Veri Madenciliği - Uygulamalar ve Trendler

Veri madenciliği, çeşitli alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Günümüzde mevcut olan bir dizi ticari veri madenciliği sistemi vardır ve yine de bu alanda birçok zorluk vardır. Bu eğitimde, uygulamaları ve veri madenciliği trendini tartışacağız.

Veri Madenciliği Uygulamaları

İşte veri madenciliğinin yaygın olarak kullanıldığı alanların listesi -

• Finansal Veri Analizi
• Perakende sektörü
• Telekomünikasyon Sektörü
• Biyolojik Veri Analizi
• Diğer Bilimsel Uygulamalar
• İzinsiz giriş tespiti

Finansal Veri Analizi

Bankacılık ve finans endüstrisindeki finansal veriler genellikle güvenilirdir ve yüksek kalitededir, bu da sistematik veri analizi ve veri madenciliğini kolaylaştırır. Tipik durumlardan bazıları aşağıdaki gibidir -

• Çok boyutlu veri analizi ve veri madenciliği için veri ambarlarının tasarımı ve inşası.

• Kredi ödeme tahmini ve müşteri kredi politikası analizi.

• Hedeflenen pazarlama için müşterilerin sınıflandırılması ve kümelenmesi.

• Kara para aklama ve diğer mali suçların tespiti.

Perakende sektörü

Veri Madenciliği, Perakende Sektöründe harika bir uygulamaya sahiptir çünkü satışlar, müşteri satın alma geçmişi, mal taşımacılığı, tüketim ve hizmetlerden büyük miktarda veri toplar. Web'in artan kolaylığı, kullanılabilirliği ve popülerliği nedeniyle toplanan veri miktarının hızla artmaya devam etmesi doğaldır.

Perakende sektöründe veri madenciliği, müşteri hizmetlerinin kalitesini iyileştirmeye ve iyi müşteri tutma ve memnuniyetine yol açan müşteri satın alma modellerini ve eğilimlerini belirlemeye yardımcı olur. İşte perakende sektöründeki veri madenciliği örneklerinin listesi -

• Veri madenciliğinin faydalarına göre veri ambarlarının tasarımı ve inşası.

• Satışların, müşterilerin, ürünlerin, zamanın ve bölgenin çok boyutlu analizi.

• Satış kampanyalarının etkinliğinin analizi.

• Müşteri tutma.

• Ürün önerisi ve öğelerin çapraz referanslanması.

Telekomünikasyon Sektörü

Günümüzde telekomünikasyon endüstrisi, faks, çağrı cihazı, cep telefonu, internet mesajlaşma aracı, görüntüler, e-posta, web veri iletimi vb. Gibi çeşitli hizmetler sunan en gelişmekte olan sektörlerden biridir. telekomünikasyon endüstrisi hızla genişliyor. Veri madenciliğinin işe yardımcı olmak ve işi anlamak için çok önemli olmasının nedeni budur.

Telekomünikasyon endüstrisindeki veri madenciliği, telekomünikasyon modellerinin belirlenmesine, dolandırıcılık faaliyetlerinin yakalanmasına, kaynakların daha iyi kullanılmasına ve hizmet kalitesinin iyileştirilmesine yardımcı olur. İşte veri madenciliğinin telekomünikasyon hizmetlerini iyileştirdiği örneklerin listesi:

• Telekomünikasyon verilerinin çok boyutlu analizi.

• Hileli model analizi.

• Olağandışı modellerin tanımlanması.

• Çok boyutlu ilişki ve sıralı örüntü analizi.

• Mobil Telekomünikasyon hizmetleri.

• Telekomünikasyon veri analizinde görselleştirme araçlarının kullanımı.

Biyolojik Veri Analizi

Son zamanlarda, genomik, proteomik, fonksiyonel Genomik ve biyomedikal araştırma gibi biyoloji alanında muazzam bir büyüme gördük. Biyolojik veri madenciliği, Biyoinformatiğin çok önemli bir parçasıdır. Aşağıdakiler, veri madenciliğinin biyolojik veri analizine katkıda bulunduğu yönlerdir -

• Heterojen, dağıtık genomik ve proteomik veri tabanlarının anlamsal entegrasyonu.

• Hizalama, indeksleme, benzerlik araştırması ve karşılaştırmalı analiz çoklu nükleotid dizileri.

• Yapısal modellerin keşfi ve genetik ağların ve protein yollarının analizi.

• İlişki ve yol analizi.

• Genetik veri analizinde görselleştirme araçları.

Diğer Bilimsel Uygulamalar

Yukarıda tartışılan uygulamalar, istatistiksel tekniklerin uygun olduğu nispeten küçük ve homojen veri setlerini işleme eğilimindedir. Yer bilimleri, astronomi vb. Bilimsel alanlardan büyük miktarda veri toplanmıştır. İklim ve ekosistem modellemesi, kimya mühendisliği, akışkanlar dinamiği gibi çeşitli alanlarda hızlı sayısal simülasyonlar sayesinde büyük miktarda veri seti üretilmektedir. Aşağıda, Bilimsel Uygulamalar alanında veri madenciliği uygulamaları yer almaktadır -

• Veri Ambarları ve veri ön işleme.
• Grafik tabanlı madencilik.
• Görselleştirme ve alana özel bilgi.

İzinsiz giriş tespiti

Saldırı, bütünlüğü, gizliliği veya ağ kaynaklarının kullanılabilirliğini tehdit eden her türlü eylemi ifade eder. Bu bağlantı dünyasında, güvenlik ana sorun haline geldi. Artan internet kullanımı ve ağa izinsiz giriş ve saldırı için araçların ve püf noktalarının kullanılabilirliği, izinsiz giriş tespitini ağ yönetiminin kritik bir bileşeni haline getirdi. İzinsiz giriş tespiti için veri madenciliği teknolojisinin uygulanabileceği alanların listesi:

• Saldırı tespiti için veri madenciliği algoritmasının geliştirilmesi.

• Ayrımcı niteliklerin seçilmesine ve oluşturulmasına yardımcı olmak için ilişkilendirme ve korelasyon analizi, toplama.

• Akış verilerinin analizi.

• Dağıtık veri madenciliği.

• Görselleştirme ve sorgulama araçları.

Veri Madenciliği Sistemi Ürünleri

Birçok veri madenciliği sistemi ürünü ve alana özgü veri madenciliği uygulamaları vardır. Yeni veri madenciliği sistemleri ve uygulamaları önceki sistemlere eklenmektedir. Ayrıca, veri madenciliği dillerini standartlaştırmak için çaba sarf edilmektedir.

Veri Madenciliği Sistemi Seçimi

Bir veri madenciliği sisteminin seçimi aşağıdaki özelliklere bağlıdır -

• Data Types- Veri madenciliği sistemi biçimlendirilmiş metni, kayda dayalı verileri ve ilişkisel verileri işleyebilir. Veriler ayrıca ASCII metninde, ilişkisel veritabanı verilerinde veya veri ambarı verilerinde olabilir. Bu nedenle, veri madenciliği sisteminin tam olarak hangi formatı işleyebileceğini kontrol etmeliyiz.

• System Issues- Bir veri madenciliği sisteminin farklı işletim sistemleriyle uyumluluğunu dikkate almalıyız. Bir veri madenciliği sistemi yalnızca bir işletim sisteminde veya birkaçında çalışabilir. Web tabanlı kullanıcı arayüzleri sağlayan ve XML verilerine girdi olarak izin veren veri madenciliği sistemleri de vardır.

• Data Sources- Veri kaynakları, veri madenciliği sisteminin çalışacağı veri formatlarını ifade eder. Bazı veri madenciliği sistemleri yalnızca ASCII metin dosyalarında çalışırken diğerleri çoklu ilişkisel kaynaklarda çalışabilir. Veri madenciliği sistemi, ODBC bağlantıları için ODBC bağlantılarını veya OLE DB'yi de desteklemelidir.

• Data Mining functions and methodologies - Sınıflandırma gibi yalnızca bir veri madenciliği işlevi sağlayan bazı veri madenciliği sistemleri vardır, bazıları ise kavram tanımlama, keşif odaklı OLAP analizi, ilişkilendirme madenciliği, bağlantı analizi, istatistiksel analiz, sınıflandırma, tahmin, kümeleme, aykırı değer analizi, benzerlik araması vb.

• Coupling data mining with databases or data warehouse systems- Veri madenciliği sistemlerinin bir veritabanı veya bir veri ambarı sistemi ile birleştirilmesi gerekir. Birleştirilmiş bileşenler, tek tip bir bilgi işleme ortamına entegre edilmiştir. Aşağıda listelenen kaplin türleri şunlardır:

  • Kaplin yok
  • Gevşek Kaplin
  • Yarı sıkı Kaplin
  • Sıkı bağlama

• Scalability - Veri madenciliğinde iki ölçeklenebilirlik sorunu vardır -

  • Row (Database size) Scalability- Bir veri madenciliği sistemi, sayı veya satırlar 10 kat büyütüldüğünde satır ölçeklenebilir olarak kabul edilir. Bir sorguyu yürütmek 10 kereden fazla sürmez.

  • Column (Dimension) Salability - Bir veri madenciliği sistemi, madencilik sorgusu yürütme süresi sütun sayısı ile doğrusal olarak artarsa ​​sütun ölçeklenebilir olarak kabul edilir.

• Visualization Tools - Veri madenciliğinde görselleştirme aşağıdaki şekilde kategorize edilebilir -

  • Veri goruntuleme
  • Madencilik Sonuçları Görselleştirme
  • Madencilik süreci görselleştirme
  • Görsel veri madenciliği

• Data Mining query language and graphical user interface- Kullanımı kolay bir grafik kullanıcı arayüzü, kullanıcı kılavuzlu, etkileşimli veri madenciliğini desteklemek için önemlidir. İlişkisel veritabanı sistemlerinden farklı olarak, veri madenciliği sistemleri temelde yatan veri madenciliği sorgu dilini paylaşmaz.

Veri Madenciliğindeki Eğilimler

Veri madenciliği kavramları hala gelişiyor ve işte bu alanda görebileceğimiz en son eğilimler -

• Uygulama Keşfi.

• Ölçeklenebilir ve etkileşimli veri madenciliği yöntemleri.

• Veri madenciliğinin veritabanı sistemleri, veri ambarı sistemleri ve web veritabanı sistemleri ile entegrasyonu.

• Veri madenciliği sorgu dilinin standardizasyonu.

• Görsel veri madenciliği.

• Karmaşık veri türlerini incelemek için yeni yöntemler.

• Biyolojik veri madenciliği.

• Veri madenciliği ve yazılım mühendisliği.

• Web madenciliği.

• Dağıtık veri madenciliği.

• Gerçek zamanlı veri madenciliği.

• Çoklu veritabanı veri madenciliği.

• Veri madenciliğinde gizlilik koruması ve bilgi güvenliği.