Veri madenciliği, büyük veri setlerini analiz ederek desenleri, ilişkileri ve eğilimleri belirleme sürecidir. Bu süreç, iş sorunlarını veri analizi yoluyla çözmeye yardımcı olur. Veri madenciliği teknikleri ve araçları, işletmelerin gelecekteki eğilimleri tahmin etmelerine ve daha bilinçli iş kararları almalarına olanak tanır.
Veri Madenciliği Adımları
İş Hedeflerini Belirleme
Veri Seçimi
Veri Hazırlığı
Model Oluşturma ve Desen Madenciliği
Sonuçların Değerlendirilmesi ve Bilginin Uygulanması
Veri Madenciliği Teknikleri
Veri madenciliği, büyük veri koleksiyonlarını yararlı çıktılara dönüştürmek için algoritmalar ve çeşitli teknikler kullanır. En popüler veri madenciliği teknikleri arasında ilişki kuralları, sınıflandırma, kümeleme, karar ağaçları, K-En Yakın Komşu (KNN), sinir ağları ve tahmine dayalı analiz yer alır.
İlişki Kuralları
Diğer adıyla pazar sepeti analizi, değişkenler arasındaki ilişkileri arar. Bu ilişki, veri kümesine ek bir değer katar ve veri parçalarını birbirine bağlamaya çalışır.
Bu yöntemler şirketlerin birlikte sıkça satın alınan ürünler arasındaki ilişkileri daha iyi anlamasına yardımcı olur. Bu sayede müşteri alışkanlıklarını anlamak ve daha etkili satış stratejileri geliştirmek mümkün olur.
Sınıflandırma
Nesneleri özelliklerine göre sınıflandırarak daha kolay analizini sağlar.
Kümeleme
Sınıflandırmaya benzer. Ancak, kümeleme nesneler arasındaki benzerlikleri belirler ve bu öğeleri diğer öğelerden ayıran farklılıklara göre gruplandırır. Örneğin, sınıflandırma “Krem”, “Ekran Kartı” gibi gruplar oluşturabilirken, kümeleme “Teknoloji” ve “Bakım” gibi gruplar oluşturabilir.
Karar Ağaçları
Bir dizi kriterlere dayalı olarak bir sonucu sınıflandırmak veya tahmin etmek için kullanılır. Veriler üzerinde derinlemesine analiz yaparken belirli yönlendirmeler ve kullanıcı girdileri sağlar.
K-nearest Neighbor (KNN)
Verileri diğer verilere olan yakınlıklarına göre sınıflandıran bir algoritmadır. Bireysel veri noktalarına göre bir grubun özelliklerini tahmin etmek için kullanılır.
Sinir Ağları
Genellikle derin öğrenme algoritmaları için kullanılan sinir ağları, insan beyninin bağlantılarını katmanlar halinde taklit ederek eğitim verilerini işler. Her düğüm, girdiler, ağırlıklar, bir eşik değer ve bir çıktıdan oluşur.
Tahmine Dayalı Analiz
Geçmiş bilgileri kullanarak gelecekteki sonuçları tahmin etmek için grafiksel veya matematiksel modeller oluşturmayı amaçlar. Regresyon analizini de kapsayan bu teknik, eldeki mevcut verilere dayanarak gelecekteki bilinmeyen bir değeri desteklemeyi hedefler.
Veri Madenciliği Uygulamaları
Günümüz bilgi çağında, hemen hemen her departman, endüstri, sektör veya şirket, veri madenciliğinden faydalanabilir.
Satış
Veri madenciliği, sermayenin daha akıllıca ve verimli kullanılmasını teşvik ederek gelir artışını destekler.
Pazarlama
İdeal ürün yelpazesini belirlendikten sonra, değişiklikleri uygulama zamanı gelir. Pazarlama çabalarını daha etkili hale getirmek için şirket, müşterilerin reklamları nerede gördüğünü, hangi grupların hedeflenmesi gerektiğini, dijital reklamların nasıl yerleştirileceğini anlamak amacıyla veri madenciliğinden yararlanabilir.
Üretim
Kendi ürünlerini üreten şirketler için veri madenciliği, her hammaddenin maliyetini, en verimli kullanılan malzemeleri, üretim sürecinde harcanan zamanı ve süreci olumsuz etkileyen darboğazları analiz etmekte önemli bir rol oynar. Veri madenciliği, ürün akışının kesintisiz olmasını sağlamaya yardımcı olur.
Dolandırıcılık Tespiti
Veri madenciliğinin temeli, veri noktalarını birbirine bağlayan desenleri, eğilimleri ve ilişkileri bulmaktır. Bu nedenle, bir şirket veri madenciliğini, olmaması gereken sapmaları veya ilişkileri belirlemek için kullanabilir.
İnsan Kaynakları
İnsan kaynakları departmanları, eldeki geniş veri yelpazesiyle genellikle veri madenciliğinden yararlanır. Bu verilere çalışan tutma oranları, terfiler, maaş aralıkları, şirket yan hakları, bu hakların kullanımı ve çalışan memnuniyet anketleri dahil olabilir. Veri madenciliği, çalışanların neden işten ayrıldığını ve yeni işe alımları cezbeden unsurları daha iyi anlamak için bu verileri ilişkilendirebilir.
Müşteri Hizmetleri
Müşteri memnuniyeti, birçok olay veya etkileşimden etkilenebilir. Veri madenciliği, müşteri etkileşimleriyle ilgili operasyonel bilgileri toplar ve zayıf noktaları belirlemek ve şirketin doğru yaptığı şeyleri vurgulamak için bu bulguları özetler.
Eğitim
Eğitim kurumları, öğrenci popülasyonlarını anlamak ve başarıya elverişli ortamları belirlemek için veri toplamaya başlamıştır. Derslerin genellikle çevrimiçi platformlar üzerinden sunulmasıyla, performansı gözlemlemek ve değerlendirmek için tuş vuruşları, öğrenci profilleri, katıldığı ve başarılı olduğu dersler ve harcanan süre gibi çeşitli boyutlar gibi birçok veri kullanılabilir.
Çokça vakit geçirdiğiniz birçok uygulama, site hatta televizyon gibi birçok alanda kullanılan veri madenciliğinin önemi ve ihtiyacının giderek artacağı apaçık. Geleceğin yapı taşlarından birisi veri madenciliği olacaktır.
