En Önemli 10 Veri Madenciliği Tekniği

Bu yazıda, en önemli veri madenciliği teknikleri, stratejileri ve süreçlerinden bazılarını ele alacağız.

İlk olarak, veri madenciliğinin genel veri işleme hattına nerede uyduğunu görelim.

Veri hattı(Data pipeline), verilerin bir kaynaktan çıkarıldığı, işlendiği ve diğer uçta yeni verilerin üretildiği bir süreçtir.

Bir örnek, şu anlama gelen ETL ardışık düzenidir:

• Verileri ayıklayın (Extract)
• Verileri dönüştürün (Transform)
• Verileri hedefe yükleyin (Load)

ETF’ye ek olarak, birkaç başka veri hattı mimarisi vardır.

Örneğin, veri madenciliği için sektörler arası standart süreç (CISP-DM), altı ana aşamayı içeren veri madenciliğine yönelik yaygın bir yaklaşımdır:

• İş Anlayışı (Business Understanding)
• Veri Anlama (Data Understanding)
• Veri Hazırlama (Data Preparation)
• Modelleme (Modeling)
• Değerlendirme (Evaluation)
• Dağıtım (Deployment)

Genel olarak, bu aşamalar sırayla takip edilir, ancak veri bilimcileri gerektiğinde ileri veya geri hareket edebilir.

ETF ve CISP-DM modelleri, pipeline mimarisinin yalnızca iki örneğidir. Pipeline’lar farklı şekillerde inşa edilebilir.

Örneğin toplu iş tabanlı bir işlem hattı(batch-based pipeline), büyük bir veri kümesini bir işlem hattından geçirir ve veri ambarına(warehouse) ulaşana kadar üzerinde işlemler gerçekleştirir. Öte yandan, bir akış veri ardışık düzeni (streaming data pipeline), aynı anda üzerinde işlemler gerçekleştirirken, pipeline üzerinden sürekli olarak veri besleyecektir.

Herhangi bir veri hattının her aşamasında, veri çıkarma ve veri madenciliği gibi adımlar da dahil olmak üzere farklı işlemler gerçekleştirilir. Aşağıda, madencilik aşamasında kullanılan bazı tekniklere bakılacaktır.

Veri madenciliği, içgörü toplamak için verilerin analizini ifade eder.

Aşağıdakiler de dahil olmak üzere verilerle ilgili içgörü toplamak için kullanılabilecek birkaç yöntem vardır:

Veriler analiz edilmeden önce hazırlanmalı ve “temizlenmelidir”. Bu, hataların, alakasız verilerin, yinelenen verilerin vb. kaldırılması anlamına gelir.

Verilerin analiz edilip çıkarılabilmesi için düzgün bir şekilde yapılandırılması da gereklidir.

Kalıpları izlemek, şaşırtıcı olmayan bir şekilde, veriler içindeki kalıpları keşfetmek ve bunları izlemek anlamına gelir. Bu kalıplar da daha derin kavrayışlar için başlangıç noktası olabilir.

Sınıflandırma, verileri bölümlere veya alt türlere ayırır. Örneğin pazarlamacılar, müşterileri demografiye, gelire, konuma ve benzerlerine göre sınıflandırabilir.

Regresyon, burada ele alınan diğer yöntemlerin çoğu gibi istatistiksel bir yöntemdir.

Hedef, genellikle, örneğin bir trendin, bir değişkenin, bir dizi olayın vb. geleceğini tahmin etmektir.

Diğer bir istatistiksel yöntem, verileri benzerliklere göre gruplandırmaktır.

İlişkilendirme, satın alma sıklığı gibi belirli değişkenleri birbirine bağlamak için tasarlanmıştır. Model izlemeye benzer, ancak yalnızca bağımlı olarak bağlı değişkenlere odaklanır.

Tahmin, tahmine dayalı analitik gibi alanlarda yoğun olarak kullanılır. Regresyon gibi, gelecekteki eğilimleri veya olayları tahmin etmek için kullanılabilir.

Bir karar ağacı bir değişkenle başlar ve ardından bir dizi karardan aşağı iner. Her karar, birden fazla seçeneği olan bir şube gibidir. Karar ağacı, söz konusu verilerle ilgili bir çözüme ulaşana kadar her dalda ilerleyecektir.

Aykırı değerlerin algılanması, anormalliklerin veya normların çok dışında olan veri noktalarının algılanması anlamına gelir. Bu, karar vermeyi iyileştirmek için kullanılabilecek, normların dışında olan belirli eğilimleri veya kalıpları belirleyebilir.

Yukarıda kapsanan tekniklerin tümü, veri biliminde kullanılan istatistiksel tekniklere atıfta bulunur. Görselleştirme ise bu verilerin grafiksel bir temsile dönüştürülmesini ifade eder. Bu önemlidir, çünkü insanların veri içgörülerini ve modellerini hızlı bir şekilde kavramak için görsellere ihtiyacı vardır.

Veri madenciliğinin faydaları nelerdir?

Veri madenciliği ve ilgili veriye dayalı teknikler, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çok çeşitli faaliyetlerde kullanılabilir:

• Müşteri başarısı ve müşteri deneyimi
• Pazarlama ve Satış
• Bankacılık ve Finans
• Bilimsel araştırma
• Organizasyonel değişim yönetimi
• Sağlık hizmeti
• İş zekası

Bu alanlarda veri madenciliğinin etkin kullanımı, aşağıdakiler gibi birçok ticari fayda sağlayan içgörüler üretebilir:

• Gelişmiş karar verme
• İyileştirilmiş iş sonuçları
• Artan karlılık
• İş girişimlerine ilişkin daha derin içgörüler
• Daha fazla iş süreci verimliliği
• Daha az hata ve doğruluk

Tüm bu avantajlar, yalnızca operasyonel verimliliği artırmak için değil, aynı zamanda veriye dayalı dijital dönüşümü hızlandırmak için daha modern tekniklerle kullanılabilir.

Veri madenciliği, gördüğümüz gibi, herhangi bir veri hattında(pipeline) temel bir adımdır. Herhangi bir işletmeye değer katabilecek veri bilimi alanlarında standart bir tekniktir.

Ancak, diğer herhangi bir iş alanı veya bilimsel disiplinde olduğu gibi, veri madenciliği ve veri bilimi disiplinleri de hızla gelişmektedir.

Örneğin günümüzde veri madenciliği, iş süreçlerini iyileştirmek isteyen kuruluşlarda çok yüksek düzeyde kullanılmaktadır – bu tekniğe süreç madenciliği denmesi şaşırtıcı değildir.

Süreç madenciliği, iş süreçlerini geliştirmek, geliştirmek ve dönüştürmek isteyen büyük şirketler arasında popüler bir disiplin haline geldi. Teknoloji ve veri bilimi değişmeye devam ederken, önümüzdeki yıllarda daha yeni tekniklerin iş dünyasına girmesini ve kuruluşların çalışma şeklini değiştirmesini bekleyebiliriz.