Veri Madenciliği Nedir? – Eksiksiz Bir Kılavuz

Yayınlanan: 2021-09-27

Duyduğumuz çok yaygın bir terminoloji veri madenciliğidir. Herkese benzersiz veya yenilikçi bir şey olarak gelebilir. Bununla birlikte, veri madenciliği kavramı yeni bir şey değil, arkasında bir tarih var. Veri madenciliği kavramının bir asrı aşkın süredir var olduğu rahatlıkla söylenebilir. Ancak, ancak 1930'larda ilgi odağı haline geldi. İlk kullanım Alan Turing tarafından, günümüz bilgisayarlarından bazıları tarafından gerçekleştirilen hesaplamaları yapmak için evrensel bir makine kullandığında yapıldı.

O günden bu yana veri madenciliği alanında sürekli bir evrim oldu ve biz çok ileri gittik. Bugün kuruluşların satış, operasyon, pazarlama ve diğer departmanlarla ilgili süreçlerini otomatikleştirmek için veri madenciliği ve makine öğreniminin gücünden yararlandığını görüyoruz.

Bu makalede
  • Veri Madenciliği Tanımı
  • Veri madenciliğinin tarihi
  • Veri madenciliği nasıl çalışır?
  • Veri madenciliği yöntemleri
  • Onun önemi
  • Veri madenciliğinin artıları ve eksileri
  • Kullanım Durumları ve Örnekler
  • teknikler
  • Araçlar
  • Veri Madenciliğinin Geleceği

Veri madenciliği nedir?

Bu, kuruluşların iş zorluklarını çözmelerine, riskleri yönetmelerine ve azaltmalarına ve böylece yeni iş fırsatlarını yakalamalarına yardımcı olmak için çok büyük miktarda veriyi analiz etme ve dolayısıyla bu veri miktarından zeka çıkarma sürecinden başka bir şey değildir. İsim, bir cevher dağından değerli taşlar arama benzetmesinden türetilmiştir. Madencilik ve veri madenciliği süreci, büyük miktarda bilgiyi eleyerek değerli şeyler için keşif yapmayı içerir.

Bu süreç, satış, pazarlama, ürün geliştirme, araştırma, eğitim ve geliştirme gibi bir işletmenin birçok alanında kullanılır. Etkili bir şekilde kullanılırsa, müşteriler hakkında değerli bilgiler edinmeye yardımcı olduğu için harikalar yaratabilir, böylece daha iyi performans çıktısı ve daha iyi gelir ile sonuçlanan etkili stratejiler üretebilir.

Veri Madenciliği Geçmişi

Tarihe bakacak olursak, “veri madenciliği” kelimesini yayınlayan ilk makalelerden biri 1983 yılında Michael C. Lovell adlı bir beyefendiye aitti. O dönemde Lovell ve diğer bazı ünlü ekonomistler bu yöntemin yanlış sonuçlara yol açabileceğine inanıyorlardı. sonuçlar.

Ancak 90'lı yıllara gelindiğinde verilerden değer çıkarma ve kalıp oluşturma kavramı popülerlik kazandı. 1996 yılında, Teradata, NCR ve diğer şirketler grubu, veri madenciliği teknolojilerinin standartlaştırılmasına yol açan bir proje yürüttü. Bu çalışma, Veri Madenciliği için Sektörler Arası Standart Süreç anlamına gelen CRISP-DM sürecinden oluşuyordu. Tüm süreç aşağıdaki gibi altı adıma bölündü:

  1. İş anlayışı
  2. Veri anlama
  3. Veri Hazırlama
  4. modelleme
  5. Değerlendirme
  6. dağıtım

2000 yılının başlarında, işletmeler veri madenciliğinin değerini görebildiler ve bu süreç katlanarak başladı ve endüstrinin kendisini oldukça kazançlı hale getirdi.

Veri madenciliği nasıl çalışır?

Veri madenciliği sürecinin temelleri, bir iş sorusu sormak, bu soruyu yanıtlamaya yardımcı olacak verileri aramak ve son olarak bu veri setini analiz için hazırlamaktır. Unutulmamalıdır ki, sonraki aşamalardaki başarı, tamamen önceki aşamalarda yapılan görevlerin etkinliğine bağlı olacaktır. Verilerin kalitesinden ödün verilirse, bu durum düşük çıktıya neden olabilir. Bu nedenle, veri madenciliği yapan herkes, veri kalitesini EN ÖNCELİKLİ olarak görmelidir.

5 adımda Veri Madenciliği

Tipik olarak, profesyoneller, istenen sonuçları veren tekrarlanabilir süreçlerle yapılandırılmış bir metodoloji izler. Bu 5 adımı inceleyelim

Adım 1: İş Anlayışı

Burada, mevcut iş senaryosu ile eşleştirerek projenin iş hedefinin ne olduğunu tanımlamanız gerekir. Bununla birlikte, projenin parametrelerini de tanımlamanız gerekir.

Adım 2: Veri Anlama

Sorun ifadesi 1. adımda tanımlandıktan sonra, sorun ifadesinin ele alınmasına yardımcı olacak doğru veri setini belirlemek önemlidir. Bu verileri birden çok kaynaktan almanızı gerektirebilir.

Adım 3: Veri Hazırlama

Veri kaynakları belirlendikten ve veriler toplandıktan sonra, verileri iş hedefine uygun olarak gerekli formatta hazırlayın. Veri tekrarı veya eksik veri noktaları gibi sorunlar varsa, derhal düzeltilmesi gerekir.

Adım 4: Verilerin Modellenmesi

Veriler hazırlandıktan sonra, çeşitli kalıpları incelemek için bu veriler üzerinde farklı algoritmalar çalıştırmaya başlayabilirsiniz.

Adım 5: Değerlendirme

Veri modelleme tamamlandıktan sonra, bu sonuçların (modelleme çalışmasının bir sonucu olarak) sonuçlara ulaşıp ulaşamayacağını değerlendirmeye başlayabilirsiniz. Bu süreç, en iyi algoritmanın doğru sonucu vermesini sağlamak için veri modelleme adımıyla birlikte yinelemeli bir şekilde yürütülür.

Tüm adımlar tamamlandıktan sonra, projenin sonucunu göstermek için karar vericilere nihai bir sunum yapılır.

Veri madenciliği neden önemlidir?

Veri madenciliği, farklı profesyoneller tarafından özenle takip edilen bir süreç olduğu kadar, veri madenciliğinin önemini bilmek de önemlidir.

Büyük veri yığınlarını yakalama ve bu verilerden anlamlı içgörüler toplama süreci olduğu açıktır. Bu nedenle, veri sağlayıcılarına olan talepte önemli bir artış var ve bu da veri analistleri ve veri bilimciler gibi profesyoneller için daha fazla talep yaratıyor.

Bu süreç, verilerin anlaşılır bilgilere dönüştürülmesini içerdiğinden, kuruluşların kararlar almasına ve büyüme stratejileri tanımlamasına yardımcı olur. Kuruluşların belirli pazarlama kampanyaları yürütmesine ve tahminlerde yardımcı olmasına olanak tanır. Ayrıca, müşteri davranışları hakkında özel bilgiler edinmeye yardımcı olur, bu nedenle bu veri madenciliği projelerini yürütmek önemlidir.

Veri Madenciliğinin Avantajları

Bugün işletmelere bakarsak, sürekli olarak çok sayıda kaynaktan gelen büyük hacimli verilerle dolup taşıyorlar. Günümüzün iş senaryosunda, kuruluşların veri odaklı olması artık bir seçenek değil. Bir işletmenin başarısı, verilerden bilgi çıkarma ve bu zekayı kendi çıkarları için kullanma biçimleri açısından kritik öneme sahiptir.

Basitçe ifade etmek gerekirse, veri madenciliği kuruluşlara bugünlerini ve geçmişlerini analiz ederek geleceği optimize etme şansı verir. Bundan sonra ne olabileceğine dair tahminler sunmaya yardımcı olur.

Örneğin, veri madenciliği yoluyla, diğer müşterilerin geçmiş profillerine bakarak, potansiyel olarak karlı müşteriler olan müşterilerin bir tahminini alabilirsiniz. Bu şekilde, bir kuruluş olarak, yatırım getirinizi artırma olasılığı olan bu tür müşteriler için belirli tekliflere ve fırsatlara odaklanabilirsiniz.

Ek olarak, veri madenciliğini şu amaçlar için de kullanabilirsiniz:

  • Kuruluşunuzun gelirini artırmak
  • Müşteri segmentleri ve tercihleri ​​hakkında bilgi edinme
  • Yeni müşteri kazanımı
  • Çapraz satış ve yukarı satış için daha fazla fırsat yaratmak
  • Müşteri sadakatini ve müşteriyi elde tutmayı iyileştirme
  • Operasyonel performansın kaydını tutmak

İşletmeler, tekniklerini uygulayarak bu verilerden elde edilen istihbarata dayalı kararlar alabilir. Yapay zeka ve makine öğrenimi gibi modern veri işleme teknolojileri sayesinde kuruluşlar, büyük hacimli verileri dakikalar içinde dönüştürebilir.

Veri madenciliği zorlukları

Yenilik ve evrimle birlikte, bu yöntemin ve bu endüstrinin karşı karşıya olduğu bir dizi zorluk geliyor. Bu zorluklardan bazıları şunlardır:

  • Kullanıcı arayüzü

    Veri madenciliğinin çıktısı, kullanıcı tarafından okunabilir ve anlaşılabilir ise faydalı olabilir. Bu yöntem büyük hacimli veriler üzerinde çalışmayı gerektirdiğinden, verilerin görsel olarak sunulma biçiminde bir zorluk vardır. Bu, endüstrinin ve oyuncularının üzerinde çalışması gereken bir şey.

  • Güvenlik ve Sosyal Zorluk

    Her kuruluşun karar vermesi için bir hizmet sağlayıcı tarafından paylaşılan verilere ihtiyaçları vardır. Paylaşımla birlikte verilerin güvenliği de gelir. Kişi bilgileri, müşteri profilleri ve birçok gizli veriden oluşur. Yanlış ellere düşmek felaket olabilir.

  • Süreç Zorlukları

    Madenciliğin gerçek metodolojisinden kaynaklanan zorluklar vardır. Şüpheli süreçler aşağıdaki gibi zorluklarla birlikte gelir:

    1. Çeşitli veri setinin mevcudiyeti
    2. Veri setindeki gürültünün yönetimi ve kontrolü
    3. Bir bütün olarak madencilik sürecinin çok yönlülüğü

    Endüstri gelişmeye devam ettikçe yeni zorluklar ortaya çıkmaya devam edecek.

Veri Madenciliği Kullanım Durumları ve Örnekleri

Küresel olarak, veri madenciliği araçlarını ve tekniklerini uygulayarak şaşırtıcı sonuçlar elde etmesi gereken birçok kuruluş var. Birkaç kullanım durumu ve örneğine bakalım

  • Grupon

    Şirketin başlıca zorluklarından biri, alışveriş hizmeti için halihazırda sahip olduğu devasa veri hacmini işlemekti. Veri madenciliğini uygulayarak pazarlama faaliyetlerini müşterilerin beklentileriyle uyumlu hale getirmeyi başardı.

  • domino taşları

    Dünyanın en büyük pizza şirketlerinden biri olduğu söylenen şirket, perakende satış noktaları, satış noktası sistemleri, sosyal medya kanalları ve diğer birçok kaynak gibi kaynaklardan gelen büyük miktarda yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri toplar. Veri madenciliği yoluyla, müşterileri hakkında muazzam içgörüler elde edebildiler ve böylece müşteri deneyimlerini geliştirerek iş performansının artmasını sağladılar.

    Bunlar referansınız için birkaç örnektir. Daha derine inmeye çalışırsak, veri madenciliğinin işletmeler arasında önemli dönüşümler getirdiği bu tür birçok kullanılmış durum olacaktır.

Veri Madenciliği Teknikleri

Son zamanlarda yapılan bazı veri madenciliği projelerinde, daha iyi etkinlik için kullanılan çeşitli veri madenciliği tekniklerinin olduğu gözlemlenmiştir. Bu tekniklerden bazıları aşağıdaki gibidir

  • sınıflandırma
  • kümeleme
  • regresyon
  • Dış
  • Sıralı Modeller
  • Tahmin
  • Birliktelik Kuralları

Veri Madenciliği Araçları

Açık olan bir şey var ki bu, organizasyonları kelimenin tam anlamıyla dönüştürebilecek güçlü bir metodolojidir. Ancak, bir platform seçiminde olası bir engel, tüm paydaşların beklentilerini karşılayan bir platform bulmak olabilir. Açık kaynaklı platformlardan daha özel çözümlere kadar birçok seçenek mevcuttur.

Veri madenciliğinden maksimum fayda sağlayan kuruluşlar, aşağıdaki parametrelere sahip olacak bir platform seçecektir:

  1. Platform, kuruluşun ait olduğu sektör için en iyi uygulamalardan bazılarını içeriyor.
  2. Keşiften üretime kadar veri madenciliğinin tüm yaşam döngüsünü yönetebilir
  3. BI sistemleri, ERP uygulamaları, CRM sistemleri ve diğer finansal sistemleri içeren diğer kurumsal uygulamalarla uyumlu hale getirilebilir
  4. BT departmanlarının, veri bilimcilerin ve hatta analistlerin gereksinimlerini karşılar. Ayrıca daha iyi görselleştirme için kapsamlı raporlar ve gösterge tablosu öğeleri sunar.

Birçok veri madenciliği aracı, ilişkilendirilebilir veritabanları ve açık API'ler ile esnek ve ölçeklenebilir bir mimariyle gelir ve böylece kuruluşların rekabet avantajı elde etmesine yardımcı olur.

Veri Madenciliğinin Geleceği

Söyleyebileceğimiz tek şey, veri miktarının katlanarak artacağı ve veri madenciliğinin geleceğini parlayan bir yıldız kadar parlak hale getireceğidir. Veri madenciliği tekniklerinin gelişimini gördüğümüz gibi, verilerden içgörü çıkaracak teknolojilerde de gelişmeler göreceğiz. Bir örnek vermek gerekirse, IoT ve giyilebilir teknolojiler, insanları veri çıkarma makinelerine dönüştürdü. Ve bu sadece başlangıç.

Son düşünceler

Burada belirtilmesi gereken önemli bir nokta, doğru veri setini elde etmenin önemli miktarda zaman almasıdır. Ancak, veri setinden anlamlı bilgiler elde etmek daha da fazla zaman alır.

Endüstrinin kendisi muazzam bir şekilde büyüyor ve teknoloji odaklı bir sektör. Günümüzde her kuruluş, çeşitli amaçlar için kullanabilecekleri kaliteli verilere ihtiyaç duymaktadır.

Özel olarak üzerinde çalışan birçok servis sağlayıcı var.