İnternet Veri Madenciliği – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
İstatistiksel Teknikleri Kullanarak İnternet Veri Madenciliği
Veri madenciliği son yılların en sıcak konularından biri olarak ortaya çıktı. Olağanüstü geniş bir alandır ve çeşitli yönlerde büyüyor. İnternetin ilerlemesi ve güçlü bilgisayarların ucuza bulunmasıyla birlikte, veriler piyasaya muazzam bir hızla akıyor.
Ancak, büyük veritabanlarında gezinme, keşfetme, görselleştirme ve özetleme teknolojisi henüz emekleme aşamasındadır. İnternet veri madenciliği, internet üzerinde veriler toplanırken toplama, analiz etme ve karar verme sürecidir. Finansal uygulamaların çoğunda veriler her saniye, dakika veya saatte bir güncellenir. İnternet veri madenciliği araçlarını kullanarak, veriler güncellenir güncellenmez bir karar verilebilir.
Karar vermek için mevcut olan verilerin miktarı ve çeşitliliği son on yılda önemli ölçüde artmıştır. Bu verileri tutmak ve iletmek için büyük veritabanları oluşturuluyor. Veri madenciliği, büyük veri kümeleri içinde ilginç veya değerli bilgiler arama süreci olarak tanımlanır.
Yönetim bilimi alanındaki veri madenciliği uygulamalarının bazı örnekleri, doğrudan postalama stratejilerinin analizi, müşteri segmentasyonu için satış verilerinin analizi, kredi kartı sahtekarlığının tespiti, toplu kişiselleştirme ve benzeridir. İnternet ve World Wide Web’in gelişmesiyle hem yönetim bilimciler hem de ilgili son kullanıcılar araştırmaları için bu kaynaktan büyük veri setleri elde edebilirler.
Web sadece çok miktarda faydalı bilgi içermekle kalmaz, aynı zamanda iletişim ve bilgi paylaşımı için güçlü bir altyapı sağlar. Örneğin, Ma, Liu ve Wong (2000), veri madenciliğine yardımcı olmak için Web’i kullanan DS-Web adlı bir sistem geliştirmiştir. Web madenciliği araştırmaları üzerine yakın zamanda yapılan bir anket, Kosala ve Blockeel’in makalesinde görülebilir.
Hem istatistik hem de veri madenciliği, verilerden çıkarımlar yapmakla ilgilidir. Çıkarımın amacı, veri değerleri arasındaki korelasyon ve nedensel bağlantı modellerini anlamak (açıklama) veya gelecekteki veri değerleri için tahminlerde bulunmak (genelleme) olabilir.
Şu anda, veri madenciliği pratisyenleri ve istatistikçilerin benzer nitelikteki sorunları çözmek için farklı yaklaşımları var gibi görünüyor. Görünüşe göre istatistikçiler ve veri madencileri, birbirlerinin yöntemlerini inceleyerek ve bunların akıllıca seçilmiş bir kombinasyonunu kullanarak kazanç sağlayabilirler.
Veri madenciliği teknikleri genel olarak dört alanda sınıflandırılabilir.
1. Keşfedici Veri Analizi (EDA) ve Çıkarımsal Teknikler: Değişkenler arasındaki ilişkiler hakkında a priori bir hipotezi doğrulamak için tasarlanmış geleneksel hipotez testinin aksine, EDA, doğayla ilgili önsel beklentiler olmadığında değişkenler arasındaki sistemik ilişkileri tanımlamak için kullanılır. bu ilişkilerden. Hesaplamalı EDA, hem basit hem de temel istatistikleri ve çok değişkenli veri kümelerindeki kalıpları tanımlamak için tasarlanmış daha gelişmiş, çok değişkenli keşif tekniklerini içerir.
2. Örnekleme Teknikleri: Eksik bir veri setinin mevcut olduğu durumlarda, veriler hakkında genellemeler yapmak için örnekleme teknikleri kullanılır. Bir örneklem çizilirken, en azından popülasyonun doğası hakkında herhangi bir ön bilgi olan çeşitli hususların hesaba katılması gerekir.
3. Sinir Ağları: Sinir ağları, bilişsel sistemdeki ve beynin nörolojik fonksiyonlarındaki öğrenme sürecinden sonra modellenen analitik tekniklerdir. Bu teknikler, veriden öğrenme denilen bir süreci yürüttükten sonra diğer gözlemlerden yeni gözlemleri tahmin etme yeteneğine sahiptir. Sinir ağlarının en büyük avantajlarından biri, herhangi bir sürekli fonksiyona yaklaşabilme yeteneğine sahip olmaları ve araştırmacının altında yatan model hakkında veya hatta bir dereceye kadar hangi değişkenlerin önemli olduğu hakkında herhangi bir hipoteze sahip olması gerekmemesidir.
4. Karar Ağacı Teknikleri: Bu teknikler, bağımlı değişkenin tahminini veya sınıflandırmasını iyileştirmek için verileri art arda alt gruplara ayırır. Bu teknikler çok sayıda bağımsız değişkeni işleyebilir ve doğası gereği parametrik olmayan, geleneksel istatistiksel tekniklerin başarısız olduğu ilişkiyi yakalayabilir.
Veri madenciliği Aşamaları
Veri madenciliği ekşi
Veri madenciliği teknikleri
Veri Madenciliği konu anlatımı
Veri madenciliği modelleri
Veri madenciliği Tarihçesi
veri madenciliği nedir, nasıl yapılır
Data Mining Nedir
VERİ MADENCİLİĞİ İÇİN NUMUNE ALMA TEKNİKLERİ
Örnekleme teknikleri, iş veri madenciliği için gerekli araçlardır. Birkaç örnekleme tekniği olmasına rağmen, pratikte yaygın olarak basit rastgele örnekleme kullanılmaktadır. Basit rastgele örnekleme kullanmanın birkaç dezavantajı vardır ve birçok durumda uygun bir teknik olmayabilir.
Bu bölümde, çeşitli örnekleme tekniklerini göreceli yararları ve zararları ile gözden geçirdik. Ayrıca yeni bir örnekleme tekniği önerdik.
Örnekleme teknikleri veri madenciliğinde önemli bir rol oynamaktadır. Bu teknikler ayrıca pazar araştırması, ekonomi, finans ve sistem analizi ve tasarımında yaygın olarak kullanılmaktadır. Örnekleme, büyük bir veri tabanından bir popülasyonun temsili öğelerini seçme sürecidir. Seçilen bu unsurlar yakından incelendiğinde, seçilen örneğin tüm veri tabanı hakkında faydalı bilgiler ortaya çıkaracağı varsayılmaktadır.
Örneğin, çok büyük bir müşteri veri tabanı göz önüne alındığında, muazzam maliyet nedeniyle her biriyle tek tek görüşme yapmak zor olabilir ve ayrıca çok zaman alacaktır. Açıkçası, en iyi yol, küçük bir temsili örnek çizmek ve farklı ürün türleri için tüketicilerin tercihli modelini, yeni bir ürün için potansiyel talebi, üretim programında herhangi bir çeşitlendirmenin kapsamını vb. değerlendirmek için bu müşterilerle görüşmektir.
Benzer şekilde, sistem analisti iki temel konuda karar vermek zorundadır: birincisi, kuruluş üyeleri tarafından oluşturulan belgelerin seçimi ve ikincisi, çok sayıda çalışanın önerilen bilgi sisteminden etkilenebileceği gerçeği. Sistem analisti hangi insanlarla görüşmeli, bir anket aracılığıyla bilgi almalı veya gözlem yapmalıdır? Açıkçası, temsili bir örneğe ihtiyacı olacaktır.
Büyük veri kümelerindeki nesnelerin denetimsiz olarak sınıflandırılması için bir kümeleme yöntemini tanımlamaktadır. Veri madenciliği bakış açısından kümeleme analizi tekniklerine genel bir bakış sunmuştur. Bir örnek seçmek için pek çok teknik mevcuttur, ancak bir veri tabanından örneklerin seçilmesinde yalnızca basit rastgele örnekleme tekniği yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu tekniklerin bir özeti verilmiştir.
ve bazı bilinmeyen bilgilerin değerini tahmin etmek istiyor. Örneğin, at yarışında formu analiz etmek için dikkate alınması gereken faktörler arasında süreler, ağırlıklar, mesafe uygunluğu, engeller, yenilme ve kazanma marjları, yarış sınıfı ve genel alan kuvveti sayılabilir.
Çıktı bilgisi, belirli bir yarışta başarı olasılığına ilişkin bir rehber olabilir (örneğin, belirli bir atın yarışı koşması için gereken tahmini sürenin tahmini). Bu tür bilgilerin bir ücret karşılığında mevcut olduğu birkaç site var.
Kullanıcı daha sonra sinir ağına verinin hangi bileşenlerini sunacağına ve ağın kullanmasını istediği işleme parametrelerine karar vermelidir.
Sinir ağları, finans, tıp, mühendislik, jeoloji ve fizik gibi çeşitli alanlarda bir dizi problem alanında başarıyla uygulanmıştır. Gerçekten de, tahmin, sınıflandırma veya kontrol problemlerinin olduğu her yerde, sinir ağları devreye girmektedir. Bu başarı üç temel faktöre bağlanabilir.
Sinir ağları, son derece karmaşık işlevleri modelleyebilen çok karmaşık modelleme teknikleridir. Özellikle sinir ağları doğrusal değildir ve dahası dağıtımdan bağımsızdır. Doğrusal modeller iyi bilinen optimizasyon stratejilerine sahip olduğundan, uzun yıllar boyunca doğrusal modelleme çoğu modelleme alanında yaygın olarak kullanılan teknik olmuştur. Doğrusal yaklaşımın geçerli olmadığı durumlarda, modeller buna göre zarar gördü.
Sinir ağları örnek olarak öğrenir. Kullanıcı temsili verileri toplar ve ardından verilerin yapısını otomatik olarak öğrenmek için eğitim algoritmalarını içerir. Bu nedenle, kullanıcının yalnızca şunlar hakkında bilgi sahibi olması gerekir:
- verilerin nasıl seçileceği ve hazırlanacağı,
- uygun bir sinir ağının nasıl seçileceği ve
- sonuçların nasıl yorumlanacağı.
Data Mining Nedir nasıl yapılır Veri MADENCİLİĞİ Aşamaları Veri madenciliği ekşi Veri Madenciliği konu anlatımı Veri madenciliği modelleri Veri MADENCİLİĞİ Nedir Veri madenciliği Tarihçesi Veri madenciliği teknikleri