Veri madenciliği

Veri Madenciliği Nedir?

Veri madenciliği, şirketler tarafından ham verileri faydalı bilgilere dönüştürmek için kullanılan bir süreçtir. İşletmeler, büyük veri yığınlarında kalıp aramak için yazılım kullanarak, daha etkili pazarlama stratejileri geliştirmek, satışları artırmak ve maliyetleri azaltmak için müşterileri hakkında daha fazla bilgi edinebilir. Veri madenciliği, etkin veri toplama,. depolama ve bilgisayar işlemeye dayanır .

Veri Madenciliği Nasıl Çalışır?

Veri madenciliği, anlamlı kalıpları ve eğilimleri toplamak için büyük bilgi bloklarını keşfetmeyi ve analiz etmeyi içerir. Veritabanı pazarlaması, kredi riski yönetimi, dolandırıcılık tespiti, spam E-posta filtreleme gibi çeşitli şekillerde ve hatta kullanıcıların duygu ve düşüncelerini ayırt etmek için kullanılabilir.

Veri madenciliği süreci beş adıma ayrılır. İlk olarak, kuruluşlar verileri toplar ve veri ambarlarına yükler. Ardından, verileri şirket içi sunucularda veya bulutta depolar ve yönetirler. İş analistleri, yönetim ekipleri ve bilgi teknolojisi uzmanları verilere erişir ve verileri nasıl düzenlemek istediklerini belirler. Ardından, uygulama yazılımı verileri kullanıcının sonuçlarına göre sıralar ve son olarak son kullanıcı verileri grafik veya tablo gibi paylaşılması kolay bir formatta sunar.

Veri Depolama ve Madencilik Yazılımı

Veri madenciliği programları, kullanıcıların isteklerine göre verilerdeki ilişkileri ve kalıpları analiz eder. Örneğin, bir şirket bilgi sınıfları oluşturmak için veri madenciliği yazılımını kullanabilir. Örnek vermek gerekirse, bir restoranın belirli özel ürünleri ne zaman sunması gerektiğini belirlemek için veri madenciliğini kullanmak istediğini hayal edin. Topladığı bilgilere bakar ve müşterilerin ne zaman ziyaret ettiklerine ve ne sipariş ettiklerine göre sınıflar oluşturur.

Diğer durumlarda, veri madencileri mantıksal ilişkilere dayalı bilgi kümeleri bulur veya tüketici davranışındaki eğilimler hakkında sonuçlar çıkarmak için ilişkilendirmelere ve sıralı kalıplara bakar.

Depolama, veri madenciliğinin önemli bir yönüdür. Depolama, şirketlerin verilerini tek bir veritabanında veya programda merkezileştirmesidir. Bir veri ambarı ile bir kuruluş, belirli kullanıcıların analiz etmesi ve kullanması için verilerin bölümlerini ayırabilir.

Ancak diğer durumlarda, analistler istedikleri verilerle başlayabilir ve bu özelliklere göre bir veri ambarı oluşturabilir. İşletmeler ve diğer kuruluşlar verilerini nasıl düzenlediğinden bağımsız olarak, yönetimin karar verme süreçlerini desteklemek için kullanırlar.

Veri Madenciliği ve Sosyal Medya

Veri madenciliğinin en kazançlı uygulamalarından biri sosyal medya olmuştur. Facebook (Meta'ya ait), TikTok, Instagram ve Twitter gibi platformlar, hedefli pazarlama reklamları göndermek için tercihleri hakkında çıkarımlarda bulunmak için bireysel kullanıcılar hakkında tonlarca veri toplar. Bu veriler aynı zamanda, bir tüketici ürünü için veya bir seçimde kime oy verecekleri konusunda kullanıcı davranışını etkilemeye ve tercihlerini değiştirmeye çalışmak için de kullanılır.

Sosyal medyadaki veri madenciliği, madencilik kullanıcılarının verilerinin ne kadar alçakgönüllü olabileceğini gösteren birkaç araştırma raporu ve ifşa ile büyük bir çekişme noktası haline geldi.

Cambridge Analytica skandalı, sosyal medya şirketlerinin veri madenciliğini kullanıcıları pahasına nasıl kullanabileceğinin en iyi örneğidir.

Veri Madenciliği Örneği

Marketler, veri madenciliği tekniklerinin iyi bilinen kullanıcılarıdır. Birçok süpermarket , müşterilere, üye olmayanlar için mevcut olmayan indirimli fiyatlara erişim sağlayan ücretsiz sadakat kartları sunar. Kartlar, mağazaların kimin neyi, ne zaman ve hangi fiyata satın aldığını takip etmesini kolaylaştırıyor. Verileri analiz ettikten sonra, mağazalar bu verileri müşterilere satın alma alışkanlıklarına yönelik kuponlar sunmak ve ürünleri ne zaman satışa çıkaracaklarına veya ne zaman tam fiyattan satacaklarına karar vermek için kullanabilirler.

Bir şirket belirli bir hipotezi kanıtlamak için yalnızca genel örneklem grubunu temsil etmeyen seçilmiş bilgileri kullandığında veri madenciliği endişe kaynağı olabilir.

Veri madenciliği süreçleri, arama motoru teknolojisi ve web sitesi öneri programları dahil olmak üzere uygulamaları güçlendiren makine öğrenimi modelleri oluşturmak için kullanılır.

Öne Çıkanlar

Veri madenciliği, şirketler tarafından müşterilerin neyle ilgilendiğini veya satın almak istediğini öğrenmekten dolandırıcılık tespiti ve spam filtrelemeye kadar her şey için kullanılabilir.
Veri madenciliği programları, kullanıcıların talep ettiği veya sağladığı bilgilere dayalı olarak verilerdeki kalıpları ve bağlantıları parçalar.
Veri madenciliği, eğilimleri ve kalıpları ayırt etmek için büyük bir bilgi yığınını analiz etme sürecidir.
Sosyal medya şirketleri, kar elde etmek için kullanıcılarını metalaştırmak için veri madenciliği tekniklerini kullanır.
Veri madenciliğinin bu kullanımı son zamanlarda eleştirilere maruz kaldı çünkü kullanıcılar, özellikle tercihleri etkilemek için kullanıldığında, kişisel bilgileriyle yapılan veri madenciliğinden genellikle habersizler.

SSS

Veri madenciliği nasıl yapılır?

Veri madenciliği, makine öğrenimi ve diğer yapay zeka biçimleri (AI) dahil olmak üzere büyük verilere ve gelişmiş bilgi işlem süreçlerine dayanır. Amaç, aksi takdirde yapılandırılmamış veya büyük veri kümelerinden çıkarımlara veya tahminlere yol açabilecek kalıpları bulmaktır.

Veri madenciliği için başka bir terim nedir?

Veri madenciliği, aynı zamanda, daha az kullanılan terim olan veride bilgi keşfi veya KDD'den de geçer.

Veri madenciliğini kimler kullanır?

Veri madenciliği uygulamaları, finans sektöründen piyasalardaki kalıpları aramaya, potansiyel güvenlik tehditlerini belirlemeye çalışan hükümetlere kadar uzanmaktadır. Şirketler ve özellikle çevrimiçi ve sosyal medya şirketleri, belirli kullanıcı gruplarını hedefleyen karlı reklam ve pazarlama kampanyaları oluşturmak için kullanıcıları üzerinde veri madenciliği kullanır.