Bugünün modern dünyasında hemen hemen her sektörde uçsuz bucaksız veri ağları üzerinde sayısız veriler ile çalışılır, hal böyleyken yalnızca gerekli verilere ulaşmak hem verimlilik hem de zaman tasarrufu açısından oldukça elzemdir.
Veri madenciliği ise tam da bu işe yarar, sonsuz veri dünyasında yol göstericiniz olur.
Veri madenciliği kelime anlamıyla sayısızca veriye sahip olan yazılım sistemleri içerisinden yalnızca ve yalnızca ihtiyaç duyulan, fayda sağlayabilecek verilerin bulunması ve ayıklanması işlemidir.
Gelelim bu sürecin işleme şekline…
İlk olarak özel bir yazılım sistemiyle verilere ulaşılır, ardından verilerin güvenlikleri oluşturulur.
Güvenlik altına alınan veriler temizlenir, bu aşama ‘smoothing’ olarak adlandırılır.
Ardından ayıklanan veriler bütünleştirilir, bu sürece ‘damy- optimization’ denir.
Bu aşamadan sonra veriler indirilir, indirilen veriler ‘normalization’ adı verilen dönüştürme aşamasına girer.
Artık verilerimiz, kullanacağımız belli başlı algoritmaları uygulamamız için müsait duruma gelmiş olur.
Elde edilen sonuçlar ait oldukları yazılım dillerinde test edilir ve artık veriler sonuçların değerlendirme aşaması için hazırdır.
Bugün veri madenciliği ülkemizde pek çok alanda kullanılıyor ama özellikle nokta atışı yapmasından dolayı yeni nesil ticaretin göz bebeği diyebiliriz.
Veri madenciliği, müşterilerin ilgi alanlarının ve alışkanlıklarının saptanmasını sağlar, ardından kolayca buna uygun satış ve pazarlama stratejileri hazırlanabilir.
Veri madenciliği kullanırken dikkat edilmesi gereken bir diğer husus da sabırlı olmaktır.
Verilerin anlık olarak değişiminden kaynaklı, yazılım sistemleri sık sık hata verebilir, veriler kendini güncelleyebilir, tamamen değişebilir.
Güvenliği tam olarak sağlanamayan veriler kaybolabilir.
Bir veri analisti dikkatlice çalışmanın yanı sıra istatistik, mantık, matematik, optimizasyon ve yazılım becerilerine sahip olmalıdır
Peki veriler bilgiye nasıl dönüştürülür?
Birçok işlemden geçerek elde ettiğimiz veriler bilgiye dönüştürülürken önce sınıflandırılır, kümelenir. Sonra tahminleyici modelleme aşamasına girer.
Ardından değişim ve sapma belirleyici analiz yapılır, sonrasında birliktelik kurallarından yararlanarak veriler bilgiye dönüştürülmüş olur.
Kişiselleştirilmiş verilerle uyumlu hizmet sunmak oldukça önemlidir. Bunun için de verileri doğru tespit etme ve veri işleme aşamalarına çok dikkat edilmesi gerekir. Bütün bunlar için Export Miners yanınızda. Export Miners ile doğru hedef, doğru yöntem, siz de uzman kadromuz ile başarıya ulaşın!
Elif Nur ORANLI
3rd Party Operator