Data mining är arbetet med att extrahera användbar information från storskalig data. Det kan också definieras som sökandet efter korrelationer som kan göra det möjligt för oss att förutsäga framtiden från stora datahögar med hjälp av ett datorprogram.
Idag, med teknikens utveckling, ökar också tiden som spenderas på internet, säkerhetskopierade dokument, e-post, videor och foton och begreppet big data blir allt viktigare. Det betyder att antalet data ökar dag för dag. Så, betyder det faktum att det finns så mycket data någonting utan att behandla dessa uppgifter?
För att bättre förstå begreppet data mining och få en uppfattning om detta ämne, skulle det först och främst vara korrekt att komma ihåg betydelsen av orden data, information och information och att definiera data mining inom detta ramverk.
Data betyder i sin mest allmänna definition en rå, obearbetad post. Kommentarer kan göras på dessa poster, men det är inte möjligt att nå tydlig information. Till exempel; Begrepp som personnamn, telefonnummer, betygsbetyg är data på egen hand.
Information kan å andra sidan uttryckas som information som erhållits till följd av organisering och klassificering av data. Med andra ord kan man säga att data ges mening och information dyker upp. Till exempel; Begrepp som namnen på spädbarn födda under de senaste fem åren och betyget för det senaste året är information.
Meningsförvärv som ett resultat av analys och syntes av data som har omvandlats till information definieras som kunskap. Information är effektiv i beslutsprocessen. Till exempel; Under de senaste tre åren anses ett påstående om att bebisar vid namn Ayşe har fördubblats jämfört med tidigare år som information.
Vad är Data Mining?
Även på bara en dag erhålls mycket data runt om i världen. Medan en del av dessa data är vettiga vid omvandlingen till information och kunskap, är vissa av dem dysfunktionella. Med andra ord måste data bearbetas för att göra det meningsfullt och använda det. Arbetet med mjukvarusystem med miljontals data för att erhålla värdefull data kallas data mining. Det är möjligt att upprätta en koppling mellan datautvinning och data till hands och att förutsäga dessa data i följande processer.
Huvudsyftet med datautvinning är att separera data som kan vara användbara för institutioner och individer och ge en utveckling från icke-funktionell data, att bearbeta och göra användbara med vissa metoder.
Hur fungerar databearbetningsprocessen?
Även om datautvinning skiljer sig beroende på storleken på den information som ska nås och de processer som krävs för detta, sker det i allmänhet enligt följande:
- Först detekteras datastacken och säkerheten för denna stack säkerställs.
- Meningslösa och meningslösa data rengörs.
- Resterande data integreras och transformeras.
- Databearbetare grupperar data med metoder som kluster, beslutsstödsträd, klassificering etc. som är lämpliga för den aktuella informationen.
- De erhållna resultaten testas och resultaten utvärderas.
I vilka områden används den?
Idag, med användning av teknisk infrastruktur inom nästan alla sektorer, har datautvinning fått värde och dess användningsområden har utvecklats avsevärt. Under de senaste åren har datautvinning utförts inom nästan alla områden och sektorer både i världen och i vårt land. Vi lever ett liv där vi nästan alltid är sammanflätade med våra datorer, surfplattor eller telefoner. Både på jobbet och i vårt privata liv spenderar vi ofta tid på internet och gör research med många nyckelord genom sökmotorer. Alla dessa sökningar analyseras genom en dataminer. I nästa process skapas säljstrategier som vilka annonser som kommer att göras, vilka produkter som kommer att visas för dig eller ingå i kampanjer tack vare denna data som marknadsföringsföretag granskar.
Som i alla sektorer drar också banksektorn nytta av datakraften. Tack vare datautvinning; Genom att analysera användarnas beteende eller vanor kan verktyg skapas där användare kan göra betalningar enklare och snabbare. Bankkunder; Kvalitetstjänster som effektiva besparingsmetoder, snabbare transaktioner på kortare tid och kundrelationer som svarar på behov direkt kan erbjudas.
Vilka är fördelarna med datautvinning?
- Transaktioner som görs på Internet, som inte betyder något på egen hand, kan tolkas och omvandlas till värdefull information, och produkter och tjänster som tillgodoser behoven hos människor inom många områden i framtiden kan göras.
- Det är möjligt att ha en uppfattning om internetanvändarnas inköpsvanor, och när en ny produkt eller tjänst skapas skapas en förutsägelse om vilken publik de kommer att tilltala. Således, när du lanserar en ny produkt på marknaden, analyserar du målgruppen innan du kommer att marknadsföra den här produkten.
- En bättre kvalitet och kundorienterad serviceförståelse utvecklas. En försäljningsprocess kan upplevas där både säljaren och köparen är nöjda.
- Baserat på den aktuella målgruppsanalysen kan försäljningsprognoser göras. Detta kan minska risken. - I banksektorn kan kunder grupperas enligt deras kreditkortsanvändningsvanor genom att undersöka kreditkortsutgifterna.
Vilka är de funktioner som krävs för datautvinning?
För att bli en databearbetare är det mycket viktigt att lära sig nödvändig utrustning för att etablera teknisk infrastruktur snarare än att följa tekniken eller till och med bara använda tekniken. Det är också nödvändigt att ha intresse för områden som programvara, matematik, statistik, att tänka analytiskt och att ha problemlösningskunskaper. Du kan specialisera dig på data mining, en av framtidens stigande yrken, genom att förbättra dig själv inom dessa områden.
Var den första att kommentera