Veri Madenciliği – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Veri Madenciliği
Veritabanlarının yaygın kullanımı ve depoladıkları veri hacminin hızla artması, kredi şirketleri için sorunlar ve yeni fırsatlar yaratmaktadır. Bu şirketler, veri tabanlarında depolanan bilgileri verimli kullanmanın, karar verme süreçlerine destek olacak faydalı bilgileri çıkarmanın gerekliliğini fark etmektedirler.
Günümüzde bilgi, bir şirketin veya ulusun sahip olabileceği en değerli varlıktır. Birçok şirket, uzun yıllar boyunca toplanan büyük hacimli verilerden anlamlı bilgiler çıkarabilen yeni hesaplama araçlarının geliştirilmesine büyük meblağlarda para yatırıyor. Bu tür şirketler arasında, kredi riski analizi ile çalışan şirketler, veritabanlarında verimli veri madenciliği yapmak için karmaşık hesaplama araçlarına büyük yatırımlar yapmışlardır.
Kredi riski analizi, bir kredi başvurusunun kâr ve garantisinin değerlendirilmesi ile ilgilidir. Tipik bir kredi riski analizi veri tabanı, birkaç binlerce kredi başvurusundan oluşur.
Bu kredi başvuruları şirketler veya kişilerle ilgili olabilir. Kişisel kredi uygulamalarına örnek olarak öğrenci kredileri, kişisel krediler, kredi kartı indirimleri ve ev ipotekleri dahildir. Şirket kredilerine örnek olarak krediler, hisse senetleri ve tahviller verilebilir.
Genellikle, istenen kredinin değeri ne kadar yüksek olursa, kredi riski analizi o kadar titiz olur. Bazı büyük şirketler, kredi riski analizine ayrılmış tüm departmanlara sahiptir.
Banka yöneticilerinin kullandığı geleneksel yaklaşım, büyük ölçüde geçmiş deneyimlerine bağlıdır ve kurumları tarafından tanımlanan prosedürleri takip etmez. Ayrıca, kredi riski değerlendirmesi için mevcut olan veri setindeki bazı eksiklikler ve halihazırda mevcut olan yüksek veri hacmi ile birlikte, manuel analizleri neredeyse imkansız hale getirmektedir.
Bu büyük veritabanlarının işlenmesi, büyük veritabanlarının otomatik ve akıllı analizini gerçekleştirmek için yeni nesil hesaplama araçlarına ve tekniklerine duyulan ihtiyacı yaratarak, insanın bunları anlama ve bunlarla verimli bir şekilde ilgilenme kapasitesinin üstesinden gelir.
Kredi analizi, esas olarak bir kredi başvurusunun güvenilirliğinin ve karlılığının değerlendirilmesini içeren bir sınıflandırma görevidir. Kredi riski analizi için veri madenciliği tekniklerinin uygulanması, mevcut kredi piyasasının anlaşılmasını geliştirebilecek ve kredi analistlerinin çalışmalarını destekleyebilecek önemli bilgiler sağlayabilir.
Büyük veritabanlarından faydalı bilginin çıkarılmasına veritabanlarında bilgi keşfi (KDD) denir. KDD zorlu bir görevdir ve gelişmiş bilgi işlem tekniklerinin kullanılmasını gerektirir.
Donanım ve yazılımdaki son gelişmeler, bu tür görevleri desteklemek için yeni bilgi işlem araçlarının geliştirilmesini mümkün kılmaktadır. Fayyad, Piatetsky-Shapiro, Amith ve Smyth’e göre KDD bir dizi aşamadan oluşur.
Veri Madenciliği konu anlatımı
Veri madenciliği konuları
Veri madenciliği Sunum
veri madenciliği süreçleri nelerdir?
Veri madenciliği is ilanları
Regresyon nedir veri madenciliği
Bankacılıkta veri madenciliği
Veri madenciliği Hangi Alanlarda Kullanılır
O zaman KDD ile veri madenciliği (DM) arasındaki farkı vurgulamak önemlidir. KDD tüm bilgi keşfi sürecini ifade ederken, DM bu sürecin bir bileşenidir. DM aşaması, gözlemlenen verilerden örüntülerin veya modellerin çıkarılması olarak kullanılır.
KDD, en azından uygulama alanı anlama, veri seçimi ve ön işleme, DM, bilgi değerlendirme ve konsolidasyon ve bilginin kullanımı adımlarını içeren bir süreç olarak anlaşılabilir. Bilgi keşif sürecinin özünde, DM adımı genellikle genel çabanın yalnızca küçük bir bölümünü alır.
KDD süreci, uygulamanın amaçları ve veri kaynakları gibi hususlar göz önünde bulundurularak uygulama alanının anlaşılmasıyla başlar.
Daha sonra, istatistiksel tekniklere göre seçilen temsili bir örnek veri tabanından çıkarılır, ön işleme tabi tutulur ve verilerdeki örüntüleri/modelleri (bilgi) bulmak amacıyla DM aşamasının yöntem ve araçlarına sunulur. Bu bilgi daha sonra kalitesi ve kullanışlılığı açısından değerlendirilir, böylece bir karar verme sürecini desteklemek için kullanılabilir.
Kredi analizi veri tabanları genellikle birkaç yıl içinde gerçekleştirilen çok sayıda işlemi kapsar. Bu verilerin analizi, müşterinin profilinin daha iyi anlaşılmasına yol açarak yeni ürün veya hizmetlerin teklifini destekleyebilir.
Bu veriler genellikle, kredi değerlendirmesini iyileştirmek için kullanılabilecek eğilimler ve modeller gibi değerli bilgileri içerir. Büyük miktar, manuel analizini imkansız bir görev haline getirir. Çoğu durumda, kredi kullanıcı davranışını doğru bir şekilde modellemek için birkaç ilgili özelliğin aynı anda dikkate alınması gerekir. Büyük miktardaki veriden yararlı bilgilerin otomatik olarak çıkarılması ihtiyacı yaygın olarak kabul edilmektedir.
DM teknikleri, büyük veritabanlarında saklı stratejik bilgileri keşfetmek için kullanılır. Araştırılmadan önce bu veritabanları temizlenir. Ardından, temsili bir numune seti seçilir. Daha sonra bu seçilen örneklere makine öğrenimi teknikleri uygulanır. Bir kredi riski analizi veri tabanında veri madenciliği tekniklerinin kullanılması, kredi kartı işlemleriyle ilgili çeşitli bilgilerin çıkarılmasına olanak tanır.
Bir veritabanında bulunan veriler, veri madenciliği teknikleri uygulanmadan önce yeterince hazırlanmalıdır. Veri hazırlama için kullanılan ana adımlar aşağıdaki gibidir:
1. Kullanılacak algoritma tarafından belirtilen formatta verileri önceden işleyin
2. Örnek/örnek sayısını azaltın
3. Özellik/niteliklerin sayısını azaltın
4. Alakasız nitelikleri daha önemli niteliklere dönüştürmek için bir veya daha fazla özelliğin birleşimi olan özellikler yapısı
5. Gürültünün giderilmesi ve eksik değerlerin tedavisi
Veriler hazırlandıktan sonra, faydalı bilgileri keşfetmek için makine öğrenimi (ML) teknikleri kullanılabilir. Bir bilgi çıkarma tekniğinin kalitesi, doğruluk, anlaşılabilirlik ve yeni, faydalı bilgi gibi farklı ölçülerle değerlendirilebilir.
RİSK ANALİZİ VERİ MADENCİLİĞİNİN KRİTİK KONULARI
Elbette, kredi riski analizi için veri madenciliği tekniklerinin kullanılmasından kaynaklanabilecek birkaç sorun vardır. Bu teknolojiyle ilgili temel avantajlar ve sorunlar kısaca sunulmuştur.
Mevcut İnternet teknolojisi, gizli verilere erişime yol açabilecek şirket veri tabanlarının işgaline izin verebilir. Ayrıca, saklanan veriler, müşterinin bilgisi veya yetkisi olmadan başka şirketlere sunulabilir veya kullanılabilir.
Öte yandan, kredi risk analizi veri tabanlarından faydalı bilgilerin çıkarılması, sadece şirketlere değil, müşterilere de daha iyi ve daha uygun kredi ürünleri sunarak fayda sağlamalıdır.
Sonuç
Birçok şirket, veritabanlarında depolanan kişisel veriler üzerinde veri madenciliği yapmaktadır. Bu, özellikle müşterilerin kişisel verilerinin kredi değerlendirmesinin kalitesini artırmak ve yeni kredi ürünleri teklifini desteklemek için kullanılabildiği kredi riski analizi veritabanları için geçerlidir.
Veri madenciliği sistemleri, kredi riski analizi de dahil olmak üzere çoğu uygulama için ilgili, ilginç ve yeni bilgiler elde etmek için genellikle yapay zeka ve istatistiksel teknikler kullanır. Kredi değerlendirmesini desteklemek için bu karmaşık tekniklerin kullanılmasından kaçınılamamasına rağmen, mahremiyetin garanti altına alınmasına ve özel bilgilerle çalışırken kişisel hakların ihlal edilmemesine büyük özen gösterilmelidir.
Bankacılıkta veri madenciliği Regresyon nedir veri madenciliği Veri madenciliği Hangi Alanlarda Kullanılır Veri madenciliği is ilanları Veri Madenciliği konu anlatımı Veri madenciliği konuları Veri madenciliği Sunum veri madenciliği süreçleri nelerdir?