Veri Madenciliği

Veri Madenciliği
Umut Al
[email protected]
BBY 363, 18 Aralık 2013
-1
Veri Madenciliğinin Ortaya Çıkışı



“data dredging”
“data fishing”
Farklı alanların etkisi





İstatistik
Bilgisayar bilimleri
Otomasyon
Geleneksel tekniklerin yetersizliği
Veri artış hızı
BBY 363, 18 Aralık 2013
-2
BBY 363, 18 Aralık 2013
-3
BBY 363, 18 Aralık 2013
-4
BBY 363, 18 Aralık 2013
-5
BBY 363, 18 Aralık 2013
-6
BBY 363, 18 Aralık 2013
-7
BBY 363, 18 Aralık 2013
-8
BBY 363, 18 Aralık 2013
-9
Sorunlar







Farklı veri kanalları
Veri çeşitliliği
Veri kalitesi
Veri temizliği
Anlık veri
Birbiri ile bağlantılı veriler (etkileşimlilik)
Veri miktarı * analist sayısı
BBY 363, 18 Aralık 2013
- 10
BBY 363, 18 Aralık 2013
- 11
BBY 363, 18 Aralık 2013
- 12
BBY 363, 18 Aralık 2013
- 13
Tahmin ve Tanımlama Fonksiyonu


Eldeki verilerle gelecekteki durumu
yordama
Yoruma açık olmayan kalabalık veri
setlerinden yorumlanabilir örüntüleri
bulma
BBY 363, 18 Aralık 2013
- 14
BBY 363, 18 Aralık 2013
- 15
Kullanım Alanları







Bilgi erişim
Pazarlama
Müşteri ilişkileri yönetimi
Haberleşme
Sağlık
E-ticaret
…
BBY 363, 18 Aralık 2013
- 16
Veri Madenciliğinde Kullanılan
Yöntemler








Sınıflandırma
Kümeleme
Ayırma analizi
Regresyon
Varyans analizi
Yapay sinir ağları
Karar ağaçları
…
BBY 363, 18 Aralık 2013
- 17
BBY 363, 18 Aralık 2013
- 18
- 19
- 20
- 21
- 22
- 23
- 24
Tartışma






Bilgi toplumu
Bilgi toplumunun özellikleri
Sayısal uçurum
Verilerin e-devlet uygulamalarındaki
rolü
Ticarette veri madenciliğinin kullanımı
Bilgi ekonomisi
BBY 363, 18 Aralık 2013
- 25