Veri Madencliği

VERİ MADENCİLİĞİ (DATA MİNİNG)

Herhangi bir bilginin akılda kalabilecek biçimde kalmasıdır. Basit anlamda ulaşıtığımız bilgileri madenleme işlemidir. Genel olarak araştırdığımız büyük veriler içerisinde gelecek ile ilgili tahminde bulunmamızı sağlayıp bilgisayar programı kullanarak aranmasıdır. Veri madenciliği alanları istatistik, makine bilgisi, veri tabanları, ve yüksek performanslı işlem gibi temelleri de içerir.

VERİ MADENCİLİĞİ SÜRECİ :

1. Problemin tanımlanması

2. Verilerin hazırlanması

3. Modelin kurulması ve değerlendirilmesi

4. Modelin kullanılması

5. Modelin izlenmesi

VERİ MADENCİLİĞİ NASIL YAPILIR ?

Ø  Veri madenciliğinin yapılabilmesi için elde etmek istediğimiz konu veya konular sabitlenmelidir.

Ø  İkinci adımda elde ettiğimiz konular gruplandırılmalıdır.

Ø  Yapılan gruplandırmanın ardından Veri Tabanları oluşturulmalıdır.

Ø  Oluşturduğumuz veri tabanlarında istemediğimiz verileri temizleyebiliriz (silebiliriz).

Ø  Veri tabanında kalan veriler tek bir çatı altında birleştirilmelidir.

Ø  İstenilen konu ile alakalı veri tabanında analiz yapılıp gerekli veriler seçilmelidir.

Ø  Kalan veri tabanının ‘’kayda değer (işlenebilecek)’’ hale getirilmesi gereklidir.

Ø  Akıllı metodlar kullanılarak kayda değer veri tabanında örüntü araması yapılmalıdır.

Ø  Çıkan sonuç değerlendirilmelidir.

Ø  Değerlendirmenin sonucunda elde ettiğimiz bilgiler hazır olup kullanıcıya aksettirilebilir (sunulabilir).

Veri madenciliği belirli temel bileşenlere sahiptir, bunlar :

** Veri Tabanı: Ulaşmak istediğimiz bilgininde bulunduğu veri kümesidir.

** Veri Tabanı Teknikleri: Verileri elekten geçirerek kayda değer hale getiren tekniklerdir

** Bilgi Tabanı: Elekten geçirdiğimiz verilerin muhafaza edildiği yer.

** Veri Madenciliği Motoru: Karar verme mekanizmaları, Yapay Zeka ve Yapay Sinir Ağları bilgisi gerekmektedir. Bilgisayarın karar vermesi için bilgisayarın eğitilmesi gereklidir.

** Örüntü Değerlendirme: Sonuca ulaştığımız bölümdür.

**Kullanıcı Arayüzü:             Elde ettiğimiz bilgilerin girileceği yer ve bilgisayarın yinelediği yanıtların aksettirileceği bölümdür.

      

        Veri madenciliğinde kullanılan Algoritmalar ;

n  Bulanık Kümeler

n  Genetik Algoritmalar

n  Yapay Sinir Ağları

n  Kural Çıkarımı

n  Duruma Dayalı Nedensellik

n  İstatistik Teknikler

n  Karar Ağaçları

         Veri madenciliğinde kullanılan Yöntemler ;

n  Kümeleme

n  Sınıflama

n  Birliktelik Kuralları

n  Tahminleyici Modelleme

n  Değişim Ve Sapma Tespiti Analizi

n  Veri Görselleştirme

          Veri Madenciliği Hangi Alanlarda Uygulanılır ;

n  Sağlık Sektörü

n  Haberleşme Sektörü

n  Finans Sektörü

n  Devlet Uygulamaları gibi vs. alanlarda uygulanır.

      VERİ MADENCİLİĞİNİN GÜNLÜK YAŞAMDA KULLANIMLARI

 

Ø  Kaçak enerji kullananları tespit eden ve olası kaçak kullanımları tahmin etmeyi sağlar. Düşük maliyetlidir ve kaçak kullananlara karşı mücadele etmeye imkan sağlamaya yardımcı olur.

Ø  Tedavi isteklerinin zamana, bölgeye ve ihtiyaca göre değerlendirilip ortaya çıkabilecek  salgın hastalık olasılığının tespiti , kontrol altına alınması planlama açısından yararlı olur.

Ø  Kredileri tahsil ederken ödeyememe riski olan kişilerin tespit edilip ortaya çıkabilecek kredi mağduriyetini minimize eder.

      VERİ MADENCİLİĞİ HANGİ AMAÇLARLA KULLANILIR ?

        Veri  madenciliği bir çok alanda çok gerekli bilgilere ulaşmak için kullanılır. Bu bilgiler ‘’ bir ülkeye tehdit unsuru oluşturabilecek kişilerin gözlemlenmesinden’’ tutun da  ‘’ firmaların pazarlama stratejilerini  belirlemesinde ’’ kullanılır. Örneğin ;  ABD’ de FBI’ ın siber güvenlik birimi  ABD’ de yaşayan insanların gönderdiği e- postalardan tutun da sosyal ağlardan paylaştığı durum güncellemelerine kadar her bir bilgiyi takip ederek, belli süzgeçlerden geçirerek gözetim altına alabiliyor