Günümüzde teknoloji şirketleri ve kurumlar, sık sık büyük veriler üzerine çalışmaktadır. Büyük veri yığınlarından istenen bilgiyi çekip çıkarmak ise oldukça zahmetlidir. Bu nedenle veri madenciliği devreye girer.

Veri Madenciliği Nedir?

Kurumlarda bulunan büyük ölçekli veriye sahip yazılım sistemlerinden, istenenilen verilerin elde edilmesi işlemi Veri Madenciliği olarak adlandırılır. Veri madenciliği sayesinde veriler arasındaki ilişkileri bulmak ve gerektiğinde doğru tahminlerde bulunmak mümkün hale gelir. Veri Madenciliği’nde milyarca veri üzerinde çalışılabilir. Madenciliğin temel amacı, kurumlardaki karar destek mekanizmaları olan sistemler için değerli verileri belirli yöntemler ile ortaya çıkarmaktır.

Uygulama Alanları Nelerdir?

Son 10 yıldır, neredeyse piyasadaki her alanda çeşitli şekillerde Veri Madenciliği kullanılmaktadır. Madencilik; her türlü elektronik ortama dayalı iş, pazarlamacılık, bankacılık ve sigortacılıkta temel bir disiplin haline gelmiştir. Örneğin pazarlama alanında kullanılan Veri Madenciliği sistemi, müşterilerin satın alma alışkanlıklarını tespit ederek bunlara yönelik stratejiler izler. Müşterilerin yaş, eğitim, cinsiyet ve lokasyon gibi temel özelliklerinin incelenmesiyle ortaya çıkan satış tahminleri ve pazar sepeti analizleri, sektöre çok fazla fayda sağlar.

Günümüzde veri madenciliğinin en yaygın olarak kullanıldığı alanlara bakarsak;

  • Bankacılık:
    • Kredi kartı kullanım alışkanlıklarına göre müşterilerin belirlenmesi
    • Kredi taleplerine ilişkin değerlendirmelerin yapılması
  • Pazarlama:
    • Bireylerin satın alma alışkanlıklarının belirlenmesi
    • Satış tahmini
    • Pazar sepeti analizi
  • CRM:
    • Müşteri sadakatinin artırılması
    • Pazarlama kampanyalarından en yüksek seviyede yarar sağlama çalışmalarının yapılması
  • E-Ticaret:
    • Sunuculara yapılan saldırıların tespit edilmesi
    • Web sitesinde gezinen kullanıcıların davranışlarının belirlenmesi
  • Sigortacılık
    • Sigorta risk gruplarının belirlenmesi

Nasıl Bir Süreç İzlenmektedir?

Elde edilmek istenen verinin büyüklüğü ve buna bağlı olarak gerçekleşen işleme,  hatta işleminin uzunluğuna göre farklı büyüklüklerde süreçler izlense de, genel olarak Veri Madenciliği’nin ilerleme sistemini şu şekildedir:

  • Veri Temizleme: Gürültülü, tutarsız ve eksik verilerin temizlenme sürecidir.
  • Veri Bütünleştirme: Birçok veri kaynağını birleştirmektir.
  • Veri Seçme: Probleme ilişkin olan verileri seçme sürecidir.
  • Veri Dönüşümü: Verinin veri madenciliği tekniğinden kullanılabilecek hale dönüşümünü gerçekleştirmek uygun formlara dönüştürülmesidir.
  • Veri Madenciliği: Veri örüntülerini yakalayabilmek için akıllı metotları uygulamaktır.
  • Örüntü Değerlendirme: Bazı ölçümlere göre elde edilmiş bilgiyi temsil eden ilginç örüntüleri tanımlamaktır.
  • Bilgi Sunumu: Veri Madenciliği ile elde edilmiş bilginin kullanıcıya sunumunu gerçekleştirmektir.

Tüm bu aşamalarda veri madenciliği farklı disiplinlere gereksinim duyar. Son yıllarda büyük atılımların yapılmasını sağlayan makine öğrenimi ve yapay zekâ veri madenciliği, veri madenciliği için büyük bir öneme sahiptir. Tüm bu disiplinlerle veri madenciliği; dijital verileri sınıflamak, yorumlamak, satışları arttırmak ve müşterilerin ihtiyaçlarına eksiksiz yanıtlar verip varlığını güçlendirmek isteyen firmalar için büyük bir önem taşır.

Veriler Nasıl Toplanır?

Veri toplamanın 2 temel yolu vardır. Bu yollardan ilki, sizden izin alınarak yapılan ve girmiş olduğunuz bilgiler ya da site içerisindeki davranışlarınıza dayalı olan “Açık veri toplama” yöntemidir. Diğer yöntem ise “Kapalı veri toplama” olarak adlandırılır ve genellikle sosyal ağlar, arama motorları gibi sitelerde toplanan verilerdir. Bu tür veri toplama yönteminin amacı, o site içerisindeki tüm davranışları takip edip, kullanıcının ilgi alanlarını belirlemek ve bunlara uygun pazarlama faaliyetleri yürütmektir.

Veri Madenciliği Yapabilmek İçin Hangi Becerilere Sahip Olmak Gerekir?

Milyonlarca farklı veri üzerinde çalışmalar yapmak sabır ve dayanıklılık gerektirir. Bilgisayar sistemlerinde sıklıkla karşılaşılan hatalara ve verilerde meydana gelen ani değişimlere karşı veriyi koruyabilmek, çok fazla dikkat gerektirir. İleri seviyede matematik, istatistik, lineer cebir, optimizasyon bilgisi, yöneylem modelleme teknikleri ve gelişmiş yazılım becerisine sahip olmak da olmazsa olmazdır. Yazılım dillerinden Veri Madenciliği için en uygun olanlar R ve Python dilleridir. Bazı test aşamaları ve deneme işlemleri yapmak için ise Java dili kullanılabilir.

Siz de Veri Madenciliği alanında uzmanlaşmak istiyorsanız, en güncel WordPress eğitimleri hakkında bilgi almak için aşağıdaki formu doldurabilirsiniz. 

https://form.ecodation.com/form

WhatsApp Bilgi Hattı: 0541 899 39 19

Leave a Reply

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir