Veri Madenciliği: Şirketler Yararlı Modeller ve Eğilimler Bulmak İçin Verileri Nasıl Kullanıyor?

Veri Madenciliği Nedir?

Veri madenciliği, şirketler tarafından ham verileri faydalı bilgilere dönüştürmek için kullanılan bir süreçtir. İşletmeler, büyük veri yığınlarında kalıp aramak için yazılım kullanarak, daha etkili pazarlama stratejileri geliştirmek, satışları artırmak ve maliyetleri azaltmak için müşterileri hakkında daha fazla bilgi edinebilir. Veri madenciliği şunlara bağlıdır: etkili veri toplama, depolamave bilgisayar işleme.

Veri Madenciliği Nasıl Çalışır?

Veri madenciliği anlamlı kalıpları ve eğilimleri toplamak için büyük bilgi bloklarını keşfetmeyi ve analiz etmeyi içerir. Veritabanı pazarlaması, kredi riski yönetimi gibi çeşitli şekillerde kullanılabilir. dolandırıcılık tespiti, spam E-posta filtreleme, hatta kullanıcıların duygu ve düşüncelerini ayırt etmek için.

Veri madenciliği süreci beş adıma ayrılır. İlk olarak, kuruluşlar verileri toplar ve veri ambarlarına yükler. Ardından, verileri şirket içi sunucularda veya bulutta depolar ve yönetirler. İş analistleri, yönetim ekipleri ve bilgi teknolojisi uzmanları verilere erişir ve verileri nasıl düzenlemek istediklerini belirler. Ardından, uygulama yazılımı verileri kullanıcının sonuçlarına göre sıralar ve son olarak son kullanıcı verileri grafik veya tablo gibi paylaşılması kolay bir formatta sunar.

Veri Ambarı ve Madencilik Yazılımları

Veri madenciliği programları, kullanıcıların isteklerine göre verilerdeki ilişkileri ve kalıpları analiz eder. Örneğin, bir şirket bilgi sınıfları oluşturmak için veri madenciliği yazılımını kullanabilir. Örnek vermek gerekirse, bir restoranın belirli özel ürünleri ne zaman sunması gerektiğini belirlemek için veri madenciliğini kullanmak istediğini hayal edin. Topladığı bilgilere bakar ve müşterilerin ne zaman ziyaret ettiğine ve ne sipariş ettiğine göre sınıflar oluşturur.

Diğer durumlarda, veri madencileri, tüketici davranışındaki eğilimler hakkında sonuçlar çıkarmak için mantıksal ilişkilere dayalı bilgi kümeleri bulur veya ilişkilendirmelere ve sıralı kalıplara bakar.

Depolama, veri madenciliğinin önemli bir yönüdür. Depolama, şirketlerin verilerini tek bir veritabanında veya programda merkezileştirmesidir. Bir veri ambarı ile bir kuruluş, belirli kullanıcıların analiz etmesi ve kullanması için verilerin bölümlerini ayırabilir.

Ancak diğer durumlarda analistler istedikleri verilerle başlayabilir ve Veri deposu bu özelliklere dayanmaktadır. İşletmeler ve diğer kuruluşlar verilerini nasıl düzenlediğinden bağımsız olarak, yönetimin karar verme süreçlerini desteklemek için kullanırlar.

Veri Madenciliği Örneği

Marketler, veri madenciliği tekniklerinin iyi bilinen kullanıcılarıdır. Birçok süpermarket ücretsiz sadakat kartları üye olmayanlar için mevcut olmayan indirimli fiyatlara erişim sağlayan müşterilere. Kartlar, mağazaların kimin neyi, ne zaman ve hangi fiyata satın aldığını takip etmesini kolaylaştırıyor. Verileri analiz ettikten sonra, mağazalar bu verileri müşterilere satın alma alışkanlıklarına yönelik kuponlar sunmak ve ürünleri ne zaman satışa çıkaracaklarına veya ne zaman tam fiyattan satacaklarına karar vermek için kullanabilirler.

Bir şirket belirli bir hipotezi kanıtlamak için yalnızca genel örneklem grubunu temsil etmeyen seçilmiş bilgileri kullandığında veri madenciliği endişe kaynağı olabilir.