Veri Madenciliği - Terminolojiler
Veri madenciliği
Veri madenciliği, bilgileri çok büyük bir veri kümesinden çıkarmak olarak tanımlanır. Başka bir deyişle, veri madenciliğinin veriden bilgiyi araştırmak olduğunu söyleyebiliriz. Bu bilgiler aşağıdaki uygulamalardan herhangi biri için kullanılabilir -
- Pazar araştırması
- Dolandırıcılık Tespiti
- Müşteri tutma
- Üretim kontrolü
- Bilim Keşfi
Veri Madenciliği Motoru
Veri madenciliği motoru, veri madenciliği sistemi için çok önemlidir. Aşağıdaki işlevleri yerine getiren bir dizi işlevsel modülden oluşur -
- Characterization
- İlişkilendirme ve Korelasyon Analizi
- Classification
- Prediction
- Küme analizi
- Aykırı değer analizi
- Evrim analizi
Bilgi tabanı
Bu alan bilgisidir. Bu bilgi, ortaya çıkan modellerin ilginçliğini araştırmak veya değerlendirmek için kullanılır.
Bilgi keşfi
Bazı insanlar veri madenciliğini bilgi keşfi ile aynı şekilde ele alırken, diğerleri veri madenciliğini bilgi keşfi sürecinde önemli bir adım olarak görür. Bilgi keşfi sürecine dahil olan adımların listesi aşağıdadır -
- Veri temizleme
- Veri Entegrasyonu
- Veri Seçimi
- Veri Dönüşümü
- Veri madenciliği
- Desen Değerlendirmesi
- Bilgi Sunumu
Kullanıcı arayüzü
Kullanıcı arayüzü, kullanıcılar ile veri madenciliği sistemi arasındaki iletişime yardımcı olan veri madenciliği sisteminin modülüdür. Kullanıcı Arayüzü aşağıdaki işlevlere izin verir -
- Bir veri madenciliği sorgu görevi belirleyerek sistemle etkileşim kurun.
- Aramaya odaklanmanıza yardımcı olacak bilgiler sağlamak.
- Ara veri madenciliği sonuçlarına dayalı madencilik.
- Veritabanı ve veri ambarı şemalarına veya veri yapılarına göz atın.
- Mayınlı kalıpları değerlendirin.
- Desenleri farklı biçimlerde görselleştirin.
Veri Entegrasyonu
Veri Entegrasyonu, birden çok heterojen veri kaynağından gelen verileri tutarlı bir veri deposunda birleştiren bir veri ön işleme tekniğidir. Veri entegrasyonu tutarsız veriler içerebilir ve bu nedenle veri temizliği gerektirir.
Veri temizleme
Veri temizleme, gürültülü verileri ortadan kaldırmak ve verilerdeki tutarsızlıkları düzeltmek için uygulanan bir tekniktir. Veri temizleme, yanlış verileri düzeltmek için dönüşümleri içerir. Veri temizleme, verileri bir veri ambarı için hazırlarken bir veri ön işleme adımı olarak gerçekleştirilir.
Veri Seçimi
Veri Seçimi, analiz görevi ile ilgili verilerin veritabanından alındığı süreçtir. Bazen veri seçimi sürecinden önce veri dönüştürme ve konsolidasyon gerçekleştirilir.
Kümeler
Küme, benzer türde bir nesne grubunu ifade eder. Küme analizi, birbirine çok benzeyen ancak diğer kümelerdeki nesnelerden oldukça farklı olan nesneler grubu oluşturmayı ifade eder.
Veri Dönüşümü
Bu adımda, özet veya toplama işlemleri gerçekleştirilerek veriler madenciliğe uygun formlara dönüştürülür veya konsolide edilir.