Veri Madenciliğinde 6 Veri Dönüşüm Yöntemi

Veriler, günümüzde herhangi bir modern organizasyon için başarının en önemli bileşenlerinden biridir. Veri bilimi , çalışmak için en heyecan verici alanlar arasında derecelendirilirken, şirketler iş verilerini anlamlandırmak için veri bilimcileri işe alıyor. Bu veri uzmanları, şirket veritabanlarından gizli bilgileri ortaya çıkarmak için veri madenciliği adı verilen bir süreç kullanır.

Ancak bu verilerin çoğu yapılandırılmamış olduğundan anlaşılması zor olabilir. Analiz edilmesi daha kolay bir formata dönüştürülmesi gerekiyor. Bunun için teknisyenler veri dönüştürme araçlarını kullanır.

Bu yazıda, veri madenciliğinde farklı veri dönüştürme yöntemlerini öğreneceğiz . Ama önce, veri madenciliğinin ne anlama geldiğini görelim.

Veri Madenciliği Nedir?

Veri madenciliği , veri kümelerindeki kalıpları, korelasyonları ve anormallikleri belirlemek için verileri analiz etme yöntemidir. Bu veri kümeleri, çalışan veritabanlarından, finansal bilgilerden, satıcı listelerinden, müşteri veritabanlarından, ağ trafiğinden ve müşteri hesaplarından elde edilen verilerden oluşur. İstatistikler, makine öğrenimi (ML) ve yapay zeka (AI) kullanılarak büyük veri kümeleri manuel veya otomatik olarak keşfedilebilir.

Veri madenciliği, şirketlerin daha iyi iş stratejileri geliştirmesine, müşteri ilişkilerini geliştirmesine, maliyetleri düşürmesine ve gelirlerini artırmasına yardımcı olur.

Veri madenciliği sürecinde öncelikle veriler kullanılarak ulaşılmak istenen iş hedefi belirlenir. Veriler daha sonra çeşitli kaynaklardan toplanır ve bir analitik veri deposu olan veri ambarlarına yüklenir. Ayrıca veriler temizlenir - eksik veriler eklenir ve yinelenen veriler kaldırılır. Veriler içindeki kalıpları bulmak için gelişmiş araçlar ve matematiksel modeller kullanılır.

Sonuçlar, iş operasyonları için kullanılıp kullanılamayacağını görmek için iş hedefleriyle karşılaştırılır. Karşılaştırmaya dayalı olarak, veriler şirket içinde dağıtılır. Daha sonra anlaşılması kolay grafikler veya tablolar kullanılarak sunulur.

Veri Madenciliği Uygulamaları

Veri madenciliği birkaç sektörde kullanılmaktadır:

• Multimedya şirketleri, tüketici davranışını anlamak ve uygun kampanyalar başlatmak için veri madenciliğini kullanır.
• Finansal firmalar bunu piyasa risklerini anlamak, finansal dolandırıcılıkları tespit etmek ve en iyi yatırım getirilerini elde etmek için kullanır.
• Perakende şirketlerinde veri madenciliği, müşteri taleplerini, davranışlarını anlamak, satışları tahmin etmek ve veri modelleri aracılığıyla daha hedefli reklam kampanyaları başlatmak için kullanılır.
• İmalat endüstrileri, tedarik zincirlerini yönetmek, kalite güvencesini geliştirmek ve bakımda yardımcı olan makine hatalarını tahmin etmek için makine verilerini kullanmak için veri madenciliği araçlarını kullanır.
• Veri madenciliği, güvenlik sistemlerini yükseltmek, izinsiz girişleri ve kötü amaçlı yazılımları tespit etmek için kullanılır. Veri madenciliği yazılımı, e-postaları analiz etmek ve e-posta hesaplarınızdan istenmeyen postaları filtrelemek için kullanılabilir.

Veri Madenciliğinde Veri Dönüşümü: Süreçler

Veri madenciliğinde veri dönüşümü, yapılandırılmamış verileri daha sonra analiz etmek üzere yapılandırılmış verilerle birleştirmek için yapılır. Veriler yeni bir bulut veri ambarına aktarıldığında da önemlidir . Veriler homojen ve iyi yapılandırılmış olduğunda, analiz etmek ve kalıp aramak daha kolaydır.

Örneğin, bir şirket başka bir firmayı satın aldı ve şimdi tüm iş verilerini konsolide etmesi gerekiyor. Küçük şirket, ana şirketten farklı bir veritabanı kullanıyor olabilir. Ayrıca bu veritabanlarındaki veriler benzersiz kimliklere, anahtarlara ve değerlere sahip olabilir. Tüm bunların, tüm kayıtların benzer olması ve değerlendirilebilmesi için biçimlendirilmesi gerekir.

Bu nedenle veri dönüştürme yöntemleri uygulanmaktadır. Ve aşağıda açıklanmıştır:

Veri Düzeltme

Bu yöntem, bir veri kümesinden gürültüyü çıkarmak için kullanılır. Gürültü, bir veri kümesi içindeki çarpık ve anlamsız veriler olarak adlandırılır. Yumuşatma, verilerdeki özel özellikleri vurgulamak için algoritmalar kullanır. Gürültüyü kaldırdıktan sonra süreç, özel kalıpları algılamak için verilerdeki küçük değişiklikleri algılayabilir.

Herhangi bir veri değişikliği veya eğilimi bu yöntemle tanımlanabilir.

Okuyun: Hindistan'da Veri Madenciliği Projeleri

Veri toplama

Toplama , çeşitli kaynaklardan veri toplama ve tek bir formatta depolama sürecidir. Burada veriler toplanır, saklanır, analiz edilir ve bir rapor veya özet formatında sunulur. Belirli bir veri kümesi hakkında daha fazla bilgi toplamaya yardımcı olur. Yöntem, büyük miktarda veri toplamaya yardımcı olur.

Doğru analiz için verilerin doğruluğu ve miktarı önemli olduğundan, bu çok önemli bir adımdır. Şirketler, web sitesi ziyaretçileri hakkında veri toplar. Bu onlara müşteri demografisi ve davranış ölçümleri hakkında bir fikir verir. Bu toplu veriler, kişiselleştirilmiş mesajlar, teklifler ve indirimler tasarlamalarına yardımcı olur.

Ayrıştırma

Bu, sürekli verileri bir dizi veri aralığına dönüştürme işlemidir. Sürekli öznitelik değerleri, küçük aralık etiketleri ile değiştirilir. Bu, verilerin incelenmesini ve analiz edilmesini kolaylaştırır. Sürekli bir öznitelik, bir veri madenciliği görevi tarafından işleniyorsa, ayrık değerleri, sabit kalite öznitelikleri ile değiştirilebilir. Bu, görevin verimliliğini artırır.

Bu yöntem, büyük bir veri kümesini bir dizi kategorik veriye dönüştürdüğü için veri azaltma mekanizması olarak da adlandırılır. Ayrıklaştırma, ayrık değerler kullanırken kısa, kompakt ve doğru sonuçlar üretmek için karar ağacı tabanlı algoritmaları da kullanır.

genelleme

Bu süreçte, düşük seviyeli veri öznitelikleri, kavram hiyerarşileri kullanılarak yüksek seviyeli veri özniteliklerine dönüştürülür. Daha düşük bir seviyeden daha yüksek bir kavramsal seviyeye bu dönüşüm, verilerin daha net bir resmini elde etmek için kullanışlıdır. Örneğin yaş verisi bir veri setinde (20, 30) şeklinde olabilir. Kategorik bir değere (genç, yaşlı) daha yüksek bir kavramsal seviyeye dönüştürülür.

Veri genelleme iki yaklaşıma ayrılabilir – veri küpü süreci (OLAP) ve öznitelik yönelimli tümevarım yaklaşımı (AOI) .

öznitelik yapısı

Öznitelik oluşturma yönteminde, mevcut bir öznitelik kümesinden yeni öznitelikler oluşturulur. Örneğin, çalışan bilgilerinin bir veri setinde öznitelikler çalışan adı, çalışan kimliği ve adresi olabilir. Bu öznitelikler, yalnızca 2019 yılında katılan çalışanlar hakkında bilgi içeren başka bir veri kümesi oluşturmak için kullanılabilir.

Bu yeniden yapılandırma yöntemi, madenciliği daha verimli hale getirir ve yeni veri kümelerinin hızla oluşturulmasına yardımcı olur.

normalleştirme

Veri ön işleme olarak da adlandırılan bu, veri madenciliğinde veri dönüşümü için çok önemli tekniklerden biridir. Burada veriler, belirli bir aralığın altına düşecek şekilde dönüştürülür. Öznitelikler farklı aralıklarda veya ölçeklerde olduğunda, veri modelleme ve madencilik zor olabilir. Normalleştirme, veri madenciliği algoritmalarının uygulanmasına ve verilerin daha hızlı çıkarılmasına yardımcı olur.

Popüler normalleştirme yöntemleri şunlardır:

• Min-maks normalleştirme
• ondalık ölçekleme
• Z-puanı normalleştirme

toparlamak

Veri madenciliğinde veri dönüştürme teknikleri, kullanılabilir bir veri kümesi geliştirmek ve arama, zaman damgası ekleme ve coğrafi konum bilgilerini dahil etme gibi işlemleri gerçekleştirmek için önemlidir. Şirketler, veri dönüşümü için Python veya SQL ile yazılmış kod betikleri veya bulut tabanlı ETL (çıkarma, dönüştürme, yükleme ) araçlarını 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.