Bir işletmenin, teknikler ve araçlar kullanarak zaman içinde toplanan verilerden yararlanarak, doğası gereği açıklayıcı veya geleceği tahmin eden yararlı bilgiler çıkarmasına olanak tanıyan süreçtir.
Veri madenciliği
Veri madenciliği, bir veri kümesi içindeki bilgileri ortaya çıkarma sürecidir; Veritabanlarında Bilgi Keşfi (KDD) olarak da bilinir. sahip olduğunuz verileri tanımlamak veya gelecek için tahminlerde bulunmak üzere elde edebileceğiniz 2 veri madenciliği sonucu vardır.
Veri madenciliğinde ilk ve belki de en zor adım iş hedefini belirlemektir. Aynı zamanda en kritik husustur. Ne aradığınızı bilmiyorsanız, ihtiyacınız olan bilgiyi elde etmek için Makine Öğrenimi (ML) türlerini, algoritmalarını ve modellerini seçmek zor olacaktır.
Veri madenciliği, bir şirketin müşterilerini ve pazarlama süreçlerini daha iyi anlaması için satış ve pazarlamaya yardımcı olabilir. Okullar ve üniversiteler, sanal bir sınıfta geçirilen zaman, tuş vuruşlarının sayısı, öğrencilerin aynı anda aldığı dersler veya hangi sınıfların daha başarılı test puanlarına sahip olduğu gibi bilgilere dayanarak öğrencilerini daha iyi anlamak için kullanabilir.
Şirketler ayrıca birçok şeyin yanı sıra üretim, montaj ve arızaları anlayarak operasyonları optimize etmek için veri madenciliğini kullanabilir. Sahtekarlıkların ve dolandırıcılıkların tespitinde de faydalıdır. Bankalar, dolandırıcılık modellerini ve hatta güvenliği ihlal edilmiş mağazayı bulmak için veri madenciliğini kullanabilir.
İkinci adım verileri hazırlamaktır. Hedefinizi anlarsanız veri bilimcileriniz ilgili veri kümesini belirleyebilir. Böylece elde edilen bilgiler işiniz için faydalı olur. Veri bilimcileri, bu ikinci adımda verileri, tekrarları, eksik bilgileri ve aykırı değerleri temizlemelidir. Tüm bunlar, veri madenciliği algoritmalarınızın ve araçlarınızın ihtiyacınız olan sonuçları vermesini engelleyebilir.
Üçüncü adım, modeli oluşturmak ve kalıplar için madencilik yapmaktır. Aşağıdaki teknikler ve araçlar işte bu noktada devreye giriyor. Veri madenciliği, derin öğrenme algoritmalarını denetimli veya denetimsiz öğrenme yöntemleriyle kullanabilir.
Dördüncü ve son adım, veri madenciliğinin işletme için faydalı olan değişiklikler yapmak veya eylemlerde bulunmak için ürettiği sonuçları değerlendirmektir.
Veri madenciliği teknikleri, veri bilimcilerin ve işletmelerin büyük miktarda veriyi en iyi şekilde kullanmalarını sağlar. Bu tekniklerin bazıları şu şekildedir:
Veri madenciliği araçları, veri madenciliğinin şirketin üretkenliği üzerindeki etkisini geliştirmek için gereklidir. Günümüzün en iyi araçlarından bazıları şunlardır:
MonkeyLearn bir metin analiz aracıdır. Negatif çevrimiçi incelemeler gibi duyguları tespit etmek veya bilet etiketleme ve yönlendirme süreçlerinizi otomatikleştirmek için kullanabilirsiniz.
RapidMiner Studio programcı olmayanların kullanım durumlarını özelleştirmelerine olanak tanıyan bir sürükle ve bırak arabirimi sunan açık kaynaklı bir platformdur. Dolandırıcılık tespiti veya müşteri dönüşümü için kullanılabilir. Programcılar için veri madenciliğini özelleştiren R ve Python uzantıları vardır. Ayrıca destek sağlayan müthiş bir topluluğu var.
Sisense for Cloud Data Teams ekip üyesinin teknik seviyesi ne olursa olsun ekiplerin verilerinden istihbarat elde etmek için birlikte çalışmasına olanak tanır.
Alteryx Designer veri analistinin verilerini tek bir araçla hazırlamasına, harmanlamasına ve analiz etmesine olanak tanır.
Qlik Sense "çarpıcı tablolar ve grafikler" içeren bir görselleştirme yazılımı aracıdır. Sürükle ve bırak işleviyle birden fazla veri kaynağının analiz edilmesini sağlar.