Veri madenciliği nedir?
Veri madenciliği, belirli bir amaç için kullanılabilecek ilgili bilgileri bulmak üzere büyük veri kümelerini eleme işlemidir. Hem veri bilimi hem de iş zekâsı için gerekli olan veri madenciliği, temelde tamamen örüntülerle ilgilidir.
Verilerin toplanıp saklanmasından sonraki adım, bu verilerden anlam çıkarmaktır. Aksi takdirde tamamen anlamsızdır. Veri analizi, karmaşık uyarlanabilir algoritmaların verileri yapay olarak analiz etmek için kullanıldığı makine öğrenimi gibi konseptleri kullanması dâhil olmak üzere çeşitli şekillerde yapılır.
Daha geleneksel veri madenciliği yöntemlerinde, karmaşık bilgilerden anlam çıkarmak için özel eğitim almış olan veri bilimcileri, yönetim ekiplerinin değerlendirmesi için raporlar hazırlar.
Veri madenciliği nasıl gerçekleşir?
Veri madenciliği, anlamlı örüntüler ve eğilimler bulmak için büyük hacimli bilgilerin incelenmesini ve analiz edilmesini içerir. Süreç; veri toplama, bir hedef geliştirme ve veri madenciliği tekniklerini uygulama adımlarından oluşur. Seçilen taktikler amaca bağlı olarak değişebilir ancak veri madenciliği için gözleme dayalı süreç aynıdır. Tipik bir veri madenciliği süreci şu şekilde görünebilir:
Hedefinizi tanımlama: Örneğin, müşteri davranışı hakkında daha fazla şey öğrenmek istiyor musunuz? Maliyetleri azaltmak mı yoksa geliri artırmak mı istiyorsunuz? Dolandırıcılığı tespit etmek istiyor musunuz? Veri madenciliği sürecinin başında net bir hedef belirlemek önemlidir.
Verilerinizi toplama: Topladığınız veriler, hedefinize bağlı olacaktır. Kuruluşların tipik olarak birden çok veri tabanında depolanan verileri (ör. müşterilerin işlemler aracılığıyla gönderdikleri bilgiler vb.) vardır.
Verileri temizleme: Verilerin seçildikten sonra genellikle temizlenmesi, yeniden biçimlendirilmesi ve doğrulanması gerekir.
Verileri sorgulama: Bu noktada analistler, istatistiksel analizler yürüterek ve görsel grafikler ile tablolar oluşturarak veriler hakkında bilgi sahibi olurlar. Amaç, veri madenciliği hedefi için önemli olan değişkenleri belirlemek ve bir modele ulaşmak üzere ilk hipotezleri oluşturmaktır.
Bir model oluşturma: Veri madenciliği için farklı teknikler vardır (aşağıdaki bölüme bakın) ve bu aşamada amaç, en yararlı sonuçları üretecek bir veri madenciliği yaklaşımı bulmaktır. Analistler, amaçlarına bağlı olarak bir sonraki bölümde özetlenen yaklaşımlardan birini veya birkaçını kullanmayı seçebilirler. Model oluşturma, tekrarlanan bir süreçtir ve bazı modeller verilerin belirli şekillerde biçimlendirilmesini gerektirdiğinden veri biçimlendirmesinin tekrarlanmasını gerektirebilir.
Sonuçları doğrulama: Bu aşamada analistler, bulguların doğru olup olmadığını kontrol etmek için sonuçları incelerler. Sonuçlar doğru değilse modelin yeniden oluşturulup tekrar deneme yapılması gerekir.
Modeli uygulama: Ortaya çıkan içgörüler, sürecin başında tanımlanan hedefi gerçekleştirmek için kullanılabilir.
Veri madenciliği türleri
Çeşitli veri madenciliği teknikleri vardır ve kullandığınız teknik, genel hedefinize bağlı olacaktır. Farklı veri modelleri vardır ve bu modellerin her biri farklı veri madenciliği tekniklerine dayanır. Ana veri modellerine tanımlayıcı, tahmine dayalı ve kuralcı denir:
Tanımlayıcı modelleme
Bu, başarının veya başarısızlığın ardındaki nedenleri anlamak için geçmiş verilerdeki benzerlikleri veya grupları ortaya çıkarır (örneğin müşterileri ürün tercihlerine veya duygularına göre kategorize etmek). Örnek tekniklere şunlar dâhildir:
- Birliktelik kuralları: Bu, aynı zamanda pazar sepeti analizi olarak da bilinir. Bu tür veri madenciliği, değişkenler arasındaki ilişkileri araştırır. Örneğin birliktelik kuralları, hangi ürünlerin en çok birlikte satın alındığını görmek için bir şirketin satış geçmişini inceleyebilir. Şirket bu bilgileri planlama, kampanya ve tahmin için kullanabilir.
- Kümeleme analizi: Kümeleme, ortak özellikler paylaşan veri noktalarını alt kümelere ayırarak bir veri kümesi içindeki benzerlikleri belirlemeyi amaçlar. Kümeleme; müşterilerin satın alma davranışına, ihtiyaç durumuna, hayatının evresine veya pazarlama iletişimindeki tercihlerine göre bölümlendirilmesi gibi bir veri kümesi içindeki özellikleri tanımlamak için faydalıdır.
- Aykırı değer analizi: Bu model, anormallikleri, yani örüntülere tam olarak uymayan verileri belirlemek için kullanılır. Aykırı değer analizi özellikle dolandırıcılık tespiti, ağ giriş algılaması ve suç soruşturmalarında kullanışlıdır.
Tahmine dayalı modelleme
Bu modelleme, gelecekteki olayları sınıflandırmak veya bilinmeyen sonuçları tahmin etmek için daha derine iner (örneğin, bir kişinin bir krediyi geri ödeme olasılığını belirlemek için kredi derecelendirmesini kullanmak). Örnek tekniklere şunlar dâhildir:
- Karar ağaçları: Bunlar, bir dizi kriter listesine dayalı olarak bir sonucu sınıflandırmak veya tahmin etmek için kullanılır. Veri kümesini verilen yanıtlara göre sıralayan bir dizi basamaklı sorunun girdisini istemek için bir karar ağacı kullanılır. Bazen ağaç şeklinde bir görselle gösterilen karar ağacı, verilerde daha derine inerken belirli bir yöne ve kullanıcı girdisine izin verir.
- Sinir ağları: Bunlar, düğümlerin kullanımı yoluyla verileri işler. Bu düğümler girdilerden, ağırlıklardan ve bir çıktıdan oluşur. Veriler, insan beyninin işleyişine benzer şekilde, denetimli öğrenme yoluyla eşleştirilir. Bu model, bir modelin doğruluğunu belirlemek için eşik değerler vermeye uygun olabilir.
- Regresyon analizi: Regresyon analizi, bir veri kümesindeki en önemli faktörleri, hangi faktörlerin göz ardı edilebileceğini ve bu faktörlerin birbirlerini nasıl etkilediğini anlamayı amaçlar.
- Sınıflandırma: Bu, ele alınması gereken belirli bir soru veya zorluğa dayalı olarak veri noktalarının gruplara veya sınıflara atanmasını içerir. Örneğin, bir perakendeci belirli bir ürün için indirim stratejisini optimize etmek isterse kararlarını yönlendirmek için satış verilerine, envanter düzeylerine, kupon kullanım oranlarına ve tüketici davranış verilerine bakabilir.
Kuralcı modelleme
İnternet, e-posta, yorum alanları, kitaplar, PDF’ler ve diğer metin kaynaklarından gelen yapılandırılmamış verilerdeki artışla birlikte, metin madenciliğinin veri madenciliğine bağlı bir disiplin olarak benimsenmesi de önemli ölçüde arttı. Veri analistleri, gelişmiş tahmin doğruluğu için tahmine dayalı modellere dâhil etmek üzere yapılandırılmamış verileri ayrıştırma, filtreleme ve dönüştürme becerisine ihtiyaç duyar.
Veri madenciliğindeki veri türleri
Madenciliği yapılabilecek veri türleri şunları içerir:
- Bir veri tabanı veya veri ambarında depolanan veriler
- İşlem verileri (ör. uçuş rezervasyonları, web site tıklamaları, mağaza satın alımları vb.)
- Mühendislik tasarımı verileri
- Ardışık veriler
- Grafik verileri
- Konumsal veriler
- Multimedya verileri
Veri madenciliği neden önemlidir?
Çoğu kuruluş daha dijital hâle geliyor. Sonuç olarak birçok şirket, uygun şekilde analiz edildiğinde temel ürün ve hizmetleri kadar değerli olma potansiyeline sahip çok büyük miktarda veriye sahip olduğunun farkına varıyor.
Veri madenciliği, dijital işlemlerden elde edilen verilerde içgörüler bulmaya yardımcı olarak işletmelere rekabet avantajı sağlar. Şirketler, müşteri davranışı hakkında daha detaylı bilgi edinerek yeni ürünler, hizmetler veya pazarlama teknikleri oluşturabilir. Veri madenciliğinin bir işletmeye sunabileceği avantajlardan bazıları şunlardır:
Fiyatlandırmayı optimize etme:
İşletmeler; talep, esneklik, dağıtım ve marka algısı gibi farklı fiyatlandırma değişkenlerini analiz etmek için veri madenciliğini kullanarak kârı en üst düzeye çıkaracak şekilde fiyatları belirleyebilir.
Pazarlamayı optimize etme:
Veri madenciliği, işletmelerin müşterilerini davranışa ve ihtiyaca göre bölümlendirmesine olanak tanır. Bu da, daha iyi performans gösteren ve müşterilerle daha alakalı olan kişiselleştirilmiş reklamlar sunmalarını sağlar.
Daha fazla üretkenlik:
Çalışan davranış modellerini analiz etmek, çalışan bağlılığını ve üretkenliğini artırmak için İK girişimlerine katkıda bulunabilir.
Daha fazla verimlilik:
İşletmeler, müşteri satın alma modellerinden tedarikçi fiyatlandırma davranışına kadar, verimliliği artırmak ve maliyetleri azaltmak için veri madenciliği ve veri analizini kullanabilir.
Daha fazla müşteri tutma:
Veri madenciliği, müşterilerinizi daha derinlemesine anlamanıza yardımcı olan içgörüler sağlayabilir. Dolayısıyla bu da, müşterilerle etkileşimlerinizi geliştirerek elde tutma oranını artırabilir.
İyileştirilmiş ürün ve hizmetler:
Kalitenin yetersiz kaldığı alanları bulmak ve bu durumu düzeltmek için veri madenciliğini kullanmak, ürün iadelerini azaltabilir.
Veri madenciliğinin kullanımı
Veri madenciliği, kuruluşa ve ihtiyaçlarına bağlı olarak çok sayıda amaç için kullanılır. Olası kullanım alanlarından bazıları şunlardır:
Satış
Veri madenciliği, satışları artırmaya yardımcı olabilir. Örneğin, cadde üzerindeki bir mağazanın satış noktası kaydını düşünün. Perakendeci, her satış için satın alma zamanını, hangi ürünlerin birlikte satıldığını ve hangi ürünlerin en popüler olduğunu kaydeder. Perakendeci, ürün yelpazesini optimize etmek için bu bilgileri kullanabilir.
Pazarlama
İşletmeler, pazarlama faaliyetlerini geliştirmek için veri madenciliğini kullanabilir. Örneğin, veri madenciliğinden elde edilen içgörüler, potansiyel müşterilerin reklamları nerede gördüğünü, hangi demografinin hedefleneceğini, dijital reklamların nereye yerleştirileceğini ve hangi pazarlama stratejilerinin müşteriler için uygun olduğunu anlamak amacıyla kullanılabilir.
Üretim
Kendi mallarını üreten şirketler için veri madenciliği; ham maddelerin maliyetini, malzemelerin en verimli şekilde kullanılıp kullanılmadığını, üretim sürecinde zamanın nasıl harcandığını ve süreci hangi engellerin etkilediğini analiz etmek için kullanılabilir. Veri madenciliği, yeni malzemelerin ne zaman sipariş edilmesi gerektiğini veya ekipmanın ne zaman değiştirilmesi gerektiğini tahmin ederek ihtiyaçların tam zamanında karşılanmasını sağlamak için kullanılabilir.
Dolandırıcılık algılama
Veri madenciliğinin amacı, veri noktalarını birbirine bağlayan örüntüleri, eğilimleri ve korelasyonları bulmaktır. Bir kuruluş, var olmaması gereken aykırı değerleri veya korelasyonları belirlemek için veri madenciliğini kullanabilir. Örneğin, bir işletme nakit akışını analiz edebilir ve bilinmeyen bir hesaba yinelenen ödemeler bulabilir. Bu beklenmedik bir durumsa şirket olası dolandırıcılığı kontrol etmek için araştırma yapmak isteyebilir.
İnsan kaynakları
İK departmanları; genellikle personelin elde tutulması, terfiler, maaş aralıkları, şirket faydaları ile bu faydaların nasıl kullanıldığı ve çalışan memnuniyeti anketleri dâhil, işlenmek üzere geniş bir veri yelpazesine sahiptir. Veri madenciliği, çalışanların neden işten ayrıldığını ve işe alınanları kuruluşa katılmaya neyin motive ettiğini daha iyi anlamak için bu verileri ilişkilendirebilir.
Müşteri hizmetleri
Müşteri memnuniyeti çeşitli faktörlerle şekillenir. Örneğin, malları sevk eden bir perakendeciyi ele alalım. Bir müşteri teslimat süresinden, teslimat kalitesinden veya teslimat beklentileriyle ilgili iletişimden memnun olmayabilir. Bu müşteri, yavaş e-posta yanıtları veya uzun telefon bekleme süreleri nedeniyle hayal kırıklığına uğrayabilir. Veri madenciliği, müşteri etkileşimleri hakkında operasyonel bilgileri toplar ve şirketin iyi performans gösterdiği alanların yanı sıra zayıf noktalarını belirlemek için bulguları özetler.
Müşteriyi elde tutma
Şirketler, rakiplerine geçen müşterilerin özelliklerini belirlemek için veri madenciliğini kullanabilir ve ardından aynı özelliklere sahip diğer müşterileri elde tutmak için özel fırsatlar sunabilir.
Güvenlik
İzinsiz giriş algılama teknikleri, ağ kesintileri gibi anormallikleri belirlemek için veri madenciliğini kullanır.
Eğlence
Yayın hizmetleri, kullanıcıların ne izlediğini veya dinlediğini analiz etmek ve alışkanlıklarına göre kişiselleştirilmiş önerilerde bulunmak için veri madenciliğinden faydalanır.
Sağlık Hizmeti
Veri madenciliği, doktorların tıbbi durumları teşhis etmesine, hastaları tedavi etmesine ve X ışınlarını ve diğer tıbbi görüntüleme sonuçlarını analiz etmesine yardımcı olur. Tıbbi araştırmalar, ayrıca büyük ölçüde veri madenciliği, makine öğrenimi ve diğer analiz biçimlerine bağlıdır.
Veri madenciliğinin geleceği
Bulut bilişim teknolojilerinin, veri madenciliğinin büyümesinde önemli bir etkisi olmuştur. Bulut güvenliği sorunlarına ve zorluklarına rağmen, bulut teknolojileri şu anda birçok kuruluşun topladığı yüksek hızlı, büyük miktarlarda yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler için uygundur. Bulutun esnek kaynakları, bu büyük veri taleplerini karşılamak için ölçeklenir. Sonuç olarak, bulut çeşitli biçimlerde daha fazla veri tutabildiğinden veri madenciliğinin bu verileri içgörüye dönüştürebilmesi için daha fazla araç gerektirir. Ayrıca yapay zekâ ve makine öğrenimi gibi gelişmiş veri madenciliği biçimleri bulutta hizmet olarak sunulur.
Gelecekte bulut bilişim alanında gerçekleşecek gelişmeler muhtemelen daha etkili veri madenciliği araçlarına olan ihtiyacı artırmaya devam edecektir. Yapay zekâ ve makine öğrenimi gelişiyor, buna bağlı olarak veri miktarı da artıyor. İş değeri için verileri depolamak ve işlemek için giderek daha fazla oranda bulut sistemi kullanılıyor. Veri madenciliği yaklaşımlarının buluta giderek daha fazla bağımlı hâle gelmesi muhtemel görünüyor.
Veri madenciliğiyle ilgili SSS
Veri madenciliği, veri madenciliğinin nasıl çalıştığı ve veri madenciliğinin önemi hakkında sık sorulan sorular şunlardır:
Veri madenciliği nerede kullanılır?
Veri madenciliği, belirli amaçlar için kullanılabilecek örüntüleri ve içgörüleri bulmak üzere büyük veri hacimlerini keşfetmek amacıyla kullanılır. Bu amaçlar, satış ve pazarlamayı iyileştirmeyi, üretimi optimize etmeyi, dolandırıcılığı algılamayı ve güvenliği artırmayı içerebilir. Veri madenciliği; bankacılık, sigorta, sağlık hizmeti, perakende, oyun, müşteri hizmetleri, bilim, mühendislik ve daha pek çok sektör gibi çok çeşitli endüstri sektörlerinde kullanılır.
Veri madenciliği nasıl gerçekleşir?
Veri analistleri genellikle veri madenciliği süreci boyunca belirli bir görev akışını takip eder. Tipik bir veri madenciliği süreci, veri analizinin amacını tanımlayarak başlayabilir, ardından verilerin nerede depolandığını, nasıl toplanacağını ve hangi analizin gerekli olduğunu anlamaya çalışabilir. Sonraki adımlar, verileri analiz için hazırlamak, modeli oluşturmak, modelin bulgularını değerlendirmek ve ardından değişikliği uygulamak ve sonuçları izlemektir.
Veri madenciliği neden kullanılır?
Veri madenciliği, kuruluşların karşılaştığı zorlukları ve fırsatları belirlemek için kullanılır. Ürün fiyatlandırmasını optimize etmek, üretkenliği artırmak, verimliliği artırmak, müşteri hizmetlerini ve müşteri tutmayı geliştirmek ve ürün geliştirmeye yardımcı olmak için kullanılabilir. Veri madenciliği, dijital işlemlerden elde edilen verilerde içgörüler bulmaya yardımcı olarak işletmelere rekabet avantajı sağlar.
İlgili makaleler:
- Veri komisyoncularının bilgilerinizi satması nasıl engellenir?
- Veri hırsızlığı nedir ve nasıl önlenir?
- Veri şifreleme nedir?
İlgili ürünler:
