Veri Madenciliği Teknikleri: Veri Türleri, Yöntemler, Uygulamalar

Günümüzde işletmeler çok çarpıcı bir oranda veri toplamaktadır. Bu muazzam veri akışının kaynakları çeşitlidir. Kredi kartı işlemlerinden, kamuya açık müşteri verilerinden, bankalardan ve finans kurumlarından gelen verilerden ve kullanıcıların yalnızca dizüstü bilgisayarlarında, cep telefonlarında, tabletlerinde ve masaüstlerinde bir uygulamayı kullanmak ve indirmek için sağlamaları gereken verilerden gelebilir.

Bu kadar büyük miktarda veriyi depolamak kolay değil. Bu nedenle, birçok ilişkisel veritabanı sunucusu bu amaç için sürekli olarak inşa edilmektedir. Tüm bunları farklı veritabanı sunucularında depolamak için çevrimiçi işlem protokolü veya OLTP sistemleri de geliştirilmektedir. OLTP sistemleri, işletmelerin sorunsuz çalışmasına yardımcı olmada hayati bir rol oynar.

En küçük işlemlerden çıkan verilerin veritabanına depolanmasından sorumlu olan bu sistemlerdir. Böylece satış, satın alma, insan sermayesi yönetimi ve diğer işlemlerle ilgili veriler OLTP sistemleri tarafından veritabanı sunucularında saklanır.

Artık üst düzey yöneticilerin kararlarını dayandırmak için verilere dayalı gerçeklere erişmesi gerekiyor. Bu, çevrimiçi analitik işleme veya OLAP sistemlerinin resme girdiği yerdir. Veri ambarları ve diğer OLAP sistemleri, tam da bu ihtiyaç veya üst düzey yöneticiler nedeniyle giderek daha fazla inşa ediliyor. Daha iyi ve daha karlı kararlar almak için yalnızca verilere değil, aynı zamanda onunla ilişkili analitiklere de ihtiyacımız var. OLTP ve OLAP sistemleri birlikte çalışır.

OLTP sistemleri, günlük olarak ürettiğimiz tüm büyük miktarda veriyi depolar. Bu veriler daha sonra veri tabanlı analitik oluşturmak için OLAP sistemlerine gönderilir. Henüz bilmiyorsanız, bir şirketin büyümesinde verilerin çok önemli bir rol oynadığını söyleyelim. Bir şirketi bir sonraki büyüme düzeyine taşıyabilecek bilgiye dayalı kararlar almaya yardımcı olabilir. Veri incelemesi asla yüzeysel olarak yapılmamalıdır.

Amaca hizmet etmiyor. İşimizin başarısı için doğru çağrıları yapmamıza yardımcı olacak bilgilerle kendimizi zenginleştirecek verileri analiz etmemiz gerekiyor. Bugünlerde sular altında kaldığımız tüm veriler, onlardan bir şey öğrenmiyorsak hiçbir işe yaramaz. Elimizdeki veriler o kadar büyük ki, bunları işlememiz ve anlamlandırmamız insani olarak imkansız. Veri madenciliği veya bilgi keşfi, bu sorunu çözmek için ihtiyacımız olan şeydir. Gerçek dünyadaki diğer veri madenciliği uygulamaları hakkında bilgi edinin.

Veri Madenciliği Nedir?

Veri madenciliği, eğilimleri, kalıpları ve faydalı verileri belirlemek için belirli bir veri kümesinden bilgi çıkarmaya yardımcı olan süreçtir. Veri madenciliğini kullanmanın amacı, çok büyük veri kümelerinden veri destekli kararlar almaktır.

Veri madenciliği, özel bir grup problemle çalışmak üzere tasarlanmış karmaşık algoritmalar kullanan bir istatistiksel bilim dalı olan tahmine dayalı analiz ile birlikte çalışır. Tahmine dayalı analiz, ilk olarak, veri madenciliğinin tahminler ve tahminler için genelleştirdiği büyük miktarda verideki kalıpları tanımlar. Veri madenciliği, belirli bir alana ait bir dizi problem için veri kümelerindeki kalıpları tanımak olan benzersiz bir amaca hizmet eder.

Bunu, belirli bir problem için bir model eğitmek için gelişmiş bir algoritma kullanarak yapar. Uğraştığınız sorunun alanını bildiğiniz zaman, bir veri kümesindeki kalıpları tanımlayabilen bir sistemi modellemek için makine öğrenimini bile kullanabilirsiniz. Makine öğrenimini çalıştırdığınızda, problem çözme sistemini bir bütün olarak otomatikleştirmiş olacaksınız ve karşılaştığınız her problemi çözmek için özel programlama yapmanıza gerek kalmayacak.

Veri madenciliğini, belirli bakış açılarına ait veri kalıplarını araştırma tekniği olarak da tanımlayabiliriz. Bu, bu verileri yararlı bilgilere göre sınıflandırmamıza yardımcı olur. Bu faydalı bilgiler daha sonra ya veri ambarları gibi veri tabanı sunucularında saklanmak üzere toplanır ve birleştirilir ya da karar vermeye yardımcı olmak için veri madenciliği algoritmalarında ve analizlerinde kullanılır. Ayrıca, diğer amaçların yanı sıra gelir elde etmek ve maliyet düşürmek için de kullanılabilir.

Veri madenciliği, basit analiz teknikleri kullanılarak bulunamayan kalıpları ve eğilimleri aramak için büyük veri kümelerini arama sürecidir. Verileri incelemek için karmaşık matematiksel algoritmalardan yararlanır ve ardından bulgulara dayanarak gelecekte olayların olma olasılığını değerlendirir. Verinin bilgi keşfi veya KDD olarak da adlandırılır.

Veri madenciliği, işletmeler tarafından, iş sorunlarına çözüm bulmak için büyük hacimli verilerden belirli bilgiler çıkarmak için kullanılır. Ham verileri, işletmelerin daha iyi kararlar alarak büyümesine yardımcı olabilecek bilgilere dönüştürme yeteneğine sahiptir. Veri madenciliğinin, resimli veri madenciliği, metin madenciliği, sosyal medya madenciliği, web madenciliği ve diğerleri arasında ses ve video madenciliği dahil olmak üzere çeşitli türleri vardır.

Okuyun: Veri Madenciliği ve Makine Öğrenimi

Veri Madenciliği Süreci

Gerçek veri madenciliği gerçekleşmeden önce, veri madenciliği uygulamasında yer alan birkaç süreç vardır . İşte nasıl:

Adım 1: İş Araştırması – Başlamadan önce, kuruluşunuzun hedeflerini, mevcut kaynaklarını ve gereksinimleriyle uyumlu mevcut senaryoları tam olarak anlamanız gerekir. Bu, kuruluşların hedeflerine etkili bir şekilde ulaşan ayrıntılı bir veri madenciliği planı oluşturmaya yardımcı olacaktır.

Adım 2: Veri Kalitesi Kontrolleri – Veriler çeşitli kaynaklardan toplandığından, veri entegrasyon sürecinde herhangi bir darboğaz olmaması için kontrol edilmeli ve eşleştirilmelidir. Kalite güvencesi, verilerdeki eksik veri enterpolasyonu gibi altta yatan anormallikleri tespit etmeye yardımcı olur ve verileri madenciliğe girmeden önce en iyi durumda tutar.

Adım 3: Veri Temizleme - Madencilikten önce verilerin seçilmesi, temizlenmesi, biçimlendirilmesi ve anonimleştirilmesi için zamanın %90'ının alındığına inanılmaktadır.

Adım 4: Veri Dönüşümü – Beş alt aşamadan oluşan burada ilgili süreçler, verileri nihai veri setlerine hazır hale getirir. İçerir:

• Veri Yumuşatma: Burada, verilerden gürültü kaldırılır.
• Veri Özeti: Bu süreçte veri kümelerinin birleştirilmesi uygulanır.
• Veri Genelleştirme: Burada, herhangi bir düşük seviyeli veriyi daha yüksek seviyeli kavramsallaştırmalarla değiştirerek veriler genelleştirilir.
• Veri Normalleştirme: Burada veriler set aralıklarında tanımlanır.
• Veri Öznitelik Oluşturma: Veri madenciliğinden önce veri kümelerinin öznitelikler kümesinde olması gerekir .

Adım 5: Veri Modelleme: Veri modellerinin daha iyi tanımlanması için, çeşitli koşullara dayalı olarak veri kümesinde birkaç matematiksel model uygulanır. Veri madenciliğinin gücünü anlamak ve kullanmak için veri bilimini öğrenin.

Madenciliği yapılabilecek veri türleri

1. Veritabanında depolanan veriler

Bir veritabanı aynı zamanda bir veritabanı yönetim sistemi veya DBMS olarak da adlandırılır. Her VTYS, bir şekilde birbiriyle ilişkili verileri depolar. Ayrıca verileri yönetmek ve verilere kolay erişim sağlamak için kullanılan bir dizi yazılım programına sahiptir. Bu yazılım programları, veritabanı için yapı tanımlama, saklanan bilgilerin güvenli ve tutarlı kalmasını sağlama ve paylaşılan, dağıtılmış ve eşzamanlı gibi farklı veri erişim türlerini yönetme gibi birçok amaca hizmet eder.

İlişkisel bir veritabanı, farklı adlara, niteliklere sahip tablolara sahiptir ve büyük veri kümelerinin satırlarını veya kayıtlarını depolayabilir. Bir tabloda depolanan her kaydın benzersiz bir anahtarı vardır. Varlık-ilişki modeli, varlıkları ve bunlar arasında var olan ilişkileri içeren bir ilişkisel veritabanının temsilini sağlamak için oluşturulur.

2. Veri ambarı

Veri ambarı, birden çok kaynaktan veri toplayan ve ardından bunları birleşik bir plan biçiminde depolayan tek bir veri depolama konumudur. Veriler bir veri ambarında depolandığında temizleme, entegrasyon, yükleme ve yenileme işlemlerinden geçer. Bir veri ambarında depolanan veriler birkaç parça halinde düzenlenir. 6 veya 12 ay önce saklanan veriler hakkında bilgi istiyorsanız, bunu bir özet şeklinde alacaksınız.

3. İşlem verileri

İşlemsel veritabanı, işlem olarak yakalanan kayıtları depolar. Bu işlemler arasında uçuş rezervasyonu, müşteri satın alma, bir web sitesine tıklama ve diğer işlemler yer alır. Her işlem kaydının benzersiz bir kimliği vardır. Ayrıca, onu bir işlem yapan tüm öğeleri listeler.

4. Diğer veri türleri

Yapıları, anlamsal anlamları ve çok yönlülüğü ile bilinen birçok başka veri türüne de sahibiz. Pek çok uygulamada kullanılırlar. İşte bu veri türlerinden birkaçı: veri akışları, mühendislik tasarım verileri, dizi verileri, grafik verileri, uzamsal veriler, multimedya verileri ve daha fazlası.

Veri Madenciliği Teknikleri

1. Dernek

Diğerleri arasında en çok kullanılan veri madenciliği tekniklerinden biridir. Bu teknikte, bir örüntüyü tanımlamak için bir işlem ve öğeleri arasındaki ilişki kullanılır. Bu tekniğe ilişki tekniği de denmesinin nedeni budur. Müşterilerin düzenli olarak birlikte satın aldığı tüm ürünleri bulmak için yapılan pazar sepeti analizini yapmak için kullanılır.

Bu teknik, farklı müşterilerin satın alma alışkanlıklarını incelemek için kullanabilen perakendeciler için çok yararlıdır. Perakendeciler geçmişin satış verilerini inceleyebilir ve ardından müşterilerin birlikte satın aldığı ürünleri arayabilirler. Daha sonra müşterilerin zaman kazanmalarına ve satışlarını artırmalarına yardımcı olmak için bu ürünleri perakende mağazalarında birbirine yakın bir yere koyabilirler.

2. Kümeleme

Bu teknik, aynı özellikleri paylaşan anlamlı nesne kümeleri yaratır. İnsanlar genellikle bunu sınıflandırma ile karıştırırlar, ancak bu iki tekniğin nasıl çalıştığını doğru bir şekilde anlarlarsa, herhangi bir sorun yaşamazlar. Nesneleri önceden tanımlanmış sınıflara yerleştiren sınıflandırmanın aksine, kümeleme, nesneleri kendisi tarafından tanımlanan sınıflara yerleştirir.

Bir örnek ele alalım. Bir kütüphane farklı konularda kitaplarla doludur. Şimdiki zorluk, bu kitapları, okuyucuların belirli bir konudaki kitapları bulmakta herhangi bir sorun yaşamayacakları şekilde düzenlemektir. Benzerlikleri olan kitapları tek bir rafta tutmak için kümelemeyi kullanabilir ve ardından bu raflara anlamlı bir ad verebiliriz. Belirli bir konuda kitap arayan okuyucular doğrudan o rafa gidebilirler. Kitaplarını bulmak için tüm kütüphaneyi dolaşmaları gerekmeyecek.

3. Sınıflandırma

Bu teknik, kökenini makine öğreniminde bulur. Bir veri kümesindeki öğeleri veya değişkenleri önceden tanımlanmış gruplar veya sınıflar halinde sınıflandırır. Diğer tekniklerin yanı sıra veri madenciliğinde doğrusal programlama, istatistik, karar ağaçları ve yapay sinir ağlarını kullanır. Sınıflandırma, bir veri setindeki öğeleri farklı sınıflara sınıflandırabilecek şekilde modellenebilen yazılımlar geliştirmek için kullanılır.

Örneğin, bir görüşmeye katılan tüm adayları iki gruba ayırmak için kullanabiliriz - ilk grup seçilen adayların listesi ve ikincisi reddedilen adayların yer aldığı listedir. Bu sınıflandırma işini gerçekleştirmek için veri madenciliği yazılımı kullanılabilir.

4. Tahmin

Bu teknik, bağımsız ve bağımlı değişkenler ile tek başına bağımsız değişkenler arasında var olan ilişkiyi tahmin eder. Satışa bağlı olarak gelecekteki karı tahmin etmek için kullanılabilir. Kar ve satışın sırasıyla bağımlı ve bağımsız değişkenler olduğunu varsayalım. Şimdi, geçmiş satış verilerinin söylediklerine dayanarak, bir regresyon eğrisi kullanarak geleceğe yönelik bir kar tahmini yapabiliriz.

5. Sıralı desenler

Bu teknik, işlem verilerini kullanmayı ve daha sonra belirli bir süre içindeki benzer eğilimleri, kalıpları ve olayları tanımlamayı amaçlar. Geçmiş satış verileri, alıcıların yılın farklı zamanlarında birlikte satın aldığı ürünleri keşfetmek için kullanılabilir. İşletmeler, müşterilere bu ürünleri, geçmiş verilerin önermediği zamanlarda satın almalarını önererek bu bilgileri anlamlandırabilir. İşletmeler, bu öneriyi uygulamak için kazançlı fırsatlar ve indirimler kullanabilir.

Veri Madenciliği Uygulamaları

Aşağıda, onlar hakkında daha fazla bilgi sahibi olmanızı sağlayan en yararlı veri madenciliği uygulamalarından bazıları verilmiştir.

1. Sağlık

Veri madenciliği, sağlık sistemini tamamen dönüştürme potansiyeline sahiptir. Sağlık tesislerinin maliyetleri düşürmesine ve hasta sonuçlarını iyileştirmesine yardımcı olabilecek veri ve analizlere dayalı en iyi uygulamaları belirlemek için kullanılabilir. Veri madenciliği, makine öğrenimi, istatistik, veri görselleştirme ve diğer tekniklerle birlikte bir fark yaratmak için kullanılabilir. Farklı kategorilerdeki hastaları tahmin ederken kullanışlı olabilir. Bu, hastaların istedikleri zaman ve yerde yoğun bakım almalarına yardımcı olacaktır. Veri madenciliği, sağlık sigortası şirketlerinin hileli faaliyetleri belirlemesine de yardımcı olabilir.

2. Eğitim

Eğitimde veri madenciliğinin kullanımı henüz başlangıç ​​aşamasındadır. Eğitim ortamlarından çıkan verileri bilgi keşfi için kullanabilen teknikler geliştirmeyi amaçlar. Bu tekniklerin hizmet etmesi beklenen amaçlar arasında, eğitim desteğinin öğrencileri nasıl etkilediğini araştırmak, öğrencilerin geleceğe yönelik ihtiyaçlarını desteklemek ve diğerleri arasında öğrenme bilimini teşvik etmek yer alır. Eğitim kurumları bu teknikleri sadece öğrencilerin sınavlarda nasıl yapacaklarını tahmin etmek için değil, aynı zamanda doğru kararlar vermek için de kullanabilirler. Bu bilgiyle, bu kurumlar öğretim pedagojilerine daha fazla odaklanabilirler.

3. Pazar sepeti analizi

Bu, hipotezi temel alan bir modelleme tekniğidir. Hipotez, belirli ürünleri satın alırsanız, genellikle satın aldığınız gruba ait olmayan ürünleri de satın alma ihtimalinizin yüksek olduğunu söylüyor. Perakendeciler, müşterilerinin satın alma alışkanlıklarını anlamak için bu tekniği kullanabilir. Perakendeciler bu bilgileri, mağazalarının düzeninde değişiklik yapmak ve alışverişi çok daha kolay ve müşteriler için daha az zaman alan hale getirmek için kullanabilirler.

4. Müşteri ilişkileri yönetimi (CRM)

CRM, müşterileri kazanmayı ve elde tutmayı, sadakati geliştirmeyi ve müşteri odaklı stratejiler kullanmayı içerir. Her işletme, analiz etmek ve bulguları müşterileriyle uzun süreli bir ilişki kurabilecekleri şekilde kullanmak için müşteri verilerine ihtiyaç duyar. Veri madenciliği, bunu yapmalarına yardımcı olabilir.

5. İmalat mühendisliği

Bir imalat şirketi, kendisine sunulan verilere veya bilgilere çok güvenir. Veri madenciliği, bu şirketlere, insan zihninin anlayamayacağı kadar karmaşık süreçlerdeki kalıpları belirlemede yardımcı olabilir. Müşteri veri ihtiyaçları, mimari ve ürün portföyü dahil olmak üzere farklı sistem düzeyinde tasarım öğeleri arasındaki ilişkileri belirleyebilirler.

Veri madenciliği, ürün geliştirme için gereken toplam süreyi, sürece dahil olan maliyeti ve şirketlerin nihai üründen beklentilerini tahmin etmede de faydalı olabilir.

6. Finans ve bankacılık

Bankacılık sistemi, dijitalleşmeye başladığı andan itibaren muazzam miktarda veri üretimine tanık oluyor. Bankacılar, piyasa maliyetlerindeki ve işletme bilgisindeki korelasyonları ve eğilimleri bularak işletmelerin karşılaştığı pişirme ve finansal sorunları çözmek için veri madenciliği tekniklerini kullanabilir. Bu iş veri madenciliği olmadan çok zor çünkü uğraştıkları veri hacmi çok büyük. Bankacılık ve finans sektörlerindeki yöneticiler, bir müşteriyi elde etmek, elde tutmak ve sürdürmek için bu bilgileri kullanabilir.

Daha fazla bilgi edinin: Birliktelik Kuralı Madenciliği

7. Dolandırıcılık tespiti

Hileli faaliyetler işletmelere her yıl milyarlarca dolara mal oluyor. Hileleri tespit etmek için genellikle kullanılan yöntemler çok karmaşık ve zaman alıcıdır. Veri madenciliği basit bir alternatif sunar. Her ideal dolandırıcılık tespit sisteminin, her koşulda kullanıcı verilerini koruması gerekir. Veri toplamak için bir yöntem denetlenir ve ardından bu veriler hileli veya sahte olmayan veriler olarak sınıflandırılır. Bu veriler, her belgeyi hileli veya sahte olmayan olarak tanımlayan bir modelin eğitiminde kullanılır.

8. İzleme Modelleri

Temel veri madenciliği tekniklerinden biri olarak bilinen , genellikle iş sonuçları elde etmek için veri kalıplarının izlenmesini içerir. Bir kuruluş için, satış artışını belirlemekten veya daha yeni demografilere dokunmaktan her şey anlamına gelebilir.

9. Sınıflandırma

İlgili meta verileri türetmek için, veri madenciliğinde sınıflandırma tekniği, verileri ayrı sınıflara ayırmaya yardımcı olur:

• Veri kaynaklarının türüne göre, mayınlı

Metin tabanlı veriler, multimedya verileri, uzamsal veriler, zaman serisi verileri vb. gibi işlenen verilerin türüne bağlı olarak.

• İlgili veri çerçevesine dayalı olarak

Nesne yönelimli veritabanına, ilişkisel veritabanına vb. dayalı herhangi bir veri seti.

• Veri madenciliği işlevlerine dayalı

Burada veri kümeleri, Makine Öğrenimi, Algoritmalar, İstatistikler, Veritabanı veya veri ambarı vb. gibi yaklaşımlara göre farklılaştırılır.

• Veri madenciliğinde kullanıcı etkileşimine dayalı

Veri kümeleri, sorguya dayalı sistemlere, otonom sistemlere dayalı olarak farklılaşmak için kullanılır.

10. Dernek

İlişki tekniği olarak da bilinen veriler, aynı işlemdeki değerler arasındaki ilişkiye dayalı olarak tanımlanır. Trendleri satın alma veya ürün tercihlerinde belirlemeye çalışan kuruluşlar için özellikle kullanışlıdır. Müşterilerin alışveriş davranışlarıyla ilgili olduğu için bir kuruluş, alıcıların satın alma geçmişlerine dayalı olarak veri kalıplarını parçalayabilir.

11. Anormallik Tespiti

Emsal bir davranışla eşleşmeyen bir veri öğesi tanımlanırsa, bu bir aykırı veya istisnadır. Bu yöntem, bu tür istisnaların oluşturulması sürecini derinlemesine inceler ve onu kritik bilgilerle destekler.

Genel olarak, anormallikler kökeninde uzak olabilir, ancak aynı zamanda bir odak alanı bulma olasılığı ile birlikte gelir. Bu nedenle, işletmeler genellikle sisteme izinsiz girişi izlemek, hata algılamak ve sistemin genel durumunu kontrol etmek için bu yöntemi kullanır. Uzmanlar, doğruluk şansını artırmak için veri setlerinden anormalliklerin yayılmasını tercih ediyor.

12. Kümeleme

Kulağa geldiği gibi, bu teknik, aynı veri nesnelerinin aynı kümeler halinde harmanlanmasını içerir. Farklılıklara bağlı olarak, gruplar genellikle maksimum veri ilişkilendirmesini kolaylaştırmak için metrikleri kullanmaktan oluşur. Bu tür süreçler, müşterilerin gelirlerine, alışveriş sıklıklarına vb. göre profil oluşturmasına yardımcı olabilir.

Kontrol edin: Veri Bilimi ve Veri Madenciliği Arasındaki Fark

13. Gerileme

Müşteri davranışını ve getirisini tahmin etmeye yardımcı olan bir veri madenciliği süreci , işletmeler tarafından bir ortamdaki değişkenlerin korelasyonunu ve bağımsızlığını anlamak için kullanılır. Ürün geliştirme için bu tür analizler, pazar talepleri, rekabet vb. faktörlerin etkisinin anlaşılmasına yardımcı olabilir.

14. Tahmin

Adından da anlaşılacağı gibi, bu zorlayıcı veri madenciliği tekniği , işletmelerin geleceğin tahmine dayalı analizi için mevcut ve geçmiş veri kayıtlarına dayalı kalıpları eşleştirmelerine yardımcı olur. Bazı yaklaşımlar Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi yönlerini içerirken, bazıları basit algoritmalar aracılığıyla yürütülebilir.

Kuruluşlar, bu tür veri madenciliği teknikleriyle genellikle karları tahmin edebilir, regresyon değerleri türetebilir ve daha fazlasını yapabilir .

15. Sıralı Modeller

Belirli bir zamanda mevcut olan işlem verilerindeki çarpıcı kalıpları, eğilimleri belirlemek için kullanılır. Müşterilerin yılın farklı zamanlarında satın almayı tercih ettiği ürünleri keşfetmek için işletmeler bu tür ürünler için fırsatlar sunar.

Okuyun : Veri Madenciliği Proje Fikirleri

16. Karar Ağaçları

En sık kullanılan veri madenciliği tekniklerinden biri ; burada, yöntemin can alıcı noktası basit bir koşuldur. Bu tür terimlerin birden fazla yanıtı olduğundan, çözümlerin her biri sonuca ulaşılana kadar daha fazla duruma ayrılır. Karar ağaçları hakkında daha fazla bilgi edinin.

17. Görselleştirme

Her zaman değiştiği için hiçbir veri doğru şekilde görselleştirilmeden kullanışlı değildir. Farklı renkler ve nesneler, geniş veri kümelerine ilişkin değerli eğilimleri, desenleri ve içgörüleri ortaya çıkarabilir. Bu nedenle, işletmeler genellikle sayısal modeller oluşturma sürecini otomatikleştiren veri görselleştirme panolarına yönelir.

18. Sinir Ağları

Belirli bir makine öğrenimi modelinin yapay zeka tabanlı bir öğrenme tekniğiyle bağlantısını temsil eder. İnsan anatomisinde bulunan nöral çok katmanlı sistemden esinlendiği için makine öğrenimi modellerinin hassasiyetle çalışmasını temsil eder. Giderek daha karmaşık hale gelebilir ve bu nedenle aşırı dikkatle ele alınması gerekir.

19. Veri Depolama

Veri depolama anlamına gelirken, verilerin bulut ambarları şeklinde depolanmasını simgelemektedir. Şirketler , daha derinlemesine gerçek zamanlı veri analizine sahip olmak için genellikle böyle kesin bir veri madenciliği yöntemini kullanır. Veri ambarlama hakkında daha fazla bilgi edinin.

Veri Madenciliği Araçları

Tüm bu AI ve Makine öğrenimi çıkarımı, veri madenciliği uygulaması için daha azına ihtiyacınız olmayacağını merak etmenize neden olmuş olmalı . Bu tamamen doğru olmayabilir, çünkü en basit veritabanlarının yardımıyla işi eşit doğrulukta yapabilirsiniz.

Ayrıca, en kullanışlı veri madenciliği uygulamaları hakkında bilgi edinin .

Çözüm

Veri madenciliği, veri görselleştirme, makine öğrenimi, veritabanı yönetimi, istatistik ve diğerleri dahil olmak üzere çeşitli disiplinlerden farklı yöntemleri bir araya getirir. Bu teknikler, karmaşık sorunların üstesinden gelmek için birlikte çalışmak üzere yapılabilir. Genel olarak, veri madenciliği yazılımları veya sistemleri, farklı veri gereksinimleri, veri türleri, uygulama alanları ve madencilik görevleri ile başa çıkmak için bu yöntemlerden bir veya daha fazlasını kullanır.

Veri bilimi hakkında bilgi edinmek istiyorsanız, IIIT-B & upGrad'ın çalışan profesyoneller için oluşturulmuş ve 10'dan fazla vaka çalışması ve proje, uygulamalı uygulamalı atölye çalışmaları, endüstri uzmanlarıyla mentorluk, 1 Endüstri danışmanlarıyla bire bir, en iyi firmalarla 400+ saat öğrenim ve iş yardımı.