Veri madenciligi ile neler yapilabilir?

[Admin]

Veri madenciliği ile neler yapılabilir?​

Veri madenciliği, büyük ölçekli veriler arasından faydalı bilgiye ulaşma, bilgiyi madenleme işidir. Büyük veri yığınları içerisinden gelecekle ilgili tahminde bulunabilmemizi sağlayabilecek bağıntıların bilgisayar programı kullanarak aranması olarak da tanımlanabilir.

Bir işletme veri madenciliğini neden kullanır?​

Veri madenciliğinin temel amacı, verinin sınıflandırılarak anlamlı veriler haline dönüştürülmesi ve kurumlardaki karar destek mekanizmaları olarak adlandırılan sistemler için değerli olan veriyi ortaya çıkarmaktır. Veri madenciliği disiplinler arası bir çalışmadır.
Nelerdir veri madenciliği sistemi?
Örneğin pazarlama alanında kullanılan Veri Madenciliği sistemi, müşterilerin satın alma alışkanlıklarını tespit ederek bunlara yönelik stratejiler izlemektedir. Müşterilerin yaş, eğitim, cinsiyet ve lokasyon gibi temel özelliklerinin incelenmesiyle ortaya çıkan satış tahminleri ve pazar sepeti analizleri, sektöre oldukça fayda sağlamaktadır.
Veri madenciliğinin temel amacı nelerdir?
Veri Madenciliği’nde milyarca veri üzerinde çalışılabilir. Madenciliğin temel amacının, kurumlardaki karar destek mekanizmaları olarak adlandırılan sistemler için değerli olan veriyi belirli yöntemler ve işlem süreçleri sonrası ortaya çıkarmak olduğunu söyleyebiliriz. Uygulama Alanları Nelerdir?

Veri madenciliği nedir?​

Madencilik sonucunda edinilen kazanımları göz önünde bulundurursak şirketler için sadece sahip oldukları verileri değil dışarıdan alınan verileri de koruyabilmek ve işleyebilmek son derece hassas bir konu haline gelmiştir. Haydi, 5 temel soruda Veri Madenciliği’ni inceleyelim. Basit Tanımı Nedir?

Veri madenciliği’nin ilerleme sistemini inceleyebilirsiniz.?​

Elde edilmek istenen verinin büyüklüğü ve buna bağlı olarak gerçekleşen işleme işleminin uzunluğuna göre farklı büyüklüklerde süreçler izlense de genel olarak Veri Madenciliği’nin ilerleme sistemini şu şekilde ifade edebiliriz: İlgili Veri Madenciliği Algoritmaları Uygulama (Kümeleme, Sınıflandırma, Karar Destek Ağaçları)