Veri madenciliği, büyük miktarda veriden anlamlı bilgiler çıkarma sürecidir. Veri madenciliği, işletmelerin daha iyi kararlar vermelerine, müşteri memnuniyetini artırmalarına ve maliyetleri düşürmelerine yardımcı olabilir.
Veri madenciliği süreci, beş aşamaya ayrılabilir:
- Veri toplama: Veri madenciliği sürecinin ilk aşaması, veri toplamaktır. Bu aşamada, veri madenciliği ekibi, veri madenciliği için kullanılacak verileri toplar. Veriler, çeşitli kaynaklardan toplanabilir, örneğin:
- Kurumsal veritabanları
- Web siteleri
- Sosyal medya
- Sensörler
- Veri ön işleme: Veri toplama aşamasından sonra, veri ön işleme aşaması gelir. Bu aşamada, veri madenciliği ekibi, verileri analize hazır hale getirir. Bu, verileri temizleme, dönüştürme ve normalleştirmeyi içerir.
- Veri keşfi: Veri ön işleme aşamasından sonra, veri keşfi aşaması gelir. Bu aşamada, veri madenciliği ekibi, verileri analiz eder ve anlamlı kalıplar ve ilişkiler arar. Bu, istatistiksel teknikler, makine öğrenimi algoritmaları ve görselleştirme araçlarını kullanmayı içerir.
- Veri modelleme: Veri keşfi aşamasından sonra, veri modelleme aşaması gelir. Bu aşamada, veri madenciliği ekibi, verileri temsil eden bir model oluşturur. Bu model, verileri analiz etmek ve gelecekteki verileri tahmin etmek için kullanılabilir.
- Veri değerlendirme: Veri modelleme aşamasından sonra, veri değerlendirme aşaması gelir. Bu aşamada, veri madenciliği ekibi, modelin performansını değerlendirir. Bu, modelin doğruluğunu, hassasiyetini ve kapsamını değerlendirmeyi içerir.
Veri madenciliği süreci, karmaşık ve zaman alıcı bir süreç olabilir. Ancak, veri madenciliği, işletmelerin daha iyi kararlar vermelerine, müşteri memnuniyetini artırmalarına ve maliyetleri düşürmelerine yardımcı olabilecek güçlü bir araçtır.