Veri Madenciliği Nedir?

Veri Madenciliği, istatistiksel ve matematiksel yöntemlerle birlikte örüntü tanıma teknolojilerini kullanarak, depolanan veri yığınları arasında anlamlı yeni ilişki, örüntü ve eğilimlerin keşfedilmesi süreci olarak ifade edilmektedir.

Veri madenciliği mevcut veriden anlamlı bilgileri, ilişkileri çıkarmada kullanılan tekniklere verilen genel isimdir.

Veri Madenciliği,

Makine öğrenimi & Yapay zeka,
İstatistik,
Veri tabanları,
Uzman sistemler,
Veri görselleştirme gibi disiplinlerini içeren yöntem topluluğudur.

Kısaca ifade edecek olursak “Veriyi Nitelikli Bilgiye Dönüştürme Yolu” olarak tanımlayabiliriz.

Madencilik benzetmesinden anlaşılacağı üzere bir veri madencisi, bu büyük veri hammadde kümesi içinde ihtiyaç duyulan veriyi bulup çıkarır, analiz eder, işleyerek anlamlı hale getirir, veriler arasında ilişki kurar. Kısacası veriden bir bilgi yaratır. Bunun için de matematik ve istatistik bilimlerinin yanı sıra yapay zekâ, makine öğrenmesi, veri görselleştirme gibi teknolojilerden faydalanır.

Üretim süreci ise genel hatlarıyla şöyle gerçekleşir:

Önce problem tanımlanır ve bununla ilgili veri kaynağı elde edilir.
Tutarsız, yetersiz, gereksiz veriler ayıklanır (Smoothing).
Farklı kaynaklardan verilerle desteklenir. Veriler bütünleştirilerek tek bir bilgi yığını yaratılır. (Damy-Optimization).
Oluşan bu kümeden probleme/amaca hizmet edecek veriler seçilir.
Seçilen veriler modelleme adımı için anlamlı bilgilere dönüştürülür, değerlendirilir. (Normalization)
Kümeleme, sınıflandırma gibi gereken veri madenciliği algoritmaları uygulanır.
Sonuçlar test edilir. Bu aşamada R ve Python gibi yazılım dilleri, test ve deneme işlemleri için de Java kullanılır.
Son aşamada veriler görselleştirilerek (elektronik tablolar, grafikler vs.) sunulur.

Tüm bu aşamalarda ileri seviyede matematik, istatistiksel yöntemler, yapay sinir ağları, genetik algoritmalar ve karar ağaçları gibi yöntemlere sıklıkla başvurulur.

Kaynak:

https://vizyonergenc.com/icerik/5-temel-soruda-veri-madenciligi-data-mining-nedir