VERİ MADENCİLİK SÜRECİ – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
VERİ MADENCİLİK SÜRECİ
Yeni ürün geliştirme (NPD) iyi araştırılmış bir alandır ve bu nedenle, veri madenciliği süreç modelinin temelidir çünkü NPD projeleri, yapıları gereği, sistemleri, alt sistemleri, bileşenleri ve bileşenleri içerdiklerinden en karmaşık projelerdir.
NPD literatürüne odaklanmak ve çeşitli süreç modellerinin öğelerini sentezlemek, veri madenciliği projeleri gerçekleştirmek için bilgi merkezli bir süreç modelinin geliştirilmesine izin verir. Veri madenciliği projelerini gerçekleştirmek için kapsayıcı bir sürecin nasıl görünebileceğine dair bir temel sunmaktadır.
Temel veri madenciliği sürecindeki aşamalar, Aşama 0, Aşama 1, Aşama 2 ve Aşama 3’ü içerir. Aşama 0, sonraki üç aşamayı destekleyen keşif aşamasıdır. Bu aşamada önerilen faaliyetler dizisi şunları içerir: (a) kuruluşun veri merkezliliğe yönelik yöneliminin değerlendirilmesi, (b) kuruluşun bir analitik teknikler portföyü uygulama yeteneğinin değerlendirilmesi ve (c) kuruluş için strateji geliştirmedir.
Aşama 1, giriş aşamasıdır. Bu aşamanın altında yatan amaç, çözülebilir olan ve kuruluşun veritabanlarında bulunan mevcut verileri en azından kısmen kullanabilen aday iş problemini tanımlamaktır. Arama ve etki alanı analizi, iş sorunu oluşturma ve ön değerlendirme ve veri algılama, bu aşamada önerilen faaliyetler dizisidir.
Özellikle veri algılama, söz konusu veri setinin temsili doğruluğu ile ilgilidir. Aşama 2 lansman aşamasıdır. Bu aşamada, veri madenciliği projesi, ilişkili bir sermaye ve işletme bütçesi ile resmi bir proje haline gelir.
Bu aşamada önerilen faaliyetler dizisi şunları içerir: (a) güvenli proje sponsorluğu, (b) proje planlama ve proje ekibi kaynak sağlama, (c) iş problemlerinin iyileştirilmesi ve iş varsayımlarının ve kısıtlamalarının doğrulanması, (d) veri stratejisinin geliştirilmesi ( yani, bir üçüncü taraf sağlayıcıdan veri satın almaya yönelik olası ihtiyacı araştırmak) ve (e) veri madenciliği yaklaşımının formüle edilmesidir.
Aşama 3, son aşama, yürütme ve infüzyon aşamasıdır. Veri madenciliği algoritmalarının gerçek uygulaması ve sonuç analizi burada gerçekleşir.
Bu son aşamada önerilen faaliyetler dizisi şunlardır: (a) ayrıntılı iş problemi tanımı, (b) veri kaynağı ve zenginleştirme, (c) veri madenciliği algoritmalarının yürütülmesi, (d) sonuçların yorumlanması, sentezi ve doğrulanması, ve (e) bilgi toplama ve iş stratejisi oluşturma. Bu son aktivite, yeni kavrayışı taktiksel olarak geliştirmek ve bunu bir departman, bölüm veya belki de işletme çapında bir temelde iletmek için bir strateji geliştirmeye odaklanır.
İŞLETMEDE UYGULAMA
1990’lar, Kuzey Amerika’daki yatırım fonu endüstrisinin “en parlak dönemi” olarak anılır. Sabit oranlı yatırımlardan düşen getiriler, yeni ürün yaratma ve daha yüksek getiri umudu, yatırımcıları yatırım fonu satın almaya yöneltti. Bu nedenle yatırım fonu şirketlerinin %25 ila %65 aralığında çift haneli büyüme oranları yaşaması şaşırtıcı değildir.
Endüstri konsolidasyonu, olgun bir iş döngüsü ve sabit pazar büyümesi brüt satışların azalan bir oranda artmasına neden olduğundan, bugünkü tablo çok farklıdır. Bireysel yatırımcılar artık yönetim gider oranlarını (MER’ler) ve fon performans raporlamasını ve getirilerini her zamankinden daha fazla inceliyor.
Çeşitli fon şirketleri arasındaki rekabet şiddetlidir ve bu nedenle hem pazar payını çalmaya hem de birden fazla ürün hattında gelecekteki satış büyüme oranları hakkında ikna edici bir hikaye geliştirmeye yeniden odaklanılmıştır. Çeşitli iş hedeflerine ulaşmak için kullanılan taktiklerden bazıları, ürün yeniliği ve kalitesi, üstün fon performansı ve istisnai satış, pazarlama ve müşteri hizmetleridir.
Önerilen veri madenciliği sürecinin yatırım fonu endüstrisindeki bir analitik projesine uygulanmasına ilişkin bugüne kadarki deneyimler, modelin başarılı bir sonuca katkıda bulunmada rol oynadığını gösteriyor.
Veri MADENCİLİĞİ Yöntemleri
Veri madenciliği Ne İşe yarar
Veri madenciliği Nedir kısaca
Veri Madenciliği konu anlatımı
Veri madenciliği Aşamaları
“veri madenciliği” ppt
Data Mining Nedir
Veri Madenciliği Programları
Proje, Aşama 3’ün ilk aşamalarındadır ve bu nedenle, devam etmekte olduğundan ve gerçek bir pozitif net bugünkü değer gerçekleştirilmediğinden, şu anda sonuçlara varılamaz.
Bununla birlikte, süreç modeline atfedilebilecek temel başarılardan bazıları aşağıdaki gibidir.
• Proje, sermaye bütçeleme sürecinin bir sonucu olarak resmi olarak onaylanmıştır.
• Proje ekibi ve paydaşlar yerinde
• Etkili kanal yönetimi ile ilgili iş sorunu anlaşılır ve tanımlanır
• İşletme ve veri modelleri geliştirildi
• Veri boşluklarını kapatma ve verileri artırma stratejileri gerekli yerlerde
• Kümelemeye vurgu yapan veri madenciliği yaklaşımı mevcuttur
İş kararlarını desteklemek için gerçek zamanlıya yakın bilgilere duyulan ihtiyaç giderek daha kritik hale geliyor. Veriler iyi huyludur ve bu nedenle verilerin arkasındaki “hikayeyi” ve aralarındaki ilişkileri anlamaya daha fazla odaklanılır. Uygulayıcıların ve yöneticilerin bakış açısından, özellikle üç alanda ortaya çıkan yeni modellerin olduğu görülmektedir.
Yazılım ve kurumsal çapta paket uygulama endüstrisi büyük bir konsolidasyon yaşıyor ve yazılım şirketleri, sürekli büyüyen orta pazar segmentine odaklanmak için satış çabalarını yeniden düzenliyor. Bu sarsıntı tamamlandığında, birçok iş zekası yazılımı ve çözüm sağlayıcısı, bu pazar segmentindeki müşterilerin zaten yerleşik talebine bir yanıt olarak veri madenciliği çözümlerini mevcut teklifleriyle bir araya getirmeye başlayacaktır.
Günümüzde veri madenciliği süreci, disiplinler arası ekip tabanlı problem çözmeden çok zanaatkarlığa benzer. Veri madenciliği kabul gördüğünde ve kuruluşlarda kritik bir kitleye sahip olduğunda, şüphesiz bu teknolojiyi planlamacılara, ürün geliştiricilere, yöneticilere ve diğerlerine stratejiler ve taktik uygulama planları geliştirmede yardımcı olacak bir araç repertuarının parçası olarak kullanmaya geçiş olacaktır.
Bu bağlamda, insan etkileşimi ve bilginin görsel sunumu alanlarında mevcut araçlarda iyileştirmeler beklenmektedir. Son olarak, sanal ekiplerin gerçeklerinin artık somutlaşmasıyla birlikte, sanal ekiplerin veri madenciliği uygulama projelerini etkin bir şekilde nasıl yürütebileceği sorusu önem kazanacaktır.
Halka açık kuruluşların en önemli amacı, hissedar servetini yaratmaya ve en üst düzeye çıkarmaya odaklanmaktır. Bununla birlikte, son zamanlarda iyi duyurulan kurumsal maskaralıklar, kurumsal sosyal sorumluluk pahasına kararlı bir şekilde cömertlik peşinde koşmanın yalnızca temelde yanlış olmadığını, aynı zamanda süresiz olarak sürdürülemeyecek bir şey olduğunu da göstermiştir.
Yöneticiler, C-suite yöneticiler ve şirket direktörleri şimdi bir kez daha gelir, kâr ve kazanç kalitesiyle ilgili artan incelemelerle karşı karşıya; muhasebe kurallarının benimsenmesi; ve ticari işletmelerin sürekliliğine ilişkin zamanında açıklamalar.
Yöneticiler çeşitli büyüme, yetenek yönetimi, maliyet azaltma ve rekabetçi farklılaştırma stratejileri tasarlayıp uygularken ve yürütürken, bilgi teknolojisi şüphesiz iş, yönetim ve yönetimi sağlamada, desteklemede, yönetmede ve dönüştürmede önemli bir rol oynamaya devam edecektir.
Bir teknoloji olarak veri madenciliği bir amaç değil, amaca ulaşmak için bir araçtır. Disiplinli ve yapılandırılmış bir sürecin kullanılması yoluyla, veri madenciliği sonuçlarının, belirli iş birimi ve kuruluş çapındaki hedeflere ulaşmak için bir iş stratejisi aracılığıyla operasyonelleştirilmesiyle veri madenciliği faydaları elde edilebilir.
"veri madenciliği" ppt Data Mining Nedir Veri MADENCİLİĞİ Aşamaları Veri Madenciliği konu anlatımı Veri madenciliği Ne İşe yarar Veri madenciliği Nedir kısaca Veri Madenciliği Programları Veri MADENCİLİĞİ Yöntemleri