Bugün veri madenciliği nedir ve şirketler için avantajları sağlar anlatacağız. Veri madenciliği son yıllarda bilişim sektöründe büyük ilgi gördü. Bunun ana nedeni, kullanılabilecek büyük miktarda verinin olması ve bu verileri faydalı bilgi ve bilgiye dönüştürmeye acil ihtiyaç duyulmasıdır. Daha sonra işletme yönetimi, üretim kontrolü, pazar analizi, mühendislik tasarımı ve bilimsel keşif gibi çeşitli uygulamalarda kullanılabilir.
Veri madenciliği, yapay zeka ve veritabanı araştırması alanında önemli bir konudur. Gizli, önceden bilinmeyen ve potansiyel olarak değerli bilgileri büyük miktarda veriden ortaya çıkarma sürecini ifade eder. Aynı zamanda, temel olarak yapay zeka, iş verilerinin otomatik analizi, tümevarımlı akıl yürütme ve ondan potansiyel kalıplar bulmaya dayanan bir karar destek sürecidir.
Veri madenciliği nedir?
Veri Madenciliği, kelime yapısından anlaşıldığı üzere, bir şirketin yapılandırılmış bir veritabanından büyük miktarda bilgi (veri) çıkaran, toplayan ve analiz eden bir yöntem veya bir dizi analitik yöntem ve istatistiksel araçlardan oluşan bir teknolojidir. Bu şekilde, müşteri davranışının yararlı eğilimleri, kalıpları ve kurallarını otomatik olarak keşfeder. Pazarlama planlarının uygulanmasını destekleyen veriler gibi, toplanan verilerden faydalı bilgiler çıkarma amacını ifade eder.
Veri madenciliği, CRM‘yi güçlü bir şekilde destekleyen bir teknolojidir, yani her bir müşterinin derin bilgisine dayalı olarak şirketler ve müşteriler arasında iyi uzun vadeli ilişkiler kurma yöntem ve stratejilerini kapsar. Müşteri satın alma davranışı gibi verileri analiz ederek, ürünleri sınıflandırmak, belirli bir segmentin satın alma oranlarını tahmin etmek ve ürünler ve müşterilerle ilgili olabildiğince çok veriyi keşfetmek için kullanılır. Veri madenciliği pazarlama için vazgeçilmez bir konumdadır.
Artan makine gücü, ağ genişlemesi, açık verinin yükselmesi ve bilgi toplama, saklama maliyetlerinin azalması, şirketlerin ve bireylerin veri madenciliği için kullanılabilecek çeşitli tür ve kalitede büyük miktarda bilgi edinmesiyle sonuçlandı. Sonuç olarak, veri madenciliği, Büyük Veriyi etkin bir şekilde kullanmak için mükemmel bir araç olarak çok fazla dikkat çekiyor.
Veri madenciliği için hangi araçlar ve teknikler kullanılıyor?
Çok fazla bilgiye sahip olmak, bundan en iyi şekilde nasıl yararlanacaklarını bildikleri sürece şirketler için büyük bir avantajdır. Ancak, ona ulaşamıyorsanız büyük bir hazineye sahip olmanın bir anlamı yok. Aynısı şirkete ulaşan tüm bilgiler için de geçerlidir. Aslında, toplanan bilgilerden en iyi şekilde yararlanmak için doğru araçlara ve tekniklere sahip olmak gerekir. Günümüzde bu amaçla çok sayıda yazılım geliştirilmiştir.
Piyasada farklı türde veri madenciliği araçları bulunmaktadır. Bu yazılımların çoğu Windows ve Unix sürümlerinde mevcuttur ve her birinin kendi güçlü ve zayıf yönleri vardır. Aşağıdaki en popüler araçlardan bazılarına bir göz atalım:
Kullanılan tekniklere gelince, bu nokta da araçlara biraz benziyor. Araçlarda çeşitlilik söz konusu. Bu nedenle, bir şirketten diğerine değişiklik gösterebilen, izlenen amaca bağlı olacağından birinin diğerinden daha iyi olduğunu söylemek biraz riskli olabilir. Veri madenciliği hakkında konuşurken temel tekniklerin neler olduğunu merak ediyorsanız, modeller şu şekilde:
- Sınıflandırma analizi
- İlişkilendirme kurallarının öğrenilmesi
- Anormallik veya aykırı değer tespiti
- Kümeleme analizi
- Regresyon analizi
Veri madenciliğinin şirketler için avantajları nelerdir?
Şirketin veri madenciliği uygulamasından elde ettiği en önemli avantajlar arasında şunlar sayılabilir:
- Elde etmeyi beklemediğiniz bilgileri keşfetmek. Çalışması sayesinde elde edilen farklı verilerin birçok farklı kombinasyonunun yapılmasına, sonuçları ile yeni keşiflere ulaşılmasına olanak sağlar.
- Büyük miktarda veriyle birden çok veritabanını hızlı ve güvenilir bir şekilde analiz edebilir.
Elde edilen sonuçların anlaşılması kolaydır ve yorumlanması için çok fazla teknik bilgi gerektirmez. - Toplanan ve analiz edilen bilgiler sayesinde, şirketin mevcut müşterileri sınıflandırmasına, yenilerini bulmasına, çekmesine ve elde tutmasına olanak tanır.
- Firmaların, talep ettikleri ürün veya hizmetleri sunarak kullanıcıların ihtiyaçlarını karşılamaya çalışmasına olanak tanır. Bunun nedeni, müşterilerinin eğilimlerini ve arama modellerini bilerek, şirketin, kullanıcılarının ihtiyaçlarını karşılamak için gerekli teklifleri oluşturmada daha iyi bir konumda olmasıdır.
- Elde edilen modeller istatistiksel analiz yoluyla doğrulanabilir. Bu sayede elde edilen sonuçların ve tahminlerin güvenilir olduğunu doğrulamak mümkündür.
- Maliyetleri düşürmeye ve yeni işletmeleri keşfetmeye yardımcı olur. Şirket bilgi birikimiyle deneme yanılma politikasından kaçınır ve bu da önemli bir maliyet azaltımı anlamına gelir. Ayrıca, firmanın kullanıcılarda gözlemlenen modellere göre yeni alanlara girmesine olanak tanır.
Veri madenciliğinin aşamaları nelerdir?
Veri madenciliği, son on yıllarda bağımsız bir disiplin haline geldi. Ancak, en iyi performansı elde etmek için sistematik bir süreç gerektirir. Bu süreç, verimli ve hedefe yönelik bir çalışma şekli elde etmek için veri madenciliği içinde çok önemlidir. Bilgi keşif sürecini güvenilir ve tekrarlanabilir bir şekilde yürütmek için CRISP-DM standardı bir kılavuz olarak oluşturulmuştur. CRISP modeli, veri madenciliğinde gerekli olan 6 aşamadan oluşmaktadır.
İş anlayışına gelirsek, bu ilk aşamada hedefler tanımlanır ve görev bilgisi alışverişi yapılır. Ayrıca görev için uygun prosedürler belirlenir. İkinci aşama veri anlamadır, bu aşamada verilerin kalitesi ve güvenilirliği kontrol edilir. Hangi veriler mevcut? Hangi özellikler araştırıldı? Üçüncü aşamada Veri Hazırlama yer alır, burada değişkenler gerektiği gibi kodlanır veya dönüştürülür. Eksik veriler için uygun prosedürler kullanılabilir. Deneyimler, bu aşamanın çoğu zaman sürdüğünü göstermiştir.
Modelleme bir sonraki aşamadır ve soruları cevaplamak için gerekli prosedürlerin uygulandığı yerdir. Genel olarak, farklı parametreler değiştirilmeli ve farklı modeller oluşturulmalıdır. Değerlendirme veya değerlendirme, CRISP-DM tahmine dayalı analitikten oluşturulan modellerin karşılaştırma aşamasıdır. Bunun için model kalitesinin çeşitli parametreleri kullanılır. Son olarak, elde edilen sonuçların nihayet özetlendiği, işlendiği ve anlaşılır bir şekilde sunulduğu adım olan sonuçların sağlanması yapılır.
