anlamları ne demek?
Veri Madenciliği (Data Mining)
Veri madenciliği, büyük veri kümelerinden anlamlı ilişkileri, örüntüleri ve eğilimleri otomatik olarak keşfetme sürecidir. Bu süreç, istatistik, yapay zeka ve makine öğrenimi gibi çeşitli teknikleri kullanarak veriyi analiz eder ve işlenebilir bilgiye dönüştürür.
Veri madenciliğinin temel amacı, önceden bilinmeyen ve potansiyel olarak faydalı bilgileri ortaya çıkarmaktır. Bu bilgiler, iş kararlarını iyileştirmek, müşteri davranışlarını anlamak, riskleri yönetmek ve yeni fırsatlar keşfetmek için kullanılabilir.
Veri Madenciliği Süreci:
Veri madenciliği genellikle aşağıdaki adımları içerir:
- Veri Toplama ve Temizleme: Farklı kaynaklardan veri toplanır ve tutarsızlıkları, eksik değerleri ve gürültüyü gidermek için temizlenir.
- Veri Dönüştürme: Veri, analiz için uygun bir formata dönüştürülür (örneğin, normalleştirme, öznitelik seçimi).
- Veri Madenciliği Algoritmaları Uygulama: Uygun veri madenciliği algoritmaları (örneğin, sınıflandırma, kümeleme, ilişki analizi, regresyon) kullanılarak veri analiz edilir.
- Örüntü Değerlendirme: Keşfedilen örüntülerin anlamlılığı ve faydalılığı değerlendirilir.
- Bilgi Sunumu: Elde edilen bilgiler, anlaşılır ve işlenebilir bir şekilde sunulur (örneğin, raporlar, görselleştirmeler).
Veri Madenciliği Teknikleri:
- Sınıflandırma: Verileri önceden tanımlanmış kategorilere ayırma.
- Kümeleme: Benzer veri noktalarını gruplar halinde toplama.
- İlişki Kuralı Öğrenimi: Veriler arasındaki ilişkileri (örneğin, birlikte satın alınan ürünler) belirleme.
- Regresyon: Bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi modelleme ve tahminleme.
- Anomali Tespiti (Aykırı Değer Tespiti): Normal davranıştan sapan veri noktalarını belirleme.
Veri Madenciliği Uygulama Alanları:
- Pazarlama: Müşteri segmentasyonu, kampanya optimizasyonu, çapraz satış.
- Finans: Sahtekarlık tespiti, kredi risk değerlendirmesi, portföy yönetimi.
- Sağlık: Hastalık teşhisi, tedavi optimizasyonu, ilaç keşfi.
- Perakende: Stok yönetimi, fiyat optimizasyonu, müşteri davranış analizi.
- Üretim: Kalite kontrolü, süreç optimizasyonu, arıza tahmini.