Veri İşleme Türleri Veri Madenciliği Nedir?

Veri Madenciliği Anlamı, Tarihçesi, Temelleri ve Parametreleri Veri Madenciliği Nedir?

Veri madenciliği, faydalı ve alakalı verilerin mevcut büyük miktarda veriden çıkarılması ve karı arttırmak için kullanılmasıdır. Geçmişte veri elde etme önem kazanmıştır, çünkü şirketler ve bireyler analiz yapmak için sahip oldukları önemi ve gücü anlamışlardır. Gerekli çabalar, günümüzde mevcut veri miktarı çok büyük olduğundan, şu anda mevcut teknoloji ile veri işlemeyi zorlaştıran çok sıkıcı bir görevdir . Veri madenciliğini gerçekleştirecek özel araç ve yazılım eksikliği, BT sektöründe yeni bir şube olarak görülmesine neden oluyor.

Veri Madenciliği Tarihi : Veri madenciliğinin tarihi, bilgisayarların ve depolama aygıtlarının gelişimi ve ilerletilmesine bağlanabilir. Bilgisayarlar veri işlemeyi günden güne daha hızlı ve daha hızlı hale getirdi ve depolama olanakları daha sonra veya gerektiğinde ve gerektiğinde erişilebilmesini sağladı. İşleme ve depolama, zaman içinde önemli miktarda veri toplanmasına neden oldu ve sonuç olarak, kullanılması gereken verilerin terabayt ve petabayt olmasına neden oldu. Ayrıca, internetin buluşu, dünya çapında ağ ve hizmet sektörünün genişlemesiyle, veri toplama ve saklama ihtiyacı, artık kullanmak için sıralama yapılması gereken birçok katlamayı arttırdı. Günümüzde üretilen ve depolanan veriler, işlenebilecek, sunulan ve analiz edilebilecek olanlardan çok daha fazladır ve bu nedenle veri madenciliği yapmak çok önemli ve zor hale gelir.

Veri Madenciliğinin Temelleri : Veri madenciliği geleceği öngörmekle ilgilenir. Neredeyse tüm işletme sahipleri, karlarını artıracak doğru seçimleri yapmak için geleceği bilmekle ilgileneceklerdir. Verilere göre, madencilik geleceği tam olarak tahmin edilmedi, ancak tahmin yapıldı. Bu, tahminlerin yapılmasını ve geçmiş eğilimlerin tanımlanmasını, analiz edilmesini ve çalışılmasını gerektirir. Bu şimdi farklı modeller kullanılarak ve onlarca yıldan beri kullanılmayan yeni olmayan simülasyonlar kullanılarak yapılır. Benimsenen yöntemler ve teknoloji zamanla gelişti ve günümüzde kullanılan modeller çok daha doğru bilgi sağlıyor. Bu, üzerinde çalışılması gereken parametrelerin artmaya devam etmesi nedeniyle karmaşık bir hale geldi. Veri madenciliği, daha iyi bir karara ulaşmak için üzerinde çalışılması gereken parametrelerin tanımlanmasında ve eklenmesinde yardımcı olur. Elde edilen sonuç, çalışmaların sayısı arttıkça daha güvenilirdir ve alternatiflerin nihai eylemin gerçekleştirildiği temel alınarak düşünülmektedir.

Veri madenciliği parametreleri

* Bağlama veya Dernek: Bu, veri madenciliğinin en önemli kısımlarından ve temellerinden biridir. Farklı olaylar ile ilişkinin kurulması ve örüntülerin bulunmasını içerir.

* Sıralama veya yol analizi: Bu, farklı adımların birbiri üzerindeki etkisini anlamada ve sonuçta farklı olaylar arasındaki ilişkiyi aramaya yardımcı olur.

* Sınıflandırma: Bu sıralama olarak düşünülebilir, ancak bunu veri madenciliği kapsamında yaparken, verilerin anlaşılmasını kolaylaştıracak yeni kategoriler oluşturulabilir.

* Kümeleme: Aynı başlık altında benzer özelliklere sahip bir olay / adım / veri grubu olarak kabul edilebilir. Bu aynı zamanda verilerin daha iyi ve daha kolay anlaşılmasında yardımcı olur.

* Tahmin: Bu, madenciliğin nihai ihtiyacı ve sonucudur. Analiz sayısı bir kez yapıldığında, sonuç genellikle geleceğe ilişkin nicel olan bilgilerdir. Böylece elde edilen sayı kararı etkiler ve bize atılan adımların sonucunu söyler.

Veri madenciliğinin önemi / ihtiyacı

Veri tutma, düzgün bir şekilde analiz edildiğinde kullanıcıya bilgi sağlama gücüne sahiptir. Bilgi, her şeyin otomatikleştiği günümüzün dijital dünyasında, ancak makineler tarafından işlenebilen dijital verilerin varlığı nedeniyle mümkün olan güç olarak düşünülebilir. Şirketler, pazar araştırması ve çeşitli anketleri yapmaları için ihtiyaç duydukları maksimum karı, güçlü ve zayıf yönlerini bulmak için analiz etmekten istiyor. Veri madenciliği, müşterilerini anlamalarına ve kullanıcıların ihtiyaçlarını karşılamak için hizmetlerini geliştirmelerine yardımcı olacak büyüme ve eğilimlerini anlamalarını sağlar.

Veri madenciliği sadece ticari değil, tüm sektörlere yardımcı olmakta ve şehir planlamada hayati bir rol oynamaktadır. Hükümet kurumu, geçmiş raporları analiz ederek ve öncelikli alanları belirleyerek bütçe raporları hazırlamak ve para tahsis etmek için verileri kullanır. İklim değişikliğini anlamada ve felaket durumlarında hasarı azaltmada yardımcı olur.
Veri madenciliği uygulamalarına örnekler

Örnek 1. Uluslararası bir otomobil üreticisinin satışları genişletmek istediğini varsayalım.

Bu konuda, şirketin araçlarını satabileceği en hızlı büyüyen araba pazarları hakkında bilgiye ihtiyacı var. Çünkü bu veriler geçmiş satışlar ve rekabet edebilecekleri yeni firmanın katılacağı diğer firmalar için gereklidir. Bu, yıllık satış verileri, büyüme oranı, tercih edilen segment, insanların araç tercihleri, satın alınabilirlik, vs. gibi bir dizi analizden sonra bir sonuca varmak için veri madenciliğinin yapılmasını gerektirir.

Örnek 2. Sigorta şirketi. Bir sigorta şirketi, belirli bir bölgedeki felaketten etkilenenlere bir miktar ödeme yapmak için poliçe başlatmak istiyor.

Bu örnekte, şirket geçmişte meydana gelen ve gelecekte meydana gelebilecek felaketler hakkında bilgiye ihtiyaç duyuyor. Tüm olası felaketlerin belirlenmesi ve daha sonra nihai politikanın çerçeveleneceği her birine olasılık verilmesi. Şimdi felaketler bilinmediğinden, çok sayıda çalışmanın yapılması ve geçmiş verilerin toplanması ve analiz edilmesi gerekiyor. Veriler daha sonra toplanacak, saklanacak, sıralanacak ve analiz edilecek bir çok kaynaktan elde edilebilecektir.