Süreç Tabanlı Veri Madenciliği – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Süreç Tabanlı Veri Madenciliği
Sanayi Devrimi’nin aksine, Dijital Devrim çok daha hızlı gerçekleşiyor. Örneğin, 1946’da dünyanın ilk programlanabilir bilgisayarı, Elektronik Sayısal Entegratör ve Bilgisayar, 10 fit yüksekliğindeydi, 150 fit genişliğinde gerildi, milyonlarca dolara mal oldu ve saniyede 5.000’e kadar işlem gerçekleştirebilirdi.
Pentium işlemcili günümüzün kişisel bilgisayarları, saniyede 400 milyondan fazla talimat gerçekleştiriyor. Bilgisayar biliminin bir alt alanı olan veri tabanı sistemleri de dikkate değer hızlandırılmış gelişmelerle karşılaşmıştır. Veritabanı sistemlerinin önemli bir gücü, hacimler halinde karmaşık, hiyerarşik, heterojen ve zamanla değişen verileri depolama ve veritabanı güncellemelerini doğru bir şekilde yakalayıp yansıtırken bilgiye hızlı erişim sağlama yetenekleridir.
Veritabanı sistemlerindeki gelişmelerle birlikte verilerle ilişkimiz ilişki öncesi ve ilişkisel dönemden veri ambarı dönemine doğru evrilmiştir. Bugün, vurgunun, verileri depolamanın yollarını belirlemeye veya tek, birleşik bir bakış açısı sağlamak için verileri birleştirmeye ve toplamaya çok fazla ağırlık vermediği bilgi keşfi ve veri madenciliği (KDDM) dönemindeyiz.
Bunun yerine, KDDM’nin vurgusu, rekabet avantajı sağlayacak yeni ve değerli bilgiler için büyük hacimli geçmiş verileri elemek üzerinedir. Bilgi üretme, toplama ve saklama yeteneklerimiz katlanarak büyüdüğü için KDDM’ye geçiş doğaldır.
Banka kartları, elektronik bankacılık, e-ticaret işlemleri, ticari ürünler için barkodların yaygın olarak kullanılmaya başlanması ve hem mobil teknolojideki hem de uzaktan algılamalı veri yakalama cihazlarındaki gelişmelerin tümü, veri yığınlarının depolanmasına katkıda bulunmuştur. iş, hükümet ve akademik veritabanları.
Geleneksel analitik teknikler, özellikle standart sorgulama ve raporlama ve çevrimiçi analitik işleme, büyük miktarda veri içeren ve kişinin çıkarmak istediği bilginin kesin doğasının belirsiz olduğu durumlarda etkisizdir.
Böylece veri madenciliği, istatistiklerin ötesine geçen ve büyük miktarda veriyi incelemeyi amaçlayan bir analitik teknikler sınıfı olarak ortaya çıkmıştır; veri madenciliği açıkça mevcut KDDM dönemi için geçerlidir. Veri madenciliğine göre, veri öğeleri arasındaki ilişkilerden örüntüler ve kurallar biçiminde yeni ve değerli bilgiler keşfetmek amacıyla veri tabanlarından verilerin analizi ve önemsiz olmayan şekilde çıkarılmasıdır.
Veri madenciliği, akademik ve kamu basın literatüründe yaygın bir ilgi görmektedir ve bugüne kadar vaka çalışmaları ve anekdot niteliğindeki kanıtlar, kuruluşların rekabet avantajı sağlamak için veri madenciliği teknolojisinin potansiyelini giderek daha fazla araştırdığını göstermektedir.
Çok disiplinli bir alan olarak veri madenciliği, yapay zeka, veri tabanı teorisi, veri görselleştirme, pazarlama, matematik, yöneylem araştırması, örüntü tanıma ve istatistik gibi birçok farklı alandan yararlanır. Veri madenciliği araştırmaları şimdiye kadar yeni algoritmalar ve araçlar geliştirmeye odaklandı.
Nispeten yeni bir çalışma alanı olarak, veri madenciliği araştırmalarının tüm alanlarda eşit derecede iyi gelişmemiş olması şaşırtıcı değildir. Bugüne kadar, teoriye dayalı veri madenciliği süreç modeli ortaya çıkmamıştır.
Veri madenciliği çabalarına rehberlik edecek resmi bir süreç modelinin olmaması ve etkinliğe katkıda bulunan ilgili faktörlerin belirlenmesi, veri madenciliğine ilgi ve dağıtım yoğunlaştıkça daha kritik hale geliyor. Bu makalenin vurgusu, veri madenciliği projelerini yürütmek için bir süreç sunmaktır.
Veri madenciliği adımları
Veri MADENCİLİĞİ SINIFLANDIRMA
Veri Madenciliği konu anlatımı
Süreç MADENCİLİĞİ Eğitimi
Veri madenciliği ekşi
Veri Madenciliği Programları
Veri madenciliği Nedir kısaca
veri madenciliği nedir, nasıl yapılır
Makine öğrenimi, örüntü tanıma ve istatistik alanları, veri madenciliği algoritmalarındaki gelişmelerin çoğunun temelini oluşturmuştur. İstatistik alanı, örneklerde yapıyı otomatik olarak bulmakla ilgilenen en eski disiplinlerden biridir.
Örneğin diskriminant analizi, verileri çizgiler, düzlemler veya hiper düzlemler üreterek sınıflara ayırmak için kullanılan en eski matematiksel sınıflandırma tekniğidir. Sınıflandırma ve regresyon ağaçları üzerine yapılan öncü çalışmalar sayesinde istatistik topluluğu, sınıflandırma ve regresyon için veri madenciliğinde karar ağaçlarının kullanımının meşrulaştırılmasında önemli bir katkı sağlamıştır.
Örüntü tanıma araştırması, görevleri insanlardan daha doğru, daha hızlı ve daha ucuza yapabilen makinelerin yaratılmasını vurgular ve sinir ağlarının kullanımını yaygınlaştırarak veri madenciliğine önemli bir katkı sağlamıştır.
İleri beslemeli bir sinir ağı, tüm bağlantıların bir düğümden daha yüksek bir sayıya sahip bir düğüme gitmesi için düğümlerin (veya işlem birimlerinin) numaralandırıldığı bir ağdır. Pratikte, düğümler, yalnızca daha yüksek katmanlara bağlantıları olan katmanlar halinde düzenlenir.
Geri yayılım, çıkış katmanından gelen hata terimlerinin giriş katmanına geri yayıldığı, böylece ayarlanan her düğümde ortaya çıkan bağlantı ağırlıklarının bir hata yoluyla ayarlanabildiği ileri beslemeli bir sinir ağı için bir uygulamadır. gradyan inişi denilen minimizasyon yöntemi.
Çok sayıda veri madenciliği algoritması, üç ana veri madenciliği-sorun yaklaşımına bağlanabilir: kümeleme, ilişkilendirme ve sıralı örüntü keşfi ve tahmine dayalı modelleme. Kümeleme (veya bölümleme), veri kayıtlarının alt kümelere bölünmesiyle ilgilidir.
Kategorik veriler baskın olduğundan, demografik kümeleme için K-ortalama kümeleme algoritması kullanılır. Büyük veritabanları için verimli olan bu algoritma, bir kaydın en uygun olduğu kümeyi belirleyerek bir veri kümesini kümeler.
Bir veri setinde kümeler bulunduktan sonra, yeni verileri sınıflandırmak için kullanılabilirler. Birkaç değişkenden oluşan işlem kayıtları arasındaki benzerlikleri ortaya çıkarmak için ilişkilendirme algoritmaları kullanılır. Bu algoritmalar, bazı değişkenlerin varlığının diğer değişkenlerin varlığını ne ölçüde ima ettiğini ve bu belirli kalıbın tüm veri kayıtlarında yaygınlığını anlamanın önemli olduğu sorunları çözmek için kullanılır.
Sıralı-kalıp-keşif algoritmaları, ilgili öğelerin zamana yayılması dışında, ilişkilendirme algoritmaları ile ilgilidir. Son olarak, tahmine dayalı modelleme veri madenciliği-problem yaklaşımı, bir dizi algoritmanın (örneğin, ikili karar ağacı, lineer diskriminant fonksiyon analizi, radyal temel fonksiyon, geri yayılım sinir ağı, lojistik regresyon ve standart lineer lineer) kullanımını içerir.
Verileri önceden tanımlanmış birkaç kategorik sınıftan birine sınıflandırmak veya hedef alanları tahmin etmek için geçmiş verilerden seçilen alanları kullanmak için regresyon).
Veri madenciliği uygulamalarının ilk uygulaması bankacılık, tüketici pazarlaması, sigorta ve telekomünikasyon endüstrilerinde olmuştur. Kredi puanlama, doğrudan posta hedef pazarlaması, poliçe sahibi risk değerlendirmesi ve çağrı grafiği analizi, bu ilgili sektörlerde veri madenciliğinin “öldürücü” uygulamalarından sadece birkaçıdır.
Veri madenciliğinin fark edilen bazı faydalarının bir sonucu olarak, hastalıkların nedenleri ve tedavisi hakkında daha derin bir anlayışa ulaşmak için moleküler verilerin klinik tıbbi verilerle birleştirildiği biyotıp da dahil olmak üzere birçok alanda yeni uygulamalar ortaya çıkmaktadır.
Olağandışı kalıpların ve hileli davranışların güvenliği baltalayan faaliyetlerin belirlenmesinde ve izlenmesinde rol oynadığı güvenlik, bir molekülün 3B altyapısını anlamaya ve hedefle nasıl etkileşime girdiğine ilgi duymanın yeni ilaç moleküllerinin tasarımında çok önemli bir adım olduğu farmasötikler ve büyük miktarda iklim verilerinin, karasal gözlemlerin ve ekosistem modellerinin gelecekteki ekolojik sorunları tahmin etmek ve muhtemelen önlemek için benzeri görülmemiş bir fırsat sunar.
Veri madenciliği uygulamalarının sınırları genişlemeye devam etse de, bir veri madenciliği süreci geliştirmeye odaklanmak benzer bir coşkuyla karşılanmadı.
nasıl yapılır Süreç MADENCİLİĞİ Eğitimi Veri madenciliği adımları Veri madenciliği ekşi Veri Madenciliği konu anlatımı Veri MADENCİLİĞİ Nedir Veri madenciliği Nedir kısaca Veri Madenciliği Programları Veri madenciliği sınıflandırma