Günümüzün dijital çağında, her gün milyarlarca veri noktası üretiliyor. İnternet, mobil cihazlar, sosyal medya ve diğer dijital platformlar aracılığıyla üretilen ve güçlü işlemciler sayesinde muhafaza edilebilen bu veri, geleneksel veri tabanlarının ötesine geçerek devasa boyutlara ulaşıyor. Ancak, bu veri sadece depolanıp bekletildiğinde değerli bilgi haline gelmez. İşte burada devreye veri madenciliği giriyor.
Temel Amacı
Veri madenciliği, büyük veri yığınlarında gizli desenleri, bilgiyi ve bağlantıları keşfetmek için kullanılan bir disiplindir. Bu süreç, istatistiksel ve matematiksel tekniklerin yanı sıra makine öğrenimi ve yapay zeka yöntemlerini de kapsar. Temel amacı, veriler arasındaki gizli bilgiyi ortaya çıkararak işlevsel hale getirebilmektir.
Veri Madenciliğinin Aşamaları
Veri madenciliği basitçe şu aşamalardan oluşur:
Veri Keşfi (Veri Ön İşleme): İlk adım, veri kaynaklarından veri toplamak ve bu veriyi temizlemek, düzenlemek ve önceden işlemektir. Bu adım veri analizi için hazırlık yapmayı gerektirir.
Desen Tanıma: Veri madenciliğinin kalbi olan bu adımda, veri setindeki desenler, ilişkiler ve yapılar keşfedilir. Bu adımda istatistiksel ve matematiksel tekniklerden yararlanılır.
Model Geliştirme: Bu aşamada, veri setinden elde edilen desenler ve ilişkiler, tahmin veya sınıflandırma gibi belirli bir hedefe yönelik modeller oluşturmak için kullanılır. Makine öğrenimi ve yapay zekâ teknikleri bu aşamada devreye girer.
Değerlendirme ve Yorumlama: Oluşturulan modellerin performansı değerlendirilir ve sonuçlar yorumlanır. Bu adımda, modelin doğruluğu, hassasiyeti ve işlevi de sınanmış olur.
Tüm bu adımlar neticesinde aslında veri madenciliği ile yapılmak istenen şey büyük veri dediğimiz devasa çıktıdan işe yarayacak olanın keşfedilerek işlenmesidir.
