Veri Madenciliği Nedir?
Veri madenciliği, şirketler tarafından ham verileri faydalı bilgilere dönüştürmek için kullanılan bir süreçtir. İşletmeler, büyük veri gruplarındaki kalıpları aramak için yazılım kullanarak, daha etkili pazarlama stratejileri geliştirmek, satışları artırmak ve maliyetleri azaltmak için müşterileri hakkında daha fazla bilgi edinebilirler. Veri madenciliği, etkili veri toplama, depolama ve bilgisayar işlemeye bağlıdır.
Veri madenciliği süreçleri, arama motoru teknolojisi ve web sitesi öneri programları dahil olmak üzere uygulamalara güç veren makine öğrenme modelleri oluşturmak için kullanılır.
Veri Madenciliği Nasıl Çalışır?
Veri madenciliği, anlamlı kalıpları ve eğilimleri araştırmak için büyük bilgi bloklarını araştırmayı ve analiz etmeyi içerir. Veritabanı pazarlaması, kredi riski yönetimi, sahtekarlık tespiti, spam E-posta filtreleme, hatta kullanıcıların duygusunu veya görüşünü ayırt etmek gibi çeşitli şekillerde kullanılabilir.
Veri madenciliği süreci beş adıma ayrılıyor. İlk olarak, kuruluşlar veri toplar ve veri ambarlarına yükler. Ardından, verileri şirket içi sunucularda veya bulutta depolar ve yönetir. İş analistleri, yönetim ekipleri ve bilgi teknolojisi profesyonelleri verilere erişir ve verileri nasıl düzenlemek istediklerini belirler. Ardından, uygulama yazılımı verileri kullanıcının sonuçlarına göre sıralar ve son olarak verileri grafik veya tablo gibi paylaşılması kolay bir biçimde sunar.
Veri Ambarı ve Madencilik Yazılımı
Veri madenciliği programları, verilerdeki ilişkileri ve kalıpları kullanıcıların istediklerine göre 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 madenciliğini kullanmak istediğini düşünün. Topladığı bilgilere bakar ve müşterilerin ne zaman ziyaret ettiklerine ve ne sipariş ettiklerine bağlı olarak sınıflar oluşturur.
Diğer durumlarda, veri madencileri, mantıksal ilişkilere dayalı bilgi kümeleri bulur veya tüketici davranışındaki eğilimler hakkında sonuçlar çıkarmak için ilişkilendirmelere ve sıralı kalıplara bakar.
Depolama, veri madenciliğinin önemli bir yönüdür. Depolama, şirketlerin verilerini tek bir veritabanında veya programda merkezileştirmeleridir. Bir veri ambarı ile bir kuruluş, belirli kullanıcıların analiz etmesi ve kullanması için veri segmentlerini kapatabilir.
Bununla birlikte, diğer durumlarda, analistler istedikleri verilerle başlayabilir ve bu özelliklere dayanarak bir veri ambarı oluşturabilirler. İşletmelerin ve diğer kuruluşların verilerini nasıl düzenlediğinden bağımsız olarak, verileri yönetimin karar alma süreçlerini desteklemek için kullanırlar.
Veri Madenciliği Örneği
Bakkallar, veri madenciliği tekniklerinin iyi bilinen kullanıcılarıdır. Çoğu süpermarket, müşterilere üye olmayanların indirimli fiyatlarına erişmelerini sağlayan ücretsiz sadakat kartları sunar. Kartlar, mağazaların kimin ne satın aldığını, ne zaman satın aldığını ve hangi fiyata aldığını takip etmesini kolaylaştırır. Verileri analiz ettikten sonra, mağazalar bu verileri müşterilere satın alma alışkanlıklarına yönelik kuponlar sunmak ve ürünleri ne zaman satışa çıkaracaklarına veya ne zaman tam fiyata satacaklarına karar vermek için kullanabilir.
Veri madenciliği, bir şirket belirli bir hipotezi kanıtlamak için yalnızca örnek grubun tamamını temsil etmeyen seçilmiş bilgileri kullandığında endişe kaynağı olabilir.
Önemli Çıkarımlar
- Veri madenciliği, eğilimleri ve kalıpları ayırt etmek için büyük bir bilgi grubunu analiz etme sürecidir. verilerdeki kalıpları ve bağlantıları, kullanıcıların istediği veya sağladıkları bilgilere göre belirleyin.