Veri madenciliği

Veri madenciliği süreçleri, arama motoru teknolojisi ve web sitesi öneri programları dahil olmak üzere uygulamaları güçlendiren makine öğrenimi modelleri oluşturmak için kullanılır.

 

Veri Madenciliği Nasıl Çalışır?

Veri madenciliği, anlamlı kalıpları ve eğilimleri toplamak için büyük bilgi bloklarının araştırılmasını ve analiz edilmesini içerir. Veritabanı pazarlaması, kredi riski yönetimi, dolandırıcılık tespiti, istenmeyen e-posta filtreleme gibi çeşitli şekillerde ve hatta kullanıcıların düşüncelerini veya fikirlerini ayırt etmek için kullanılabilir.

Veri madenciliği süreci beş adıma bölünür. İlk olarak, kuruluşlar verileri toplar ve veri ambarlarına yükler. Ardından, verileri şirket içi sunucularda veya bulutta depolar ve yönetirler. İş analistleri, yönetim ekipleri ve bilgi teknolojisi uzmanları verilere erişir ve bunları nasıl düzenlemek istediklerini belirler. Ardından, uygulama yazılımı verileri kullanıcının sonuçlarına göre sıralar ve son olarak, son kullanıcı verileri grafik veya tablo gibi paylaşması kolay bir formatta sunar.

Veri Depolama ve Madencilik Yazılımları

Veri madenciliği programları, kullanıcıların taleplerine göre verilerdeki ilişkileri ve kalıpları analiz eder. Örneğin, bir şirket bilgi sınıfları oluşturmak için veri madenciliği yazılımını kullanabilir. Örnek olarak, bir restoranın belirli spesiyalleri ne zaman sunması gerektiğini belirlemek için veri madenciliği kullanmak istediğini hayal edin. Topladığı bilgilere bakar ve müşterilerin ne zaman ziyaret ettiklerine ve ne sipariş ettiklerine göre sınıflar oluşturur.

Diğer durumlarda, veri madencileri, tüketici davranışındaki eğilimler hakkında sonuçlar çıkarmak için mantıksal ilişkilere dayalı bilgi kümeleri bulur veya ilişkilere ve sıralı modellere bakar.

Depolama, veri madenciliğinin önemli bir yönüdür. Depo, şirketlerin verilerini tek bir veritabanı veya programda merkezileştirmesidir. Bir veri ambarı ile bir kuruluş, belirli kullanıcıların analiz etmesi ve kullanması için veri bölümlerini ayırabilir.

Bununla birlikte, diğer durumlarda, analistler istedikleri verilerle başlayabilir ve bu özelliklere göre bir veri ambarı oluşturabilir . İşletmelerin ve diğer kuruluşların verilerini nasıl düzenlediklerine bakılmaksızın, yönetimin karar verme süreçlerini desteklemek için kullanırlar.

Veri Madenciliği Örneği

Marketler, veri madenciliği tekniklerinin iyi bilinen kullanıcılarıdır. Birçok süpermarket, müşterilere, üye olmayanlar için geçerli olmayan indirimli fiyatlara erişim sağlayan ücretsiz sadakat kartları sunar. Kartlar, mağazaların kimin neyi, ne zaman ve hangi fiyata aldığını takip etmesini kolaylaştırır. Verileri analiz ettikten sonra, mağazalar bu verileri müşterilere satın alma alışkanlıklarını hedefleyen kuponlar sunmak ve ürünleri ne zaman satışa çıkaracaklarına veya ne zaman tam fiyattan satacaklarına karar vermek için kullanabilir.

Veri madenciliği, bir şirket belirli bir hipotezi kanıtlamak için yalnızca genel örneklem grubunu temsil etmeyen seçilmiş bilgileri kullandığında endişe kaynağı olabilir.