Veri Madenciliği – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Veri Madenciliği ve Mobil İş Verileri
Mobil (m-) iş alanındaki araştırma ve uygulamalar, son on yılda üstel bir büyüme kaydetti.
M-işletmeler, kullanıcıların kablosuz ağlar aracılığıyla her an her yerden bilgiye erişmesine, işlem ve diğer işlemleri gerçekleştirmesine olanak tanır. Sonuç olarak, m-iş uygulamaları büyük hacimli karmaşık veriler üretiyor. Bu verilerin izlenmesi ve madenciliği, mobil işletme operatörlerinin sağlam finansal ve organizasyonel kararlar almasına yardımcı olabilir.
Veri madenciliği (DM) veya veri tabanlarında bilgi keşfi, bir veri kaynağı havuzundan ilginç, anlamlı, örtük, önceden bilinmeyen, geçerli ve eyleme geçirilebilir bilgilerin çıkarılmasıdır.
Verilerden çıkarılan bu değerli ve gerçek zamanlı bilgiler, karar verme için kullanılabilir. Örneğin, cep telefonlarının ve kişisel dijital yardımın (PDA) yaygın kullanımı servis sağlayıcıların sayısını artırmıştır.
DM teknolojisi, sağlayıcıların gelecekteki faydalar için hizmetler ve satış stratejileri geliştirmelerine yardımcı olabilir. Mobil ticarette mevcut veri madenciliği uygulamalarına bir örnek, kullanıcının bir avuçiçi PDA’dan hisse senedi fiyatlarını izlemesini sağlayan MobiMine’dir.
BİLGİ KEŞFİ SÜRECİ
Veri madenciliği etkileşimli, yinelemeli, önemsiz olmayan bir süreçtir – genellikle birçok alt göreve bölünür. Madencilik sürecine başlamadan önce işletmeler amaçlarını, hedeflerini ve sınırlamalarını belirlemeli ve tanımlamalıdır.
Buna göre, her kaynak farklı formatlarda veri gönderebileceğinden, veriler birden fazla kaynaktan toplanır ve derlenir. Bir sonraki aşama, gürültüyü ortadan kaldırarak, eksik bilgileri ele alarak ve uygun bir formata dönüştürerek verilerin kalitesini sağlamaktır. Veri azaltma teknikleri uygulanarak “işlenen genel veriyi temsil eden” veri kümesinin azaltılmış bir hacmi de elde edilir.
Veriler önceden işlendikten sonra, keşfedilecek bilgi türü için uygun bir veri madenciliği tekniği veya tekniklerin bir kombinasyonu uygulanır.
Keşfedilen bilgi daha sonra tipik olarak bazı görselleştirme tekniklerini içeren değerlendirilir ve yorumlanır. Madencilik sonuçlarının yetersiz olduğu belirlendiğinde, yeterli ve faydalı bilgi elde edilene kadar ön işleme ve madencilik gerçekleştirmeye yönelik yinelemeli bir süreç başlar. Son olarak, bilgiler, şirketin iş stratejilerine dahil edilmesi için kullanıcıya sunulur.
Konum Bilgilerinden Yararlanma
Global Konumlandırma Sistemi (GPS) mobil teknolojisi ile kullanıcıların konumlarını tespit etmek mümkündür. Veri madenciliği teknikleri ile kişinin en çok ziyaret ettiği lokasyonlara ve verilen kişisel bilgilere göre kullanıcıyı önceden tanımlanmış bir kategoride sınıflandırmak mümkündür.
Örneğin, bir kişi en çok süpermarketlerde, büyük mağazalarda ve evde görülüyorsa ve satış etkinlikleri arasında gidip geldiği görülüyorsa, bu kişi satış etkinlikleriyle ilgilenen olası bir ev hanımı olarak sınıflandırılabilir.
İşletmeden tüketiciye ilişki açısından, bu tür bilgiler işletmelerin belirli kullanıcı kategorisine uygun pazarlama bilgilerini sağlamasına olanak tanır.
İşletmeler arası ilişki açısından, çalışanların konumlarını takip etme yeteneği, çalışanların iş verimliliğini belirlemek için idealdir. Çalışanın görevde geçirdiği zamanın analizi, bir sonraki ücret artışı ve terfi için en iyi performansı gösteren ve en uygun çalışanı belirleyecektir.
Kurye şirketleri gibi işletmeler, taşınan kolilerin yerleri ile ilgili bilgilere bağımlıdır. Veri madenciliği teknikleri, belirli bir süre boyunca parselleri almak için harcanan çeşitli yolları ve zamanı analiz edebilir. Sonuç, iş süreçlerinin verimliliğini ve başarısızlıklarının veya başarılarının arkasındaki faktörleri belirler.
Veri Madenciliği konu anlatımı
Veri madenciliği konuları
Veri madenciliği algoritmaları
Veri madenciliği is ilanları
veri madenciliği süreçleri nelerdir?
Bankacılıkta veri madenciliği
Regresyon nedir veri madenciliği
Data Mining Nedir
M-Business Uygulamalarının Kişiselleştirilmesi
Mobil cihazlarda sağlanan sınırlı ekran alanı nedeniyle, mobil kullanıcıların cihazlarda ürün veya hizmet kataloglarına göz atması zordur. Satıcıların yalnızca bireysel kullanıcıların ihtiyaçlarını karşılayan ürün veya hizmetleri sağlaması önemlidir. Kısa mesaj servisi (SMS) öncelikle basit kişiden kişiye mesajlaşma için kullanılır. Bu hizmetlere daha önce erişim hakkında kullanıcı verilerinin analizinden elde edilen bilgiler, SMS ile müşteriye kişiselleştirilmiş reklamlar oluşturmak için kullanılabilir.
İlgili hizmetler yalnızca cihaz sahibinin kişisel profiline göre değil, aynı zamanda cihaz sahibinin konumu ve zaman faktörüne göre de sunulabilir. Örneğin, seyahat endüstrisinde kullanılan m-iş uygulamaları, kullanıcıların istedikleri yer ve zamanda tercih ettikleri turistik yerleri, otelleri ve restoranları bulmalarına yardımcı olabilir.
Kümeleme veri madenciliği tekniği, benzer tercihlere sahip müşterileri gruplandırır. Yeni bir müşteri tercihlerinden bahsettiğinde, önceki benzer tercihlere dayalı olarak bir tavsiyede bulunulabilir.
İlişkili veri madenciliği, bir kişinin tek bir seyahatte veya iki ardışık seyahatte hangi yerleri ziyaret etme olasılığının en yüksek olduğunu, her bir kullanıcı için konum ve turistik yerlere ziyaretlerin zamanı gibi girdilere sahip olarak belirtmek için kullanılabilir. Bu, bu hizmetler sürüş sırasında kullanılabildiğinden, kullanıcılar için büyük kolaylık sağlar, örneğin, kullanıcı A yerindeyse kullanıcının B yerini ziyaret etmesi gerektiği, önceki %80’lik birliktelik kuralına dayalı olarak bir öneride bulunulabilir. ziyaretçiler bunu yaptı.
Müşteri Satın Alma ve Kullanım Kalıplarını Tahmin Etme
Hizmet sağlayıcılar, tüketici davranış verilerini analiz edebilir (örneğin, ağ geçidi günlük dosyalarını ve WAP’taki içerik sunucusu günlük dosyalarını analiz ederek) ve tüketicilerin satın alma ve kullanım modellerini tahmin edebilir veya mobil abonelerin kablosuz hizmetlerini nasıl kullandığını anlayabilir.
Şirketler, depolanan verileri kullanarak, kümeleme veri madenciliği tekniklerini kullanarak müşteri segmentlerini belirlemek, sapma tespit tekniklerini kullanarak müşterilerin tüketim modellerini ve ilişkisel veri madenciliği tekniklerini kullanarak işlem eğilimlerini ayırt etmek için veri madenciliğini uygulayabilir. Bu bilgiler daha sonra müşterilere daha iyi hizmet vermek veya potansiyel müşterileri çekmek için kullanılabilir.
Mobil Teknolojinin Geleceğini ve Daha İyi Kullanımını Tahmin Etme
Piyasadaki cep telefonu sayısı, bir hizmete abone olan kullanıcı sayısı, para birimi cinsinden ölçülen kullanım miktarı, kullanıcıların memnuniyeti ve geri bildirimleri hakkında veriler veri madenciliği ile ayıklanıp analiz edilebilir.
Elde edilen bilgiler, cep telefonlarının ve hizmetlerin kullanım eğilimlerini ve modellerini tahmin etmek için kullanılabilir. Örneğin, m-ticaret teknolojisi aracılığıyla satın alınan popüler hizmetlerden bazıları mobil zil sesleri, logolar ve ekran koruyuculardır.
Bu tür işlemler için en yaygın kullanılan arayüz kısa mesaj servisi (SMS) ve standart e-ticaret arayüzü olan İnternet’tir. Bir örnek, Nokia’nın ekran koruyuculara, logolara ve zil sesi kullanılabilirliğine odaklanmasıdır.
Bu, büyük olasılıkla, kullanıcıların talep ve ihtiyaçlarına ilişkin verileri toplayarak ve ardından kullanıcıların geri bildirimlerini analiz ederek, kullanıcılarının eğilimleriyle ilgili önceki araştırmaların bir sonucu olabilir. Bu bilgiler, Nokia’nın ürünün artık sadece bir cep telefonu olmadığı, aynı zamanda SMS, logolar ve ek zil sesleri ve ekran koruyucular gibi ekstra özellikler de sağladığı yeni bir pazar ürünü geliştirmesine yardımcı oldu.
Bankacılıkta veri madenciliği Data Mining Nedir Regresyon nedir veri madenciliği Veri madenciliği algoritmaları Veri madenciliği is ilanları Veri Madenciliği konu anlatımı Veri madenciliği konuları veri madenciliği süreçleri nelerdir?