yöntemleri ne demek?

Veri Madenciliği Yöntemleri

Veri madenciliği, büyük veri kümelerinden anlamlı örüntüleri ve bilgileri keşfetmek için kullanılan çeşitli yöntemlere sahiptir. Bu yöntemler, farklı veri türlerine ve hedeflere uygun olarak değişiklik gösterir. İşte en yaygın veri madenciliği yöntemlerinden bazıları:

• Sınıflandırma: Verileri önceden tanımlanmış kategorilere ayırma işlemidir. Örneğin, e-posta mesajlarını "spam" veya "spam değil" olarak sınıflandırmak. Sınıflandırma

• Kümeleme: Verileri, benzer özelliklere sahip gruplar (kümeler) halinde düzenleme işlemidir. Örneğin, müşteri davranışlarına göre müşteri segmentleri oluşturmak. Kümeleme

• Regresyon: Bağımlı bir değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi modelleme işlemidir. Örneğin, reklam harcamaları ile satışlar arasındaki ilişkiyi tahmin etmek. Regresyon

• Birliktelik Kuralı Madenciliği (Association Rule Mining): Veri kümelerindeki öğeler arasındaki ilişkileri ve bağımlılıkları keşfetme yöntemidir. Örneğin, "Birlikte en sık satın alınan ürünler nelerdir?" sorusuna yanıt aramak. Birliktelik%20Kuralı%20Madenciliği

• Anomali Tespiti (Anomaly Detection): Veri kümesindeki olağandışı veya aykırı değerleri (anomalileri) belirleme işlemidir. Örneğin, kredi kartı dolandırıcılığını tespit etmek. Anomali%20Tespiti

• Zaman Serisi Analizi (Time Series Analysis): Zaman içindeki veri noktalarını analiz ederek gelecekteki değerleri tahmin etme veya eğilimleri belirleme işlemidir. Örneğin, hisse senedi fiyatlarını tahmin etmek. Zaman%20Serisi%20Analizi

Bu yöntemler, veri madenciliği projelerinde tek başına veya birlikte kullanılarak değerli bilgiler elde edilmesini sağlar. Kullanılacak yöntem, veri kümesinin özelliklerine ve hedeflenen amaca bağlı olarak seçilir.