatistikler
Verilerin toplanması ve tanımlanması ile ilgili bir matematik dalıdır. İstatistiksel bir teknik, birçok analist tarafından Veri Madenciliği tekniği olarak kabul edilmez. Bununla birlikte, kalıpları keşfetmeye ve öngörücü modeller kurmaya yardımcı olur.
2. Kümeleme
Kümeleme Veri Madenciliğinde kullanılan en eski tekniklerden biridir. Birbirine benzeyen benzer verileri tanımlama işlemidir. Buna segmentasyon denir ve kullanıcıların veritabanında neler olup bittiğini anlamalarına yardımcı olur.
3. Görselleştirme
Veri Madenciliği işleminin başında görselleştirme kullanılır. Saklı kalıpların keşfedilmesinde farklı türlerde Veri Madenciliği yöntemlerinin kullanılmasına izin vererek zayıf verilerin iyi verilere dönüştürülmesi için kullanışlıdır.
4. Karar Ağacı
Karar ağacı öngörülü bir modeldir ve adın kendisi bir ağaç gibi göründüğünü ima eder. Bu teknikte, ağacın her bir dalı bir sınıflandırma sorusu olarak görülür ve ağaçların yaprakları, bu belirli sınıflandırma ile ilgili veri kümesinin bölümleri olarak kabul edilir. Bu teknik keşif analizi, veri ön işleme ve öngörü çalışması için kullanılabilir.
5. Dernek Kuralları
Bu teknik iki veya daha fazla madde arasındaki ilişkiyi bulmaya yardımcı olur. Veritabanlarındaki farklı değişkenler arasındaki ilişkileri bilmeye yardımcı olur. Değişkenleri tanımlamak için kullanılan veri kümelerindeki gizli kalıpları ve en yüksek frekanslarda görünen farklı değişkenlerin sık meydana geldiğini keşfeder.
6. Yapay Sinir Ağları
Sinir Ağı, günümüzde insanlar tarafından kullanılan bir diğer önemli tekniktir. Bu teknik en çok Veri Madenciliği teknolojisinin başlangıç aşamalarında kullanılır. Yapay sinir ağlarının kullanımı çok kolaydır, çünkü belirli ölçüde otomatikleştirilirler ve bu nedenle kullanıcının iş veya veritabanı hakkında fazla bilgiye sahip olması beklenmez
7. Sınıflandırma
Sınıflandırma, büyük veri setini sınıflandırabilecek bir model oluşturmak için önceden sınıflandırılmış bir grup örnek içeren en yaygın kullanılan Veri Madenciliği tekniğidir. Bu teknik, veriler ve meta veriler hakkında önemli bilgilerin elde edilmesine yardımcı olur (veriler hakkındaki veriler). Bu teknik küme analiz tekniği ile yakından ilgilidir ve karar ağacı veya sinir ağı sistemini kullanır.
Veri Madenciliği Nedir? Veri Madenciliğinde Kümelenme Nedir?
Veri Madenciliğinde Kümelenme Nedir? Tanımı:
Veri Madenciliğinde Kümelenme, özelliklerine göre belirli bir nesne kümesinin benzerliklerine göre bir araya toplanması olarak açıklanabilir.
Veri Madenciliğinde Kümelenme benzer arazi topoğrafyası alanlarının belirlenmesinde yardımcı olmaktadır. Ayrıca, konut tipi, değer ve coğrafi yere göre kentsel konutların gruplandırılmasına yardımcı olur. Veri Madenciliğinde Kümeleme aynı zamanda bilgilerin keşfedilmesi için web’deki dokümanların sınıflandırılmasına da yardımcı olur.
Farklı Kümeleme teknikleri nelerdir?
1. Veri Madenciliğinde Kümeleme Algoritmaları
Kümeleme, bilgileri bölümlere ayırmak için ayarlanmış verilere uygulanır. Kümeleme algoritması seçimi, veri kümesinin özelliklerine ve amacımıza bağlı olacaktır.
2. Centroid Tabanlı
Bu tür bir gruplandırma yönteminde, her kümeye bir değerler vektörüyle başvurulur. Her nesne, diğer kümelerle karşılaştırıldığında, asgari değer farkına sahip kümenin bir parçasıdır. Küme sayısı önceden tanımlanmalıdır. Bu metodoloji öncelikle optimizasyon problemlerinde kullanılır.
3. Dağıtım Tabanlı
Önceden tanımlanmış istatistiksel modellerle ilgili olarak, dağıtılmış metodoloji, değerleri aynı dağılıma sahip nesneleri birleştirir. Bu işlem, gerçek verilerle daha iyi bir şekilde etkileşime geçmek için iyi tanımlanmış ve karmaşık bir model gerektirir. Bununla birlikte, bu işlemler optimal bir çözüme ulaşma, korelasyonları ve bağımlılıkları hesaplama yeteneğine sahiptir.
4. Bağlantı Tabanlı
Bağlantı tabanlı kümeleme algoritmasında, her nesne yakınlığına bağlı olarak komşularıyla ilgilidir. Bu varsayımdan yola çıkarak, kümeler yakındaki nesnelerle yaratılır ve maksimum mesafe sınırı olarak tanımlanabilir. Üyeler arasındaki bu ilişkiyle, bu kümelerin hiyerarşik sunumları vardır. Uzaklık işlevi, analizin odağına göre değişebilir.
5. Yoğunluk Bazlı
Yoğunluğa dayalı algoritmalar, belirli bir yerde, bir veri kümesinin ve üyelerinin yoğunluğuna göre kümeler oluşturur. Kümelerdeki grup üyelerine bir miktar mesafe kavramını bir yoğunluk standart seviyesinde toplar. Bu tür işlemler grubun sınır bölgelerinin tespitinde daha az performansa sahip olabilir.
Veri Madenciliğinde Fazla Güçlendirme Nedir?
Veri Madenciliğinde Güçlendirme Nedir?Tanımı:
Veri Madenciliğinde Fazladan Yerleştirme, modelin yeni veriler üzerindeki genel performansını etkileyen eğitim verilerindeki alakasız ayrıntıları ve gürültüyü yakalayacak şekilde verilerin yanlış bir şekilde modellenmesini ifade eder.
Bu nedenle, “fazla uydurma” terimi, daha fazla veriye uymayı ifade eder (genellikle gereksiz veri ve karışıklık). Ne yazık ki, bunların çoğu yeni veriler için geçerli değildir ve modelin genelleme yeteneğini olumsuz yönde etkilemektedir.
Aşırı sığdırma, bir işlev sınırlı bir veri noktalarına çok yakın oturduğunda da oluşur. Uzmanlar, bir modelin fazla takılmasının, verilerdeki özellikleri açıklamak için aşırı karmaşık bir model oluşturmasıyla sonuçlandığını göstermiştir.
Bu nedenle, modeli hafifçe yanlış verilere çok yakın bir şekilde uydurmaya çalışırsanız, modele önemli hatalar verebilir ve öngörücü gücünü azaltabilir.
Aşırı uyarlamanın, bir hedef işlevi öğrenirken daha fazla esnekliğe sahip, parametrik olmayan ve doğrusal olmayan modellerde ortaya çıkması daha olasıdır. Dolayısıyla, parametrik olmayan makine öğrenmesi algoritmalarının birçoğunda, modelin ne kadar ayrıntı öğrendiğini sınırlamak için parametreler veya teknikler de bulunur.
Veri Madenciliğinde Güçlendirme Nedir? ve Underfitting Nedir?
Finansal uzmanlar her zaman sınırlı verilere dayanan bir modele aşırı uyum şansının farkındadır. Örneğin, kalıp bulmak için tarihsel pazar verilerinin kapsamlı veritabanlarını aramak için bilgisayar algoritması kullanan bir kişi, Overfitting’in yaygın bir örneğidir.
Underfitting, aksine, ne eğitim verilerini modelleyebilen ne de yeni verilere genelleştirebilen bir modeli ifade eder. Başka bir deyişle, eğitim verilerinin kritik bilgilerle modellenememesidir.
Veri Analitiği ve Veri Madenciliği Arasındaki Fark Nedir?
Veri Analitiği ve Veri Madenciliği, her ikisi de İş Zekasının alt kümesi olan çok benzer iki disiplindir.
1) Veri Madenciliği, ölçülebilir değişkenler arasındaki ilişkiyi kapsarken, Data Analytics ölçülebilir değişkenlerden elde edilen sonuçları tahmin eder.
2) Tüm veri analiz biçimlerine rastgele “veri madenciliği” denmesine rağmen, Veri Madenciliği ile Veri Analitiği arasında güçlü farklılıklar vardır.
3) Veri Madenciliği, büyük veri kümeleri arasındaki gizli kalıpları keşfetmek için kullanılırken Veri Analizi, veri kümesindeki modelleri ve hipotezleri test etmek için kullanılır.
4) Veri Madenciliği, verileri daha iyi kullanmak için bir araçtır; Veri Analitiği ise iş kararlarını almak için modeller geliştirmeye ve üzerinde çalışmaya yardımcı olur. Bu, Veri Madenciliğinin neden matematiksel ve bilimsel kavramlara dayandığını açıklarken, Data Analytics iş zekası ilkelerini kullanıyor.
5) Veri Madenciliği, Veri Analizindeki faaliyetlerden biridir. Veri Analitiği, anlamlı bilgiler elde etmek için verilerin toplanması, hazırlanması ve modellenmesini sağlayan bir dizi faaliyettir.
6) Veri Madenciliği çalışmaları çoğunlukla yapılandırılmış verilere dayanmaktadır. Veri Analizi araştırması hem yapılandırılmış, hem de yarı yapılandırılmış veya yapılandırılmamış veriler üzerinde yapılabilir.
7) Veri Madenciliği, verileri daha kullanışlı hale getirmeyi amaçlarken, Veri Analizi, bir hipotezin kanıtlanmasında veya iş kararlarının alınmasında yardımcı olur.
8) Veri Madenciliği, kalıpları veya eğilimleri tanımlamak için çoğunlukla Matematiksel ve bilimsel yöntemlere dayanır; Data Analytics, iş zekası ve analitik modellerini kullanır.
9) Veri Madenciliği genellikle görselleştirme araçlarını içerir, Data Analytics’e daima sonuçların görselleştirilmesi eşlik eder.
Makine Öğrenimi ve Veri Madenciliği Arasındaki İlişki Nedir?
Veri Madenciliği ve makine öğrenimi iki ilgili alandır. Birbirlerini nasıl etkilediklerini öğrenelim.
Veri Madenciliği Nedir?
Veri Madenciliği, veri setlerinin özelliklerini keşfetmeye odaklanan disiplinler arası bir alan olarak açıklanabilir.
Makine Öğrenmesi Nedir?
Makine Öğrenmesi, öğrenme ve tahmine dayalı analizler yapabilen algoritmalar tasarlamaya odaklanan bir Veri Bilimi alt alanıdır. Makine öğrenmesi, hem Denetimli Öğrenme hem de Denetimsiz Öğrenme yöntemlerini içerir. Denetlenmeyen yöntemler aslında etiketlenmemiş veri kümelerinden başlar, bu nedenle, bir şekilde kendilerinde bilinmeyen özellikleri bulmakla doğrudan ilişkilidir (örneğin kümeler veya kurallar).
Veri Madenciliği için Makine Öğrenmesi kullanılabilir. Bununla birlikte, Veri Madenciliği, makine öğreniminin yanı sıra üstünde başka teknikleri de kullanabilir.
Veri Madenciliğinde Kariyer Yapılabilir mi?
Veri Madenciliği alanındaki bir kariyer sizi cezbeder mi? Veri analisti olarak başlayabilir ve uzun yıllara dayanan deneyimle, tam zamanlı bir işe girme veya danışman olma seçeneğine sahip olarak, veri bilim uzmanı olabilirsiniz. Veri Madenciliği alanında ileri bir derece alabilirsiniz.
Veri Madenciliği alanındaki ileri bir kurs, Sınıflandırma Ağacı ve Lojistik Regresyon’u anlamanıza yardımcı olmak için Ağaç Görüntüleyici ve Nomogram ile algoritmaların iç çalışmalarını öğretecektir.
Yoğun kursların çoğu, Latent Semantic Indexing (LSP), Latent Dirichlet Allocation (LDA) ve Hiyerarşik Dirichlet Process (HDP) gibi modelleme için metin madenciliği algoritmalarını içerir.
Veri Madenciliği Kariyerindeki En İyi Kariyer Hareketi Nedir?
Ayrıca, ilginç kalıpları keşfetmek, faydalı bilgileri çıkarmak ve karar vermeyi desteklemek için istatistiksel yaklaşımlara önem vererek, madencilik ve metin verilerini analiz etme konusundaki ana teknikleri öğrenmek için Veri Madenciliği ve Veri Analitiği derslerinde kombine bir kursa gidebilirsiniz.
Ayrıca metin verilerinin ayrıntılı analizini öğrenmeniz gerekecektir. İstatistiksel yaklaşımların önceden bilinmesi, kalıp bulma ve bilgi keşfi için metin verilerinin güçlü analizine yardımcı olur. Hiyerarşik Kümeleme, Corpus Görüntüleyici, Görüntü Görüntüleyici ve Coğrafi Harita için keşifsel veri analizi ile deneme yapmayı çok isteyebilirsiniz.
Ayrıca, dendrogramı etkileşimli olarak keşfetmeyi, seçili kümelerden belgeleri okumayı, karşılık gelen görüntüleri gözlemlemeyi ve bunları bir haritaya yerleştirmeyi öğreneceksiniz.
Umarım, şimdiye kadar veri madenciliği kavramını, veri madenciliğinde fazladan ve kümelenmeyi ve bunun için kullanılan veri madenciliğinin ne olduğunu anlamışsınızdır. Anlamadığınız nokta da yada bir sorunla karşılaştığınız da yorumlar kısmından bizlere yazmaktan çekinmeyin..