Veri Madenciliği Nedir?

Madencilerin altın külçelerini aramak için yer altına inmeleri gibi, veri madenciliği de belirli amaçlar için kullanılabilecek ilgili bilgileri bulmak için büyük veri kümelerinin madencilik sürecidir. Bilgisayar biliminin alt dalları arasında büyük bir ilgi gören veri madenciliği esas olarak modelleri baz alarak çalışma eğilimi gösterir. Verileri toplayıp sakladıktan sonraki adım, onu anlamaktır. Aksi takdirde tamamen anlamsızdır. Veri analizi, verileri manuel olarak analiz etmek için karmaşık uyarlanabilir algoritmaların kullanıldığı makine öğrenimi ve benzer kavramları kullanmak gibi birkaç farklı yolla yapılır. Daha geleneksel bir yaklaşımda, özel olarak eğitilmiş veri bilimcileri, karmaşık bilgileri anlayabilir ve yönetim değerlendirmesi için raporlar oluşturabilir.

Veri Madenciliğini Kimler Yapmaktadır?

Güvenli ve yasal veri madenciliği, finanstan perakendeye kadar birçok sektörde yaygındır. İnternette gezinirken, kullanıcı verileri ziyaret edilen web sitelerine, yapılan aramalara, girilen kişisel bilgilere ve görüntülenen ürünlere göre kaydedilir. Bu veriler milyonlarca kullanıcı tarafından oluşturulur, daha sonra şirket tarafından detaylı olarak analiz edilir ve akıllıca operasyonel ve pazarlama kararları vermek için kullanılır.

Veri Madenciliği Ne İçin Kullanılmaktadır?

Şirketlere ve ihtiyaçlara göre veri madenciliği pek çok farklı alanda kullanım olanağı göstermektedir. Aşağıda başlıklar halinde bazı kullanım olanaklarından bahsedilmiştir.

Tahmin Ve Risk Analizi

Bir ürünü görüntüledikten sonra satın almayan çevrimiçi ziyaretçilerin sayısı gibi geçmişte neyin iyi gitmediğini belirlemek için verileri analiz etmek, perakendecilerin gelecekte hangi envanteri satın alacaklarına daha iyi karar vermelerine yardımcı olabilir. Benzer şekilde, geçmişte günün hangi saatinde aşırı web trafiğinin olduğunu görmek, şirketlerin daha fazla kaynak ayırarak veya sunucu yükseltmelerine yatırım yaparak hazırlanmalarına yardımcı olabilir.

Gruplandırma Yapımı

Müşteri tarafından sağlanan veriler, şirketlerin kullanıcıları cinsiyet, yaş, gelir, konum ve harcama alışkanlıklarına göre çeşitli şekillerde (örneğin demografi) gruplandırmasına olanak tanır. Bu şekilde, uygun kullanıcılara etkin bir şekilde belirli teklifler veya mesajlar sağlayabilirler.

Davranışları Analiz Etme

Verilerin incelenmesi yoluyla şirket, müşterilerin ne tür teşviklere yanıt verdiğini anlayabilir. Örneğin, bazı grupların belirli tekliflere veya e-postalara günün veya haftanın belirli bir saatinde yanıt verme olasılığı daha yüksek görünüyor. Bu bilgi, kullanıcıların başka bir web sitesi yerine neden belirli bir web sitesini ziyaret ettiğini veya son anda satın almaktan neden vazgeçtiklerini de açık bir şekilde açıklayabilir. Bu analiz, şirketlerin kendilerine zarar veren olumsuz tüketici davranışlarını önlemek için hangi adımları atabileceklerini belirlemelerine yardımcı olur.

Veri Madenciliğinin Sağladığı Faydalar Nelerdir?

Makine öğrenimi, doğal dil işleme (NLP) ve yapay zeka gibi ileri teknolojilerin çok önemli bir parçası olan veri madenciliği, şirket problemlerini çözmede, riskleri azaltmada ve yeni fırsatları yakalamada avantajlara sahiptir. Örneğin, potansiyel müşterilere terk edilmiş alışveriş sepetleri hakkında hatırlatma e-postaları göndermek için en iyi zamanı belirlemek için veri madenciliğini kullanabilirsiniz. Veri modelini analiz ederek, bu durumda 48 saat sonra gönderilen e-postaların, 24 saat sonra gönderilen e-postalardan daha yüksek bir dönüşüm oranına sahip olduğunu görebilirsiniz.

Veri madenciliği, büyük miktarda veriyi kısa sürede kolayca analiz edebilir ve kuruluşların operasyonlarda ve üretimde karlı ayarlamalar yapmasına yardımcı olur. Eğilimleri ve davranışları kolayca tahmin edebilir ve gizli kalıpları otomatik olarak keşfedebilir.

Veri madenciliği, az ya da çok verinin mevcut olduğu her türlü işletmeye uygulanabilir. Farklı sektörlerdeki büyük şirketlerin ve KOBİ'lerin veri madenciliğinden nasıl yararlandığını şu şekilde özetleyebiliriz:

• Müşterinin satın alma geçmişini takip etmek ve ne alacağını tahmin edebilmek veri madenciliğinin en anlamlı hediyelerinden biridir. Müşterilerinizin hamile olduğunu bu şekilde anlar ve hamile kadınlara özel teklifler sunarsınız.
• E-ticaret web sitelerinde ürün önerileri için veri madenciliği kullanmak satışları artırabilir. Bu aynı zamanda çok pratik olan müşteriler için kullanıcı deneyimini özelleştirmek anlamına gelir.
• Veri madenciliği, şirketlerin hangi pazarlama faaliyetlerinin katılımı artıracağını, müşterileri sınıflandıracağını ve pazarlama harcamalarını optimize edeceğini anlamasına yardımcı olabilir.
• Satış noktası (POS cihazı) veri analizi, hileli işlemlerin tespit edilmesini sağlar. Bankalar ve sigorta acenteleri, primleri temerrüde düşme veya hileli taleplerde bulunma olasılığı en yüksek olan müşterileri belirlemek için veri madenciliği tekniklerini kullanır.
• Verilerden elde edilen içgörüler, yalnızca sezgiye veya deneyime güvenmek yerine daha iyi kararlar almanıza yardımcı olabilir.
• Veri madenciliği yalnızca dış pazarların performansını iyileştirmeye yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda çalışan davranışlarını anlamak, çalışan devrini tahmin etmek ve insan kaynakları politikalarını değerlendirmek için de kullanılabilir. Veri madenciliği yaparak, çalışanın istifa nedenini ve zamanını anlayabilir, memnuniyeti düşük veya uzun vadeli terfi eden çalışanların ayrılmasını önleyebilirsiniz.

Veri Madenciliğinin Yöntemleri Nelerdir?

Veri madenciliği teknikleri olarak bilinen teknikler, makine algoritması konularından sınıflandırma yöntemlerinin tümüne kadar tüm veri bilimi tekniklerini kapsamı altına almaktadır.

Sınıflandırma Analizi Nedir?

Sınıflandırma analizi, verilerin sınıflandırılmasına yardımcı olan en temel veri madenciliği tekniklerinden biridir. Sınıflandırma analizinin amacı, davranışı tahmin edebilmek veya önemli bir soruyu cevaplayabilmektir. Örneğin bir kredi kartı şirketi, veritabanındaki hangi kullanıcıların kredi kartı teklifleri alması gerektiğini belirlemeye çalıştığında, satın alma geçmişi ve yıllık gelir gibi bilgileri analiz eder ve kullanıcıları "düşük riskli", "yüksek riskli" ve "orta riskli" olarak sınıflandırabilir. Sınıflandırma analizine başka bir örnek, Gmail'in belirli temel özelliklere dayalı olarak e-postaları birincil, sosyal veya tanıtım olarak sınıflandırmasıdır.

İlişkilendirme Kural Öğrenimi Nedir?

Pazar araştırmacıları tarafından memnuniyetle karşılanan birliktelik kuralları, genellikle birlikte meydana gelen olayları ortaya çıkarmak için büyük veri kümelerindeki değişkenler arasındaki ilginç ilişkileri bulmayı öğrenir. Örneğin, bir ürün tasarımcısı bu rengi yeni bir ürün grubuna dahil edebilir, çünkü 40'lı ve 50'li yaşlarındaki kadınlar siyah ürünler almayı sever. Perakendeciler, müşterilerin birlikte satın aldığı eşleştirilmiş ürünleri bulmak için ilişkilendirme analizini de kullanabilir.

Regresyon Analizi Nedir?

Regresyon analizi, veri setindeki diğer değişkenlere dayalı olarak sürekli değerleri tahmin etmek için kullanılır. Örneğin, talep, bulunabilirlik ve diğer faktörlere dayalı olarak bir ürünün gelecekteki fiyatını tahmin etmek için regresyon analizini kullanabilirsiniz. En yaygın olarak kullanılan regresyon tekniklerine doğrusal regresyon ve lojistik regresyon denir.

1.Doğrusal Regresyon Hakkında Bilgi

Diğer değişkenlerin analizini sağlayarak bilinmeyen değişkenler bütününün değerini tahmin etmeye olanak sağlar. Örneğin, en son satılan şirketin verilerine (işletme türü, konum, büyüklük, satış fiyatı, satış tarihi...) dayalı olarak başka bir şirketin piyasa değerini konuma, sektöre veya gelecekteki satış tarihine göre tahmin edebilirsiniz.

2.Lojistik Regresyon Hakkında Bilgi

Algoritma kavramı tam anlamı ile değişkenler bütününün belirli bir sonucu destekler nitelikte olup olmadığını tahmin etmek için oldukça değerlidir. Lojistik regresyonun çalışması için değişkenin "ikili" olması gerekmektedir. Başka bir deyişle, değişkenin varlığının veya yokluğunun "evet veya hayır" cevabını nasıl etkilediğini araştırmalısınız.

Kümeleme Nedir?

Kümeleme teknolojisi, benzer ve farklı öğeleri birlikte gruplandırır. Kümeleme; aranabilitesi olan, anlamlı ve analiz edilmeye uygun bir yapı sağlamak adına yapılandırılmamış veri kümesi bütünündeki nesneler arasındaki ilişkiyi tanımlamaya verilen isimdir. Örneğin, müşterilerin %35'inin lacivert şapka takmayı seven 25-40 yaşındaki erkekler olduğunu görebilirsiniz. Bu bilgiler, bir reklam kampanyasında yeni müşterileri hedeflerken değerli olabilir.

Aykırı Değer Tespiti Nedir?

Aykırı değer tespiti, verilerdeki anormallikleri görmemizi destek sağlayan önemli bir konudur. Anormal veya aykırı değer olarak tanımlanan değerler beklenen durumdan büyük bir ölçüde sapma gösteren değerlere verilen isimdir. Bu durumlar günümüzde de sıklıkla karşılaşılan dolandırıcılık tespiti, ağ saldırısı izleme ve sistem performansı izleme gibi durumlar için büyük bir kullanım alanı sunmaktadır.

Zaman Serisi Tahmini Nedir?

Zaman serisi tahmini, belirli eylemlerin en iyi zamanlamasını tahmin etmek için kullanılan bir makine öğrenimi modelidir. Geçmiş verileri kullanır ve geçmiş verilerdeki kalıpları tanır. Örneğin, bir otomobil üreticisi, ne zaman yenilenmesi gerektiğini tahmin etmek için geçmiş verileri analiz etmek için bir zaman serisi modeli kullanabilir. Benzer şekilde, perakendeciler yeni ürünlerin piyasaya sürülmesini planlamak için bu modeli kullanabilir.

Karar Ağaçları Nedir?

Karar ağacı, sonuçları tahmin etmek için bir dizi ikili kurala dayanan bir modelleme tekniğidir. Karar ağacı algoritması, aynı sonucu üretmek için aynı girdiyi kullanır. Karar ağaçları, regresyon analizi ve sınıflandırma modelleri oluşturmak için başvurulan önemli bir modelleme tekniği olarak bilinmektedir.

Nöral Ağlar Nedir?

İnsan beyni üzerinde modellenen nöral ağ sistemi bazı zamanlar da çok karmaşık olabilir. Bu, şirketlerin nöral ağlar oluşturabilmesi ve uygulayabilmesi için gerçekten yetenekli çalışanları işe almasını gerektirebilir. İnsansız araç teknolojisi gibi hızlı tepki gerektiren durumlarda kullanışlıdır.

Görselleştirme Nedir?

Görselleştirme sistemli veri madenciliği açısından çok önemli bir alan olarak lanse edilmektedir ve içgörüleri oluşturmak adına önemli bir araç olarak görülmektedir. Çoğu modern veri görselleştirme aracı, büyük veri kümelerini hızla düzenlemek için panoları kullanır. Değişken seçimi, yanlış bilgileri saptamak ve veri kümesinin boyutunu küçültmek için yüksek düzeyde ilişkili değişkenleri birleştirmek için çok kullanışlıdır. Yaygın bir biçimde kullanılan veri görselleştirme yöntemleri arasında ağaç diyagramları, çizelgeler, ısı haritaları ve histogramlar gibi yöntemler yer almaktadır.

Sıralı Model Madenciliği Nedir?

Sıralı model madenciliği tanım olarak sıralı bir biçimde meydana gelen olayları tanımlayan bir sistem olarak bilinmektedir. Esas olarak işlem veri setlerine uygulanır ve müşteri davranışını anlamak için kullanılabilir. Ürün tavsiyelerini ve satış fırsatlarını artırmak amacı ile kullanılabilir ve faydalı bir sistemdir.