'Veri madenciliği' sürecini teknik olarak tanımlamak için, bunun tahmine dayalı analizleri için otomatik bir bilgi çıkarma işlemi olduğu söylenebilir. Bu bilgi ezici miktardaki veritabanlarına gizlenmiştir.
Basit bir ifadeyle, çok miktarda veri kümesinden veya verilerden önemli olduğu düşünülen verilerin alınması. Bu veriler daha sonra iş için karar vermek amacıyla analiz edilmiş bir biçimde sunulur.
Veri madenciliği süreci, çeşitli matematiksel algoritma türlerinin yanı sıra yazılım araçları ile birlikte atılan istatistiksel teknikleri de kullanmayı gerektirir.
BI Veri madenciliğinin kullanımı, pazar araştırması, rakip analizi ve endüstri araştırması amacıyla uygulanmaktadır.
Veri Madenciliğinde Uygulanan Adımlar Nelerdir?
Verilerin Depolanması . Bu verilerin depolanmasına ihtiyaç vardır ve ön işleme adımları analizinin başarısı için oldukça önemlidir.
Cevapların seçimi: Uygun olan cevap değişkeninin seçimi yapılmalı ve biri incelenmeli değişkenlerin sayısına karar vermeli.
Verilerin taranması: Yabancılar için verilerin taranmasına ihtiyaç var. Diğer eksik değerler ele alınmalıdır, bunlar ihmal edilen veya uygun olan birçok yöntemden biri tarafından talep edilen değerleri içerir.
Verilerin Belirlenmesi ve Analizi: Veri setlerinin değerlendirme ve eğitim veri setlerine bölünmesine ihtiyaç vardır. Çok büyük veri kümeleri durumunda, bu kadar kolay yorumlanamaz ve analiz edilemez, bunun için bunun için verilerin örneklenmesi gerekir.
Verilerin Görselleştirilmesi: Sofistike modellerin uygulanmasından önce verilerin görselleştirilmesinin yanı sıra özetlenmesi gerekiyor. Çizgi grafikler ve çubuk grafikler, saçılma grafikleri, artı matris grafikleri, histogramlar ve kutu grafikleri içeren temel grafikleri kullanarak, bunları zaman serileri için kullanabilir, değişkenleri sınıflandırabilir, korelasyon matrislerini ve çok boyutlu grafikleri renkle gösterebilir, kaplama grafikleri, ağ verilerinin görselleştirilmesi, coğrafi haritalar ve mekansal veriler vb. Bunların hepsi grafiksel gösterimler amacıyla kullanılmaktadır.
İyi grafiklerin inşası için, doğru etiketleme ve ölçeklendirme ile birlikte sınıflandırma ve tabakalaşma ile ilgili hususlarda hassasiyet olması gerekir.
Verilerin özetlenmesi : Verilerin özeti için, standart sapma, korelasyon, yüzdelik ve medyan, vb. Gibi tipik özet istatistiklerden birkaçı yer almaktadır. ana bileşenler gibi daha gelişmiş özetler.
İş Zekası, veri madenciliğinin bir araç olarak kullanılmasını içeren kararların alınmasında lider bir alan olarak görülmektedir. Veri madenciliği sayesinde, iş zekası içindeki veriler kullanım için daha uygun hale geliyor. Çeşitli veri madenciliği var. Bunlar, sosyal ağ veri madenciliği, resimsel madencilik, web madenciliği, ilişkisel veritabanları, metin madenciliği, web madenciliği, video veri madenciliği vb. İçerir. Bunların tümü, İş Zekası alanında uygulanmaktadır.