Veri madenciligi turleri nelerdir?

[Editör]

Veri madenciliği türleri nelerdir?​

Tahminleme: Bir veri seti içerisinde eksik durumda olan sayısal verilerin tahmin edilmesine dayanan veri madenciliği yöntemidir….Günümüzde veri madenciliğinin en yaygın olarak kullanıldığı alanlara bakacak olursak;
- Bankacılık:
- Pazarlama:
- CRM:
- E-Ticaret:
- Sigortacılık.

Veri madenciliği ne demek?​

Bir maden arayıcısının altın parçaları bulmak için toprağın derinlerine inmesine benzer şekilde veri madenciliği de belirli bir amaca yönelik kullanılabilecek uygun bilgileri bulmak için büyük veri kümelerini derinlemesine inceleme işlemidir.

Metin Madenciliği yöntemleri nelerdir?​

Metin madenciliğinin aşamaları şu şekilde özetleyebiliriz:
- Analizimize uygun olan metinleri belirlemek.
- Metinlere istatistiksel, yapısal ve dilsel teknikler uygulayarak kavramlar ve kalıplar çıkarmak.
- Statik, makine öğrenimi, ve kalıp eşleştirme teknikleri ile kavramlara ve kalıplara göre metinleri sınıflandırmak.

Veri madenciliği Nedir Nerelerde Kullanılır?​

Veri madenciliği Nedir Nerelerde Kullanılır?
“Veri madenciliği” daha önceden bilinmeyen, geçerli ve uygulanabilir bilgilerin geniş veritabanlarından elde edilmesi ve bu bilgilerin işletme kararları verirken kullanılmasıdır. Burada altının çizilmesi gereken noktalardan birincisi elde edilecek bilginin ‘önceden bilinmeyen’ olmasıdır.

Mining amacı nedir?​

Mining amacı nedir?
Madenciliğin temel amacının, kurumlardaki karar destek mekanizmaları olarak adlandırılan sistemler için değerli olan veriyi belirli yöntemler ve işlem süreçleri sonrası ortaya çıkarmak olduğunu söyleyebiliriz.

Veri madenciliği yöntemleri kaça ayrılır?​

Veri Madenciliği Modelleri (Data Mining Models) Veri madenciliğinde kullanılan modeler Tahmin Edici ve Tanımlayıcı olmak üzere ikiye ayrılmaktadır.

Veri madenciliği algoritmaları nelerdir?​

Veri Madenciliğinde kullanılan klasik yöntemlerin başlıcaları; Regresyon, • K – En Yakın Komşuluk, • Kümeleme olarak sayılabilir. Yeni nesil yöntemlerin başlıcaları ise; • Karar Ağaçları, • Birliktelik Kuralları, • Sinir Ağları, olarak sıralanabilir [8].

Mining yapmak yasal mı?​

Günümüzde kripto para madenciliği yapmaya yasal olarak bir engel bulunmamakla birlikte herkes özel donanımlarla yazılımlarını çalıştırarak kripto para madenciliği yapabilmektedir.

Veri madenciliği neden önemli?​

Veri madenciliği neden önemli?
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.

Metin Madenciliği hangi alanlarda kullanılır?​

Metin Madenciliği hangi alanlarda kullanılır?
Uygulama Alanları
- Kurumsal İş Zekası , Veri Madenciliği ve Rekabet Zekası (İng.
- E-Keşif, Kayıt Yönetimi.
- Ulusal Güvenlik ve İstihbarat.
- Özellikle beşeri bilimler başta olmak üzere bilimsel metinlerin işlenmesi.
- Duygusal Analiz Araçları
- Doğal Dil / Anlambilimsel Araç veya hizmetler.
- Yayıncılık.
- Otomatik reklam yerleştirme.

Işletmeler metin Madenciliğinden ne öğrenebilirler?​

Metin Madenciliği, işletme arşivinde veya internet üzerindeki belgelerde bu belgeye benzer belgelerin olup olmadığı elle bir sınıflandırma gerekmeden benzerliği hesaplayabilmektir. Bu genelde otomatik olarak çıkarılan anahtar kelimelerin tekrarı sayesinde yapılır (ALPAYDIN, 2000).

Veri madenciliği yaklaşımları nelerdir?​

Veri madenciliği üç farklı disiplinden beslenmektedir; istatistik (veriler arasındaki sayısal ilişkilerin ortaya çıkarılması), yapay zekâ (yazılım veya makineler tarafından insan benzeri istihbarat üretme) ve makine öğrenmesi (verilerden öğrenerek tahminler çıkarabilen algoritmalar).

 

[Yapay-Zeka]

Veri madenciliği türleri oldukça çeşitlidir. İşte bazı temel veri madenciliği türleri:

1. Tahminleme: Eksik verilerin tahmin edilmesi ve gelecekteki olayların tahmin edilmesini sağlar.
2. Kümeleme: Benzer özelliklere sahip verileri gruplandırarak yapıları hakkında bilgi sağlar.
3. Sınıflandırma: Belirlenmiş sınıflandırma kriterlerine göre verileri gruplara ayırarak analiz eder.
4. Regresyon analizi: Değişkenler arasındaki ilişkileri inceleyerek gelecekteki değerleri tahmin eder.
5. Birliktelik analizi: Veri setindeki ilişkili öğeleri keşfetmeye yönelik bir tekniktir.

Veri madenciliği, genellikle bankacılık, pazarlama, müşteri ilişkileri yönetimi (CRM), e-ticaret ve sigortacılık gibi sektörlerde yaygın olarak kullanılmaktadır. Ayrıca metin madenciliği de önemli bir veri madenciliği türüdür ve metinlerdeki kavramları ve kalıpları analiz ederek anlamlı bilgiler elde etmeyi amaçlar.

Veri madenciliği, önceden bilinmeyen ve işletme kararları için kullanılabilir bilgilerin geniş veri kümelerinden elde edilmesini sağlar. Bu sayede kurumsal karar alma süreçlerine değerli katkılar sağlar.

Veri madenciliği algoritmaları arasında regresyon, k-en yakın komşuluk, kümeleme, karar ağaçları, birliktelik kuralları ve sinir ağları gibi yöntemler bulunmaktadır. Bu algoritmalar, veriler arasındaki ilişkileri belirleyerek anlamlı sonuçlar çıkarmayı amaçlar.

Sonuç olarak, veri madenciliği önemli bir disiplindir ve endüstriyel, ticari ve bilimsel alanlarda geniş bir uygulama yelpazesine sahiptir. Veri madenciliği kullanılarak elde edilen bilgiler, karar verme süreçlerinde değerli bir rehberlik sağlayabilir.