Bizimle iletişime geçin

BAHUSUS.COM

Veri ve büyük veri madenciliği nedir?

Veri ve büyük veri madenciliği nedir?

teknoloji

Veri ve büyük veri madenciliği nedir?

Veri ve büyük veri madenciliği

Veri madenciliği ve teknikleri nedir? Veri madenciliğinin avantajları-dezavanları nelerdir.

Dijitalleştirilmiş bilgiler, IoT makinelerinden toplandığı veya pazarlardan çıkarıldığı, çoğu iş operasyonunun merkezinde yer alıyor. Bu sebeble veriler günümüz dünyasında hayati öneme sahip.

Veri madenciliği, işletmelerin verilerindeki tüm kaotik ve tekrarlamayı ele geçirmelerini ve neyin alakalı olduğunu anlamalarını ve ardından olası sonuçları değerlendirmek için bu bilgileri iyi bir şekilde kullanmalarını sağlar. İşlem, başka bir yerde bulunamayan kalıpları ve öngörüleri tanımlar ve belirli bilgileri bulmak için otomatik işlemleri kullanarak. Yalnızca verileri bulmak için geçen süreyi hızlandırmaz, aynı zamanda verilerin güvenilirliğini de artırır.

Veriler toplandıktan sonra, işletmenin kullanması için eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürülmesi için analiz edilebilir ve modellenebilir.

 

Büyük Veri madenciliği

Büyük veri madenciliği, çok daha büyük veri alanlarından veya yaygın olarak bilindiği gibi büyük veriler den içgörüler çıkarmayı içeren bir veri madenciliği çeşididir.

Bu teknikler temel olarak büyük veri analitiği ve iş zekasında kuruluşlara hedeflenen bilgileri sağlamak için kullanılır. Süreçler, sistemler veya uzun bir süre boyunca sürekli olarak toplanan diğer bilgilerle ilgili verileri içerebilir.

Büyük veriler genellikle uzun bir süre boyunca sürekli olarak toplanır. Genellikle biraz yapılandırılmamış bir biçimde toplanır ve depolanır. Bu, içgörüler için incelenmeden önce işlenmesi ve biçimlendirilmesi gerektiği anlamına gelir.

Büyük veri madenciliği süreci genellikle veritabanındaki verilerin aranmasını, rafine edilmesini, verilerin çıkarılmasını. Daha sonra benzer özelliklere veya bilgilere sahip anlamlı veri kümelerine sıralanması için karşılaştırma algoritmalarının kullanılmasını içerir. Bu daha sonra parça parça analiz edilebilir.

Li-fi Teknolojisi Nedir? Li-Fi vs Wi-Fi Hızı

Büyük veri madenciliği, standart veri madenciliğini tamamen yeni bir seviyeye taşıdığı için, onu desteklemek için ihtiyaç duyulan bilgi işlem gücü çok daha büyüktür. Bazı durumlarda, yalnızca araştırma bilgisayarları gibi özel donanımlar onu işlemek için kullanılabilir.

Veri madenciliğinin ilkeleri, ister küçük ister büyük veri kümelerinde olsun aynıdır. Değişen sadece veri miktarıdır.

 

Veri madenciliği teknikleri

Veri madenciliğindeki teknikler, parametreler ve görevler şunlardır:

  • Anomali tespiti: Daha fazla çalışma gerektiren hatalar durumunda ilgi çekici olabilecek olağandışı veri kayıtları tanımlanır.
  • Bağımlılık modellemesi: Değişkenler arasındaki ilişkileri aramak. Örneğin, bir süpermarket, müşterilerinin satın alma alışkanlıkları hakkında bilgi toplayacaktır. Birlik kuralı öğrenmesini kullanarak, süpermarket hangi ürünlerin birlikte alındığını hesaplayabilir ve bunu pazarlama için kullanabilir.
  • Kümeleme: Bilinen veri yapılarını kullanmadan, benzer veri yapıları ve gruplarını arar.
  • Sınıflandırma: Bilinen yapıları kullanarak yeni verilerdeki kalıpları aramak. Örneğin, bir e-posta istemcisi iletileri spam olarak veya yasal olarak sınıflandırdığında kullanılır.
  • Regresyon: Verileri en az hatayla modelleyen fonksiyonlar aranır.
  • Özetleme: Kompakt bir veri kümesi gösterimi oluşturma. Buna görselleştirme ve rapor oluşturma da dahildir.
  • Tahmin: Tahmine dayalı analiz, gelecekle ilgili makul tahminler yapmak için kullanılabilecek verilerdeki kalıpları arar.
  • İlişkilendirme: Veri madenciliğine daha basit bir yaklaşım olan bu teknik, iki veya daha fazla veri kümesi arasında basit korelasyonlar yapılmasına izin verir. Örneğin, traş bıçağı satın alan insanlar gibi insanların alış alışkanlıklarını eşleştirmek. Aynı zamanda traş köpüğü satın alma eğilimindedir; bu, alışveriş yapanlara basit satın alma önerileri oluşturulmasını sağlar.
  • Karar ağaçları: Yukarıdaki tekniklerin çoğuyla ilgili olarak karar ağacı modeli, analiz için veri seçmek veya bir veri madenciliği yapısı içinde daha fazla veri kullanımını desteklemek için bir araç olarak kullanılabilir. Bir karar ağacı esasen, diğerlerinin de ardından bir eyleme yol açan, diğer sorulara bağlanan iki veya daha fazla sonucu olan bir soru ile başlar, sonuçta bir eyleme yol açar, analiz edilen veriler belirli cevaplara yol açarsa bir uyarı gönderir veya bir alarm tetikler.
Toyota robot T-HR3 Mekanik bir gölge gibi takip ediyor

 

Veri madenciliğinin avantajları

Kuruluşların veri madenciliğinden faydalanmalarının birkaç yolu vardır.

  • Trendleri tahmin etmek: Büyük veri setlerinde prediktif bilgileri bulmak, veri madenciliği kullanılarak otomatikleştirilebilir. Çok fazla analiz gerektiren eski sorular artık verilerden daha verimli bir şekilde yanıtlanabilir.
  • Karar verme yardımı: Kuruluşlar veri odaklı hale geldikçe, karar alma daha karmaşık hale gelir. Kuruluşlar veri madenciliğini kullanarak karar vermek için mevcut verileri objektif olarak analiz edebilir.
  • Satış Tahmini: Tekrarlı müşterileri olan işletmeler, gelecekteki satın alma modellerini öngörmek için veri madenciliği kullanarak bu tüketicilerin satın alma alışkanlıklarını izleyebilir. Böylece mümkün olan en iyi müşteri hizmetini sunabilirler. Veri madenciliği, müşterilerinin ne zaman bir şey aldıklarına bakar ve tekrar ne zaman alacaklarını tahmin eder.
  • Hatalı ekipmanı tespit etme: Üretim süreçlerine veri madenciliği teknikleri uygulamak, hatalı ekipmanı hızlı bir şekilde tespit etmelerine ve optimum kontrol parametreleri bulmalarına yardımcı olabilir. Bu madenciliği, üretim ve daha iyi bitmiş ürünler sırasında daha az hatayla sonuçlanacak şekilde düzenlemek için veri madenciliği kullanılabilir.
  • Daha iyi müşteri sadakati: Düşük fiyatlar ve iyi müşteri hizmetleri, özel tekrarlar sağlamalıdır. İşletmeler, özellikle sosyal medya verilerinde veri madenciliği kullanarak müşteri kaybını azaltabilir.
  • Yeni fikirleri keşfedin: Veri madenciliği, işletme uygulamalarınızı ve stratejilerinizi güçlendiren kalıpları keşfetmenize yardımcı olabilir. Ancak şirketiniz, müşterileriniz ve operasyonlarınız hakkında beklenmedik bilgiler verebilir. Bu, yeni gelir akışları açabilecek veya işinizde asla farketmeyeceğiniz veya başka türlü aramayı düşündüğünüz hatalar bulabilen yeni taktiklere ve yaklaşımlara yol açabilir.
Twitter yeni özellik, tweetstorm'ların feed'inizi tıkmasını engeller

 

Veri madenciliğinin dezavantajları

Hayattaki her şeyde olduğu gibi, veri madenciliğinin kullanımıyla ilgili birçok fayda olsa da. Bazı dezavantajları da vardır.

  • Gizlilik sorunları: İşletmeler, satın alma davranış eğilimlerini anlamak için müşterileri hakkında pek çok yolla bilgi toplar. Ancak bu işletmeler sonsuza kadar ortada olmaz, iflas edebilir veya başka bir şirket tarafından herhangi bir zamanda edinilebilir. Bu da genellikle müşterilere yol açar. sahip oldukları kişisel bilgiler başkalarına satılıyor veya sızdırılıyor.
  • Güvenlik sorunları: Güvenlik, özellikle müşterilerin büyük verilerinin özel bilgilerinin çalındığı çok sayıdaki hackleme vakaları nedeniyle hem işletmeler hem de müşterileri için büyük bir endişe kaynağıdır. Bu, herkesin bilmesi gereken bir ihtimal.
  • Bilginin yanlış kullanılması: Etik madenciliği nedeniyle veri madenciliği yoluyla toplanan bilgiler, insanlar veya şirketler tarafından korunmasız kişilerin yararına bulunmak veya bir gruba karşı ayrımcılık yapmak gibi kötüye kullanılabilir.
  • Her zaman doğru olmaz: Toplanan bilgiler her zaman %100 doğru değildir ve karar almak için kullanılırsa ciddi sonuçlara neden olabilir.

 

İlginizi çekebilir:

Okumaya devam et
Şunlar da ilginizi çekebilir...
Admin

İçerikleri oluşturur, BAHUSUS ekibini yönetir ve bu blogda gördüğünüz her içeriğin güzel görünmesini sağlar.

Yorum yapmak için tıklayın

Cevap bırakın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Diğer teknoloji

En üste