Bir şirket, günlük operasyonlarının bir parçası olarak satışlar, müşteriler, üretim, personel, pazarlama girişimleri ve daha fazlası hakkında bilgi toplar. Bu nedenle işletmeler bu önemli kurumsal varlığın değerini artırmak için veri madenciliği tekniklerini kullanabilir.
Veri madenciliği bilgisi, bir şirketin pazarlamayı geliştirmek, tüketici eğilimlerini tahmin etmek, dolandırıcılığı tespit etmek, e-postaları filtrelemek, riski yönetmek, satışları artırmak ve müşteri ilişkilerini geliştirmek için kullanabileceği eyleme geçirilebilir içgörü bilgilerine dönüştürülebilir.
Bu blogda, veri madenciliği tekniklerinin neler olduğunu ve veri madenciliğinin araştırmalarda neden gerekli olduğunu öğreneceğiz.
Veri madenciliği tekniklerinin tanımlanması
Kuruluşlar, operasyonel gereksinimleri hakkında içgörü sağlayabilecek verilerdeki kalıpları bulmak için veri madenciliğini kullanır. Hem iş zekası hem de veri bilimi için gereklidir. Kuruluşlar, yapılandırılmamış verileri kullanılabilecek içgörülere dönüştürmek için çeşitli veri madenciliği tekniklerinden yararlanabilir.
Verilerdeki gizli, planlanmamış ve daha önce tanımlanmamış ancak meşru korelasyonları bulmak veri madenciliğinin birincil hedefidir. Muazzam bir ham veri koleksiyonundan değerli verileri ayırmak için bir yöntem olarak tanımlanmaktadır.
Bu, önemli veri kümelerindeki veri modellerini analiz etmek için bir veya daha fazla yazılım parçasının kullanılmasını gerektirir. Araştırma ve bilim, veri madenciliğinin kullanılabileceği birçok alandan yalnızca iki örnektir.
Çeşitli veri bilimi uygulamaları için çeşitli teknikler kullanılarak veri madenciliği yapılabilir. Veri setlerindeki aykırı değerleri bulmaya çalışan anomali tespiti ve örüntü tanıma, çeşitli tekniklerle mümkün kılınan yaygın veri madenciliği kullanım durumlarıdır.
Veri madenciliği uzmanları, muazzam miktarda bilginin nasıl analiz edileceği ve bunlardan nasıl sonuçlar çıkarılacağı konusundaki bilgilerimizi geliştirmek için çaba sarf etmişlerdir. Veritabanı yönetimi, istatistik ve makine öğreniminin birleşiminden elde edilen yöntem ve teknolojilere dayanırlar.
Araştırmalarda veri madenciliği tekniklerinin önemi
Şirketin veri madenciliği hedeflerine bağlı olarak beklenen sonuçlara uygun modeller oluşturmak için çeşitli yöntemler kullanılır. Modeller mevcut verileri açıklamak, gelecekteki eğilimleri tahmin etmek veya verilerdeki anormallikleri tespit etmeye yardımcı olmak için kullanılabilir.
Burada, istenen sonuçları tahmin etmek için çeşitli veri madenciliği tekniklerini tartışacağız.
Sınıflandırma
Sınıflandırma, farklı nitelikleri net kategorilere yerleştirmenizi gerektiren en karmaşık veri madenciliği tekniklerinden biridir. Bu yöntem, önemli ve yararlı olan veriler ve meta veriler hakkında bilgi almak için kullanılır ve verilerin diğer gruplara ayrılmasına yardımcı olur. Daha sonra bunu daha fazla sonuç çıkarmak veya başka bir şey yapmak için kullanabilirsiniz.
Örneğin, bir müşterinin mali durumu ve satın alımları hakkındaki bilgilere bakın. Bu kişileri “düşük”, “orta” veya “yüksek” kredi riski olarak sınıflandırabilirsiniz. Daha sonra bu müşteriler hakkında daha fazla bilgi edinmek için bu kategorileri kullanabilirsiniz.
Kümeleme
Kümeleme, sınıflandırmaya çok benzer ancak benzerliklerine göre veri parçalarının birleştirilmesini içerir. Benzer veri gruplarını bulmanın bir yoludur. Bu süreç, verilerin nasıl farklı ve aynı olduğunu görmenize yardımcı olur.
Örneğin, hedef kitlenizi ne kadar para harcadıklarına veya mağazanızdan ne sıklıkta alışveriş yaptıklarına göre farklı gruplara ayırabilirsiniz.
İzleme modelleri
Kalıpları izlemek, veri madenciliği yapmanın en temel yollarından biridir. İş sonuçları hakkında akıllı sonuçlar çıkarmak için verilerdeki eğilimleri veya kalıpları bulmak ve göz önünde tutmak anlamına gelir. Bir şirket satış verilerinde bir eğilim gördüğünde, bu bilgiden en iyi şekilde yararlanmak için harekete geçmek için bir nedene sahip olur.
Belirli bir ürünün belirli bir grup insana diğerlerinden daha iyi sattığının tespit edildiğini varsayalım. Bu durumda, bir kuruluş bu bilgileri benzer ürün veya hizmetler üretmek için kullanabilir veya bu grup için orijinal üründen daha fazla bulundurmalarını sağlayabilir.
Dernek
İlişkilendirme, kalıpları izlemeye benzer ancak birbirine bağlı değişkenler için daha spesifiktir. Bu veri madenciliği tekniği, iki veya daha fazla şey arasındaki bağlantıyı bulmaya yardımcı olur. Veri setinde gizli olan bir yolu bulur.
Bu durumda, başka bir olay veya özellikle güçlü bir şekilde bağlantılı olan olayları veya özellikleri arayacaksınız. Örneğin, tüketicilerinizin belirli bir ürünü satın aldıklarında, genellikle ikinci bir ilgili ürünü satın aldıklarını fark edebilirsiniz. Bu, çoğu çevrimiçi mağazanın “insanlar da satın aldı” bölümünü doldurmak için kullandığı şeydir.
Dış algılama
Çoğu durumda, sadece büyük resme bakarak veri setinizin net bir resmini elde edemezsiniz. Verilerinizdeki anormallikleri veya aykırı değerleri de tespit etmeniz yardımcı olacaktır.
Örneğin, alıcılarınızın neredeyse tamamı erkekse ancak Ağustos ayının garip bir haftasında kadın alıcıların sayısında büyük bir sıçrama olduysa, bu sıçramayı araştırmak ve buna neyin neden olduğunu bulmak isteyeceksiniz, böylece ya bunu tekrarlayabilir ya da hedef kitleniz hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.
Regresyon
Regresyon, diğer faktörlerin varlığı göz önüne alındığında bir değişkenin olasılığını belirlemek için kullanılır. Bu, değişken ilişkilerini tanımlar ve analiz eder. Diğer faktörlerin varlığı göz önüne alındığında bir değişkenin olasılığını belirler.
Örneğin, arz, talep ve rekabete bağlı olarak bir fiyat tahmini yapmak için kullanabilirsiniz. Regresyon, bir veri setindeki iki (veya daha fazla) değişken arasındaki bağlantıyı bulmanıza yardımcı olur.
Tahmin
Tahmin, en güçlü veri madenciliği tekniklerinden biridir çünkü gelecekte ne tür veriler bulacağınızı tahmin etmenizi sağlar. Gelecekte ne olacağına dair oldukça iyi bir fikir edinmek için genellikle tarihsel kalıplara bakmanız ve bunları anlamanız gerekir.
Örneğin, bir kişinin kredi geçmişine ve geçmişte ne satın aldığına bakarak uzun vadede bir kredi riski olup olmayacağını anlayabilirsiniz.
Sonuç:
Bu veri madenciliği tekniklerinin hepsi çeşitli veri açılarını araştırmak için kullanılabilir. Bu bilgiyle, verileri çeşitli şirket sorunlarıyla başa çıkmak ve kârı artırmak, müşterileri memnun etmek veya maliyetlerden tasarruf etmek için kullanılabilecek gerçeklere dönüştürmek için en iyi teknikleri seçebilirsiniz.
Araştırmanın hedeflerine ve veri türüne bağlı olarak farklı veri madenciliği yaklaşımları kullanılır. Şimdi veri madenciliğinin temelleri ve araştırma metodolojisi hakkında öğrendiklerinizi kullanarak veri madenciliği anlayışınızı geliştirebilirsiniz.
Araştırma yapmak veya veri analizi yapmak için yardıma ihtiyacınız varsa, QuestionPro uzmanları ile iletişime geçin. Prosedür boyunca size rehberlik edebilir ve verilerinizi en üst düzeye çıkarmanıza yardımcı olabiliriz.
