Veri Madenciliği Nedir? Anahtar Kavramlar, Nasıl Çalışır?

Veri madenciliği, temizleme, örüntü bulma, model tasarlama ve testler oluşturma yoluyla verileri keşfetme süreci olarak anlaşılabilir. Veri Madenciliği, makine öğrenimi, istatistik ve veritabanı yönetimi kavramlarını içerir. Sonuç olarak, veri madenciliğini veri analitiği, veri bilimi veya diğer veri süreçleriyle karıştırmak genellikle kolaydır.

Veri madenciliği uzun ve zengin bir geçmişe sahiptir. Kavram olarak 1960'larda bilgisayar çağının ortaya çıkmasıyla ortaya çıkmıştır. Tarihsel olarak, Veri Madenciliği çoğunlukla yoğun bir kodlama süreciydi ve çok fazla kodlama uzmanlığı gerektiriyordu. Bugün bile veri madenciliği, verileri temizlemek, işlemek, analiz etmek ve yorumlamak için programlama kavramlarını içerir. Veri uzmanlarının, veri madenciliği görevlerini doğru bir şekilde gerçekleştirmek için çalışan bir istatistik bilgisine ve en az bir programlama diline sahip olması gerekir. Akıllı AI ve ML sistemleri sayesinde, bazı temel veri madenciliği süreçleri artık otomatik hale getirildi. Python ve veri biliminde yeni başlayan biriyseniz, upGrad'ın veri bilimi programları, veri ve analitik dünyasının daha derinlerine inmenize kesinlikle yardımcı olabilir.

Bu makalede, ne olduğu, bilinmesi gereken temel kavramlar, nasıl çalıştığı ve veri madenciliğinin geleceği dahil olmak üzere tüm nüansları size anlatarak veri madenciliğiyle ilgili tüm kafa karışıklıklarını netleştirmenize yardımcı olacağız!

Başlangıç ​​olarak – Veri Madenciliği tam olarak Veri Analitiği değildir

Veri madenciliğini, veri analitiği dahil olmak üzere diğer veri projeleriyle karıştırmak doğaldır. Ancak, bir bütün olarak veri madenciliği, veri analitiğinden çok daha geniş kapsamlıdır. Aslında, veri analitiği, veri analitiğinin yalnızca bir yönüdür. Veri madenciliği uzmanları, iş zekası projeleri için verilerin temizlenmesi ve hazırlanmasından, değerlendirme modellerinin oluşturulmasından ve bu modellerin hipotezlere karşı test edilmesinden sorumludur. Diğer bir deyişle, veri temizleme, veri analizi, veri keşfi gibi görevler, tüm veri madenciliği yelpazesinin parçalarıdır, ancak bunlar yalnızca çok daha büyük bir bütünün parçalarıdır.

Temel Veri Madenciliği Kavramları

Herhangi bir veri madenciliği görevini başarıyla gerçekleştirmek, çeşitli teknikler, araçlar ve kavramlar gerektirir. Veri madenciliği ile ilgili en önemli kavramlardan bazıları şunlardır:

• Veri temizleme/hazırlama: Bu, farklı kaynaklardan gelen tüm ham verilerin kolayca işlenebilen ve analiz edilebilen standart bir formata dönüştürüldüğü yerdir. Bu, hataları tanımlamayı ve kaldırmayı, eksik değerleri bulmayı, kopyaları kaldırmayı vb. içerir.

• Yapay Zeka: Yapay zeka sistemleri, planlama, akıl yürütme, problem çözme ve öğrenme gibi insan zekası etrafında analitik faaliyetler gerçekleştirir.

• Birliktelik kuralı öğrenme: Pazar sepeti analizi olarak da bilinen bu kavram, bir veri kümesinin farklı değişkenleri arasındaki ilişkiyi bulmak için gereklidir. Ek olarak, bu, müşteriler tarafından tipik olarak hangi ürünlerin birlikte satın alındığını belirlemek için son derece önemli bir bileşendir.

• Kümeleme: Kümeleme, büyük bir veri kümesini küme adı verilen daha küçük, anlamlı alt kümelere bölme işlemidir. Bu, hangi kümeleme veya gruplandırmanın daha verimli yapılabileceğini kullanarak veri kümesinin öğelerinin bireysel doğasını anlamada yardımcı olur.

• Sınıflandırma: Sınıflandırma kavramı, her yeni veri için hedef sınıfların tahmin doğruluğunu geliştirmek için büyük bir veri kümesindeki öğeleri hedef sınıflara atamak için kullanılır.

• Veri analitiği: Tüm veriler bir araya getirilip işlendikten sonra, tüm bilgileri değerlendirmek, kalıpları bulmak ve içgörüler oluşturmak için veri analitiği kullanılır.

• Veri ambarı: Bu, hızlı karar vermeyi kolaylaştıracak şekilde kapsamlı bir iş verisi koleksiyonunu depolama sürecidir. Depolama, herhangi bir büyük ölçekli veri madenciliği projesinin en önemli bileşenidir.

• Regresyon: Regresyon tekniği, belirli bir veri kümesine dayalı olarak sıcaklık, hisse senedi fiyatları, satışlar gibi bir dizi sayısal değeri tahmin etmek için kullanılır.

Artık tüm önemli terimleri yerine getirdiğimize göre, tipik bir Veri Madenciliği projesinin nasıl çalıştığına bakalım.

Veri Madenciliği Nasıl Çalışır?

Herhangi bir veri madenciliği projesi tipik olarak kapsamı bulmakla başlar. Doğru soruları sormak ve bu soruları cevaplamak için doğru veri setini toplamak esastır. Ardından veriler analize hazırlanır ve projenin nihai başarısı büyük ölçüde verilerin kalitesine bağlıdır. Zayıf veriler, hatalı ve hatalı sonuçlara yol açarak, verileri özenle hazırlamayı ve tüm anormallikleri ortadan kaldırmayı daha da önemli hale getirir.

Veri Madenciliği süreci tipik olarak aşağıdaki altı adımda çalışır:

1. İşi Anlamak

Bu aşama, mevcut iş durumu, iş hedefleri ve başarı ölçütleri dahil olmak üzere eldeki proje hakkında kapsamlı bir anlayış geliştirmeyi içerir.

2. Verileri anlama

Projenin kapsamı ve iş hedefleri netleştikten sonra, sorunu çözmek için ihtiyaç duyulacak tüm ilgili verileri toplama görevi gelir. Bu veriler, veritabanları, bulut depolama ve silolar dahil olmak üzere mevcut tüm kaynaklardan toplanır.

3. Verilerin hazırlanması

Tüm kaynaklardan veriler toplandıktan sonra sıra verileri hazırlamaya gelir. Bu adımda veri temizleme, normalleştirme, eksik değerleri doldurma ve benzeri görevler gerçekleştirilir. Bu adım, daha sonraki süreçleri yürütmek için tüm verileri en uygun ve standart formatta getirmeyi amaçlar.

4. Modelin geliştirilmesi

Şimdi, tüm verileri analize uygun bir formata getirdikten sonraki adım, modelleri geliştirmektir. Bunun için, eldeki verilerden eğilimleri ve kalıpları tanımlayabilen bir model bulmak için programlama ve algoritmalar kullanılır.

5. Modelin test edilmesi ve değerlendirilmesi

Modelleme eldeki verilere göre yapılır. Ancak modelleri test etmek için diğer verilerle beslemeniz ve ilgili çıktıyı atıp atmadığına bakmanız gerekir. Modelin yeni sonuçları ne kadar iyi sağladığını belirlemek, iş hedeflerine ulaşmada yardımcı olacaktır. Bu genellikle, eldeki sorunu çözmek için en iyi algoritma bulunana kadar tekrar eden yinelemeli bir süreçtir.

6. Dağıtım

Model test edildikten ve tekrarlanarak iyileştirildikten sonra, son adım modeli dağıtmak ve veri madenciliği projesinin sonuçlarını tüm paydaşlara ve karar vericilere sunmaktır.

Tüm Veri Madenciliği yaşam döngüsü boyunca, veri madencilerinin, herkesi döngüde tutmak ve hiçbir şeyin çatlaklardan kaçmamasını sağlamak için alan uzmanları ve diğer ekip üyeleri arasında yakın bir işbirliğini sürdürmesi gerekir.

İşletmeler için Veri Madenciliğinin Avantajları

İşletmeler artık günlük olarak yığınla veriyle uğraşıyor. Bu veriler yalnızca zaman geçtikçe artıyor ve bu verilerin hacminin azalmasının hiçbir yolu yok. Sonuç olarak, şirketlerin veri odaklı olmaktan başka seçeneği yok. Günümüz dünyasında, herhangi bir işletmenin başarısı büyük ölçüde verilerini ne kadar iyi anlayabildiklerine, onlardan içgörüler türetebildiklerine ve eyleme geçirilebilir tahminler yapabildiklerine bağlıdır. Veri Madenciliği, geçmiş veri eğilimlerini analiz ederek ve ne olabileceği hakkında doğru tahminlerde bulunarak işletmelerin geleceğini iyileştirme konusunda gerçekten yetki verir.

Örneğin, Veri Madenciliği, bir işletmeye, geçmiş verilere dayanarak karlı müşteriler haline gelme olasılığı yüksek olan ve belirli bir kampanya veya teklifle etkileşime girme olasılığı en yüksek olan beklentileri hakkında bilgi verebilir. Bu bilgiyle işletmeler, yalnızca yanıt verme ve değerli müşteriler olma olasılığı yüksek olan potansiyel müşterileri sunarak yatırım getirilerini artırabilir.

Sonuç olarak, veri madenciliği herhangi bir işletmeye aşağıdaki faydaları sunar:

• Müşteri tercihlerini ve duygularını anlamak.
• Yeni müşteriler kazanmak ve mevcut müşterileri elde tutmak.
• Yukarı satış ve çapraz satışın iyileştirilmesi.
• Müşteriler arasında artan sadakat.
• Yatırım getirisini iyileştirmek ve iş gelirini artırmak.
• Hileli faaliyetleri tespit etmek ve kredi risklerini belirlemek.
• Operasyonel performansın izlenmesi.

İşletmeler, veri madenciliği tekniklerini kullanarak, kararlarını yalnızca içgüdüler veya içgüdüler yerine gerçek zamanlı verilere ve zekaya dayandırabilir, böylece sonuç vermeye devam etmelerini ve rekabette bir adım önde olmalarını sağlayabilir.

Veri Madenciliğinin Geleceği

Veri madenciliği ve hatta veri bilimlerinin diğer alanları, dünyada sürekli artan veri miktarı nedeniyle son derece parlak bir geleceğe sahiptir. Geçen yıl, birikmiş verilerimiz 4,4 zettabayttan 44 zettabayta yükseldi .

Veri bilimi veya veri madenciliği ya da veri ile ilgili herhangi bir konuda hevesliyseniz, bu hayatta olmak için en iyi zamandır. Bir veri devrimine tanık olduğumuz için, işe başlamanın ve veri uzmanlığınızı ve becerilerinizi geliştirmenin ideal zamanı. Dünyanın her yerindeki şirketler, neredeyse her zaman, verilerini anlamlandırmalarına yardımcı olacak yeterli becerilere sahip veri uzmanları arayışındadır. Yani, veri dünyasındaki yolculuğunuza başlamak istiyorsanız, şimdi tam zamanı!

upGrad'da, dünyanın her yerinden 85'ten fazla ülkeye ait öğrencilere rehberlik ettik ve yolculuklarına ihtiyaç duydukları tüm özgüven ve becerilerle başlamalarına yardımcı olduk. Kurslarımız , herhangi bir geçmişe sahip öğrencilere hem teorik bilgi hem de uygulamalı uzmanlık sunmak için tasarlanmıştır. Veri biliminin gerçekten çağın ihtiyacı olduğunu anlıyoruz ve çeşitli geçmişlere sahip motive olmuş öğrencileri 360 derecelik kariyer desteğimizle yolculuklarına başlamaları için teşvik ediyoruz.

Ayrıca entegreyi de tercih edebilirsiniz. Veri Biliminde Bilim Ustası IIT Bengaluru ve Liverpool John Moore Üniversitesi ile birlikte upGrad tarafından sunulan derece. Bu kurs, daha önce tartışılan yönetici PG programını Python programlama Bootcamp gibi özelliklerle bütünleştirir. Tamamlandığında, bir öğrenci, iş fırsatlarına küresel erişimde helios olduğunu gösteren değerli bir NASSCOM sertifikası alır.