veri madenciliği ne demek?

Veri madenciliği, büyük veri kümelerinden anlamlı ve değerli bilgilerin otomatik veya yarı otomatik yöntemlerle keşfedilmesi sürecidir. Amaç, önceden bilinmeyen, geçerli, potansiyel olarak faydalı ve anlaşılabilir örüntüleri ortaya çıkarmaktır.

Veri Madenciliğinin Temel Aşamaları:

1. Veri Temizleme: Veri setindeki gürültülü, tutarsız ve eksik verilerin düzeltilmesi veya temizlenmesi işlemidir. Veri%20Temizleme
2. Veri Entegrasyonu: Farklı kaynaklardan gelen verilerin bir araya getirilerek tutarlı bir veri deposu oluşturulmasıdır.
3. Veri Seçimi: Analiz için ilgili veri kümesinin belirlenmesi işlemidir.
4. Veri Dönüştürme: Verinin madencilik algoritmaları için uygun hale getirilmesi amacıyla dönüştürülmesi veya konsolide edilmesidir.
5. Veri Madenciliği: Akıllı yöntemler uygulanarak veri örüntülerinin çıkarılmasıdır. Veri%20Madenciliği
6. Örüntü Değerlendirme: İlginç örüntülerin belirlenmesi, bilginin temsil edilmesi ve görselleştirilmesi.
7. Bilgi Sunumu: Madenciliği yapılan bilginin görselleştirme teknikleri kullanılarak kullanıcıya sunulması.

Veri Madenciliğinde Kullanılan Yöntemler:

• Sınıflandırma (Classification): Verilerin önceden tanımlanmış kategorilere atanmasıdır.
• Kümeleme (Clustering): Verilerin benzer özelliklere sahip gruplar halinde kümelenmesidir.
• Regresyon (Regression): Değişkenler arasındaki ilişkiyi modelleyerek tahminler yapılmasıdır. Regresyon
• Birliktelik Kuralı Öğrenimi (Association Rule Learning): Veri setindeki öğeler arasındaki ilişkilerin (örneğin, hangi ürünlerin birlikte satın alındığı) belirlenmesidir. Birliktelik%20Kuralı%20Öğrenimi
• Anomali Tespiti (Anomaly Detection): Veri setindeki normal olmayan veya sıra dışı durumların tespit edilmesidir. Anomali%20Tespiti

Veri Madenciliği Uygulama Alanları:

• Pazarlama: Müşteri davranışlarını analiz ederek hedefli pazarlama kampanyaları oluşturma.
• Finans: Dolandırıcılık tespiti, kredi risk değerlendirmesi.
• Sağlık: Hastalık teşhisi, tedavi yöntemlerinin optimizasyonu.
• Perakende: Stok yönetimi, müşteri segmentasyonu.
• Üretim: Kalite kontrol, arıza tahmini.

Kategoriler