Veri Madenciliğinin En Yaygın Örnekleri

Büyük veri kümelerinden bilgi çıkarma hakkında konuşun, veri madenciliği hakkında konuşun!

Veri madenciliği, bilgi keşfi veya tahmine dayalı analiz – tüm bu terimler tek ve aynı anlama gelir. Daha basit kelimelere ayrılan bu terimler, büyük bir veri kümesindeki kalıpları keşfetmeye yönelik bir dizi tekniğe atıfta bulunur. Bu modeller, veri biliminde gelecekteki davranışların üstünde kalmak için tahmine dayalı bir model oluşturmaya yardımcı olur.
Bugün, kuruluşların çoğu - etki alanlarına bakılmaksızın - Büyük Verilerinden yararlanmak istiyor ve bu nedenle karmaşık analitik yöntemler kullanıyor. Büyük Veri tüketimi arttıkça, veri madenciliğine olan ihtiyaç da arttı. Bugün, çevremizdeki her yerde veri madenciliği örneklerini görebiliriz.

Günlük yaşamınızda sıklıkla karşılaştığınız Veri Madenciliği örneklerine bakalım:

1. Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi

Hem Yapay Zeka hem de Makine Öğrenimi bugün dünyada çok fazla ilgi kazanıyor ve kredi Veri Madenciliğine gidiyor. Bir sistemi, ilgili veri ve kalıplarla beslemeden başka nasıl “yapay olarak akıllı” hale getirirsiniz? Ve Veri Madenciliği ile değilse, ilgili kalıpları nasıl çıkarırsınız?
Her gün karşılaştığınız en yaygın AI ve Makine Öğrenimi örneklerinden biri, sevilen öneri sistemleridir. Amazon'dan bir ürün satın aldıktan sonra, size önerilen ürünlerin bir listesinin gösterildiği ve göz açıp kapayıncaya kadar bunlardan birini satın aldığınız oldu mu? Amazon bunu nasıl başardı? Geçmiş verilerinizi ve davranışlarınızı kapsamlı bir şekilde inceleyerek ve analiz ederek. Amazon, davranışsal eğilimlerinizi kullanarak, ürünü satın alma olasılığınıza göre ürünleri kategorilere ayırabilir. Amazon ve diğer e-ticaret web siteleri, ürün önerileri göstermek için AI kullanırken, Spotify ve Netflix gibi video ve müzik akış platformları, çalma listelerinizi daha iyi düzenlemek için aynı şeyi kullanır.

Yukarıda belirtilen örnekler, mayınlı verilerin üzerine Yapay Zeka kullanır. Bununla birlikte, ters kullanım da mümkündür, yani teoriler geliştirebilir ve ardından teorinizi güçlendirmek için veri madenciliğini kullanabilirsiniz. Örneğin, kendi kendini süren bir araba kırmızı bir Maruti'nin hız sınırının iki katı hız yaptığını görürse, tüm kırmızı Marutilerin aşırı hız yaptığına dair bir teori geliştirebilir. Bu yapay zeka daha sonra teoriyi güçlendirmek veya zayıflatmak için Veri Madenciliği yöntemlerini kullanabilir.
Veri Bilimcisi, Veri Analisti ve Veri Mühendisi kimdir?

2. Servis sağlayıcıları

Hizmet sağlayıcılar, müşterileri çok uzun süredir elde tutmak için Veri Madenciliğini kullanıyor. İş Zekası ve Veri Madenciliği tekniklerini kullanmak, bu hizmet sağlayıcıların, bir müşteri onları başka bir hizmet sağlayıcı için terk ettiğinde kullanılan bir terim olan "çalmayı" tahmin etmelerine olanak tanır.
Bugün, her hizmet sağlayıcının müşterileri hakkında terabaytlarca verisi var. Bu veriler, fatura bilgileriniz, müşteri hizmetleri etkileşimleri, web sitesi ziyaretleri ve benzeri şeyleri içerir. Hizmet sağlayıcılar, bu verilerin madenciliğini ve analizini kullanarak her müşteriye bir olasılık puanı atar. Bu olasılık puanı, satıcıları değiştirme olasılığınızın bir yansımasıdır. Ardından, bu şirketler müşterileri elde tutmak için teşvikler ve kişiselleştirilmiş ilgi sağlayarak daha yüksek risk altındaki insanları hedefler.
Veri Ambarı ile İlgili Temel Kavramlar: Genel Bir Bakış

3. Süpermarketler ve Perakende Mağazaları

Veri madenciliği, süpermarket sahiplerinin seçimlerinizi ve tercihlerinizi sizden bile daha iyi bilmesini sağlar. Bize inanmıyorsanız, Target'ın birkaç yıl önce yaptıklarına şaşıracaksınız .
Kadın müşterilerinden birinin satın alma geçmişini ve davranışlarını takip eden Target, doğru bir şekilde hamile olduğu sonucuna vardı. Oh, ve hadi size söyleyelim - bu, kadının kendisi bilmeden önceydi. Verilerin, kalıpların ve analizin gücü budur.

Okuyun: Hindistan'da Veri Madenciliği Projeleri

Genel olarak bu perakende mağazaları, müşterileri "yenilik, sıklık, parasal" (RFM) dedikleri gruplara ve farklı kampanya ve stratejilerle belirli gruplara ayırır. Bu nedenle, çok ama nadiren harcayan bir müşteriye, az ama sık harcayan bir müşteriden farklı davranılacaktır. İkinci tür, sadakat, yukarı satış veya çapraz satış teklifleri alabilirken, birincisine örneğin bir geri kazanma anlaşması teklif edilebilir.
Veri Görselleştirme: Ne, Neden ve Nasıl!

4. Bilim, Mühendislik ve Eğitim:

Bilim ve mühendislik alanları, veri madenciliği tekniklerinin uygulanmasından bu yana büyük bir revizyon gördü. Veri Madenciliği tekniklerini kullanan bazı özel alanlara bakalım:

• • Dizi madenciliği, insan genetiği çalışmalarında geniş bir kullanım alanı bulmaktadır. DNA dizisindeki varyasyonlar ile hastalıklara yatkınlıktaki değişkenlik arasındaki ilişkinin anlaşılmasına yardımcı olur. Basitçe söylemek gerekirse, DNA'daki değişikliklerin, bu hastalıkları teşhis etme, önleme ve tedavi etme yöntemlerinin geliştirilmesine önemli ölçüde yardımcı olacak yaygın hastalıklara yakalanma riskine nasıl karşılık geldiğini bulmayı amaçlar.

• • Veri madenciliği, öğrencilerin öğrenmelerini ve verimliliklerini azaltan davranışlarda bulunmalarına neden olan faktörleri anlamak için eğitim araştırmaları alanında kullanılmaktadır.

• Elektrik enerjisi mühendisliği alanında, yüksek voltajlı elektrikli ekipman üzerinde durum izleme gerçekleştirmek için veri madenciliği yöntemleri yaygın olarak kullanılmaktadır. Bunun amacı, herhangi bir aksilikten kaçınmak için yalıtımın durumu gibi güvenlikle ilgili çeşitli parametreler hakkında değerli bilgiler elde etmektir.

5. Suç Önleme Kurumları:

Veri Madenciliği ve Analitiğin kullanımı sadece kurumsal uygulamalar veya eğitim ve teknoloji ile sınırlı değildir ve bu listedeki son örnek de aynı şeyi kanıtlamaktadır. Kurumsal organizasyonların ötesinde, suç önleme ajansları da sayısız verideki eğilimleri tespit etmek için veri analitiğini kullanır. Bu veriler, meydana gelen tüm büyük suç faaliyetlerinin ayrıntılarını içeren bilgileri içerir.
Bu verileri araştırmak ve kalıpları ve eğilimleri kapsamlı bir şekilde incelemek ve anlamak, bu suç önleme kurumlarının gelecekteki olayları çok daha doğru bir şekilde tahmin etmelerini sağlar. Veri Madenciliği ve analitik yardımıyla, bu kurumlar maksimum polis insan gücünün nereye yerleştirileceğine (bir sonraki suç en çok nerede ve ne zaman işlenecek?), sınır kapısında kimin aranacağına (tür veya yaşa göre) her şeyi öğrenebilir. aracın, yolcuların sayısı veya yaşı veya sınır geçiş tarihi), terörle mücadele faaliyetlerinde hangi istihbaratın ciddiye alınması gerektiğine bile.

Veri Manipülasyonu: Veri Yalanlarını Nasıl Anlayabilirsiniz?

Yukarıda tartıştıklarımız, Veri Madenciliğinin birçok örneğinden sadece birkaçı. Bu makale sizi büyülediyse ve daha fazlasını istediyse, veri madenciliği, veri analitiği, iş zekası ve yapay zeka gibi kavramların daha derinlerine inmenizi öneririz. Bu, bilgi tabanınızı genişletecek ve aynı zamanda daha bilinçli bir kariyer seçimi yapmanıza yardımcı olacaktır - eğer Data'ya atlamak istiyorsanız.
İş Zekası, bugün ve gelecek ve Veri Madenciliği büyük ölçüde her şeyin temelini oluşturuyor. Bu nedenle, ödüllendirici ve tatmin edici bir kariyer arıyorsanız, aynı temel bilgileri tam olarak uyguladığınızdan emin olun!

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.