Veri Madenciliği Tekniklerine ve Uygulamalarına Giriş

Veri madenciliği, bulunması zor olan kalıpları ve eğilimleri aramak için büyük veri kümelerini aramak için kullanılan benzersiz bir süreçtir. Modern teknolojik çağ, giderek veri ve veri tabanlarına bağımlı hale gelen çağdır. Veritabanlarının doğru kullanımını sağlamak için veri madenciliği yaygın olarak kullanılmaktadır, bu nedenle veri bilimini BT adayları için en iyi kariyer olasılıklarından biri haline getirmektedir, çünkü veri kümesi modellerini keşfetmek ve bunları çıkarmak için BT endüstrisi için değerlidir.

Güçlü kuruluşlar ve şirketler, günlük olarak büyük hacimli veri kümeleriyle uğraşır. İşte bu noktada veri bilimcilerin rolü devreye girer. Büyük veri kümelerini inceleyerek olayları tahmin eder ve kabul eder ve daha sonraki olayları tahmin ederler. Veri kümelerinden değerli verilerin çıkarılması ve söz konusu kalıpların bulunması için kullanılan süreç, veri madenciliği araçları veya yazılımları ve istatistiksel metodolojiler gerektirir.

Bu ayrıca, kaynakların kaybına ve israfına yol açan riskleri en aza indirerek şirketlerin karlılığına yardımcı olan gelecekteki sonuçları tahmin etmek için anormallikleri tespit etmelerine yardımcı olur. Çıkarılan veriler ayrıca dönüştürülür, kullanılabilir bilgilerin çıkarıldığı veri kümelerinden filtrelenir.

Veri madenciliği, kuruluşların ve bireylerin ham ve çıkarılmamış verileri kullanılabilir ve eşit derecede değerli bilgilere dönüştürmek için kullandıkları bir tekniktir. Veri madenciliği süreci esas olarak birçok metodoloji ve aracın kullanımıyla ilgilidir. Ayrıca, büyük parçalardan ve veri yığınlarından çıkarılabilecek eğilimleri ve kalıpları aramaya yardımcı olur.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi derslerini öğrenin. Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.

Veri madenciliği süreci, tahmin yoluyla riski azaltarak kullanıcıların ve kuruluşların karlılığını artırır. Kullanıcının risklerden kaçınarak daha etkili ve karlı iş kararları almasına ve zorluklarla daha iyi mücadele etmesine olanak tanır. Veri madenciliği, herhangi bir şirket veya işletmenin ayrılmaz bir parçasıdır ve kaynak yönetimi, müşteri ve çalışan yönetimi gibi birçok sektörde yardımcı olur.

Popüler Veri Bilimi Kurslarımızı keşfedin

Veri Madenciliği Teknikleri

Veri madenciliği, veri madenciliğinin büyük veri kümelerinden faydalı veriler çıkarmasını sağlayan birçok teknik ve aracın birleşimidir. Veri madenciliği ile ilgili teknik özellikleri anlamanıza yardımcı olacak bazı veri madenciliği teknikleri.

• İzleme kalıpları – Bu, büyük veri kümelerinde bulunan kalıpları tanımaya dayanan önemli veri madenciliği tekniklerinden biridir. Bu aşamada, verilerdeki herhangi bir anormallik veya sapma bulunur ve daha sonra veri trendlerinden çıkarılan kalıpları formüle etmek için kullanılır.
• Sınıflandırma – Bu, tek seferde birden fazla özniteliğin toplanmasını ve bunları farklı sınıflandırmalara ayırmasını içeren daha karmaşık ancak bütünleşik bir veri madenciliği tekniğidir. Bu ayrıca daha fazla bilgi elde etmek için hedeflenen veya tekil sınıflandırmalara odaklanmaya yardımcı olur.
• İlişkilendirme – İlişkilendirme, öğeleri ve değişkenleri veri merkezli sonuçlar yoluyla birbirine bağlamayı içeren bir veri madenciliği tekniğidir. Bu süreç, doğası gereği ilişkili veya orantılı olan farklı nitelikler ve olaylar kullanır ve daha sonra bu bilgilere dayanarak sonuca varır.
• Aykırı değer tespiti – Bu teknik, veri kümelerinin daha etkili bir şekilde anlaşılması için bulunan anormallikleri yeniden düzenlemeye odaklanır. Bu, tahmine dayalı verilerle donanacakları için şirketlerde maksimum kâr elde etmek için gelecekteki olayları tahmin etmeye yardımcı olur.
• Kümeleme – Bu teknik öncelikle, aralarında ortak olana dayalı olarak büyük veri kümelerini özümsemeyi içerir ve İlişkilendirme veri madenciliği tekniğine benzer. Kümeleme, farklı öğelerden veya demografik özelliklerden oluşan büyük yığınları özelliklerine göre birleştirerek hedefler oluşturur.
• Regresyon – Bu, öncelikle planlama ve modellemeyi içerdiğinden son derece önemli olan veri madenciliğinde bir tekniktir. Bunlar temel olarak çeşitli değişkenlere ve çıkarılan verilerden belirlenen tahmin edilen olaylara dayanır. Şirketlerde genellikle satış projeksiyonu, fiyat, talep ve rekabet gibi önemli ekonomik faktörlerde kullanılırlar. Bu, belirli bir veri kümesine ait birden fazla değişken arasındaki ilişkiyi ortaya çıkarmaya yardımcı olur.
• Tahmin – Tahmin, bir şirketin pazardaki başarısını belirleyen veri madenciliğinde çok önemli bir tekniktir. Esas olarak, risk faktörlerinin değerlendirilmesine yardımcı olmak için verilerin gelecekteki projeksiyonunu içerir ve olayları tahmin eder. Tahmin eylemi, öncelikle kesin sonuçlar vermek ve bir şirketin gelecekteki harcamaları gibi gelecekteki oluşumları belirlemek için tarihsel eğilimleri ve kalıpları analiz ederek yapılır.

Popüler Veri Bilimi Makalelerimizi okuyun

Veri madenciliği uygulamaları

Veri madenciliği, bu çağda sayısız alanda birçok uygulamaya ve birçok projeye sahiptir. Veri madenciliğinin kullanıldığı sayısız uygulama arasında, genellikle günlük endüstriyel ve ticari uygulamalarda gözlemlenen veri madenciliğinin gerçek dünyadaki en önemli uygulamaları şunlardır.

Mühendislik Ve İmalat Sektörleri

Veri madenciliği araçları, hem üretimde hem de üretimde herhangi bir sağlam işletme için çok önemli olan kalıpları keşfetmek için kullanışlıdır. Veri madenciliği, kullanıcıların, özellikle veri bilimcilerin ve analistlerin, ürün mimarisi ve üretim arasında ilgili bağlantıları bulmak için veri madenciliği araçlarını kullanmalarını sağladığı için değerini kanıtladığı yer burasıdır. Veri madenciliği ayrıca sistem düzeyinde tasarımlarda potansiyel olarak kullanılabilecek bilgilerin çıkarılmasına da yardımcı olur. Veri madenciliği ayrıca diğer değişkenlerin değerlerini ve maliyetini ve ürün geliştirme süresini tahmin etmemizi sağlar.

Müşteri Sınıflandırma ve Segmentasyon

Veri madenciliği, müşterilerin demografik bilgilere veya potansiyel satın alma davranışlarına göre sınıflandırılmasına yardımcı olur ve bu da işletmelerin belirli bir müşteri grubunu hedeflemesine ve satılabilirliği çok daha etkili bir şekilde artırmasına yardımcı olur. Gereksiz kaynakların israfını azaltmaya ve maliyetleri düşürmeye yardımcı olur. Veri madenciliği, şirketlerin müşterilere bağımsız olarak yönelmesine yardımcı olmak için müşterilerin farklı segmentlere sınıflandırılmasına yardımcı olur.

Bankacılık ve Finansal Hizmetler

Son zamanlarda, büyük bir kitle nüfusu dijitalleştirilmiş finansal hizmetleri kullanıyor. Bunlar bulutta barındırılır ve sayısallaştırılmış finansal bilgilerin üretildiği ve depolandığı bilgisayar ortamındadır. Veri madenciliği ayrıca krediler, finansal kayıtlar ve piyasa yatırımları gibi çok sayıda finansal hizmetin sürdürülmesine yardımcı olur.

Araştırma ve Analiz

Veri madenciliği, verilerin ön işlenmesi, veri temizliği ve veritabanı entegrasyonu sırasında çok önemlidir. Çeşitli veri madenciliği araçları ve veri madenciliğinin yönleri, mevcut verilere, çıkarılan ve üretilen veya veri ambarları veya geçmiş kayıtlar gibi çeşitli kaynaklardan çıkarılan verilerin öğelerine dayalı olarak herhangi bir araştırma ve analitiği hassasiyetle barındırmak için iyi bir şekilde kullanılabilir.

Ceza Soruşturması

Kriminoloji, suçları tanımlamayı amaçlayan en ayrılmaz alanlardan biridir. Suç analitiği ve veri madenciliği yoluyla kriminal analiz, suçun özelliklerini ve tarihsel kayıtları belirlemeye, kalıpları bulmaya, suç faaliyetine dayalı tahminler yapmaya ve suçları çözmeye yardımcı olduğu için son derece değerlidir.

Sanayi sektöründeki artan taleplerle birlikte, veri merkezli tahmine dayalı tahminde uzmanlara ciddi bir ihtiyaç var. Veri madenciliği, özellikle veri bilimi ve bilgisayar bilimlerinde gelecek vaat eden beklentiler nedeniyle önümüzdeki yıllarda ön plana çıkacak bir kariyer alanıdır. Veri madenciliği ve veri bilimi, değerli verilerin altının değerine yakın olduğu bu dijital çağda önde gelen kariyer seçenekleridir. Veri biliminde iyi yapılmış bir kariyer, iş olanakları söz konusu olduğunda sizi yerlere götürecektir.

Python, veri bilimi hakkında bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için oluşturulan ve 10'dan fazla vaka çalışması ve proje, pratik uygulamalı atölye çalışmaları, endüstri uzmanlarıyla mentorluk sunan IIIT-B & upGrad'ın Veri Biliminde Yönetici PG Programına göz atın , sektör danışmanlarıyla 1'e 1, en iyi firmalarla 400+ saat öğrenim ve iş yardımı.

Halihazırda veri işleme, analiz etme, veri madenciliği ve benzeri alanlarda kariyer yapmayı düşünüyorsanız, alanınızda size rehberlik edecek en iyi mentorlardan bazılarını bulabileceğiniz upGrad mentorluğuna göz atabilirsiniz. adım.