Veri, modern dünyanın anahtarıdır. Artık her şey veri odaklı ve her sektör yenilik yapmak ve büyümek için verilere ihtiyaç duyuyor.
İşletmeler, sektör trendlerini, müşterileri ve ne durumda olduklarını anlamak için tonlarca veri kullanır ve bu da süreçlerini iyileştirmelerine ve daha iyi sonuçlar elde etmelerine yardımcı olur.
Bununla birlikte, hayal bile edilemeyecek miktarda yapılandırılmamış ve yapılandırılmış veriden tonlarca bilgi çıkarmak ve bunları kuruluşun büyümesi için uygulamak göz korkutucu bir görevdir.
Veri madenciliğinin devreye girdiği yer burasıdır ve kuruluşların değerli bilgileri çıkarmasına olanak tanır. Buna karşılık, bu bilgi iş zekası ve kalıpları tespit etmek, olası sonuçları tahmin etmek, sorunlara karşı koymak ve yeni fırsatları belirlemek için çok önemlidir.
Tüm bunları mümkün kılmak için, bazıları diğerlerinden daha önemli olan bilgileri ayıklamak için birçok veri madenciliği tekniği mevcuttur.
Bu yazıda veri madenciliğinin ne olduğunu, nasıl yapıldığını ve işinizde uygulayabileceğiniz temel veri madenciliği tekniklerini tartışacağım.
Veri Madenciliği Nedir?
Veri madenciliği, bilgisayarların büyük miktarda veriyi ayıklayıp düzenlediği ve kuruluşların iş zekası için kullanabileceği kalıpları ve ilişkileri belirlediği bir tekniktir.
Yapılandırılmamış ve yapılandırılmış bir veri havuzundan veriler ile değerli bilgiler arasındaki tüm ilişkilerin ortaya çıkarılmasına yardımcı olduğu için verilerde bilgi keşfi olarak da bilinir. Bu teknik, iş problemlerini çözmeye yardımcı olabilecek tüm temel bilgileri ve kalıpları çıkarmak için algoritmaları kullanır.
Veri madenciliği, veri analitiğinin çok önemli bir parçası olarak hizmet eder, ancak etkili depolama, uygun bilgisayar işleme ve doğru veri toplamaya dayanır. Endüstride pek çok veri madenciliği tekniği mevcuttur, ancak analizleri iki temel noktaya indirgenmiştir:
- Analiz edilen veri setini tanımlamak için veri madenciliğinin kullanılması
- Sonuçları tahmin etmek için makine öğrenimi algoritmalarıyla birlikte tekniklerin kullanımı
Küçük, orta veya büyük kuruluşlar, onları değerli verilerle güçlendirdiği için veri madenciliğinden yararlanır. Anlamlı gözlemler yapmak, gelecekteki sonuçları tahmin etmek, karar vermeyi iyileştirmek ve yeni fırsatları, kullanıcı davranışını, dolandırıcılığı ve güvenlik endişelerini belirlemek için bu verileri daha fazla işleyebilir ve analiz edebilirler.
Veri Madenciliğinin Evrimi
Veri madenciliği yeni bir teknoloji gibi görünebilir, ancak kökleri 1760’lara kadar uzanan eski nesil bir teknoloji olduğunu öğrenince şaşıracaksınız. Veri madenciliği fikri ilk olarak Bayer Teoremi tarafından uygulandı, ancak araç eksikliği nedeniyle kullanılamadı.
Veri bilimciler bunları sürekli artan veriler üzerinde kullanabildikçe, modern teknolojilerin ve güçlü bilgisayarların ortaya çıkmasıyla daha güçlü ve etkili hale geldi.
Veri madenciliğinin işletmeler arasında ivme kazanmaya başladığı 1990’lı ve 2000’li yıllar, bu popülerliğin yeni madencilik tekniklerinin keşfedilmesini de kolaylaştırdığını gösteriyor.
Bununla birlikte, Moneyball’un profesyonel bir beyzbol takımıyla ilgili makalesi, takım kadrosunu oluşturmak için veri analitiğinden yararlanarak veri madenciliğini endüstride ilgi odağı haline getirdi.
Başlangıçta, veri madenciliği tamamen tablo verilerinden bilgi madenciliği yapmakla ilgiliydi. Ancak daha fazla bilgi için artan talep ve gelişen teknoloji ile metin madenciliği, görüntü madenciliği ve grafik madenciliği de veri madenciliği sisteminin bir parçası haline geldi.
Günümüzde veri madenciliği birçok alanda uygulanmaktadır. Organizasyonlarda, karar vermede ve pazar analizinde kritik bir rol oynar.
Veri Madenciliğinin Faydaları
Veri madenciliğinin yaygın olarak benimsenmesi, temel olarak insanlara ve kuruluşlara sağladığı faydaların çeşitliliğine bağlanmaktadır. Onlardan bazıları:
Geliştirilmiş Pazarlama ve Satış
Veri madenciliği, işletmelerin pazarlama ve satışlarını artırmada etkili olmuştur. Kuruluşların müşterilerin gereksinimlerini anlamalarına, müşteri davranışlarını tahmin etmelerine ve karlı ürünler satmalarına yardımcı olan bir model oluşturmalarına olanak tanır. Ayrıca yeni müşteri adayları bulmada ve satış grafiğini geliştirmede yardımcı olur.
Doğru, Güncel Finansal Bilgilerin Elde Edilmesi
Finans ve bankacılık kurumları, doğru ve güncel kritik bilgileri çıkarmak için veri madenciliğinden yararlanır. İster kredi raporları ister kredi bilgileri olsun, bu teknoloji bankaların işlerini etkili bir şekilde düzenlemesine yardımcı oldu.
Daha İyi Müşteri Hizmeti
İşletmelerde veri madenciliği uygulamak, müşteri hizmetlerini önemli ölçüde iyileştirebilir. İşletmeler, müşteri hizmetleri departmanlarındaki önemli sorunları tespit etmek, düzeltmek ve müşterilere hızlı çözümler sunmaya devam etmek için bu teknolojiyi kullanabilir.
Uygun Maliyetli
Veri madenciliği, kuruluşların birçok alanda tasarruf ederken iş operasyonlarını düzene koymalarına yardımcı olur. İşletmeler, operasyonel verimliliği sağlayarak, müşteri ihtiyaçlarını ve pazarda yaklaşan trendleri belirlemek için uygun maliyetli çözümler oluşturabilir. Bu, maliyetleri kontrol altında tutarken daha fazla büyümelerine yardımcı olur.
Risk yönetimi
Veri madenciliği, işletmelerin birçok sorundan kaçınmasına izin vererek etkili risk yönetimine yardımcı olabilir. Veri madenciliği, sistemlerdeki sahtekarlıkları ve boşlukları tespit etmekten çevrimiçi tehditleri tespit etmeye kadar, işletmelerin siber güvenlik çabalarını geliştirmelerine yardımcı olabilir.
Artan Marka Sadakati
Kuruluşlar, veri madenciliğinden içgörüler alarak müşteri tabanlarını etkili bir şekilde hedefleyebilir ve daha iyi müşteri ilişkileri oluşturabilir. Modern pazarlama ekipleri, müşterilerinin ihtiyaçlarına ilişkin değerli içgörüler elde etmek için farklı teknikler kullanır ve böylece marka bağlılığını artırır.
Daha İyi Karar Verme
Günümüzde farklı kuruluşların ekipleri, gelecekteki hamleleri hakkında nihai kararlar vermek için veri madenciliğinden elde edilen bilgileri kullanıyor. Pazar trendi ve tüketicilerin düşünceleri hakkında fikir edinerek, ne yapılması ve nelerden kaçınılması gerektiğine karar verebilirler.
Gelecek Trendleri Tahmin Edin
Veri madenciliği teknikleri ile işletmeler faydalı bilgiler elde edebilirler. Bu, iş analistlerinin gelecekteki eğilimleri ve pazarın nereye gittiğini anlamalarına yardımcı olur. Buna dayanarak, mevcut iş stratejilerinde değişiklikler yapabilirler.
Veri Madenciliği Uygulamaları
Veri madenciliği farklı endüstrilerde kullanılmaktadır ve modern işletmeler için hayati bir araç haline gelmiştir. Uygulandığı alanlardan bazıları şunlardır:
Pazarlama
Veri madenciliğinin kullanıldığı ana alanlardan biri de pazarlamadır. İşletmeler, pazarlama çabalarına uygulayarak bu teknikten çok yararlandı. Veri madenciliği, pazar, müşteriler, trendler ve rakipler hakkında bilgi edinmelerine yardımcı olur.
İşletmeler, elde edilen bilgileri kullanarak yalnızca doğru müşterileri etkili bir şekilde hedefleyemez, aynı zamanda onların taleplerini anlayabilir, geleceği tahmin edebilir, daha iyi kararlar alabilir ve rakiplerinin önüne geçebilir.
Sağlık hizmeti
Veri madenciliği, tıp uzmanlarının bulunması zor olan önemli bilgileri ele geçirmesini sağlayarak sağlık sektöründe bir devrim yarattı. İlaç şirketleri, farklı veri madenciliği tekniklerini kullanarak ilaçların gereksinimlerini anlayabilir ve daha iyi ilaçlar bulabilir.
Bankacılık
Veri madenciliği, bankacılık sektöründe müşterilerin davranışlarını anlamak, finansal risk modelleri oluşturmak, sahtekarlıkları tespit etmek, kredi bilgilerini toplamak vb. için yaygın olarak kullanılmaktadır. Finansal hizmetler, bunu piyasa riskini analiz etmek ve olası kredi kartı müşterilerini belirlemek için kullanır.
Perakende
Perakende işletmeleri, pazarlara ve müşterilerin satın alma davranışlarına ilişkin gerekli içgörüleri elde ederek veri madenciliğinden çok fayda sağlayabilir. Örneğin, pazar trendlerini analiz etmek, moda mağazalarının tüketiciler arasında talep gören kıyafetleri kolayca stoklamasına yardımcı olur.
Üretme
Üretim sektörü, sorunları tespit etmelerine, çalışma sürelerini iyileştirmelerine ve operasyonel güvenliği sağlamalarına yardımcı olduğu için, ortaya çıktığından beri veri madenciliğinden yararlanıyor. Ayrıca, üretim hızlarını pazar talebine göre değiştirmelerine yardımcı olur.
Eğlence
Eğlence akışı hizmetleri, izleyicilerin tercihlerini ve seçimlerini anlamak için veri madenciliği araçlarının aktif kullanıcılarıdır. Kullanıcı verilerini çıkarabilir ve buna göre daha iyi hizmetler sağlayabilirler.
Farklı Veri Madenciliği Teknikleri
Veri madenciliği, zamanla önemli ölçüde gelişti ve çok sayıda tekniğe yol açtı:
1 numara. sınıflandırma
Sınıflandırma, veri bilimcileri tarafından kullanılan çeşitli verilerin özelliklerini analiz etmek için kullanılan popüler bir veri madenciliği tekniğidir. Verilerin öznitelikleri tanımlandığında, bu veriler önceden tanımlanmış sınıflara ayrılır.
Karşılaştırma yapmak için benzer veri noktalarının çıkarıldığı ve analiz için kullanıldığı bir kümeleme şeklidir. Pazarlama ajanslarının hedef kitleyi belirlemek ve davranışlarını analiz etmek için sıklıkla kullandıkları temel bir yöntemdir.
2 numara. Tahmine Dayalı Modelleme
Gelecekteki eylemler veya sonuçlar için grafiksel bir model oluşturmak için geçmiş ve güncel veri kümelerini kullanan veri madenciliği dünyasında güçlü bir tekniktir.
Ürün ve imalat sektöründeki birçok kuruluş, gelecekteki trendler ve pazarın nereye gittiği hakkında fikir edinmek için bu modeli uyguluyor. Bu teknik, doğruluğu artırmaya yardımcı olduğu için büyük veri kümeleriyle ilişkilendirildiğinde en iyi sonucu verir.
3 numara. Aykırı Değer Analizi
Aykırı değer analizi, finansal kuruluşlar tarafından bir veri kümesindeki anormallikleri tespit etmek için yaygın olarak kullanılan bir başka etkili veri madenciliği tekniğidir. Güvenli veritabanlarının korunmasından sorumlu olan birincil bileşenlerden biridir.
Diğer tekniklerin aksine, diğerlerinden farklı olan benzersiz veri noktalarını seçer ve veri bilimcilerin hataların arkasındaki nedeni bulmasına yardımcı olur. Bankacılık sektörleri, genellikle bir gün içindeki anormal kredi kartı kullanımını tespit etmek ve hileli işlemlere karşı korunmak için kullanır.
#4. Veri goruntuleme
Pazarlama, bankacılık, sağlık veya eğlence sektöründen hemen hemen her kuruluş veri görselleştirmeden yararlanır. Verilen verileri herkesin kolayca anlayabilmesi için çizelgeler, diyagramlar veya grafikler gibi grafiksel bir forma çeviren yaygın bir tekniktir.
Veri bilimcileri çoğunlukla bu tekniği, bulgularını şirket yöneticilerine bilinçli kararlar verebilmeleri için yorumlaması kolay bir biçimde sergilemek için kullanır. Günümüzde bu teknik o kadar gelişmiştir ki, tüm bulgular genellikle 3 boyutlu modeller ve artırılmış gerçeklik aracılığıyla temsil edilmektedir.
# 5. gerileme
Günümüzün modern çağında bir başka popüler veri madenciliği tekniği de regresyondur ve esas olarak büyük bir veri kümesindeki değişkenler arasındaki ilişkiyi göstermek için kullanılır.
Değişkenler arasındaki ilişkinin arkasındaki birincil işlevi belirlemede kullanılan avantajlı bir beyaz kutu tekniğidir. E-ticaret şirketleri, farklı müşterilerin yaş gruplarını satın alma geçmişlerine göre tahmin etmek için sıklıkla bu tekniği kullanır.
#6. Dernek
Çok sayıda veri madenciliği tekniği vardır, ancak ilişkilendirme gibi yalnızca birkaç teknik endüstrilerde yaygın olarak kullanılmaktadır. Veri bilimcilerin bir veri kümesindeki değişkenler arasında benzersiz ilişkiler bulmasına yardımcı olur.
Veri güdümlü bir olayla belirli verileri gösterdiği için makine öğrenimi teknikleriyle pek çok benzerliği vardır. Pek çok kuruluş, özellikle perakende markaları, bu tekniği pazar araştırması ve belirli müşterilerin doğaçlama alışveriş alışkanlıklarını analiz etmek için kullanır.
Veri Madenciliği Nasıl Gerçekleştirilir?
Veri madenciliği, birden çok adımı içeren etkileşimli bir süreçtir:
1 numara. Hedefi Tanımlamak
Veri madenciliği sürecini başlatmak için, veri bilimcileri, analistler ve iş paydaşları, kuruluşun veri madenciliğine yönelik birincil hedefini anlamak için zaman harcarlar. Eşsiz hedeflere ve gereksinimlere dayanarak, veri madenciliği yapmak için uygun yolu seçerler.
2 numara. Gerekli Verilerin Toplanması
Hedef tanımlandıktan sonra, veri bilimcilerin hedefleriyle ilgili gerekli veri setlerini toplama zamanı gelir. İlgili veriler çeşitli kaynaklardan toplanır ve daha sonra bir veri ambarında saklanır.
3 numara. Veri Hazırlama
Bu aşamada depolanan veriler, istenmeyen gürültülerden arındırılacak şekilde temizlenme ve organize edilme işlemlerine tabi tutulur. Bu, üç aşamadan oluşan zaman alıcı bir adımdır:
- İlgili veriler çıkarılır ve dönüştürülür.
- Veriler, yinelenenleri kaldırarak, eksik değerleri güncelleyerek, aykırı değerleri temizleyerek, makul olup olmadığını kontrol ederek vb. temizlenir.
- Temizlenen veriler merkezi veri tabanına yüklenir.
#4. maket yapımı
Bu aşamada, veri bilimcileri, veri analizinin türüne bağlı olarak uygun modeli seçer. Veri bilimcilerden oluşan ekip, korelasyon, eğilimler ve sıralı modeller gibi veri ilişkilerini analiz edecek ve ardından buna göre modele karar verecektir.
Bu aşama, beslenen veri türüne bağlı olarak derin öğrenme algoritmalarını, tahmine dayalı modelleri ve sınıflandırma modellerini de içerebilir. Veri kümesi etiketlenmemişse, veri kümesindeki eğitim noktaları karşılaştırmaya tabi tutulabilir.
# 5. Değişimi Değerlendirmek
Veriler toplandıktan sonra modelin sonucunun değerlendirildiği ve yorumlandığı, sürecin çok önemli bir aşamasıdır. Sonuç, değerlendirme süreci için karar vericiye de sunulabilir. Bu aşamada, modelin sonucunun tanımlanan hedefle örtüştüğünden emin olun.
#6. uygulama
Şirketin bilgilerin kuruluş için yararlı olup olmadığını doğrulayacağı ve anlayacağı son aşamadır. Ekip bilgiyi etkili bulursa, bunu hedeflerine ulaşmak ve yeni bir strateji geliştirmek için kullanacak.
Bilgiler, saklanan ve yeni sorunları belirlemek için kullanılan elektronik tablolar ve grafikler biçiminde gösterilir.
Veri Madenciliği Uygulamasındaki Zorluklar
Diğer herhangi bir teknoloji gibi, veri madenciliği de uygulanmasında aşağıdakiler gibi bazı zorluklarla birlikte gelir:
- Veri karmaşıklığı: Veri madenciliği büyük bir veri setini basitleştirebilir, ancak bunları işlemek önemli miktarda zaman ve para gerektirir. Yapılandırılmış, yapılandırılmamış fotoğraflar, müzik, video ve doğal dil metinlerinden bilgi çıkarmak oldukça zorlu bir iştir.
- Eksik veriler: Madencilik sırasında her veri seti kesin olmayacaktır. Gürültüye ve sistem arızasına neden olabilecek eksik veriler bulabilirsiniz.
- Gizlilik riskleri: Gizlilik riskleri, veri madenciliğinde büyük bir zorluktur. Şirketlerin satın alma eğilimlerini analiz etmek için müşterilerin kişisel bilgilerini topladığı birçok durum vardır, bu da onların mahremiyetini ihlal edebilir ve uyumluluk sorunlarına yol açabilir.
- Yüksek işletme maliyeti: Veri madenciliği, sunucu, yazılım ve donanım satın alma ve bakımını yapmada yüksek işletme maliyetleri içerir. Ayrıca, önemli bir maliyet yatırımına neden olan büyük miktarda veriyi de korumanız gerekecektir.
- Performans sorunları: Bir veri madenciliği sisteminin performansı, yanlış bir yöntem veya teknik kullanıldığında kolayca etkilenebilir. Veri akışındaki veya veritabanı hacmindeki tutarsızlık da performans sorunlarına katkıda bulunur.
Yararlı Veri Madenciliği Yazılımları ve Araçları
Veri madenciliği gelişen bir teknolojidir. Bu nedenle, birçok yazılım kuruluşu, işletmelerin veri madenciliğini verimli bir şekilde gerçekleştirmesine yardımcı olmak için gelişmiş veri madenciliği yazılımları ve araçları yaratıyor.
Özelliklerin sayısı buna göre değişebilir, ancak çoğunda ortak olan temel özellikler yerleşik algoritmalar, veri hazırlama, tahmine dayalı modeller, GUI tabanlı platform ve dağıtım modelleridir.
Yaygın olarak kullanılan popüler veri madenciliği yazılımlarından bazıları Orange Data Mining, R Software Environment, Anaconda, SAS Data Mining, Rattle, Rapid Miner, DataMelt ve Apache Mahout’tur. Bunların yanı sıra, ücretsiz, açık kaynaklı teknolojiler oldukları için Elki, Weka ve sci-kit-learn veri madenciliğini kullanabilirsiniz.
Çözüm
Veri madenciliği, işletmeler için işleri kolaylaştırdı ve önemli ölçüde büyümelerine yardımcı oldu. Bilgi toplamak ve daha önce elde edilmesi zor olan içgörülere bakmak için farklı veri madenciliği teknikleri kullanabilirler.
Umarım bu makale, veri madenciliği ve farklı veri madenciliği tekniklerini anlamanıza yardımcı olur, böylece gerekli öngörüleri elde etmek ve işinizi daha da büyütmek için bunları uygulayabilirsiniz.
Ardından, Veri Keşfi ve araçları hakkında da okuyabilirsiniz.
