Veri Madenciliği Süreci – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Veri Madenciliği Süreci
Chicago’daki Illinois Üniversitesi’ndeki Ulusal Veri Madenciliği Merkezi Direktörü Robert Grossman, veri madenciliği sürecini dört aşamada sınıflandırıyor. Bu aşamaların her biri aşağıda açıklanmıştır:
Veri Ambarı
Veri ambarı, veri madenciliği tekniklerinin ve diğer analitik ve tahmine dayalı araçların başarıyla uygulanmasının temelidir. Veri ambarı, eski sistemlerden verilerin depolandığı ve istemcilere sunulduğu merkezi bir havuza aktarılmasını, dönüştürülmesini ve entegrasyonunu içerir.
Veri ambarının dezavantajı, yüksek uygulama maliyeti ve süreci tamamlamak için gereken zamandır. Veri ambarlarının oluşturulması ve tamamlanması bir ila üç yıl arasında bir süreyi alan veri ambarlarının maliyeti 10 milyon doları aşabilir. Bu çok pahalı ve zaman alıcı bir çabadır.
Bir alternatif, işlevsel veya departman veri deposu olan bir data mart’ın kullanılmasıdır. Bireysel bileşenler olarak oluşturulabilir, genellikle 10.000 ila 1 milyon $ arasında bir maliyeti vardır ve altı aydan daha kısa bir sürede çevrimiçi hale getirilebilir.
Veri marketleri, veri ambarı ile tutarsız olabilir. Bunu düzeltmek için, veriler ek özniteliklerle de zenginleştirilebilir. Bu, diğer dahili veritabanlarından alınan veya üçüncü taraf kaynaklardan satın alınan veriler eklenerek gerçekleştirilebilir.
Veri madenciliği, veri ambarlarına çıkarılan büyük veritabanlarını kullandığında daha anlamlı veriler sağlar. Veri madenciliği teknolojisi, son derece yüksek uygulama maliyeti nedeniyle bankacılık ve perakende sektörü gibi büyük, tüketici odaklı işletmelerde daha yaygın olarak kullanılmaktadır.
Veri Madenciliği Araçları
Tahmine dayalı modeller üretmek için verilere algoritmalar uygulanır. Araçların seçimi, bir iş sorununun doğru tanımlanmasına ve kullanılacak doğru tekniği belirlemek için yapılan analize bağlıdır. Bazı yaygın problem türleri ve veri madenciliğinde kullanılan teknik gösterilmektedir.
Bu araçları kullanmanın anahtarı, analistler, pazarlama uzmanları ve bilgi teknolojisi uzmanları arasında bir ekip çalışması gerektirdiğini anlamaktır.
Tahmine dayalı modelleme
Bu aşamada, tahmine dayalı modeller analiz edilir ve tek bir toplam model üretmek için birleştirilir. Bu teknikler sıralı veya paralel olarak karıştırılabilir. Sırayla, kullanıcı bir model üretmek için bir teknik seçer ve ardından sonuçlara başka bir teknik uygular. Paralel olarak, kullanıcı farklı teknikler seçer ve hepsini ilk veri kümesine uygular.
Tahmini Puanlama
Burada, operasyonel verileri puanlamak için tahmin modelleri uygulanır. Örneğin, bir banka, kârlı müşterileri elde tutmak için kabul edilebilir bir minimum bakiyeyi ortaya çıkarabilecek ipuçları için çek hesabı müşterilerinin özelliklerini ve alışkanlıklarını analiz edebilir.
Banka, sürekli olarak minimum bakiyeyi sürdürmekte sorun yaşayan üyeleri de içeren müşteri gruplarının profillerini geliştirmek için veri madenciliğini kullanabilir. Bu, bankanın karlı müşterileri belirlemesine ve onları elde tutmak için gereken minimum bakiyeyi tahmin etmesine yardımcı olur. Sonuç olarak, karlı müşterilerin yüzdesi önemli bir oranda artabilir.
Bilgi keşfi Süreci aşamaları
Veri madenciliği sınıflandırma
Veri Madenciliği konu anlatımı
Veri madenciliği Tarihçesi
Veri madenciliği Hangi Alanlarda Kullanılır
Veri madenciliği algoritmaları
Veri madenciliği konuları
Veri madenciliği Nedir, Nasıl Yapılır
TEDARİK ZİNCİRİ YÖNETİMİNDE VERİ MADENCİLİĞİNİN UYGULAMALARI
Üreticiler, havayolları, bankalar, sigorta şirketleri, kredi kartı şirketleri ve perakendeciler veri madenciliği teknolojisini başarıyla kullandılar. Veri madenciliği, mevcut araçlara ek olarak en iyi şekilde çalışır ve sistemin genel sonucunu iyileştirmek için karar destek sistemleri (DSS) ile birlikte kullanılabilir.
Zdanowicz (2004), kara para aklama ve terörün finansmanının veri madenciliği yoluyla tespit edilmesini tartışıyor. Kapasite, bakım ve fabrika çizelgeleme sorunlarının en doğru resmini sağlamak için veri madenciliği araçları kullanılabilir. DSS, planlayıcıya en uygun fabrika çizelgeleme çözümünü sağlamak için bu bilgiyi girdi olarak alabilir.
Herhangi bir endüstri için tedarik zinciri modelinde tedarikçiler, üreticiler, distribütörler, perakendeciler ve müşteriler olacaktır. Ardından, veri madenciliğinin uygulamasını anlamak için tedarik zincirinin her bir bölümüne bakacağız.
Perakendeciler
Tedarik zincirinin bu noktasında perakendeciler, biri doğrudan bireysel müşteriden ve diğeri küçük ve orta ölçekli kuruluşlardan olmak üzere başlıca iki kaynaktan tahmin alırlar. Bireysel müşteriler ile orta ve küçük ölçekli kuruluşların gerçek tüketimi eklenir. Tahmini ve gerçek tüketim arasındaki fark, talepteki değişimdir. Talep ve arz arasındaki fark, arzdaki varyasyonu açıklar.
Veri madenciliği bu noktada aşağıdaki şekillerde kullanılabilir:
• Farklı grupların hizmet ihtiyaçlarına dayalı pazar bölümlendirmesi;
• Pazar sepeti analizi – perakendeciler müşterilerin satın alma davranışlarını anlayabilir; ve
• Bilgisayarlı bir yaklaşım ve kapsamlı bir veri tabanı kullanarak hedef promosyon.
Distribütörler
Tedarik zincirinin bu noktasında, distribütörler perakendecilerden ve büyük kuruluşlardan tahmin alırlar. Bu verileri perakendeciler ve büyük kuruluşlar tarafından gerçek tüketimle eşleştirirler. Tahmini ve gerçek tüketim arasındaki fark, talepteki değişimdir. Vaat edilen ve gerçekleşen arz arasındaki fark, arzdaki varyasyonu açıklar.
Veri madenciliği bu noktada aşağıdaki şekillerde kullanılabilir:
• Tedarikçi düzeyinde ve kalem düzeyinde tedarik belirsizliklerini tahmin etmek için tedarik belirsizliklerinin tahminleri;
• Süreç belirsizliklerinin tahminleri kayıp ve madde eskimesi olabilir;
• Talep belirsizliklerinin tahminleri – perakendeciler ve büyük müşteriler için talep hacmi, dönemsellik, varyasyonlar vb. gibi faktörlere dayalı pazar bölümlendirmesi;
• Depoda stok yok tahmini; ve
• Stratejik çıkarımlar lojistik, kurumsal stratejik hedeflerin gerçekleştirilmesine yardımcı olacak bir araç haline gelir.
Üreticiler
Bu noktada üreticiler, talebi distribütörlerden veya doğrudan perakendecilerden almaktadır. Üreticiler, perakendecilerin taleplerini ittifak ortaklarına iletmekte ve sadece distribütörlerin taleplerini karşılamaya çalışmaktadır. Distribütörlerin tahmini talebi ile distribütörlerin fiili tüketimi arasındaki fark, talepteki değişimdir. Parça tedarikçilerinden taahhüt edilen ve gerçekleşen tedarik arasındaki fark, üreticiler için tedarikteki varyasyonu açıklar.
Veri madenciliği bu noktada aşağıdaki şekillerde kullanılabilir:
• Tedarik belirsizliklerinin tahminleri – tedarikçiler ve ürün seviyesinde üreticiler için tedarik belirsizliklerini tahmin edin;
• Makine arızası, düşük performans ve bakım programlarından kaynaklanan süreç belirsizliklerinin tahminleri;
• Distribütör, kalem, lokasyon vb. bazında talep belirsizliklerinin tahminleri; ve
• Talepte gelecekteki eğilimleri tahmin etme – ürün talebindeki eğilimleri keşfedin.
Kitle özelleştirme
Veri madenciliğinin kullanılabileceği bir diğer alan da teslimat sonunda “kitlesel kişiselleştirme” için ürünlerin tanımlanmasıdır. Şirketler, ürün bileşenlerinin envanterini en aza indirirken, çok sayıda üründen benzersiz müşteri siparişlerini bir araya getirerek toplu özelleştirme uygular. Veri madenciliği, bu permütasyonların belirlenmesine ve ayrıca bu permütasyonlar için talep modelinin belirlenmesine yardımcı olur.
Bilgi keşfi Süreci aşamaları nasıl yapılır Veri madenciliği algoritmaları Veri madenciliği Hangi Alanlarda Kullanılır Veri Madenciliği konu anlatımı Veri madenciliği konuları Veri MADENCİLİĞİ Nedir Veri madenciliği sınıflandırma Veri madenciliği Tarihçesi