2022'nin En Faydalı 12 Veri Madenciliği Uygulaması

Veri madenciliği, birden çok kaynaktan veri çıkarma ve değerli içgörüler elde etmek için düzenleme yöntemidir. Bildiğimiz kadarıyla sektörü değiştiren geniş kapsamlı veri madenciliği uygulamalarını keşfetmek için okumaya devam edin!

Günümüz şirketleri bir veri boşluğunda yaşayamaz. Rekabette bir adım önde olmak için gelişmek ve teknolojik evrime ve yaklaşan dijital trendlere ayak uydurmak zorundalar. Bu nedenle, günümüzde işletmeler, veri bilimi ve analitik alanındaki tüm yeni gelişmelerden haberdar olmaya öncelik veriyor. Veri madenciliği, veri biliminde böyle bir süreçtir. Veri madenciliğinin yaygın örneklerine göz atın.

Yeni ve faydalı bilgiler elde etmek için önceden var olan veri kümelerinin incelenmesini içerir. Karmaşık veri madenciliği algoritmaları, şirketlerin büyük veri kümelerini bölümlere ayırarak, kalıpları tanımlayarak ve sonuçları tahmin ederek ham verileri anlamlandırmasına olanak tanır.

Veri madenciliğinin bazı önemli uygulamalarına bakalım.

Veri Madenciliği Uygulamaları

1. Mali Analiz

Bankacılık ve finans sektörü, yüksek kaliteli, güvenilir verilere güveniyor. Kredi piyasalarında, finansal ve kullanıcı verileri, kredi ödemelerini tahmin etmek ve kredi notlarını belirlemek gibi çeşitli amaçlar için kullanılabilir. Ve veri madenciliği yöntemleri, bu tür görevleri daha yönetilebilir hale getirir.

Sınıflandırma teknikleri, müşterilerin bankacılık kararlarını etkileyen önemli faktörlerin alakasız olanlardan ayrılmasını kolaylaştırır. Ayrıca, çok boyutlu kümeleme teknikleri, benzer kredi ödeme davranışlarına sahip müşterilerin belirlenmesine olanak tanır. Veri analizi ve madencilik, kara para aklama ve diğer mali suçların tespit edilmesine de yardımcı olabilir. Finans endüstrisindeki veri bilimi uygulamaları hakkında daha fazlasını okuyun

2. Telekomünikasyon Endüstrisi

Özellikle internetin gelişiyle birlikte hızlı bir şekilde genişliyor ve büyüyor. Veri madenciliği, kilit sektör oyuncularının oyunda önde kalmak için hizmet kalitelerini iyileştirmelerini sağlayabilir.

Mekansal-zamansal veritabanlarının örüntü analizi, mobil telekomünikasyon, mobil bilgi işlem ve ayrıca web ve bilgi hizmetlerinde büyük bir rol oynayabilir. Aykırı değer analizi gibi teknikler de dolandırıcı kullanıcıları tespit edebilir. Ayrıca OLAP ve görselleştirme araçları, kullanıcı grubu davranışı, kâr, veri trafiği, sistem aşırı yüklemeleri vb. gibi bilgileri karşılaştırmaya yardımcı olabilir.

Okuyun: Veri Madenciliği Mülakat Soruları

3. İzinsiz Giriş Tespiti

Günümüzün teknoloji odaklı ekonomisinde küresel bağlanabilirlik, ağ yönetimi için güvenlik sorunları ortaya çıkarmıştır. Ağ kaynakları, gizliliklerine veya bütünlüklerine izinsiz giren tehditler ve eylemlerle karşı karşıya kalabilir. Bu nedenle, izinsiz giriş tespiti, çok önemli bir veri madenciliği uygulaması olarak ortaya çıkmıştır.

Herhangi bir anormalliği veya normal davranıştan sapmayı etkili bir şekilde tespit edebilen ilişkilendirme ve korelasyon analizi, toplama teknikleri, görselleştirme ve sorgulama araçlarını kapsar.

4. Perakende Sektörü

Organize perakende sektörü, satışlar, satın alma geçmişi, malların teslimi, tüketim ve müşteri hizmetlerini kapsayan büyük miktarda veri noktasına sahiptir. Veritabanları, e-ticaret pazaryerlerinin gelişiyle daha da büyük hale geldi.

Günümüz perakende sektöründe veri ambarları, veri madenciliğinin tüm avantajlarından yararlanmak için tasarlanmakta ve inşa edilmektedir. Çok boyutlu veri analizi, farklı müşteri türleri, ürünler, bölgeler ve saat dilimleri ile ilgili verilerin ele alınmasına yardımcı olur. Çevrimiçi perakendeciler ayrıca daha fazla satış geliri elde etmek ve promosyon kampanyalarının etkinliğini analiz etmek için ürünler önerebilir. Bu nedenle, satın alma modellerini fark etmekten müşteri hizmetlerini ve memnuniyetini geliştirmeye kadar, veri madenciliği bu sektörde birçok kapı açmaktadır.

Okuyun: Hindistan'da Veri Madenciliği Projeleri

5. Yüksek Öğrenim

Dünya çapında yüksek öğretime olan talep arttıkça, kurumlar artan ihtiyaçları karşılamak için yenilikçi çözümler arıyor. Kurumlar, hangi öğrencilerin belirli bir programa kaydolacağını, kimin mezun olmak için ek yardıma ihtiyaç duyacağını tahmin etmek için veri madenciliğini kullanabilir ve genel olarak kayıt yönetimini iyileştirebilir.

Ayrıca, öğrencilerin kariyer yollarının tahmini ve verilerin sunumu, etkili analitik ile daha rahat hale gelecektir. Bu şekilde, veri madenciliği teknikleri, yüksek öğretim alanındaki büyük veri tabanlarındaki gizli kalıpları ortaya çıkarmaya yardımcı olabilir.

6. Enerji Endüstrisi

Büyük Veri, günümüzde enerji sektöründe bile mevcut olup, bu da uygun veri madenciliği tekniklerine olan ihtiyaca işaret etmektedir. Karar ağacı modelleri ve destek vektörü makine öğrenimi, sektördeki en popüler yaklaşımlar arasında yer alır ve karar verme ve yönetim için uygun çözümler sunar. Ek olarak, veri madenciliği, güç çıkışlarını ve elektriğin takas fiyatını tahmin ederek de üretken kazanımlar sağlayabilir.

7. Mekansal Veri Madenciliği

Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ve diğer bazı navigasyon uygulamaları, hayati bilgileri güvence altına almak ve sonuçlarını anlamak için veri madenciliğini kullanır. Bu yeni eğilim, uzaydan gelen görüntüler de dahil olmak üzere coğrafi, çevresel ve astronomik verilerin çıkarılmasını içerir. Tipik olarak, uzamsal veri madenciliği topoloji ve mesafe gibi yönleri ortaya çıkarabilir.

8. Biyolojik Veri Analizi

Biyolojik veri madenciliği uygulamaları genomik, proteomik ve biyomedikal araştırmalarda yaygındır. Veri bilimi teknikleri, hastaların davranışlarını karakterize etmekten ve ofis ziyaretlerini tahmin etmekten hastalıkları için tıbbi tedavileri belirlemeye kadar birçok avantaj sağlar.

Biyoinformatik alanındaki veri madenciliği uygulamalarından bazıları şunlardır:

• Heterojen ve dağıtılmış veritabanlarının anlamsal entegrasyonu
• İlişkilendirme ve yol analizi
• Görselleştirme araçlarının kullanımı
• Yapısal model keşfi
• Genetik ağların ve protein yollarının analizi

9. Diğer Bilimsel Uygulamalar

Kimya mühendisliği, akışkanlar dinamiği, iklim ve ekosistem modelleme gibi bilimsel alanlardaki hızlı sayısal simülasyonlar, geniş veri kümeleri oluşturur. Veri madenciliği, veri ambarları, veri ön işleme, görselleştirme, grafik tabanlı madencilik vb. gibi yetenekler getirir.

10. İmalat Mühendisliği

Sistem düzeyinde tasarım, portföyler ve ürün mimarileri arasındaki ilişkileri çıkarmak için veri madenciliğini kullanır. Ayrıca yöntemler, ürün maliyetlerini ve geliştirme süresini tahmin etmek için de kullanışlıdır.

11. Ceza Soruşturması

Veri madenciliği faaliyetleri, suç özelliklerinin bir çalışması olan Kriminoloji'de de kullanılmaktadır. İlk olarak, metin tabanlı suç raporlarının kelime işlem dosyalarına dönüştürülmesi gerekir. Ardından, büyük veri depolarındaki kalıpları keşfederek tanımlama ve suç işleme süreci gerçekleşecekti.

12. Terörle Mücadele

Gelişmiş matematiksel algoritmalar, terörle mücadele faaliyetlerinde hangi istihbarat biriminin başrolü oynaması gerektiğini gösterebilir. Veri madenciliği, iş gücünün nereye yerleştirileceğini belirlemek ve sınır geçişlerinde aramaları belirtmek gibi polis yönetim görevlerinde bile yardımcı olabilir.

Bir veri madenciliği sistemi seçme

Veri madenciliği, makine öğrenimi, istatistik ve veri tabanı sistemlerinin birleştiği noktada yer alır. Daha önce tartıştığımız gibi, günümüz endüstrilerini çeşitli şekillerde güçlendirebilir. Uygun bir veri madenciliği sisteminin seçimi genellikle aşağıdaki faktörlere bağlıdır.

• Veri Türü: Bir madencilik sistemi seçmeden önce, mevcut altyapısının işleyebileceği veri biçimini kontrol etmemiz gerekir. Veriler, kayıt tabanlı, ilişkisel veya ASCII metin, veritabanı veya ambar verileri vb. şeklinde olabilir.

• Kaynak Türleri: Veri kaynakları, bir veri madenciliği sistemi seçerken başka bir husus olarak ortaya çıkar. Bazı veri madenciliği sistemleri ilişkisel kaynaklar üzerinde çalışırken diğerleri sadece ASCII metin dosyaları üzerinde çalışabilir. İdeal olarak sistem, Açık Veritabanı Bağlantısı gibi özellikleri de desteklemelidir.

• Sistem sorunları: Veri madenciliği sistemi bir veya daha fazla işletim sistemiyle uyumlu olmalıdır. Bazı yapılar ayrıca web tabanlı UI'ler sağlar ve XML veri girişlerine izin verir.

• Veri madenciliği metodolojileri: Sunulan işlevlere göre veri madenciliği sisteminizi seçin. Bazı birimler yalnızca bir metodolojiyle, örneğin sınıflandırmayla donatılabilirken, diğerleri birden fazla yetenek sağlayabilir. Örnekler arasında kavram tanımı, ilişki madenciliği, kümeleme, tahmin, keşif odaklı OLAP analizi, bağlantı analizi, benzerlik araması, aykırı değer analizi vb. sayılabilir.

• Veritabanı veya veri ambarı sistemleri: Bilgi işlemeye uygun entegre ve tek tip bir ortam oluşturmak için veri madenciliği sisteminizi bir veritabanı veya veri ambarı ile birleştirmeniz gerekir. Kaplin Yok, Gevşek Kaplin, Yarı Sıkı Kaplin ve Sıkı Kaplin gibi farklı kaplin türleri mevcuttur.

• Ölçeklenebilirlik: Veritabanı boyutunun (satır) ve boyutunun (sütun) ölçeklenebilirliği, veri madenciliği sisteminin bir başka önemli yönü olarak ortaya çıkar. Satır sayısı on kat arttığında ve sistemin bir sorguyu yürütmesi on kattan fazla sürmüyorsa, satır ölçeklenebilir olarak kabul edilir. Öte yandan, daha fazla sütun eklendikçe sorgu yürütme süresinde doğrusal bir artış varsa, bir madencilik sistemi sütun ölçeklenebilir olarak değerlendirilebilir.

• Görselleştirme araçları: Bir veri madenciliği sisteminin seçimi, görselleştirme yeterliliklerini de hesaba katacaktır. Kapasiteler, veri görselleştirmeden madencilik sürecine ve sonuç görselleştirmeye kadar değişebilir.

• Kullanıcı arayüzü: Etkileşimli veri madenciliği için kullanıcı dostu bir grafik arayüz gereklidir. İlişkisel veritabanı sistemleri sorgu dillerinin kullanılmasını gerektirebilirken, aynı durum veri madenciliği sistemleri için geçerli değildir.

Veri Madenciliğinde Teknoloji Trendleri

• Ölçeklenebilir ve etkileşimli veri madenciliği yöntemleri: Spesifikasyonlar ve kısıtlamalar biçimindeki eklenen kontroller, veri madenciliği sistemlerine yalnızca büyük hacimli verileri etkin bir şekilde işlemekle kalmaz, aynı zamanda ilginç kalıpları aramada da rehberlik edebilir.
• Sorgu dillerinin standardizasyonu : Standart sorgulama dilleri, farklı veri madenciliği işlevleri arasında birlikte çalışabilirliği geliştirecek ve çözümlerin sistematik olarak geliştirilmesini teşvik edecektir.
• Görsel veri madenciliği: Görsel veri madenciliği, bilgi keşfi için yenilikçi fırsatlar sunan en iyi veri madenciliği trendlerinden biri olarak hız kazandı.
• Araştırma analizi: Veri madenciliği uygulamaları teknoloji dünyası ile sınırlı değildir. Veri temizleme, ön işleme, görselleştirme ve veri tabanlarının entegrasyonu, geniş araştırma alanını dönüştürdü.
• Web madenciliği: Web içeriği madenciliği, web günlüğü madenciliği ve internetteki diğer madencilik hizmetleri, veri madenciliğinin gelişen alt alanları arasında bir yer edinmiştir.
• Çoklu veri tabanı ve dağıtılmış veri madenciliği: Çoklu veri tabanı veri madenciliği, birden çok veri tabanındaki kalıpları analiz eder. Dağıtılmış veri madenciliği ise çeşitli ağ konumlarından veri arar.
• Gerçek zamanlı veri madenciliği: Gerçek zamanlı veriler veya 'akış verileri' web madenciliği, mobil veri madenciliği, e-ticaret, stok analizi vb.'den üretilir. Bu tür veriler dinamik veri madenciliği modelleri gerektirir.
• Gizlilik koruması ve bilgi güvenliği de veri madenciliği alanında dikkate değer bir trend olarak gün ışığına çıktı.

Bu blogda, çeşitli veri madenciliği uygulamalarını anladık ve bu alanda ortaya çıkan trendleri araştırdık.

Hızlı teknolojik gelişmelerin önünde olmak için veri bilimi öğrenmeyi merak ediyorsanız, upGrad & IIIT-B'nin Veri Biliminde Yönetici PG Programına göz atın.