{"id":793157,"date":"2022-08-16T11:00:03","date_gmt":"2022-08-16T11:00:03","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/veri-madenciligi-teknikleri-nedir-ve-onemi\/"},"modified":"2022-08-16T11:00:03","modified_gmt":"2022-08-16T11:00:03","slug":"veri-madenciligi-teknikleri-nedir-ve-onemi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/tr\/veri-madenciligi-teknikleri-nedir-ve-onemi\/","title":{"rendered":"Veri Madencili\u011fi Teknikleri: Nedir ve \u00d6nemi"},"content":{"rendered":"

Bir \u015firket, g\u00fcnl\u00fck operasyonlar\u0131n\u0131n bir par\u00e7as\u0131 olarak sat\u0131\u015flar, m\u00fc\u015fteriler, \u00fcretim, personel, pazarlama giri\u015fimleri ve daha fazlas\u0131 hakk\u0131nda bilgi toplar. Bu nedenle i\u015fletmeler bu \u00f6nemli kurumsal varl\u0131\u011f\u0131n de\u011ferini art\u0131rmak i\u00e7in veri madencili\u011fi tekniklerini kullanabilir. <\/span><\/p>\n

Veri madencili\u011fi bilgisi, bir \u015firketin pazarlamay\u0131 geli\u015ftirmek, t\u00fcketici e\u011filimlerini tahmin etmek, doland\u0131r\u0131c\u0131l\u0131\u011f\u0131 tespit etmek, e-postalar\u0131 filtrelemek, riski y\u00f6netmek, sat\u0131\u015flar\u0131 art\u0131rmak ve m\u00fc\u015fteri ili\u015fkilerini<\/a> geli\u015ftirmek i\u00e7in kullanabilece\u011fi eyleme ge\u00e7irilebilir i\u00e7g\u00f6r\u00fc<\/a> bilgilerine d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fclebilir.<\/span><\/p>\n

Bu blogda, veri madencili\u011fi tekniklerinin neler oldu\u011funu ve veri madencili\u011finin ara\u015ft\u0131rmalarda neden gerekli oldu\u011funu \u00f6\u011frenece\u011fiz.<\/span><\/p>\n

Veri madencili\u011fi tekniklerinin tan\u0131mlanmas\u0131<\/span><\/h2>\n

Kurulu\u015flar, operasyonel gereksinimleri hakk\u0131nda i\u00e7g\u00f6r\u00fc sa\u011flayabilecek verilerdeki kal\u0131plar\u0131 bulmak i\u00e7in veri madencili\u011fini kullan\u0131r. Hem i\u015f zekas\u0131 hem de veri bilimi i\u00e7in gereklidir. Kurulu\u015flar, yap\u0131land\u0131r\u0131lmam\u0131\u015f verileri kullan\u0131labilecek i\u00e7g\u00f6r\u00fclere d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmek i\u00e7in \u00e7e\u015fitli veri madencili\u011fi tekniklerinden yararlanabilir.<\/span><\/p>\n

Verilerdeki gizli, planlanmam\u0131\u015f ve daha \u00f6nce tan\u0131mlanmam\u0131\u015f ancak me\u015fru korelasyonlar\u0131 bulmak veri madencili\u011finin birincil hedefidir. Muazzam bir ham veri koleksiyonundan de\u011ferli verileri ay\u0131rmak i\u00e7in bir y\u00f6ntem olarak tan\u0131mlanmaktad\u0131r. <\/span><\/p>\n

Bu, \u00f6nemli veri k\u00fcmelerindeki veri modellerini analiz etmek i\u00e7in bir veya daha fazla yaz\u0131l\u0131m par\u00e7as\u0131n\u0131n kullan\u0131lmas\u0131n\u0131 gerektirir. Ara\u015ft\u0131rma ve bilim, veri madencili\u011finin kullan\u0131labilece\u011fi bir\u00e7ok alandan yaln\u0131zca iki \u00f6rnektir.<\/span><\/p>\n

\u00c7e\u015fitli veri bilimi uygulamalar\u0131 i\u00e7in \u00e7e\u015fitli teknikler kullan\u0131larak veri madencili\u011fi yap\u0131labilir. Veri setlerindeki ayk\u0131r\u0131 de\u011ferleri bulmaya \u00e7al\u0131\u015fan anomali tespiti ve \u00f6r\u00fcnt\u00fc tan\u0131ma, \u00e7e\u015fitli tekniklerle m\u00fcmk\u00fcn k\u0131l\u0131nan yayg\u0131n veri madencili\u011fi kullan\u0131m durumlar\u0131d\u0131r.<\/span><\/p>\n

Veri madencili\u011fi uzmanlar\u0131, muazzam miktarda bilginin nas\u0131l analiz edilece\u011fi ve bunlardan nas\u0131l sonu\u00e7lar \u00e7\u0131kar\u0131laca\u011f\u0131 konusundaki bilgilerimizi geli\u015ftirmek i\u00e7in \u00e7aba sarf etmi\u015flerdir. Veritaban\u0131 y\u00f6netimi, istatistik ve makine \u00f6\u011freniminin birle\u015fiminden elde edilen y\u00f6ntem ve teknolojilere dayan\u0131rlar.<\/span><\/p>\n

Ara\u015ft\u0131rmalarda veri madencili\u011fi tekniklerinin \u00f6nemi<\/span><\/h2>\n

\u015eirketin veri madencili\u011fi hedeflerine ba\u011fl\u0131 olarak beklenen sonu\u00e7lara uygun modeller olu\u015fturmak i\u00e7in \u00e7e\u015fitli y\u00f6ntemler kullan\u0131l\u0131r. Modeller mevcut verileri a\u00e7\u0131klamak, gelecekteki e\u011filimleri tahmin etmek veya verilerdeki anormallikleri tespit etmeye yard\u0131mc\u0131 olmak i\u00e7in kullan\u0131labilir.<\/span><\/p>\n

Burada, istenen sonu\u00e7lar\u0131 tahmin etmek i\u00e7in \u00e7e\u015fitli veri madencili\u011fi tekniklerini tart\u0131\u015faca\u011f\u0131z.<\/span><\/p>\n

S\u0131n\u0131fland\u0131rma<\/span><\/h3>\n

S\u0131n\u0131fland\u0131rma, farkl\u0131 nitelikleri net kategorilere yerle\u015ftirmenizi gerektiren en karma\u015f\u0131k veri madencili\u011fi tekniklerinden biridir. Bu y\u00f6ntem, \u00f6nemli ve yararl\u0131 olan veriler ve meta veriler hakk\u0131nda bilgi almak i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r ve verilerin di\u011fer gruplara ayr\u0131lmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olur. Daha sonra bunu daha fazla sonu\u00e7 \u00e7\u0131karmak veya ba\u015fka bir \u015fey yapmak i\u00e7in kullanabilirsiniz.<\/span><\/p>\n

\u00d6rne\u011fin, bir m\u00fc\u015fterinin mali durumu ve sat\u0131n al\u0131mlar\u0131 hakk\u0131ndaki bilgilere bak\u0131n. Bu ki\u015fileri “d\u00fc\u015f\u00fck”, “orta” veya “y\u00fcksek” kredi riski olarak s\u0131n\u0131fland\u0131rabilirsiniz. Daha sonra bu m\u00fc\u015fteriler hakk\u0131nda daha fazla bilgi edinmek i\u00e7in bu kategorileri kullanabilirsiniz.<\/span><\/p>\n

K\u00fcmeleme<\/span><\/h3>\n

K\u00fcmeleme, s\u0131n\u0131fland\u0131rmaya \u00e7ok benzer ancak benzerliklerine g\u00f6re veri par\u00e7alar\u0131n\u0131n birle\u015ftirilmesini i\u00e7erir. Benzer veri gruplar\u0131n\u0131 bulman\u0131n bir yoludur. Bu s\u00fcre\u00e7, verilerin nas\u0131l farkl\u0131 ve ayn\u0131 oldu\u011funu g\u00f6rmenize yard\u0131mc\u0131 olur.<\/span><\/p>\n

\u00d6rne\u011fin, hedef kitlenizi ne kadar para harcad\u0131klar\u0131na veya ma\u011fazan\u0131zdan ne s\u0131kl\u0131kta al\u0131\u015fveri\u015f yapt\u0131klar\u0131na g\u00f6re farkl\u0131 gruplara ay\u0131rabilirsiniz.<\/span><\/p>\n

\u0130zleme modelleri<\/span><\/h3>\n

Kal\u0131plar\u0131 izlemek, veri madencili\u011fi yapman\u0131n en temel yollar\u0131ndan biridir. \u0130\u015f sonu\u00e7lar\u0131 hakk\u0131nda ak\u0131ll\u0131 sonu\u00e7lar \u00e7\u0131karmak i\u00e7in verilerdeki e\u011filimleri veya kal\u0131plar\u0131 bulmak ve g\u00f6z \u00f6n\u00fcnde tutmak anlam\u0131na gelir. Bir \u015firket sat\u0131\u015f verilerinde bir e\u011filim g\u00f6rd\u00fc\u011f\u00fcnde, bu bilgiden en iyi \u015fekilde yararlanmak i\u00e7in harekete ge\u00e7mek i\u00e7in bir nedene sahip olur. <\/span><\/p>\n

Belirli bir \u00fcr\u00fcn\u00fcn belirli bir grup insana di\u011ferlerinden daha iyi satt\u0131\u011f\u0131n\u0131n tespit edildi\u011fini varsayal\u0131m. Bu durumda, bir kurulu\u015f bu bilgileri benzer \u00fcr\u00fcn veya hizmetler \u00fcretmek i\u00e7in kullanabilir veya bu grup i\u00e7in orijinal \u00fcr\u00fcnden daha fazla bulundurmalar\u0131n\u0131 sa\u011flayabilir.<\/span><\/p>\n

Dernek<\/span><\/h3>\n

\u0130li\u015fkilendirme, kal\u0131plar\u0131 izlemeye benzer ancak birbirine ba\u011fl\u0131 de\u011fi\u015fkenler i\u00e7in daha spesifiktir. Bu veri madencili\u011fi tekni\u011fi, iki veya daha fazla \u015fey aras\u0131ndaki ba\u011flant\u0131y\u0131 bulmaya yard\u0131mc\u0131 olur. Veri setinde gizli olan bir yolu bulur.<\/span><\/p>\n

Bu durumda, ba\u015fka bir olay veya \u00f6zellikle g\u00fc\u00e7l\u00fc bir \u015fekilde ba\u011flant\u0131l\u0131 olan olaylar\u0131 veya \u00f6zellikleri arayacaks\u0131n\u0131z. \u00d6rne\u011fin, t\u00fcketicilerinizin belirli bir \u00fcr\u00fcn\u00fc sat\u0131n ald\u0131klar\u0131nda, genellikle ikinci bir ilgili \u00fcr\u00fcn\u00fc sat\u0131n ald\u0131klar\u0131n\u0131 fark edebilirsiniz. Bu, \u00e7o\u011fu \u00e7evrimi\u00e7i ma\u011fazan\u0131n “insanlar da sat\u0131n ald\u0131” b\u00f6l\u00fcm\u00fcn\u00fc doldurmak i\u00e7in kulland\u0131\u011f\u0131 \u015feydir. <\/span><\/p>\n

D\u0131\u015f alg\u0131lama<\/span><\/h3>\n

\u00c7o\u011fu durumda, sadece b\u00fcy\u00fck resme bakarak veri setinizin net bir resmini elde edemezsiniz. Verilerinizdeki anormallikleri veya ayk\u0131r\u0131 de\u011ferleri de tespit etmeniz yard\u0131mc\u0131 olacakt\u0131r.<\/span><\/p>\n

\u00d6rne\u011fin, al\u0131c\u0131lar\u0131n\u0131z\u0131n neredeyse tamam\u0131 erkekse ancak A\u011fustos ay\u0131n\u0131n garip bir haftas\u0131nda kad\u0131n al\u0131c\u0131lar\u0131n say\u0131s\u0131nda b\u00fcy\u00fck bir s\u0131\u00e7rama olduysa, bu s\u0131\u00e7ramay\u0131 ara\u015ft\u0131rmak ve buna neyin neden oldu\u011funu bulmak isteyeceksiniz, b\u00f6ylece ya bunu tekrarlayabilir ya da hedef kitleniz hakk\u0131nda daha fazla bilgi edinebilirsiniz.<\/span><\/p>\n

Regresyon<\/span><\/h3>\n

Regresyon, di\u011fer fakt\u00f6rlerin varl\u0131\u011f\u0131 g\u00f6z \u00f6n\u00fcne al\u0131nd\u0131\u011f\u0131nda bir de\u011fi\u015fkenin olas\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131 belirlemek i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r. Bu, de\u011fi\u015fken ili\u015fkilerini tan\u0131mlar ve analiz eder. Di\u011fer fakt\u00f6rlerin varl\u0131\u011f\u0131 g\u00f6z \u00f6n\u00fcne al\u0131nd\u0131\u011f\u0131nda bir de\u011fi\u015fkenin olas\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131 belirler.<\/span><\/p>\n

\u00d6rne\u011fin, arz, talep ve rekabete ba\u011fl\u0131 olarak bir fiyat tahmini yapmak i\u00e7in kullanabilirsiniz. Regresyon, bir veri setindeki iki (veya daha fazla) de\u011fi\u015fken aras\u0131ndaki ba\u011flant\u0131y\u0131 bulman\u0131za yard\u0131mc\u0131 olur.<\/span><\/p>\n

Tahmin<\/span><\/h3>\n

Tahmin, en g\u00fc\u00e7l\u00fc veri madencili\u011fi tekniklerinden biridir \u00e7\u00fcnk\u00fc gelecekte ne t\u00fcr veriler bulaca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 tahmin etmenizi sa\u011flar. Gelecekte ne olaca\u011f\u0131na dair olduk\u00e7a iyi bir fikir edinmek i\u00e7in genellikle tarihsel kal\u0131plara bakman\u0131z ve bunlar\u0131 anlaman\u0131z gerekir.<\/span><\/p>\n

\u00d6rne\u011fin, bir ki\u015finin kredi ge\u00e7mi\u015fine ve ge\u00e7mi\u015fte ne sat\u0131n ald\u0131\u011f\u0131na bakarak uzun vadede bir kredi riski olup olmayaca\u011f\u0131n\u0131 anlayabilirsiniz.<\/span><\/p>\n

Sonu\u00e7:<\/span><\/h2>\n

Bu veri madencili\u011fi tekniklerinin hepsi \u00e7e\u015fitli veri a\u00e7\u0131lar\u0131n\u0131 ara\u015ft\u0131rmak i\u00e7in kullan\u0131labilir. Bu bilgiyle, verileri \u00e7e\u015fitli \u015firket sorunlar\u0131yla ba\u015fa \u00e7\u0131kmak ve k\u00e2r\u0131 art\u0131rmak, m\u00fc\u015fterileri memnun etmek veya maliyetlerden tasarruf etmek i\u00e7in kullan\u0131labilecek ger\u00e7eklere d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmek i\u00e7in en iyi teknikleri se\u00e7ebilirsiniz.<\/span><\/p>\n

Ara\u015ft\u0131rman\u0131n hedeflerine ve veri t\u00fcr\u00fcne ba\u011fl\u0131 olarak farkl\u0131 veri madencili\u011fi yakla\u015f\u0131mlar\u0131 kullan\u0131l\u0131r. \u015eimdi veri madencili\u011finin temelleri ve ara\u015ft\u0131rma metodolojisi hakk\u0131nda \u00f6\u011frendiklerinizi kullanarak veri madencili\u011fi anlay\u0131\u015f\u0131n\u0131z\u0131 geli\u015ftirebilirsiniz.<\/span><\/p>\n

Ara\u015ft\u0131rma yapmak veya veri analizi yapmak i\u00e7in yard\u0131ma ihtiyac\u0131n\u0131z varsa, QuestionPro uzmanlar\u0131 ile ileti\u015fime ge\u00e7in. Prosed\u00fcr boyunca size rehberlik edebilir ve verilerinizi en \u00fcst d\u00fczeye \u00e7\u0131karman\u0131za yard\u0131mc\u0131 olabiliriz.<\/span><\/p>\n


\n