Veri Madenciliğinin Stratejik Kullanımı – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Veri Madenciliğinin Stratejik Kullanımı
Son on yılda, bilgi sistemleri alanının kıyılarında yeni ve heyecan verici bir teknoloji ortaya çıktı. İstatistiksel ve yapay zeka tekniklerinin bir kombinasyonuna dayanan veri madenciliği, kurumsal karar desteği için güçlü bir araç olarak ilişkisel veritabanlarından ve Çevrimiçi Analitik İşlemeden ortaya çıkmıştır.
Veri özetleme; veri görüntüleme; kümeleme ve sınıflandırma; ve regresyon, ilişkilendirme ve bağımlılık analizleri gibi öngörücü teknikler vardır.
Teknoloji, yarı yapılandırılmış verileri madenciliğe de genişletiyor. Veri madenciliği uygulamaları, fast-food restoranlarında içerik kullanımını tahmin etmekten hastanede hastaların kalış sürelerini tahmin etmeye kadar uzanmaktadır.
Diğer temsili örnekler için önemli bulgulardan bazıları şunlardır:
1) “Nakit akışının toplam varlıklara oranı” ve “aktif getirisi” gibi değişkenlerden iflaslar tahmin edilebilir.
2) Birleşik Krallık’taki benzin istasyonu işlemleri ortalama 20 Sterlin ve müşterilerin satın alma işlemini en yakın 5 Sterlin’e yuvarlama eğilimi vardır.
3) Memnun olmayan havayolu müşterilerinin yüzde altmış dokuzu (%69) sorunları hakkında havayoluyla iletişime geçmedi.
4) Fast-food restoranlarında satışlar mevsimseldir ve tatillerde ve özel etkinliklerde zirve yapma eğilimindedir.
5) 75 yaş üstü hastaların hastanede kalış için standart üst sınırı aşma olasılığı %100’dür.
Veri madenciliği (DM) uygulamalarının çoğu, yönetimsel bir amaca hizmet eder. Sadık müşterileri veya hastanelerde daha uzun süre kalması muhtemel hastaları belirlemek gibi bilgileri bulmakta faydalıdırlar. Bu kullanım, stratejik karar vermeye de genişletilebilir.
Stratejik uygulamaya göre, kuruluşun stratejisini etkileyerek veya şekillendirerek ya da uygulanmasında veya desteklenmesinde doğrudan rol oynayarak bir firmanın başarısı üzerinde derin bir etkiye sahip olan uygulamadır. Firmanın stratejisini şekillendirmede DM kullanılabilirse, stratejik bir etkisi olabilir.
O halde stratejik karar verme (SDM) sürecini ele alalım. Bu sürecin yorumlayıcı bir görünümü, çevreyi önemli olaylar veya bilgiler için taramayı, bu olayları tehdit veya fırsat olarak yorumlamayı ve bir yanıt formüle etmeyi içerir.
Yorumlama aşaması, yöneticilerin notları astları veya akranları ile karşılaştırdığı bir tür fikir birliğine dayalı doğrulamayı içerir. Kurumun kaynakları, pazarları ve müşterileri ile ilgili inanç sistemlerini, algıların, gözlemlerin ve deneyimlerin özetini değiştirmeyi içerdiği için özellikle ilgi çekicidir.
Örneğin, bir kuruluş, ürün hatlarının eskidiği algısına sahip olabilir. Rakiplerin ürünlerine geçiş yapan müşteriler bu gözlemi doğrulayabilir. İnanç sistemlerinin stratejik karar vermeyi etkilediğine dair ampirik kanıtlar vardır. 12 firma üzerinde yapılan bir çalışmada, büyük stratejik kararların, diğer şeylerin yanı sıra finansal hedefler, kabul edilebilir risk türleri ve ayırt edici yetkinlik gibi temel inançlardan etkilendiği bulundu.
Veri madenciliği maaş
Veri MADENCİLİĞİ teknikleri Nelerdir
Veri Madenciliği programları
Veri MADENCİLİĞİ SINIFLANDIRMA
Veri MADENCİLİĞİ Nedir
Veri madenciliği Sınıflandırma yöntemleri
Veri madenciliği Aşamaları
Veri MADENCİLİĞİ yöntemleri PDF
Bu nedenle, ürün hatları, müşteriler ve tedarikçilerle ilgili kararlar, ürün hatlarının yeterliliği, müşteri tipi, tedarikçilerin güvenilirliği vb. ile ilgili algılardan etkilenir. Alternatif olarak, bu inançlara atıfta bulunmak için mikro teoriler (MT’ler) terimini kullanacağız ve her birini veri madenciliği tarafından test edilecek stratejik bir varsayım olarak değerlendireceğiz.
Genellikle “KDD” (Veritabanlarında Bilgi Keşfi) olarak adlandırılan madencilik süreci, “veriye dayalı” veya “hipotez odaklı” olabilir. Veriye dayalı yöntemler, verilerden tüm olası kalıpları belirlemeye çalışırken, hipoteze dayalı yöntemler belirli bir modelin var olup olmadığını doğrulamaya çalışır. Genellikle, kuruluşlar analiz edebileceklerinden daha fazla veriye sahiptir.
Çözüm alanı sınırlı olduğundan, özellikle büyük veri kümeleri söz konusu olduğunda, soru odaklı yaklaşımlar hesaplama açısından daha izlenebilirdir. Bu modda KDD, yönetimin doğrulamaya istekli olduğu bir dizi MT ile başlar. Sürecin geri kalanı her iki yaklaşım için de aynıdır. Bir sonraki adım, uygun verileri seçmektir.
Analistin zaten doğrulaması gereken hipotezleri varsa, bu büyük ölçüde kolaylaştırılır. Aksi takdirde, veri seçimi, yinelemeli bir seçim sürecini ve ardından test etmeyi içerecektir. Gerekli verilerin depodan veya kurumsal veritabanlarından dikkatlice seçilmesi gerekir.
Daha sonra eksik değerler doldurularak, “arama kodları” değiştirilerek ve gerekirse aykırı değerler göz ardı edilerek temizlenir ve dönüştürülür. Toplamlar, maliyet/adet, iskonto gibi hesaplamalar da bu aşamada yapılır.
Bir sonraki adım, her MT’nin “seçilmiş” ve “temizlenmiş” veriler kullanılarak incelendiği test ve analizdir. Son adım, sonuçların genellikle resmi raporlar veya sunumlar veya bir intranet aracılığıyla yönetimle paylaşılmasıdır.
Bir analist test amacıyla ne tür inançlar seçmelidir? Porter’ın çerçevesi, kurumsal stratejiyi anlamak için akademisyenler ve uygulayıcılar tarafından yaygın olarak kullanılmaktadır. Bir kuruluş üzerinde etkili olan temel rekabet güçlerini şu şekilde özetlemektedir: a) müşterilerin pazarlık gücü, b) tedarikçilerin pazarlık gücü, c) firma rekabeti, d) ikame ürün tehdidi ve e) yeni girenlerin tehdidi. Etkin bir şekilde rekabet edebilmek için, bir firma bu güçlere karşı koymalıdır.
Çerçeve, organizasyonun girdi ve çıktılarını yöneten ve dolayısıyla performansını etkileyen görev ortamıyla ilgili varlıkları tanımladığı için mikro teorileri organize etmede de yararlıdır.
Gösterildiği gibi, bir firmanın inançları, tedarikçiler, müşteriler, rakipler ve ikame ürünler dahil olmak üzere firmanın görev ortamındaki her bir varlık tarafından organize edilebilir. Örneğin, müşteriler bir şirketin ürünlerini nasıl algılar? Firma belirli bir ikame hakkında ne düşünüyor?
Nihayetinde, bu algılar strateji formülasyonunu etkiler ve bu nedenle doğrulanmaları gerekir. Bir firmanın iç kaynakları ve yetenekleri stratejik karar alma süreciyle çok ilgili olduğundan, okuyucu firma, yönetimi ve çalışanları hakkındaki algıların da çerçeveye dahil edildiğini not etmelidir.
KDD sürecindeki ilk adım olarak, analistin bu varsayımları belirlemesi gerekir. Karar haritalama burada uygun bir tekniktir. Karar haritası, organizasyondaki karar süreçlerini gösteren bir şemadır.
Analist, görev alanlarının her biri için, altta yatan mikro teorileri belirleme bakış açısıyla alınan kararları belirlemelidir. Örneğin, işletme tedarikçileri için karşılaşılan kararlar şunlardır: Bir şirketin tedarikçileri ile ne tür bir ilişkisi olmalıdır? Uzun vadeli mi yoksa kısa vadeli bir ilişki mi olmalı?
Kritik bir bileşen için tek bir tedarikçiye mi güvenmeli yoksa alternatif kaynaklar mı bulundurmalı? Fiyata dayalı olarak denizaşırı tedarikçiler geliştirmeye çalışmalı mı yoksa başka hususlar var mı? Bir sözleşmeyi fiyat/teslimat süresi/teslimat süresi açısından nasıl optimize edebilir?
Bu kararların altında yatan inançlar şunları içerir:
• Tedarikçi güvenilirdir.
• Tedarikçi zamanında teslim eder.
• Tedarikçi kaliteli ürünler üretir.
• Tedarikçi geçmişte iyi fiyat/teslimat kombinasyonu sunmuştur.
• Tedarikçi, ürünleri üretme konusunda esnektir.
• Tedarikçi, küçük bir tedarik süresi ile çalışabilir.
• Tedarikçi sorunları çözmede hızlıdır.
Veri MADENCİLİĞİ Aşamaları Veri madenciliği maaş Veri MADENCİLİĞİ Nedir Veri Madenciliği Programları Veri madenciliği sınıflandırma Veri madenciliği Sınıflandırma yöntemleri Veri MADENCİLİĞİ teknikleri Nelerdir Veri MADENCİLİĞİ yöntemleri PDF