Veri madenciliği, kalıpları ve ilişkileri bulmak için büyük miktarda veriyi analiz etme sürecini ifade eder. İşletmenizin müşterilerinizin gereksinimleri hakkında daha fazlasını keşfetmesine, geliri artırmasına, maliyetleri düşürmesine ve kârlılığı iyileştirmesine yardımcı olabilecek yararlı bilgiler çıkarmak için makine öğrenimi ve yapay zekayı birleştiren gelişmiş bir veri analizi tekniğidir.
En Yaygın Veri Madenciliği Teknikleri
Veri madenciliği, verilerdeki benzerlikleri belirlemek ve kalıpları belirlemek için kullanılabilecek çok çeşitli teknikleri kapsarken, yalnızca iki ana kategori vardır: tanımlayıcı ve tahmine dayalı.
Tanımlayıcı (Descriptive)
Tanımlayıcı veri madenciliği teknikleri korelasyon, çapraz tablolama, frekans vb. sağlamak için kullanılır. Bu teknikler genellikle verilerdeki düzenlilikleri bulmak ve kalıpları ortaya çıkarmak için kullanılır. İşte iki örnek:
İlişkilendirme: Adından da anlaşılacağı gibi, bu işlev, öğeler ve değerler arasındaki ilişkileri ve ilişkileri tanımlar.
Kümeleme: Kümeleme analizi, öğeleri benzerlikleri paylaşan kümeler halinde gruplandırmak için kullanılır.
Tahmine Dayalı (Predictive)
Tahmine dayalı veri madenciliği teknikleri, mevcut verileri analiz ederek geleceği tahmin etmek için kullanılır. İşte iki örnek:
Sınıflandırma: Sınıflandırma, genellikle bir koleksiyondaki öğeleri önceden belirlenmiş sınıflara ekleyen bir makine öğrenimi modelini kullanır.
Regresyon: Regresyon, çoğunlukla aşağıdakiler için kullanılabilecek denetimli makine öğreniminde kullanılan istatistiksel bir tekniktir:
- Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkinin belirlenmesi.
- Belirli bir veri kümesi için sağlanan çeşitli sayısal değerleri tahmin etmek için bu ilişkiyi kullanmak.
Artık temel bir veri madenciliği anlayışına sahip olduğunuza göre, bazı veri madenciliği araçlarını tanıyalım.
Veri Madenciliği Araçları nelerdir?
Veri madenciliği araçları, büyük veri kümeleri arasındaki kalıpları, eğilimleri veya gruplaşmaları belirlemek ve daha sonra bu verileri daha rafine içgörüler elde etmek için kullanmak için geliştirilmiştir.
Veri Madenciliği Araçları Neden Önemlidir?
2006’da bir veri bilimcisi, “veri, yeni petroldür” sloganını ortaya attı. O zamanlar IDC adlı bir araştırma firması, yaratılan, toplanan ve çoğaltılan veri miktarının 1,6 eksabayt civarında olduğunu ya da basit bir ifadeyle, şimdiye kadar yazılmış her kitapta mevcut olan bilgi miktarının 3 milyon katı olduğunu tahmin ediyordu. Şimdi IDC, küresel veri küresinin 2025 yılına kadar 175.000 eksabayta ulaşacağını tahmin ediyor.
Verilerin bu üstel büyümesi, üç ana kaynağın sonucudur:
- Kurumsal veriler
- Makine günlüğü ve sensör verileri
- Sosyal veriler
Kuruluşlar tarafından Veri Madenciliği Araçları Nasıl Kullanılıyor?
Günümüz dünyasında veri madenciliği araçlarının nasıl kullanıldığına dair birkaç örnek:
- Pazarlama: Veri madenciliği araçlarının yardımıyla, konum, cinsiyet ve ek profil verileri gibi sınıflandırma ayrıntılarını toplarken tüketici ihtiyaçları ve tercihleri hakkında daha fazla şey keşfedebilirsiniz. Tüm bu veriler, pazarlama ve satış stratejiniz için bir temel olarak kullanılabilir.
- Dolandırıcılık Tespiti: Günümüzde finans kurumları, dolandırıcılığı tespit etmek ve birçok risk yönetim sistemini desteklemek için veri madenciliği araçlarına bağımlıdır.
- Karar verme: Veri madenciliği yardımıyla süreçler ve trendler hakkında detaylı bilgi alabilirsiniz. Bu ayrıntılar, işletmeniz için daha iyi kararlar almanıza ve daha iyi sonuçlar almanıza yardımcı olabilir.
- İnsan Kaynakları: İK departmanının en önemli işlerinden biri çalışan kayıtlarını takip etmek ve geçmişlerini kontrol etmektir. Burada, veri madenciliği araçları çok yardımcı olabilir ve İK profesyonellerinin ayrıntıları manuel olarak toplamak yerine bu faaliyetleri otomatikleştirerek zamandan ve paradan tasarruf etmelerini sağlayabilir.
