Veri Madenciliği Nedir: Kapsam, Kariyer Fırsatları

Bir şekildeki veya formdaki veriler sürekli olarak bizi çevreler. Akıllı telefonlarımızda veya dizüstü bilgisayarlarımızda, kullandığımız uygulamalar ne olursa olsun tonlarca değerli veri üretiyor. Bu veriler, içgörü toplamak ve iş kararları almak isteyen şirketler için oldukça faydalıdır.

Bu nedenle veri analizi, uzak ve geniş tüm şirketler için mutlak bir kurtarıcı olmuş ve çok daha hesaplı kararlar almalarına yardımcı olmuştur. Ancak, Veri Analizi, Veri Bilimi sürecinin son aşaması gibidir. Her şey uygun şekilde veri toplamak ve toplamakla başlar ve bu, Veri Madenciliği olarak bilinir. Veri analitiği ve veri biliminde yeni başlıyorsanız, upGrad'ın veri bilimi programları , veri ve analitik dünyasına daha derine dalmanıza kesinlikle yardımcı olabilir.

Veri Madenciliği süreci göründüğü kadar kolay değildir ve bu alana başlıyorsanız, Veri Madenciliği ile ilgili tüm neleri, nasılları ve nedenlerini bilmeniz gerekir. Bu makale aracılığıyla, Veri Madenciliğinin temellerini çok daha titiz bir şekilde anlamanıza yardımcı olacak çeşitli nüansları ele alacağız.

Veri Madenciliğinin Amacı Nedir?

Veri Madenciliğinin amacı, farklı kaynaklardan veri toplamak ve bunları tek bir başlık altında toplamaktır. Madencilik tamamen veri toplamak, onu uygun bir formata getirmek, işlemek ve ondan ilgili içgörüleri çıkarmakla ilgilidir.

Veri Madenciliği, veri yığınlarından eğilimleri tespit etmeye, sonuçları tahmin etmeye, hedef kitleyi modellemeye ve müşteri davranışı ve duyguları hakkında kapsamlı bilgiler toplamaya yardımcı olur. Şirketler bu bilgileri kullanarak buna göre adapte olabilir ve mümkün olan en iyi hizmetleri sunabilir.

Farklı Veri Madenciliği operasyonlarına derinlemesine bakalım!

Veri Madenciliği Nasıl Çalışır?

Veri Madenciliği, genel olarak aşağıdaki aşamalardan oluşan adım adım bir süreçtir:

• Gerekli veri türünü seçerek hedef veri kümeleri oluşturma.
• Tutarlı biçimlere getirmek için verileri keşfetme ve ön işleme.
• Segmentasyon kuralları oluşturarak, gürültüyü temizleyerek, anormallik kontrolleri yaparak, eksik değerleri doldurarak ve daha fazlasını yaparak verileri hazırlamak.
• Sonunda, işleri halletmek için mayınlı veriler üzerinde Makine Öğrenimi algoritmalarını kullanma aşaması geliyor!

Makine Öğrenimi söz konusu olduğunda, sıklıkla kullanılan bazı öğrenme algoritmaları türleri şunlardır:

• Denetimli Makine Öğrenimi algoritmaları
  • Yapılandırılmış verilerin sıralanması ve düzenlenmesi için.
  • Sınıflandırma yöntemi, bilinen kalıpları bulmak için kullanılır ve daha sonra yeni bilgilere uygulanır (örneğin, bir giriş e-posta mektubunu istenmeyen posta veya istenmeyen posta değil olarak sınıflandırma).
  • Ardından, sıcaklıklar, oranlar ve benzeri belirli değerleri tahmin etmek için regresyon gerçekleştirilir.
  • Regresyon tamamlandıktan sonra, veri kümelerinin bağımsız değişkenlerini düzleştirmek ve verileri daha uyumlu bir biçimde yeniden düzenlemek için normalleştirme gerçekleştirilir.
• Denetimsiz Makine Öğrenimi algoritmaları
  • Etiketlenmemiş farklı veri kümelerini keşfetmek için.
  • Kümeleme işlemi, farklı desenlere sahip benzer verilerden kümeler/gruplar/yapılar oluşturmak için kullanılır.
  • Birliktelik kuralları, girdi verilerinin değişkenleri arasındaki ilişkiyi tanımlamak için kullanılır.
  • Özetleme daha sonra bulguları raporlamak ve verileri görselleştirmek için kullanılır.
• Yarı Denetimli Makine Öğrenimi algoritmaları: Bu yaklaşım, hem denetimli hem de denetimsiz makine öğrenimi algoritmalarının bir kombinasyonunu kullanır.
• Sinir Ağı Öğrenmesi: Sinir Ağları, beynimizin yapısını ve işlevini oluşturan biyolojik nöronal ağlardan ilham alır. Bunlar, daha karmaşık görevlerin ve işlemlerin üstesinden gelmek için kendi kendine öğrenme modelleri oluşturmak için kullanılan daha karmaşık sistemlerdir.

En Çok Kullanılan Veri Madenciliği Teknikleri

Yukarıda sıralanan yöntemler, makinelerin kendi kendine öğrenmesini sağlamak için kullanılır. Bu adımlar, aşağıdaki tekniklere dayanan çeşitli istatistiksel ve örüntü tanıma stratejilerini içerir:

• Sınıflandırma ve kümeleme: Bu, veri kümenizdeki grupları, kümeleri keşfetme sürecidir. Denetimli öğrenme durumunda sınıflandırma kullanılırken, denetimsiz öğrenme durumunda kümeleme kullanılır. Örneğin, müşterilerin son bir ayda yaptığı satın almaları temel alarak bunları "düşük harcama" ve "yüksek harcama" olarak gruplayabilir ve ardından bu sınıflandırmaya (veya kümelemeye) göre pazarlama stratejilerinizi bunlar için hassaslaştırabilirsiniz. gruplar.
• Örüntü algılama: Örüntülerin izlenmesi ve saptanması, belirli aralıklarla veri kümesindeki sapmaların tanınmasını içerir. Örneğin, web sitesi trafiği günün belirli saatlerinde zirve yapabilir. Bu modeller, insanların hizmetlerle nasıl etkileşime girdiği hakkında çok şey ortaya koyuyor.
• İlişkilendirme: İlişkilendirme, kalıpları izleme ve bağımlılıkları ve ilişkileri analiz etme sürecidir. Örneğin, müşteriler cep telefonu satın aldıktan sonra cep telefonu kılıfı satın alma eğilimindedir - bu basit ilişkilendirme pazarlama faaliyetleri için faydalı olabilir.
• Regresyon analizi: Regresyon analizi, çeşitli değişkenleri tanımlamak ve üzerinde çalıştığınız metrikler üzerindeki etkilerini analiz etmekle ilgilidir. Örneğin, soğuk içeceklerin satışı, ılıman sıcaklıkla doğrudan ilişkili olacaktır.
• Aykırı değer tespiti: Aykırı değerler, diğer verilerin büyük bir bölümünden görünüşte farklı özelliklere sahip olan veri değerleridir. Bu tür aykırı değerlerin tespit edilmesi ve kaldırılması, doğru veri analizi için esastır.
• Tahmin: Veri Madenciliği, daha sonra bağımsız değişkenlerin gelecekte nasıl değişeceğini tahmin edebilen tahmin modelleri oluşturmaya yardımcı olabilir. Örneğin, e-ticaret işletmeleri, hangi ürünlerin iade edileceğini veya değiştirileceğini tahmin eden modeller geliştirmek için müşteri ve satış verilerini kullanabilir.

Açıkçası, Veri Madenciliği birçok şey için son derece yararlıdır. Veri Bilimi ile çalışırken çeşitli kapsam ve fırsatları daha sonra göreceğiz. Şimdilik, Veri Madenciliği ile ilgili bazı zorluklardan biraz bahsedelim.

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

Veri Madenciliği ile İlgili Zorluklar

Veri Analizi ile yeni başlıyorsanız ve Veri Madenciliği ile tanışıyorsanız, bu alanın karşılaştığı çeşitli zorlukları bilmek önemlidir. İşte dikkat etmeniz gereken bazı zorluklar!

Fazla veri

Bu bariz bir meydan okumadır, ancak ne olursa olsun yinelenmesi gereken bir meydan okumadır. Veritabanları zamanla daha büyük ve daha farklı hale geliyor ve bunları kapsamlı bir şekilde anlamak zorlaşıyor. Bu meydan okuma kendisini üç yönlü bir şekilde sunar:

• Önemli faktörleri ve unsurları tanıyarak verilerin bölümlere ayrılması.
• Aykırı değerleri ortadan kaldırarak, eksik değerleri doldurarak ve daha fazlasını yaparak gürültüyü filtreleme.
• Toplanan tüm bilgileri iş süreçlerine entegre eden verileri etkinleştirme.

Yukarıda bahsedilen üç adımın tümü, başarılı bir şekilde çözülmesi için bazı veya diğer makine öğrenme algoritmalarını gerektirir.

Gizlilik ve güvenlik endişeleri

Veri Madenciliği, kolayca tanımlanabilir veri ve bilgilerle doğrudan ilgilenir. Sonuç olarak, gizlilik ve güvenlik her zaman en büyük zorluklardan biri olmuştur. Ayrıca, veri hırsızlığı ve ihlallerinin geçmişi göz önüne alındığında, herhangi bir veri toplama biçiminde belirli bir güvensizlik olma eğilimindedir.

Buna ek olarak, GDPR nedeniyle AB'de toplanan verilerin kullanımına ilişkin katı uyumluluk ve düzenlemeler bulunmaktadır. Bu aynı zamanda Veri Madenciliği ve toplama operasyonlarını da tersine çevirdi. Gerçekten düşünürseniz, Veri Madenciliğinin nasıl kolayca bir gözetim biçimine dönüştürülebileceğini anlayacaksınız. Kullanıcı davranışları, tüketim alışkanlıkları, reklamlarla etkileşim ve hem iyi hem de kötü amaçlar için kullanılabilecek daha birçok bilgiyi öğrenebilirsiniz. Madencilik ve gözetim arasındaki ince çizgi, amaçta yatmaktadır. Veri Madenciliği her zaman daha iyi bir kullanıcı deneyimi sağlamakla ilgilidir.

Sonuç olarak, tüm mayınlı verilerin izinsiz olarak değiştirilmesini, değiştirilmesini veya erişilmesini engellemek çok önemlidir. Bunu sağlamak için atılabilecek bazı adımlar şunlardır:

• Şifreleme mekanizmaları
• Farklı erişim seviyeleri ve izinler
• Ağın tutarlı güvenlik denetimleri.
• Kişisel sorumluluk ve suçun tanımlanmış sonuçları.

Veri eğitim seti

Nihai makine öğrenimi algoritmasını daha verimli hale getirmek için, makinenin gerekli neden için yeterli miktarda veri ile beslenmesi gerekir. Bu, kesinlikle şu ana nedenlerden dolayı söylemesi yapmaktan daha kolay bir şeydir:

• Veri kümeleri temsili değildir. Örneğin, hastaları teşhis etmek için kuralları düşünün. Gerekli esnekliği sağlayan çeşitli kombinasyonlara sahip çok çeşitli kullanım durumları mevcut olmalıdır. Dolayısıyla bu kurallar yetişkinlerin teşhisine dayanıyorsa, çocuklara uygulanması yanlış olacaktır.
• Sınır vakaları eksik. Sınır durumları, makinenin bir şey arasındaki farkı, örneğin bir kedi ile bir köpek arasındaki farkı açıkça bilmesini sağlar. Makinenin her iki sınıfa özel bir dizi özelliğe sahip olması gerekir. Ayrıca, istisnaların bir listesi de olmalıdır.
• Yeterli bilgi eksikliği. Uygun eğitim verimliliğini elde etmek için, bir algoritmanın iyi tanımlanmış nesne sınıflarına ve koşullarına sahip yeterli veriyle beslenmesi gerekir. Bu süreçteki belirsizlik genellikle verilerde genel bir karışıklığa yol açar. Örneğin, bir kediyi bir köpekten ayıran özellikler çok belirsizse, makine her ikisini de "memeliler" olarak etiketleyebilir.

Veri Kümesinin Doğruluğu

İş sorunlarını çözmeye değer olması için, çıkarılan verilerin eksiksiz, doğru ve güvenilir olması gerekir. Bu faktörlerin karşılanmaması durumunda, veriler genellikle yanlış çözümlere işaret edecektir. Doğruluğu, güvenilirliği ve eksiksizliği kontrol altında tutmanıza yardımcı olmak için tasarlanmış çok sayıda algoritma vardır. Bununla birlikte, her şey geniş ölçüde, hangi bilgilere ihtiyaç duyduğunuz ve hangi işlemlerin yapılması gerektiği konusundaki anlayışınıza bağlıdır.

Veri kümesindeki gürültü

Gürültülü veriler, Veri Madenciliği ile çalışırken en büyük zorluklardan biridir. Gürültüyü ticari faaliyetlere değer katmayan şeyler olarak düşünün. Bu nedenle, herhangi bir önemli algoritma veya süreç üzerinde çalışmadan önce, asıl çabanın gürültüye değil kullanıcı verilerine odaklanmasını sağlamak için filtrelenmelidir. Verilerdeki gürültü soruna özgüdür, bu nedenle sizin durumunuzda, size ihtiyacınız olan bilgiyi sağlamayan bu tür veriler sizin için gürültülü olacaktır.

Gürültüye ek olarak, aşağıdaki iki şeyle de uğraşmanız gerekir: eksik değerler ve bozuk değerler.

Bu faktörlerin her ikisi de nihai sonuçlarınızın kalitesini etkiler ve bu da iş kararlarınızı etkiler. İster tahmin, ister sınıflandırma veya segmentlere ayırma gerçekleştiriyor olun – gürültülü veya eksik değerler sizi tamamen farklı bir yöne itebilir.

Şimdi, Veri Madenciliğinin kapsamı hakkında daha ayrıntılı olarak konuşarak, Veri Madenciliğinin işletmeler için faydalarını keşfedelim. Ayrıca gerçek hayatta çeşitli Veri Madenciliği örneklerini ve bazı önemli trendleri göreceğiz - bu size Veri Madenciliği alanında sizi bekleyen kariyer fırsatları hakkında bir fikir verecektir!

İşletmeler için Veri Madenciliği Avantajları

İşletmelerin veriye dayalı kararlar almasına yardımcı olmanın kapsayıcı faydasının yanı sıra, Veri Madenciliğinin diğer bazı faydaları da burada. Bunlar, işletmelerin müşteri deneyimini ve ilişkilerini geliştirmelerine ve ekiple bağlarını güçlendirmelerine yardımcı olan faydalardır!

• Olası dolandırıcılık tespiti: Veri Madenciliği, işletmeler için potansiyel dolandırıcılık faaliyetlerini tespit etmede faydalıdır. Örneğin, POS verilerinin analizi, perakendecilere geçmişteki dolandırıcılık işlemlerine ilişkin içgörüler sunarak bir tür kalıp tespitine yol açabilir. Bankalar ve diğer finans kuruluşları, olası hatalı müşterileri belirlemek için bu tür teknikleri kullanır.
• Pazarlama optimizasyonu: Şirketler, eski kampanyalarla ilgili verileri toplayarak, kendileri için neyin işe yarayıp neyin yaramadığını anlayabilir. Bu, kişiselleştirme üzerine kurulu daha ilgi çekici pazarlama teknikleri bulmalarını sağlar.
• İyileştirilmiş karar verme: Veri Madenciliği, işletmelerin yalnızca deneyimlerine veya sezgilerine güvenmek yerine daha bilinçli kararlar vermelerini sağlar. Örneğin, sezgi, belirli bir ürünün fiyatı nedeniyle satmadığını söyleyebilir. Öte yandan analiz, bunun aslında daha az dağıtım kanalı nedeniyle olduğunu ortaya çıkarabilir. Bu tür içgörüler, işletmelerin temel sorunları çözmesine olanak tanır.
• Geliştirilmiş ekip uyumu: Veri Madenciliği, harici, müşteriye yönelik operasyonlar için olduğu kadar dahili meseleler için de faydalıdır. Şirketler, verileri kullanarak çalışanlarının davranışları ve bağlılığı hakkında bilgi edinebilir, onları buna göre ödüllendirebilir veya gerekirse büyümelerine yardımcı olabilir. Bu anlamda, Veri Madenciliği genel ekip uyumunu geliştirmeye yardımcı olabilir.

Gerçek Dünya Senaryolarında Veri Madenciliği

Küçük ve orta ölçekli işletmelerden dev işletmelere kadar - kelimenin tam anlamıyla bugün her kuruluş Veri Madenciliğinden şu ya da bu şekilde yararlanmıştır. Maliyetleri düşürdüler, geliri artırdılar, müşteri hizmetlerini iyileştirdiler ve daha fazla müşteri topladılar. Veri Madenciliğinin kuruluş için bir ezber bozan olduğunu kanıtladığı bazı gerçek dünya kullanım örnekleri şunlardır:

Şirketlerin verileri dolara nasıl dönüştürdüğüne dair bazı gerçek dünya örneklerine bakalım.

• Doğru takip stratejisini kullanarak dönüşümleri %40 artırdı: Zarflar, müşterileri için doğru postalama stratejisini bularak müşteriyi elde tutma oranını artırdı. Hemen çıkma oranlarını analiz ettikten ve web sitelerinden ayrılan müşterilerdeki kalıpları bulduktan sonra, bir ziyaretçi siteden geri döndükten 48 saat sonra e-posta göndermeye karar verdiler - bu, onlara bir gün içinde takip e-postaları göndermekten %40 daha yüksek dönüşüm sağladı!
• Ürün tasarımı iyileştirmeleri ve pazar payını artırma: Büyük bir CPG şirketi, diş bakımı ürünlerinin pazar payını geliştirmek istedi. Bunun için, kendi AWS veritabanları ve sosyal platformları da dahil olmak üzere farklı kaynaklardan veri madenciliği yapmak için bir veri analizi firmasıyla çalıştılar. Diğer teknikler de dahil olmak üzere metin ve regresyon analitiği kullanarak 250.000'den fazla müşteri davranış modelini analiz ettiler.
• Pazar sepeti analizi: Pazar sepeti analizi, bireysel müşteriler tarafından satın alınması muhtemel öğelerin belirlenmesine yardımcı olmak için ilişkilendirmeyi kullanır. Buna bir örnek, kişiselleştirilmiş reklamlar sağlamak için kullanıcı geçmişi, terk edilmiş ve tamamlanmış alışveriş sepetleri, tavsiye siteleri ve daha pek çok veriyi analiz eden Amazon'un öneri motorudur.

Gördüğümüz gibi, Veri Madenciliği her büyüklükteki farklı organizasyonlarda kullanım alanı bulmaktadır. Bu, Veri Madenciliği ve analitik dünyasıyla ilgilenenler için mevcut fırsatlara ve kariyer yollarına doğrudan yansır. Veri Madenciliğinin çok ihtiyaç duyulan içgörüleri toplamak için bir araç olarak önemi yakın zamanda bitmeyecek ve yaklaşan trendler bunun bir kanıtı. Buna biraz bakalım!

Veri Madenciliği trendleri ve en son gelişmeler

Örüntü saptama, sınıflandırma, kümeleme, regresyon analitiği ve bu tür teknikler şimdiye kadar yaygın olarak kullanılmıştır. Bununla birlikte, sürekli teknolojik gelişmeler masaya yeni bir şeyler getirmeye devam ediyor. Analiz için daha iyi bir veri seti sağlarken daha önce bahsettiğimiz zorlukları çözmeyi amaçlayan Veri Madenciliği'ndeki bazı eğilimler burada.

• Güvenlik sorunlarını çözme: Geçmişte çeşitli güvenlik sorunları ortaya çıktıktan sonra Veri Madenciliği, verileri güvenli ve emniyetli tutma konusunda çok daha temkinli hale geliyor.
• Dağıtılmış Veri Madenciliği: Günümüzde veriler çeşitli konumlarda ve cihazlarda depolandığından, bu tür farklı verileri çıkarmak ve analiz için tutarlı ve yapılandırılmış hale getirmek için karmaşık algoritmalar ve teknikler geliştirilmektedir.
• Uzamsal Veri Madenciliği: Uzamsal Veri Madenciliği, topoloji ve coğrafya ile ilgili kalıpları ve içgörüleri bulmak için coğrafi, astronomik ve çevresel verilerle ilgilidir. Bu, haritacılık işlerinde, seyahat, navigasyon veya devlet hizmetlerinde faaliyet gösteren işletmeler için son derece yararlıdır.

Sonuç olarak

Veri Madenciliği, ayrıntılı bir veri analizi sürecinin ilk adımıdır. Bu nedenle, doğru almak son derece önemlidir. Madenciliği yapılan verilerle ilgili sorunlar, makine öğrenimi modellerinin hatalı eğitilmesine ve bu da hatalı sonuçlara neden olabilir. Sonuç olarak, Veri Madenciliği dikkatle ve dikkatle yapılması gereken bir şeydir. Bu nedenle Veri Madenciliği uzmanlarına artan bir talep var.

Profesyonel bir yardıma ihtiyacınız varsa, biz buradayız. upGrad'ın İş Karar Verme için Veri Biliminde Profesyonel Sertifika Programı, Veri Bilimi Yolculuğunuzda merdiveni yukarı itmek için tasarlanmıştır.

Bir kariyer değişikliği arıyorsanız ve profesyonel yardım arıyorsanız - upGrad tam size göre. 85'ten fazla ülkede sağlam bir öğrenci tabanımız, dünya çapında 40.000'den fazla ücretli öğrencimiz ve 500.000'den fazla mutlu çalışan profesyonelimiz var. 360 derecelik kariyer yardımımız, küresel öğrencilerle çalışma ve beyin fırtınası yapma deneyimiyle birleştiğinde, öğrenme deneyiminizden en iyi şekilde yararlanmanızı sağlar. Veri Bilimi, Makine Öğrenimi, Yönetim, Teknoloji ve daha pek çok konuda derlenmiş bir kurs listesi için bugün bize ulaşın!