Veri Madenciliği Teknikleri: Nedir ve Önemi

Bir şirket, günlük operasyonların bir parçası olarak satışlar, müşteriler, üretim, personel, pazarlama girişimleri ve daha fazlası hakkında bilgi toplar. Bu nedenle işletmeler, bu önemli kurumsal varlığın değerini artırmak için veri madenciliği tekniklerini kullanabilir.

Veri madenciliği bilgisi, bir şirketin pazarlamayı geliştirmek, tüketici eğilimlerini tahmin etmek, dolandırıcılığı belirlemek, e-postaları filtrelemek, riski yönetmek, satışları artırmak ve müşteri ilişkilerini geliştirmek için kullanabileceği eyleme geçirilebilir bilgilere dönüştürülebilir.

Bu blogda, veri madenciliği tekniklerinin neler olduğunu ve araştırmalarda veri madenciliğinin neden gerekli olduğunu öğreneceğiz.

Veri madenciliği tekniklerini tanımlama

Kuruluşlar, operasyonel gereksinimlerine ilişkin öngörüler sağlayabilecek verilerdeki kalıpları bulmak için veri madenciliğini kullanır. Hem iş zekası hem de veri bilimi için gereklidir. Kuruluşlar, yapılandırılmamış verileri kullanılabilecek içgörülere dönüştürmek için çeşitli veri madenciliği tekniklerini kullanabilir.

Verilerde gizli, planlanmamış ve önceden tanımlanmamış ancak meşru korelasyonları bulmak veri madenciliğinin temel amacıdır. Değerli verileri muazzam bir ham veri koleksiyonundan ayırma yöntemi olarak tanımlanır.

Bu, önemli veri kümelerindeki veri modellerini analiz etmek için bir veya daha fazla yazılım parçasının kullanılmasını gerektirir. Araştırma ve bilim, veri madenciliğinin kullanılabileceği birçok alandan sadece iki tanesidir.

Çeşitli veri bilimi uygulamaları için çeşitli teknikler kullanılarak veriler çıkarılabilir. Veri kümelerinde aykırı değerleri bulmaya çalışan anomali tespiti ve örüntü tanıma, çeşitli tekniklerle mümkün kılınan yaygın veri madenciliği kullanım durumlarıdır.

Veri madenciliği uzmanları, muazzam miktarda bilgiden nasıl sonuçlar çıkaracağımıza ve nasıl analiz edeceğimize dair bilgimizi geliştirmek için çaba sarf ettiler. Veritabanı yönetimi, istatistik ve makine öğreniminin bir araya gelmesinden elde edilen yöntem ve teknolojilere güveniyorlar.

Araştırmada veri madenciliği tekniklerinin önemi

Şirketin veri madenciliği amaçlarına bağlı olarak, beklenen sonuçlara uygun modeller oluşturmak için çeşitli yöntemler kullanılmaktadır. Modeller, mevcut verileri açıklamak, gelecekteki eğilimleri tahmin etmek veya verilerdeki anormallikleri belirlemeye yardımcı olmak için kullanılabilir.

Burada, istenen sonuçları tahmin etmek için birkaç veri madenciliği tekniğini tartışacağız.

sınıflandırma

Sınıflandırma, farklı öznitelikleri açık kategorilere koymanızı gerektiren en karmaşık veri madenciliği tekniklerinden biridir. Bu yöntem, önemli ve yararlı olan veriler ve meta veriler hakkında bilgi almak için kullanılır ve verilerin diğer gruplara yerleştirilmesine yardımcı olur. Daha sonra daha fazla sonuç çıkarmak veya başka bir şey yapmak için kullanabilirsiniz.

Örneğin, bir müşterinin mali durumu ve satın alımları hakkındaki bilgilere bakın. Bunları “düşük”, “orta” veya “yüksek” kredi riskleri olarak sınıflandırabilirsiniz. Daha sonra bu müşteriler hakkında daha fazla bilgi edinmek için bu kategorileri kullanabilirsiniz.

kümeleme

Kümeleme, sınıflandırmaya çok benzer, ancak benzerliklerine göre veri parçalarını birleştirmeyi içerir. Benzer veri gruplarını bulmanın bir yoludur. Bu işlem, verilerin nasıl farklı ve aynı olduğunu görmenize yardımcı olur.

Örneğin, hedef kitlenizi ne kadar para harcadıklarına veya mağazanızdan ne sıklıkla alışveriş yaptıklarına göre farklı gruplara ayırabilirsiniz.

izleme kalıpları

İzleme kalıpları, veri madenciliği yapmanın en temel yollarından biridir. İş sonuçları hakkında akıllı sonuçlar çıkarmak için verilerdeki eğilimleri veya kalıpları bulmak ve bunlara göz kulak olmak anlamına gelir. Bir şirket satış verilerinde bir eğilim gördüğünde, bu bilgilerden en iyi şekilde yararlanmak için harekete geçmek için bir nedeni vardır.

Belirli bir ürünün, belirli bir grup insana diğerlerinden daha iyi sattığının bulunduğunu varsayalım. Bu durumda, bir kuruluş bu bilgileri benzer ürünler veya hizmetler yapmak veya bu grup için orijinal üründen daha fazlasına sahip olmasını sağlamak için kullanabilir.

Dernek

İlişkilendirme, izleme modellerine benzer ancak daha çok birbirine bağlı değişkenlere özgüdür. Bu veri madenciliği tekniği, iki veya daha fazla şey arasındaki bağlantıyı bulmaya yardımcı olur. Veri setinde gizlenmiş bir yol bulur.

Bu durumda, başka bir olay veya nitelik ile güçlü bir şekilde bağlantılı olayları veya özellikleri ararsınız. Örneğin, tüketicileriniz belirli bir ürünü satın aldıklarında, genellikle ikinci bir ilgili ürün aldıklarını fark edebilirsiniz. Çoğu çevrimiçi mağazanın “insanlar da satın aldı” bölümünü doldurmak için kullandığı şey budur.

Dış algılama

Çoğu durumda, yalnızca büyük resme bakarak veri kümenizin net bir resmini elde edemezsiniz. Ayrıca verilerinizde anormallikler veya aykırı değerler tespit etmeniz de yardımcı olacaktır.

Örneğin, alıcılarınızın neredeyse tamamı erkekse ancak ağustos ayının garip bir haftasında kadın alıcıların sayısında büyük bir artış varsa, bu sıçramayı araştırmak ve buna neyin sebep olduğunu bulmak isteyeceksiniz, böylece tekrar edebilirsiniz. veya kitleniz hakkında daha fazla bilgi edinin.

regresyon

Regresyon, diğer faktörlerin varlığı göz önüne alındığında bir değişkenin olasılığını belirlemek için kullanılır. Bu, değişken ilişkileri tanımlar ve analiz eder. Diğer faktörlerin varlığı göz önüne alındığında bir değişkenin olasılığını belirler.

Örneğin, arz, talep ve rekabete bağlı olarak bir fiyat tahmininde bulunmak için kullanabilirsiniz. Regresyon, bir veri kümesindeki iki (veya daha fazla) değişken arasındaki bağlantıyı bulmanıza yardımcı olur.

Tahmin

Tahmin, en güçlü veri madenciliği tekniklerinden biridir çünkü gelecekte ne tür veriler bulacağınızı tahmin etmenizi sağlar. Gelecekte ne olacağına dair oldukça iyi bir fikir edinmek için genellikle tarihsel kalıplara bakmanız ve anlamanız gerekir.

Örneğin, uzun vadede bir kredi riski oluşturup oluşturmayacağını anlamak için bir kişinin kredi geçmişine ve geçmişte ne satın aldığına bakabilirsiniz.

Çözüm:

Bu veri madenciliği tekniklerinin tümü, çeşitli veri açılarını araştırmak için kullanılabilir. Bu bilgiyle, verileri çeşitli şirket sorunlarıyla başa çıkmak ve karları artırmak, müşterileri memnun etmek veya maliyetlerden tasarruf etmek için kullanılabilecek gerçeklere dönüştürmek için en iyi teknikleri seçebilirsiniz.

Araştırmanın amaçlarına ve veri türüne bağlı olarak farklı veri madenciliği yaklaşımları kullanılmaktadır. Artık veri madenciliğinin temelleri ve araştırma metodolojisi hakkında okuduklarınızı kullanarak veri madenciliği anlayışınızı geliştirebilirsiniz.

Araştırma yapmak veya veri analizi yapmak için yardım istiyorsanız, QuestionPro profesyonelleri ile iletişime geçin. Prosedür boyunca size rehberlik edebilir ve verilerinizi en üst düzeye çıkarmanıza yardımcı olabiliriz.

DAHA FAZLA ÜCRETSİZ DENEME ÖĞRENİN