03 OCAK 2017
PAZAR
09.44
Veri Madenciliği (Data Mining) - Giriş

Günümüzde milyarlarca veritabanı bulunmaktadır. Bu veritabanları gün geçtikçe artmakta ve içerisinde barındırdıkları bilgilerde çoğalmaktadır. Vikipedi gibi popüler web sitelerinin veritabanlarını göze alırsak farkedeceğiz ki yalnızca vikipedi'de dahi birçok veri veritabanında saklanmaktadır. Bu sebeple mevcut verinin hızla artması ve ne yazık ki bir zaman sonra eskide kalan veya gereksiz verilerin de çoğalmasıyla elimizde kullanılamaz diyebileceğimiz birçok veri oluşmuş oluyor. Bunun önüne geçmek için yapılan araştırmalar sonucunda Veri Tabanlarında Bilgi Keşfi olarak adlandırılan bir örnek ortaya atılmıştır. Bu örneğin geliştirilmesi ile birlikte günümüzde veri tabanlarındaki doğru ve işe yarar bilginin işlenebilmesi adına Veri Madenciliği ortaya çıkmıştır.

 

Neden Veri Madenciliği?

İlk paragrafta veritabanının açıklaması yaparken dile getirdiğimiz gibi işlenebilir verinin ortaya çıkarılması, gereksiz verilerden temizlenmesi ve doğru veriye en hızlı şekilde ulaşabilmek adına veri madenciliği ortaya çıkmıştır.

Veri Madenciliği Nedir?

Veri madenciliğini detaylıca ele almak gerekirse; veri madenciliği gelecekle ilgili bir takım tahminlerde bulunabilmek adına, büyük miktardaki veriler içinden bir takım kuralların aranmasını kolaylaştırır. Ayrıca büyük miktardaki veriler içinden değerli verinin ön plana çıkartılması ve kullanılmasına yardımcıdır. 

Bilgi Keşif Süreci (Knowledge Discovery (KDD) Process)

Bilgi Keşif Süreci (Knowledge Discovery (KDD) Process)

Bilgi keşif süreci yukarıdaki görselde detaylıca aktarılmıştır. Şimdi bu görseldeki verileri şöyle inceleyelim;

 Veri Temizleme:  Tüm verilerden tutarsız verilerin ayıklanarak işe yarayacak veriler elde edilme işlemidir.

 Veri Seçme:  Yapılacak analize uygun olan verilerin seçilme aşamasıdır.

 Veri Madenciliği:  Veriler içerisindeki örüntüyü belirlemek amacıyla veri madenciliği yöntemlerinin kullanılmasıdır.

 Şablonlar/Desenler:  Bir takım ölçütler baz alınarak yapılan araştırmalar sonucunda ilginç örüntülerin bulunması ve incelenmesidir.

 Bilgi:  Ulaşılan verilerin kullanıcıya aktarılmasıdır.

YORUMLAR 0
Bu konuya henüz kimse yorum yapmadı.
İlk yorumu sen yapmak ister misin?
YORUM BIRAK
Şuanda bu yoruma cevap yazıyorsunuz:
İptal Et