Veri Madenciliği Nedir?

Veri madenciliği, verilerdeki kalıpları belirlemek için büyük veritabanlarını inceleme sürecidir. Bu alan, istatistik, gelişmiş analitik ve yapay zekanın (AI) birleşimidir. Veri madenciliği, şirketlerin gelecekteki ürünler veya hizmet teklifleri hakkında bilinçli kararlar almasına ve iş süreçlerini ve müşteri katılımını iyileştirmesine yardımcı olur.

Analitik, endüstrileşmiş bir ölçekte içgörü ve öngörülerin üretilmesi ve yayılması ile ilişkideyken, iş analitiği için veri madenciliği, veri bilimcilerin ve analistlerin verilerde gizli kalıpları bulduğu ve iş hipotezlerini test ettiği yenilik ve deneme aşamalarında gerçekleşir.

Yapay zeka ve makine öğreniminde, veri madenciliğinde veya veritabanlarında bilgi keşfinde, verilerden örtük, önceden bilinmeyen ve potansiyel olarak yararlı bilgilerin önemsiz olmayan bir şekilde çıkarılmasıdır. Trendlerin ve diğer ilişkilerin büyük veri tabanlarında tanımlanmasını sağlayan istatistiksel yöntemler kullanılır.

Veri madenciliğinin dikkat çekmesinin başlıca nedeni, çok büyük miktarda verinin yaygın olarak bulunması ve bu tür verileri yararlı bilgiye dönüştürme ihtiyacıdır. Kazanılan bilgi, risk izleme, işletme yönetimi, üretim kontrolü, pazar analizi, mühendislik ve bilim araştırmalarına kadar değişen uygulamalar için kullanılabilir.

Veri Madenciliğinin Temel Amacı Nedir?

Veri madenciliği genellikle büyük veritabanlarında, veri ambarlarında, Web’de, diğer büyük bilgi havuzlarında veya veri akışlarında örtük olarak depolanan bilgiyi temsil eden kalıpların uygun şekilde çıkarılması olarak tanımlanır.

Bu bağlamda veri madenciliği genellikle ikincil veri analizi olarak anılır. Geleneksel istatistiksel yöntemlerle bir diğer önemli fark, veri madenciliğinin veriye dayalı keşfi hedeflemesidir. Kullanıcının verilere karşı hangi hipotezin kontrol edilmesi gerektiğini belirtmesi yerine, hipotezleri oluşturmak için verilerin kendisi kullanılır. Bu nedenle, veri madenciliği tarafından oluşturulan hipotezler istatistik ile aynı statüye sahip değildir.

Halihazırda veri madenciliğini yoğun olarak kullanan birkaç endüstri bulunuyor ve veri odaklı çevrimiçi dünyada giderek daha faydalı hale geliyor. Örneğin perakende sektörü, alışveriş yapanların satın alma alışkanlıklarını, tercih edilen markaları ve harcama modellerini takip etmek için veri madenciliğini geniş ölçekte kullanıyor.

Veri Madenciliği Nasıl Yapılır?

Bu bölümde optimum sonuçlar oluşturmanıza yardımcı olabilecek 5 veri madenciliği tekniğini paylaşıyor olacağız.

Sınıflandırma analizi: Bu analiz, veriler ve meta veriler hakkında önemli ve ilgili bilgileri almak için kullanılır. Farklı verileri farklı sınıflarda sınıflandırmak için kullanılır. Sınıflandırma, veri kayıtlarını sınıf adı verilen farklı segmentlere ayırması bakımından kümelemeye benzer. Ancak kümelemeden farklı olarak, burada veri analistleri farklı sınıflar veya kümeler hakkında bilgi sahibi olacaktır. Bu nedenle, sınıflandırma analizinde yeni verilerin nasıl sınıflandırılacağına karar vermek için algoritmalar uygulanabilir.

Birliktelik kuralı öğrenme: Büyük veritabanlarındaki farklı değişkenler arasındaki bazı ilginç ilişkileri (bağımlılık modellemesi) belirlemenize yardımcı olabilecek yöntemi ifade eder. Bu teknik, verilerdeki değişkenleri ve veri kümesinde çok sık görünen farklı değişkenlerin uyumunu tanımlamak için kullanılabilecek verilerdeki bazı gizli kalıpları çözmenize yardımcı olabilir. 

Anormallik veya aykırı değer tespiti: Bu, bir veri kümesindeki beklenen bir model veya beklenen bir davranışla eşleşmeyen veri öğelerinin gözlemini ifade eder. Anormallikler ayrıca aykırı değerler, yenilikler, gürültü, sapmalar ve istisnalar olarak da bilinir. Genellikle kritik ve eyleme geçirilebilir bilgiler sağlarlar.

Kümeleme analizi: Küme, veri nesnelerinin bir koleksiyonudur; bu nesneler aynı küme içinde benzerdir. Bu, aynı gruptaki nesnelerin birbirine benzer olduğu ve oldukça farklı olduğu veya diğer gruplardaki veya diğer kümelerdeki nesnelere benzemediği veya ilgisiz olduğu anlamına gelir. Kümeleme analizi, verilerdeki grupları ve kümeleri, aynı gruba aitlerse iki nesne arasındaki ilişki derecesi en yüksek, aksi takdirde en düşük olacak şekilde keşfetme sürecidir. 

Tüm bu veri madenciliği teknikleri, farklı verileri farklı açılardan analiz etmeye yardımcı olabilir. Verileri yararlı bilgilerle özetlemek için en iyi tekniğe karar verme aşaması bundan sonra başlar.

Veri Madenciliğinin Önemi Nedir?

Kuruluşlar ister veri madenciliği yazılımını kullanmayı ister veri madenciliği şirketleriyle (verilerin nasıl ölçeklendirileceği konusunda uzmanlar) sözleşme yapmayı seçsin, veri madenciliği, aşağıdakiler de dahil olmak üzere birçok iş avantajı sağlar:

• Karar verme, planlama ve tahminde iyileştirme,
• Riski, maruziyeti ve maliyeti azaltmaya yardımcı olma,
• Yeni gelir akışları açma ve müşteri ilişkilerini geliştirme.

Ayrıca, farklı türdeki kuruluşlar, gizli veri madenciliği yönetimi ve teknikleri ile farklı türlerde veri madenciliği dönüşümü deneyimleyebilir ve sektöre özgü ticari faydalar elde edebilir. Örneğin:

• Perakende kuruluşları, mağaza düzenini geliştirmek, müşteri deneyimlerini iyileştirmek ve karları artırmak için müşteri alışveriş ayrıntıları ve alışkanlıkları hakkında bilgi edinebilir.
• Finans ve bankacılık kuruluşları, ipotek ve diğer krediler için risk modellerini belirleyebilir ve dolandırıcılığı tespit edebilir.
• Satış ve pazarlama ekipleri, içeriklerini iyileştirebilir, müşteri katılımını ve memnuniyetini artırabilir, ayrıca reklamlarını ve kampanyayla ilgili diğer çabalarını daha doğru bir şekilde hedefleyebilir.

Veri Madenciliğinin Kullanım Alanları Nelerdir?

Veri madenciliği, günümüzün rekabetçi işletmeleri için kullanışlı ve çok yönlü bir araçtır. İşte geniş bir uygulama yelpazesini gösteren bazı veri madenciliği örnekleri.

Bankalar

Veri madenciliği, bankaların kredi derecelendirme ve dolandırıcılık önleme sistemleriyle çalışmasına, müşteri finansal verilerini, satın alma işlemlerini ve kart işlemlerini analiz etmesine yardımcı olur. Veri madenciliği ayrıca bankaların müşterilerinin çevrimiçi alışkanlıklarını ve tercihlerini daha iyi anlamalarına yardımcı olur ve bu da yeni bir pazarlama kampanyası tasarlarken yardımcı olur.

Sağlık Hizmeti

Veri madenciliği, her hastanın tıbbi geçmişini, fizik muayene sonuçlarını, ilaçları ve tedavi modellerini bir araya getirerek doktorların daha doğru teşhisler oluşturmasına yardımcı olur. Madencilik ayrıca dolandırıcılık ve israfla mücadeleye yardımcı olur ve daha uygun maliyetli bir sağlık kaynakları yönetimi stratejisi ortaya çıkarır.

Pazarlama

Veri madenciliğinden yararlanan bir uygulama varsa, o da pazarlamadır! Sonuçta, pazarlamanın kalbi ve ruhu, maksimum sonuç için müşterileri etkili bir şekilde hedeflemekle ilgilidir. Tabii ki, hedef kitlenizi hedeflemenin en iyi yolu onlar hakkında mümkün olduğunca çok şey bilmektir. Veri madenciliği, daha etkili kişiselleştirilmiş sadakat kampanyaları oluşturmak için yaş, cinsiyet, zevkler, gelir düzeyi, konum ve harcama alışkanlıkları hakkındaki verileri bir araya getirmeye yardımcı olur. Veri pazarlaması, hangi müşterilerin bir e-posta listesine veya diğer ilgili hizmetlere abone olma olasılığının daha yüksek olacağını bile tahmin edebilir. 

Perakende

Perakende ve pazarlama dünyası el ele gidiyor, ancak birincisi hala ayrı listelenmesini garanti ediyor. Perakende mağazaları ve süpermarketler, ürün ilişkilerini daraltmak ve mağazada hangi ürünlerin stoklanması ve nereye gitmesi gerektiğini belirlemek için satın alma modellerini kullanabilir. Veri madenciliği ayrıca hangi kampanyaların en fazla yanıt aldığını da belirler.