Veri madenciliği (data mining), henüz işlenmemiş ham verilerin analiz edilmesi, keşfedilmesi ve anlamlı bilgilerin çıkarılması için kullanılan bir yöntemdir. Veri madenciliği, büyük veri setlerinden, veri tabanlarından veya veri ambarlarından değerli ve anlamlı kalıpları (örüntüler veya trendler gibi) veya modelleri keşfetmeye yönelik sistematik bir analiz sürecidir. Veri madenciliği, birçok sektörde faydalı sonuçlar veren bir uygulamadır; örneğin müşteri davranışlarının anlaşılması konusunda hangi ürünlerin en çok satıldığı, hangi müşterilerin en çok harcama yaptığı ve hangi zaman dilimlerinin en yüksek satışlara sahip olduğu, pazar ve piyasa trendlerinin belirlenmesi veya sağlık verilerinin analizi gibi.

Veri Madenciliği Tarihçesi

Veri madenciliğinin geçmişi, veri depolama ve analizi için ilk bilgisayar sistemlerinin geliştirildiği 1960’lı yıllara kadar uzanmaktadır. Ancak “veri madenciliği” terimi 1990’lara kadar kullanılmamıştır.

Veri madenciliğinin ilk günlerinde, veri analizi ve istatistiksel modelleme için yöntemler geliştirmeye odaklanılmıştır. Bilgisayar teknolojisinin (technology) gelişmesi ve işletmeler ile kuruluşlar tarafından üretilen veri miktarının artması, daha büyük ve daha karmaşık veri setlerinin analiz edilmesini mümkün kılmıştır. 1980’lerde ve 1990’larda, büyük miktarda verinin analizi için merkezi bir havuzda depolanmasını içeren veri ambarı kavramı ortaya çıkmıştır.

1990’ların sonlarında veri madenciliği iş ve teknoloji çevrelerinde popüler bir sözcük haline geldi. Bunun nedeni, verilerin artan kullanılabilirliği, bilgisayarların artan hızı ve kapasitesi ve özelleştirilebilen veri analiz yazılımlarının kullanılabilirliğiydi. İnternet ve e-ticaretin büyümesi, şirketlerin müşteri davranışlarını ve çevrimiçi satın alma modellerini anlamaya çalışması veri madenciliğine olan ihtiyacı daha da artırdı.

2000’li yılların başında veri madenciliği; sağlık, finans ve perakende gibi çeşitli sektörlerde giderek daha önemli hale geldi. Eğilimleri ve kalıpları belirlemek, tahminlerde bulunmak ve karar vermeyi desteklemek için büyük miktarda veriyi analiz etmek için kullanıldı. Sağlık sektöründe veri madenciliği, hasta teşhis ve tedavi süreçleri iyileştirmek ve maliyetleri azaltmak için kullanıldı. Finans sektöründe veri madenciliği, dolandırıcılığı tespit etmek ve finansal risk yönetimini iyileştirmek için kullanıldı. Perakende sektöründe ise veri madenciliği, müşteri davranışlarını analiz etmek ve pazarlama stratejilerini geliştirmek için kullanıldı.

Günümüzde veri madenciliği modern iş dünyasında önemli bir araçtır. Büyük verinin oluşmaya başlamasıyla birlikte veri madenciliği, üretilen büyük miktarda veriyi anlamlandırma ve iç görülere dönüştürme için giderek daha önemli hale geldi. Veri madenciliği gelişmeye devam etmekte ve sürekli artan miktarda veriyi analiz etmek için yeni teknikler geliştirilmektedir.

Veri madenciliği, veri analizi ve istatistiksel modelleme için bir araç olarak ilk başladığından bu yana uzun bir yol kat etmiştir. Bugün, kuruluşlar için büyük miktarda veriyi anlamlandırmak ve iş başarısını artırmak için kritik bir araçtır.

Veri Madenciliği Nedir? Ne Amaçla Kullanılır?

Veri madenciliği, kuruluşların büyük miktarda veriyi anlamlandırmasına yardımcı olduğu için günümüzün veri odaklı dünyasında önemli bir araçtır. Veri madenciliğinin amacı, büyük ve karmaşık veri setlerinden değerli bilgileri ve örüntüleri keşfetmektir. Veri madenciliğinin tahmin ve tanımlama olarak özetlenebilecek temelde iki amacı bulunmaktadır. İş süreçlerini inildiğinde ise veri madenciliğinin genel hedefleri şu şekilde ifade edilebilir:

• Örüntü Keşfi: Veri madenciliği, verilerdeki kalıpları (trendleri, modelleri, ilişkileri vs.) ortaya çıkarmak için kullanılır. Bu örüntüler tahminlerde bulunmak ve karar verme sürecini desteklemek için kullanılabilir.
• Tahmine Dayalı Modelleme: Veri madenciliği, gelecekteki olayları veya eğilimleri tahmin etmek için kullanılabilecek modeller geliştirmek için kullanılabilir. Tahmin mekanizması bugün yapay zeka kavramının da temelini oluşturmaktadır.
• Bilgi Keşfi: Veri madenciliği, tanımlama algoritmalarıyla henüz ortaya çıkmamış ham verideki gizli ilişkileri ve dolayısıyla değerli bilgileri ortaya çıkarabilir.

Sonuç olarak veri madenciliği, büyük miktarlardaki verilerden değerli bilgiler elde etmek için kullanılan güçlü bir araçtır. Birçok farklı amacı ve uygulaması bulunmaktadır.

Veri Madenciliği Nasıl Yapılır? Aşamaları Nelerdir?

Veri madenciliği süreci olarak da ifade edilebilecek veri madenciliği aşamaları; verilerin toplanması, temizlenmesi, dönüştürülmesi, görselleştirilmesi, istatistiksel modellerin ve algoritmaların uygulanması, sonuçların değerlendirilmesi, modelin kullanımı ve sürdürülmesi gibi çok sayıda adımı içeren bir süreçtir. Bu süreç, büyük miktarlardaki verilerden değerli örüntüler ve bilgiler elde etmek için kritik öneme sahiptir. Bir veri madenciliği projesi yapılırken genellikle izlenmesi gereken adımlar şunlardır:

• Veri Hazırlama: Veri madenciliği sürecindeki ilk adımdır ve verilerin analiz için hazırlanmasını ifade eder. Verilerin toplanmasını, ön işleme tabi tutulması, temizlenmesini ve veri analizi için kullanılabilecek bir formata dönüştürülmesini içerir. Bu adım kritiktir çünkü verilerin kalitesi, analiz sonucu üretilen çıktıların doğruluğunu belirleyecektir.
• Veri Keşfi veya Veri Görselleştirme: Bu adımda, örüntüleri, ilişkileri ve eğilimleri belirlemek için veriler araştırılır. Veriler, örüntülerin belirlenmesine yardımcı olmak için çeşitli şekillerde görselleştirilir. Bu adım, verilerin daha derinlemesine anlaşılması ve daha fazla analiz için potansiyelinin belirlenmesi açısından önemlidir.
• Veri Modelleme: Bu adımda, kalıpları, ilişkileri ve eğilimleri belirlemek için verilere istatistiksel modeller ve algoritmalar uygulanır. Modeller, veri türüne ve ele alınan soruna göre seçilir.
• Model Değerlendirmesi: Modeller uygulandıktan sonra sonuçlar değerlendirilir. Modellerin ne kadar iyi çalıştığını görmek için sonuçların gerçek dünya verileriyle karşılaştırılmasını içerir.
• Uygulama: Modeller değerlendirildikten ve doğrulandıktan sonra uygulanır. Modellerin mevcut sistemlere ve süreçlere entegre edilmesini ve sonuçların karar vermeyi desteklemek ve iş sonuçlarını iyileştirmek için kullanılmasını içerir.
• İzleme ve Bakım: Veri madenciliği sürecindeki son adım, modellerin izlenmesi ve sürdürülmesidir. Bu, modelin hala doğru olduğundan emin olmak için düzenli olarak izlenmesini ve modeli güncel tutmak için gerektiğinde değişiklikler yapılmasını içerir.

Veri Madenciliği Teknikleri

Verilerden değerli örüntüler ve bilgiler çıkarmak için istatistiksel analiz araçları, veri görselleştirme araçları, makine öğrenimi algoritmaları, veri madenciliği yazılımları, veri tabanları ve büyük veri araçları gibi çeşitli araç ve teknikler kullanılır. Veri madenciliğinde kullanılan araçlar analiz edilen verinin türüne, ele alınan soruna ve veri madenciliği sürecinin hedeflerine bağlıdır. En yaygın kullanılan veri madenciliği araçlardan bazıları şunlardır:

• İstatistiksel Analiz Yöntemleri: Bu yöntemler, verilerin temel istatistiksel analizini yapmak ve kalıpları, ilişkileri ve eğilimleri belirlemek için kullanılır. İstatistiksel analiz yöntemlerine örnek olarak regresyon analizi, ki-kare analizi ve korelasyon analizi verilebilir.
• Veri Görselleştirme Araçları: Bu araçlar çeşitli grafikler ve tablolar vasıtasıyla verilerin görsel temsillerini oluşturmak için kullanılır. Verinin görselleştirilmesi, veri analistlerinin veriyi hızlı bir şekilde anlamalarına olanak tanır.
• Makine Öğrenimi Algoritmaları: Makine öğrenimi algoritmaları, verilerdeki kalıpları ve ilişkileri tanımlamak için kullanılabilen bir tekniktir. Bazı yaygın makine öğrenimi algoritmaları arasında karar ağaçları, destek vektör makineleri ve sinir ağları bulunur.
• Veri Madenciliği Yazılımı ve Programlama Dilleri: Veri madenciliği yazılımı, veri madenciliği için özel olarak tasarlanmış bir yazılım türüdür. Veri analistlerinin veri madenciliği görevlerini yerine getirmeleri için kullanıcı dostu bir arayüz sağlar. Bazı popüler veri madenciliği yazılımları arasında KNIME, RapidMiner ve Weka bulunmaktadır. Ayrıca Python veya R gibi veri biliminde kullanılan programlama dilleriyle veri madenciliği uygulamaları yapmak mümkündür.
• Veri Ambarı ve Veri Tabanı: Bu araçlar büyük miktarda veriyi depolamak, yönetmek ve analiz etmek için kullanılır. Veriler için merkezi bir havuz sağlarlar ve veri madenciliği görevlerini gerçekleştirmek için kullanılabilirler. Bazı popüler veri ambarı araçları arasında Oracle Warehouse Builder, IBM InfoSphere Warehouse ve Microsoft SQL Server bulunmaktadır.
• Büyük Veri Araçları: Karmaşık ve büyük veri yapılarının zorluklarının üstesinden gelmek için tasarlanmıştır. Bu araçlar Apache Hadoop, Spark ve NoSQL veritabanlarını içerir.

Veri Madenciliği Projesi Nasıl Yapılır? Anlatımlı Proje Örneği

Bir bina sahibi, binasının ne kadar enerji kullandığını anlamak ve gelecekteki enerji kullanımını tahmin etmek istemektedir. Günün saati, sıcaklık ve doluluk oranı da dahil olmak üzere geçen yıl için enerji kullanımı hakkında veri toplanmıştır. İlk adım, verileri analize hazırlamaktır. Bu adım, verilerin temizlenmesini, eksik değerlerin veya aykırı değerlerin (gerekiyorsa) kaldırılmasını ve verilerin analiz için kullanılabilecek bir biçime dönüştürülmesini içerir. Sonraki adımda herhangi bir örüntü veya eğilimi belirlemek için veriler görselleştirilir. Örneğin, enerji kullanımı ile sıcaklık veya enerji kullanımı ile doluluk oranı arasında bir ilişki olup olmadığını görmek için grafikler çizilebilir. Sonrasında gelecekteki enerji kullanımını tahmin etmek için verilere makine öğrenimi algoritmaları uygulanır. Bu tür problemlerde kullanılan yaygın bir makine öğrenimi algoritması doğrusal regresyondur. Bu algoritma günün saatine, sıcaklığa ve doluluk oranına bağlı olarak enerji kullanımını tahmin eder. Bu modelde bağımlı değişken (hedef değişken) enerji kullanımıdır, zaman, sıcaklık ve doluluk oranı ise bağımsız değişkenlerdir.

Model sonucunda bir regresyon denklemi elde edilir ve her bir bağımsız değişken için katsayılar hesaplanır. Bu katsayılarla zaman, sıcaklık ve doluluk oranına göre gelecekteki enerji kullanım miktarı hesaplanabilir. Model uygulandıktan sonra ise sonuçlar değerlendirilir. Bu adımda modelin ne kadar iyi çalıştığını görmek için model tarafından yapılan tahminler gerçek enerji kullanım verileriyle karşılaştırılır. Model başarılı bulunursa gelecekteki enerji kullanımını tahmin etmek için kullanılabilir. Sürecin son adımı modelin izlenmesi ve bakımının yapılmasıdır. Bu, modelin hala doğru çalıştığından emin olmak için modelin sonuçlarının düzenli olarak izlenmesini ve modeli güncel tutmak için gerektiğinde değişiklikler yapılmasını içerir.