Hva er datautvinning, hvordan gjøres det? Hva er fordelene med datamining?

Data mining er arbeidet med å hente ut nyttig informasjon fra store data. Det kan også defineres som søket etter korrelasjoner som kan gjøre det mulig for oss å forutsi fremtiden fra store databunker ved hjelp av et dataprogram.

I dag, med utvikling av teknologi, øker også tiden brukt på internett, sikkerhetskopierte dokumenter, e-post, videoer og bilder, og konseptet med big data blir viktigere. Dette betyr at antall data øker dag for dag. Så betyr det at det er så mye data noe uten å behandle disse dataene?

For å bedre forstå begrepet data mining og få en idé om dette emnet, ville det først og fremst være riktig å huske betydningen av ordene data, informasjon og informasjon og å definere data mining innen dette rammeverket.

Data, i sin mest generelle definisjon, betyr en rå, ubehandlet post. Kommentarer kan gjøres på disse postene, men det er ikke mulig å nå klar informasjon. For eksempel; Konsepter som personnavn, telefonnumre, gjennomsnittlig karakter er data alene.

Informasjon kan derimot uttrykkes som informasjon som er innhentet som et resultat av organisering og klassifisering av data. Med andre ord kan det sies at data får betydning og informasjon dukker opp. For eksempel; Begreper som navnene på babyer som er født de siste fem årene og gjennomsnittlig karakter for det siste året er informasjon.

Innhenting av mening som et resultat av analyse og syntese av data som er konvertert til informasjon er definert som kunnskap. Informasjon er effektiv i beslutningsprosessen. For eksempel; I løpet av de siste tre årene anses en uttalelse om at babyer som heter Ayşe er doblet sammenlignet med tidligere år, som informasjon.

Hva er Data Mining?

Selv på bare en enkelt dag blir det samlet inn mange data over hele verden. Mens noen av disse dataene gir mening på tidspunktet for transformasjon til informasjon og kunnskap, er noen av dem dysfunksjonelle. Data må med andre ord behandles for å gjøre det meningsfylt og bruke det. Arbeidet med programvaresystemer med millioner av data for å skaffe verdifulle data kalles data mining. Det er mulig å etablere en forbindelse mellom datautvinning og de tilgjengelige dataene og forutsi disse dataene i følgende prosesser.

Hovedformålet med data mining er å skille dataene som kan være nyttige for institusjoner og enkeltpersoner og gi en utvikling fra ikke-funksjonelle data, for å behandle og gjøre brukbare med visse metoder.

Hvordan fungerer datautvinningsprosessen?

Selv om datautvinning varierer i henhold til størrelsen på informasjonen som skal åpnes og prosessene som kreves for dette, skjer det vanligvis som følger:

• Først oppdages datastakken og sikkerheten til denne stabelen er garantert.
• Ubrukelige og meningsløse data blir renset.
• De resterende dataene er integrert og transformert.
• Data minearbeidere grupperer data med metoder som klynging, beslutningsstøttetre, klassifisering, etc., som er egnet for dataene.
• De oppnådde resultatene blir testet og resultatene blir evaluert.

I hvilke områder brukes den?

I dag, med bruk av teknologisk infrastruktur i nesten alle sektorer, har data mining fått verdi, og bruksområdene har utviklet seg betydelig. De siste årene har datautvinning blitt utført i nesten alle felt og sektorer både i verden og i vårt land. Vi lever et liv der vi nesten alltid er sammenflettet med datamaskiner, nettbrett eller telefoner. Både på jobb og i privatlivet bruker vi ofte tid på internett og undersøker med mange nøkkelord gjennom søkemotorer. Alle disse søkene blir analysert gjennom en databearbeider. I den neste prosessen opprettes salgsstrategier som annonser som skal vises, hvilke produkter som vises eller blir inngått i kampanjer takket være disse dataene som markedsføringsselskaper undersøker.

Som i alle sektorer drar også banksektoren fordel av datakraften. Takket være data mining; Ved å analysere atferden eller vanene til brukerne, kan det opprettes verktøy der brukerne kan gjøre betalinger lettere og raskere. Bankkunder; Kvalitetstjenester som effektive besparelsesmetoder, raskere transaksjoner på kortere tid og kundeforholdsopplevelse som svarer på behov umiddelbart kan tilbys.

Hva er fordelene med datamining?

• Transaksjoner gjort på Internett, som ikke betyr noe alene, kan tolkes og forvandles til verdifull informasjon, og produkter og tjenester som oppfyller behovene til mennesker på mange felt i fremtiden, kan gjøres.
• Det er mulig å ha en idé om kjøpsvanene til internettbrukere, og når et nytt produkt eller en ny tjeneste blir opprettet, dannes en spådom om hvilket publikum de vil appellere til. Dermed, når du lanserer et nytt produkt på markedet, analyserer du målgruppen før du vil markedsføre dette produktet.
• En bedre kvalitet og kundeorientert tjenesteforståelse utvikler seg. En salgsprosess kan oppleves der både selger og kjøper er fornøyd.
• Basert på gjeldende målgruppeanalyse, kan det gjøres salgsprognoser. Dette kan redusere risikoen. - I banksektoren kan kunder grupperes i henhold til deres vaner med kredittkortbruk ved å undersøke kredittkortutgiftene.

Hva er funksjonene som kreves for datautvinning?

For å bli en databearbeider er det veldig viktig å lære nødvendig utstyr for å etablere teknologisk infrastruktur, i stedet for å følge teknologien eller til og med bare bruke teknologien. Det er også nødvendig å ha interesse for områder som programvare, matematikk, statistikk, å tenke analytisk og ha ferdigheter i problemløsing. Du kan spesialisere deg i data mining, en av fremtidens stigende yrker, ved å forbedre deg selv i disse områdene.