escort bayan bursa escort bodrum escort sakarya escort izmit escort
Bugun...



Veri ve Büyük Veri Madenciliği Nedir? Kolay bir rehber.

Çok fazla veriye sahipsiniz, ancak bir iş kararı vermek için doğru verileri nasıl buluyorsunuz?

facebook-paylas
Güncelleme: 05-08-2018 20:56:59 Tarih: 05-08-2018 20:43

Veri ve Büyük Veri Madenciliği Nedir? Kolay bir rehber.


Veriler, bugün bir zamanlar büyük otomobil şirketlerine olan petrol kadar önemli. Aslında, IoT ve bulut bilişimin ortaya çıkmasıyla modern iş, veriye kuşatılmıştır. Tüketici bilgileri, performans analizleri ve operasyonel veriler gibi şeyler işletmeler için hayati bilgiler sağlar, ancak tüm bu verilerin, herhangi bir şirketin gerçekten fayda sağlaması için çoğaltılması ve işlenmesi gerekir.

Şirketinizin verimliliğine dair değerli bilgiler elde etmek veya bu önemli bilgiyi bulmak için, bir işletmenin zaman alıcı ve sorun yaratabilecek en yararlı bitleri bulmak için veri kümeleri boyunca ilerlemesi gerekir. Ancak bunu elle denemek yerine, çoğu şirket veri madenciliği adı verilen bir teknik kullanıyor.

Veri madenciliği, makine öğrenimi yöntemlerini içeren büyük veri kümelerindeki kalıpları keşfetme sürecidir. Veri madenciliğinin genel amacı, bir veri setinden bilgi çıkarmak ve daha fazla kullanım için anlaşılabilir bir yapıya dönüştürmektir. Terim, herhangi bir büyük ölçekli veri veya bilgi işlem veya bilgisayar karar destek sistemi formuna uygulanır.

Körük, veri madenciliğinin ne olduğunu, nasıl yapıldığını ve çalışanları daha üretken hale getirmek, genel operasyonunuzu kolaylaştırmak için nasıl kullanabileceğinizi açıklıyoruz.

Veri madenciliği nedir?
Verileri inceleyerek veri madenciliği kelimeleri, büyük veri kümeleri içindeki kalıpları ve anormallikleri keşfetmek için. Madencilik verileri, geçmişe dayalı olarak gelecekte neler olacağını ve işinizin nasıl değişeceğini tahmin ederek her olasılığa hazırlandığınızı garantilemek anlamına gelir.

Bunu gerçekleştirmek için çok çeşitli yöntemler vardır ve verilerle boğulmuş bir kurum, işlerini büyütmek, maliyetleri düzene koymak, müşterileri ile ilişkileri geliştirmek ve riskleri azaltmak için veri madenciliğini kullanabilir.

Analytics devi SAS  , veri madenciliğinin hayati önem taşıdığına inanıyor çünkü bir kuruluşun, elde etmeye çalıştığı hedefler için en iyi verileri keşfetmesine izin vermesi değil, aynı zamanda en alakalı verileri, daha fazla değere sahip olan anlamlı bilgilere dönüştürmesi de mümkün.

Veri madenciliği, işletmelerin verilerindeki tüm kaotik ve tekrarlayıcı gürültülerden geçmesine ve neyin alakalı olduğunu anlamasına ve ardından olası sonuçları değerlendirmek için bu bilgileri iyi kullanmasına olanak tanır. Süreç, başka bir yerde bulunamayan kalıpları ve kavrayışları tanımlar ve belirli bilgileri bulmak için otomatikleştirilmiş işlemleri kullanarak, yalnızca verileri bulmak için gereken süreyi hızlandırmakla kalmaz, aynı zamanda verilerin güvenilirliğini de artırır.

Veriler toplandıktan sonra, işletmenin kullanabileceği işlem yapılabilir içgörülere dönüştürmek için analiz edilebilir ve modellenebilir.

Büyük Veri Madenciliği
Büyük veri madenciliği, veri madenciliğinin bir varyasyondur (şaşırtıcı bir şekilde), çok daha büyük ve çok sayıda veriden ya da genel olarak bilindiği gibi “büyük veri” lerden bilgi elde etmeyi içerir. Bu teknikler esas olarak organizasyona hedefli bilgi sağlamak için büyük veri analitiğinde ve iş zekasında kullanılır ve süreçler, sistemler veya uzun bir süre boyunca sürekli olarak toplanan diğer bilgiler hakkında veri içerebilir.

Büyük veriler genellikle uzun bir süre boyunca sürekli olarak toplanır ve genellikle bir şekilde yapılandırılmamış bir biçimde toplanır ve saklanır; bu da, içgörüler için çıkarılmadan önce işlenmesi ve biçimlendirilmesi gerektiği anlamına gelir.

Büyük veri madenciliği süreci genellikle veri tabanındaki verilerin aranmasını, rafine edilmesini, verilerin çıkarılmasını ve daha sonra benzer özelliklere veya bilgiye sahip anlamlı veri kümelerine sıralamak için karşılaştırma algoritmalarını kullanmayı içerir. Bu daha sonra parça parça bazında analiz edilebilir.

Büyük veri madenciliği, standart veri madenciliğini yepyeni bir seviyeye taşıdığı için, bunu desteklemek için gerekli olan bilgi işlem gücü çok daha fazladır ve bazı durumlarda, yalnızca araştırma bilgisayarları gibi özel ekipman, onu işlemek için kullanılabilir.

Veri madenciliği ilkeleri, ister küçük isterse daha büyük veri kümelerinde olsun, aynıdır, ancak sadece değişen veri miktarıdır.

Veri madenciliği teknikleri
Veri madenciliğinde kullanılan teknikler, parametreler ve görevler şunlardır:

Anomali tespiti: daha fazla çalışmaya ihtiyaç duyan hatalar söz konusu olduğunda olağandışı veri kayıtları belirlenir.
Bağımlılık modellemesi : Değişkenler arasındaki ilişkileri araştırmak. Örneğin, bir süpermarket müşterilerinin satın alma alışkanlıkları hakkında bilgi toplayacaktır. Dernek kuralı öğrenimini kullanarak, süpermarket hangi ürünlerin birlikte alındığını araştırabilir ve bunu pazarlama için kullanabilir.
Kümeleme : Bu, bilinen veri yapılarını kullanmadan benzer verilerdeki yapıları ve grupları arar.
Sınıflandırma : bilinen yapıları kullanarak yeni verilerde kalıp aramak. Örneğin, bir e-posta istemcisi iletileri spam veya meşru olarak sınıflandırdığında.
Regresyon: Verileri en az hata ile modelleyen işlevlerin aranması.
Summarisation: kompakt bir veri kümesi gösterimi oluşturma. Bu görselleştirme ve rapor oluşturma içerir.
Tahmin: Tahmine dayalı analitik, verilerle ilgili, geleceğe ilişkin makul tahminler yapmak için kullanılabilecek modellere bakar.
Dernek: veri madenciliğine daha açık bir yaklaşım olan bu teknik, iki veya daha fazla veri seti arasında basit korelasyonlar yapılmasına izin verir. Örneğin, insanların satın alma alışkanlıklarının eşleştirilmesi, örneğin traş makinesi satın alan kişilerin, aynı zamanda traş köpüğü satın alma eğiliminde olmalarıdır; bu, alışveriş yapanlara sunulan basit satın alma önerilerinin oluşturulmasına olanak tanır.
Karar ağaçları: yukarıdaki tekniklerin çoğuna ilişkin olarak, karar ağacı modeli, bir veri madenciliği yapısı içinde analiz için veri seçmek veya daha fazla veri kullanımını desteklemek için bir araç olarak kullanılabilir. Bir karar ağacı, temelde iki ya da daha fazla sonuca sahip, diğer sorulara bağlanan, sonuçta bir eyleme yol açan, bir uyarı gönderen ya da analiz edilen veriler belirli cevaplara yol açarsa bir alarm tetikleyen bir soruyla başlar. 

Veri madenciliğinin avantajları
Kuruluşların veri madenciliğinden yararlanabileceği birkaç yol vardır.

Tahmin eğilimleri: Büyük veri kümelerinde tahmin bilgilerini bulmak, veri madenciliği kullanarak otomatikleştirilebilir. Çok sayıda analize ihtiyaç duyan sorular artık verilerden daha verimli bir şekilde yanıtlanabilir.
Karar verme yardımı: kuruluşlar daha fazla veri odaklı hale geldikçe, karar alma daha karmaşık hale gelir. Veri madenciliği kullanarak, kuruluşlar karar vermek için mevcut verileri objektif olarak analiz edebilir.
Satış tahmini: Tekrarlanan müşterileri olan işletmeler, gelecekteki satın alma modellerini öngörmek için veri madenciliği kullanarak mümkün olan en iyi müşteri hizmetini sunabilmeleri için bu tüketicilerin satın alma alışkanlıklarını takip edebilirler. Veri madenciliği, müşterilerinin bir şey satın aldıklarında ve bir daha ne zaman satın alacağını tahmin ettikleri zaman bakar.
Arızalı ekipmanın tespiti: Veri madenciliği tekniklerini üretim süreçlerine uygulamak, hatalı ekipmanı hızlı bir şekilde tespit etmelerine ve optimum kontrol parametreleriyle gelmelerine yardımcı olabilir. Veri madenciliği, imalat ve daha iyi bitmiş ürünler sırasında daha az hatayla sonuçlanacak şekilde bu parametreleri düzenlemek için kullanılabilir.
Daha iyi müşteri sadakati: düşük fiyatlar ve iyi müşteri hizmetleri tekrarlı özel olmasını sağlamalıdır. İşletmeler, özellikle sosyal medya verilerinde veri madenciliği kullanarak müşteri kaybını azaltabilir.
Yeni bilgileri keşfedin: veri madenciliği, iş uygulamalarınızı ve stratejilerinizi güçlendiren kalıpları keşfetmenize yardımcı olabilir, ancak şirketiniz, müşterileriniz ve operasyonlarınızla ilgili beklenmedik bilgiler de ortaya çıkarabilir. Bu, yeni gelir akışlarını açabilecek veya işinizde asla fark edemeyeceğiniz veya başka bir şekilde bakmayı düşünmediğiniz hataları bulabileceğiniz yeni taktiklere ve yaklaşımlara yol açabilir.

Veri madenciliğinin dezavantajları
Hayattaki herhangi bir şeyde olduğu gibi, veri madenciliğinin kullanımıyla ilgili birçok fayda vardır, ayrıca bazı dezavantajları da vardır.

Gizlilik sorunları: İşletmeler, satın alma davranışları eğilimlerini anlamak için müşterileriyle ilgili çeşitli şekillerde bilgi toplar, ancak bu tür işletmeler sonsuza kadar yok olmazlar, herhangi bir zamanda başka bir şirket tarafından iflas edebilir veya satın alabilirler. Kişisel bilgiler, başkalarına satılmakta veya sızdırılmış olarak satılmaktadır.
Güvenlik sorunları: Güvenlik, özellikle büyük verilerin müşterinin kendi özel bilgilerini çaldığı hack olayları nedeniyle, hem işletmeler hem de müşterileri için büyük bir endişe kaynağıdır. Bu herkesin bilmesi gereken bir olasılık.
Bilginin kötüye kullanılması: Etik nedenlerle veri madenciliği yoluyla toplanan bilgiler , insanların veya işletmelerin savunmasız insanların yararlarından faydalanmaları veya bir grup insana karşı ayrımcılık yapmaları gibi istismar edilmeleri gibi, kötüye kullanılabilir.
Her zaman doğru değil : Toplanan bilgiler her zaman% 100 doğru değildir ve karar vermek için kullanılırsa ciddi sonuçlara neden olabilir.







Etiketler :

İLGİNİZİ ÇEKEBİLECEK DİĞER TEKNOLOJİ Haberleri

Bizi Takip Edin :
Facebook Twitter Google Youtube RSS
HAVA DURUMU
ÇOK OKUNAN HABERLER
  • BUGÜN
  • BU HAFTA
  • BU AY
PUAN DURUMU
Takım O G M B A Y P AV
1 Trabzonspor 26 15 3 8 59 28 53 +31
2 Başakşehir FK 26 15 3 8 50 25 53 +25
3 Galatasaray 26 14 4 8 44 20 50 +24
4 Sivasspor 26 14 5 7 47 29 49 +18
5 Beşiktaş 26 13 8 5 40 32 44 +8
6 Alanyaspor 26 12 7 7 44 25 43 +19
7 Fenerbahçe 26 11 8 7 46 34 40 +12
8 Göztepe 26 10 9 7 31 30 37 +1
9 Gaziantep FK 26 8 10 8 36 41 32 -5
10 Denizlispor 26 8 11 7 26 34 31 -8
11 Antalyaspor 26 7 10 9 29 43 30 -14
12 Gençlerbirliği 26 7 12 7 33 44 28 -11
13 Kasımpaşa 26 7 14 5 38 50 26 -12
14 Konyaspor 26 5 10 11 21 33 26 -12
15 Yeni Malatyaspor 26 6 13 7 38 40 25 -2
16 Çaykur Rizespor 26 7 15 4 26 44 25 -18
17 MKE Ankaragücü 26 5 13 8 23 45 23 -22
18 Kayserispor 26 5 14 7 28 62 22 -34
Takım O G M B A Y P AV
1 Hatayspor 28 15 5 8 38 23 53 +15
2 BB Erzurumspor 28 13 7 8 30 22 47 +8
3 Bursaspor 28 14 7 7 43 35 46 +8
4 Adana Demirspor 28 12 7 9 55 35 45 +20
5 Akhisarspor 28 12 7 9 36 31 45 +5
6 Fatih Karagümrük 28 11 7 10 40 34 43 +6
7 Altay 28 11 7 10 36 30 43 +6
8 Ümraniyespor 28 11 10 7 39 39 40 0
9 Giresunspor 27 10 9 8 30 33 38 -3
10 Keçiörengücü 28 8 9 11 21 22 35 -1
11 Balıkesirspor 28 8 9 11 30 33 35 -3
12 Menemenspor 28 9 11 8 32 38 35 -6
13 İstanbulspor 27 7 8 12 38 34 33 +4
14 Altınordu 28 7 11 10 32 39 31 -7
15 Boluspor 28 4 11 13 24 36 25 -12
16 Osmanlıspor FK 28 6 13 9 32 42 24 -10
17 Adanaspor 28 3 14 11 26 42 20 -16
18 Eskişehirspor 28 7 16 5 32 46 17 -14
Takım O G M B A Y P AV
1 Samsunspor 28 23 1 4 64 11 73 +53
2 Manisa FK 28 19 3 6 79 31 63 +48
3 Hekimoğlu Trabzon 28 17 7 4 51 34 55 +17
4 Sancaktepe FK 28 16 8 4 51 23 52 +28
5 İnegölspor 28 13 9 6 41 30 45 +11
6 Afjet Afyonspor 28 13 11 4 47 30 43 +17
7 Tarsus İdman Yurdu 28 14 13 1 45 39 43 +6
8 Pendikspor 28 11 10 7 40 39 40 +1
9 Sarıyer 28 11 10 7 34 33 40 +1
10 Zonguldak Kömürspor 28 9 10 9 35 37 36 -2
11 Çorum FK 28 11 14 3 36 42 36 -6
12 Hacettepe Spor 28 11 15 2 37 48 35 -11
13 1922 Konyaspor 28 9 13 6 38 45 33 -7
14 Kırklarelispor 28 8 11 9 25 41 33 -16
15 Başkent Akademi FK 28 9 15 4 37 41 31 -4
16 Amed Sportif 28 7 14 7 28 46 28 -18
17 Gümüşhanespor 28 7 17 4 31 57 25 -26
18 Şanlıurfaspor 28 0 27 1 10 102 14 -92
Takım O G M B A Y P AV
1 Serik Belediyespor 28 16 5 7 49 24 55 +25
2 24Erzincanspor 28 14 4 10 47 22 52 +25
3 68 Aksaray Belediyespor 28 14 6 8 43 27 50 +16
4 1928 Bucaspor 28 14 7 7 47 34 49 +13
5 Artvin Hopaspor 28 12 5 11 38 21 47 +17
6 Düzcespor 28 12 6 10 32 18 46 +14
7 Karaköprü Belediyespor 28 10 6 12 25 22 42 +3
8 Çatalcaspor 28 9 5 14 39 28 41 +11
9 Silivrispor 28 8 6 14 37 31 38 +6
10 Sultanbeyli Bld. 28 9 8 11 33 27 38 +6
11 Kızılcabölükspor 28 8 8 12 39 37 36 +2
12 Yomraspor 28 9 10 9 28 30 36 -2
13 52 Orduspor FK 28 7 7 14 21 20 35 +1
14 Çankaya FK 28 9 12 7 33 37 34 -4
15 Şile Yıldızspor 28 6 11 11 23 30 29 -7
16 Erzin Spor Kulübü 28 6 12 10 27 34 28 -7
17 Tokatspor 28 1 23 4 16 66 7 -50
18 Manisaspor 28 1 24 3 16 85 0 -69
Tarih Ev Sahibi Sonuç Konuk Takım
 12/06/2020 Fenerbahçe vs Kayserispor
 12/06/2020 Göztepe vs Trabzonspor
 13/06/2020 Başakşehir FK vs Alanyaspor
 13/06/2020 Beşiktaş vs Antalyaspor
 13/06/2020 Yeni Malatyaspor vs Kasımpaşa
 14/06/2020 Gençlerbirliği vs Konyaspor
 14/06/2020 Çaykur Rizespor vs Galatasaray
 14/06/2020 Gaziantep FK vs MKE Ankaragücü
 15/06/2020 Sivasspor vs Denizlispor
Tarih Ev Sahibi Sonuç Konuk Takım
 16/06/2020 Giresunspor vs İstanbulspor
 19/06/2020 Adana Demirspor vs Osmanlıspor FK
 19/06/2020 Altay vs Akhisarspor
 19/06/2020 Balıkesirspor vs Menemenspor
 19/06/2020 BB Erzurumspor vs Eskişehirspor
 19/06/2020 Boluspor vs Altınordu
 19/06/2020 Giresunspor vs Adanaspor
 19/06/2020 İstanbulspor vs Hatayspor
 19/06/2020 Keçiörengücü vs Bursaspor
Tarih Ev Sahibi Sonuç Konuk Takım
 18/07/2020 Bandırmaspor vs Kahramanmaraşspor
 18/07/2020 Bayburt Özel İdare Spor vs Sivas Belediyespor
 18/07/2020 Eyüpspor vs Van Spor
 18/07/2020 Kastamonuspor vs Etimesgut Belediyespor
 18/07/2020 Kırşehir Belediyespor vs Ergene Velimeşe
 18/07/2020 Niğde Anadolu FK vs Bodrumspor
 18/07/2020 Sakaryaspor vs Kardemir Karabükspor
 18/07/2020 Tuzlaspor vs Uşak Spor
 25/07/2020 Ankara Demirspor vs Tuzlaspor
Tarih Ev Sahibi Sonuç Konuk Takım
 18/07/2020 Çankaya FK vs Tokatspor
 18/07/2020 Düzcespor vs Manisaspor
 18/07/2020 Erzin Spor vs Artvin Hopaspor
 18/07/2020 Karaköprü Belediyespor vs Serik Belediyespor
 18/07/2020 Silivrispor vs 52 Orduspor FK
 18/07/2020 Şile Yıldızspor vs Kızılcabölükspor
 18/07/2020 1928 Bucaspor vs Sultanbeyli Bld.
 18/07/2020 24Erzincanspor vs Yomraspor
 18/07/2020 68 Aksaray Belediyespor vs Çatalcaspor
NAMAZ VAKİTLERİ
GÜNLÜK BURÇ
nöbetçi eczaneler
HABER ARA
YUKARI YUKARI