Menü

Veri Madenciliği Örnekleri: Veri Madenciliğinin En Yaygın Uygulamaları 2021

  • Ana
  • Diğer
  • Veri Madenciliği Örnekleri: Veri Madenciliğinin En Yaygın Uygulamaları 2021

data mining examples

Sorunları Ortadan Kaldırmak Için Enstrümanımızı Deneyin

Bu Eğitim, Gerçek Yaşamdaki En Popüler Veri Madenciliği Örneklerini Kapsar. Finans, Pazarlama, Sağlık Hizmetleri ve CRM Alanlarında Veri Madenciliği Uygulaması Hakkında Bilgi Edinin:

Bunda Ücretsiz Veri Madenciliği Eğitim Serisi bir baktık Veri Madenciliği Süreci önceki eğitimimizde. Veritabanlarında Bilgi Keşfi (KDD) olarak da bilinen Veri Madenciliği, geniş bir veri ve veri ambarları kümesindeki kalıpları keşfetme sürecidir.

Yararlı sonuçları belirlemek için verilere regresyon analizi, ilişkilendirme ve kümeleme, sınıflandırma ve aykırı değer analizi gibi çeşitli teknikler uygulanır. Bu teknikler, verileri analiz eden ve modelleri gösteren yazılım ve arka uç algoritmalarını kullanır.

yazılım testinde test planı nedir

İyi bilinen veri madenciliği yöntemlerinden bazıları, karar ağacı analizi, Bayes teorem analizi, Sık ürün seti madenciliği, vs.'dir. Yazılım pazarında, Weka, Rapid Miner gibi veri madenciliği için birçok açık kaynak ve ücretli araç vardır. Turuncu veri madenciliği araçları.

Veri Madenciliği örnekleri

Veri madenciliği süreci, raporları ve kalıpları göstermek için istatistik ve algoritmalar kullanan veri madenciliği araçlarına belirli bir veri girdisi vermekle başlar. Sonuçlar, anlaşılabilen ve iş değişiklikleri ve iyileştirmeler yapmak için daha fazla uygulanabilen bu araçlar kullanılarak görselleştirilebilir.

Veri madenciliği, kuruluşlar tarafından bir pazarlama stratejisi oluşturmada, hastaneler tarafından teşhis araçları için, e-ticaret tarafından web siteleri aracılığıyla ürünlerin çapraz satışı için ve diğer birçok yolla yaygın olarak kullanılmaktadır.

Veri madenciliği örneklerinden bazıları referansınız için aşağıda verilmiştir.

Ne öğreneceksin:

Gerçek Hayatta Veri Madenciliği Örnekleri

Veri madenciliği ve analizinin önemi, gerçek hayatımızda her geçen gün artıyor. Günümüzde çoğu kuruluş Büyük Verinin analizi için veri madenciliği kullanmaktadır.

Bu teknolojilerin bize nasıl fayda sağladığını görelim.

# 1) Mobil Servis Sağlayıcıları

Mobil hizmet sağlayıcıları, pazarlama kampanyalarını tasarlamak ve müşterilerin diğer satıcılara taşınmasını engellemek için veri madenciliğini kullanır.

Veri madenciliği araçları, fatura bilgileri, e-posta, metin mesajları, web veri aktarımları ve müşteri hizmetleri gibi büyük miktarda veriden, satıcıları değiştirmek isteyen müşterilere haber veren 'kayıpları' tahmin edebilir.

Bu sonuçlarla bir olasılık puanı verilir. Mobil hizmet sağlayıcıları, daha yüksek bir çalkalama riski altında olan müşterilere teşvikler, teklifler sağlayabilir. Bu tür madencilik genellikle geniş bant, telefon, gaz sağlayıcıları vb. Gibi büyük hizmet sağlayıcıları tarafından kullanılır.

Mobil Servis Sağlayıcılarda Veri Madenciliği

(resim kaynak )

# 2) Perakende Sektörü

Veri Madenciliği, süpermarket ve perakende sektörü sahiplerinin müşterilerin tercihlerini bilmelerine yardımcı olur. Müşterilerin satın alma geçmişine bakıldığında, veri madenciliği araçları müşterilerin satın alma tercihlerini göstermektedir.

Bu sonuçların yardımıyla süpermarketler, ürünlerin raflara yerleştirilmesini tasarlar ve eşleşen ürünlerde kupon, bazı ürünlerde özel indirimler gibi ürünlere yönelik teklifler ortaya çıkarır.

Bu kampanyalar RFM gruplamasına dayalıdır. RFM, yenilik, sıklık ve parasal gruplama anlamına gelir. Promosyonlar ve pazarlama kampanyaları bu segmentler için özelleştirilmiştir. Çok ama çok daha az harcama yapan müşteriye, her 2-3 günde bir ama daha az miktarda alışveriş yapan müşteriden farklı davranılacaktır.

Veri Madenciliği, ürün önerileri ve öğelerin çapraz referansları için kullanılabilir.

Farklı Veri Kaynaklarından Perakende Sektöründe Veri Madenciliği.

Perakende Sektöründe Veri Madenciliği

(resim kaynak )

# 3) Yapay Zeka

Bir sistem, ilgili kalıplarla beslenerek yapay olarak akıllı hale getirilir. Bu modeller veri madenciliği çıktılarından gelir. Yapay olarak akıllı sistemlerin çıktıları da veri madenciliği teknikleri kullanılarak uygunlukları açısından analiz edilir.

Tavsiye sistemleri, müşteri makinelerle etkileşim halindeyken kişiselleştirilmiş önerilerde bulunmak için veri madenciliği tekniklerini kullanır. Yapay zeka, müşterinin Amazon'daki geçmiş satın alma geçmişine dayalı ürün önerileri vermek gibi mayınlı veriler üzerinde kullanılıyor.

# 4) E-ticaret

Birçok E-ticaret sitesi, ürünlerinin çapraz satışını ve üst satışını sunmak için veri madenciliğini kullanır. Amazon, Flipkart gibi alışveriş siteleri, siteyle etkileşimde bulunan müşterilere “İnsanlar da görüntüledi”, “Sıklıkla birlikte satın alındı” gösteriyor.

Bu öneriler, web sitesinin müşterilerinin satın alma geçmişi üzerinden veri madenciliği kullanılarak sağlanır.

# 5) Bilim ve Mühendislik

Veri madenciliğinin gelişiyle birlikte, bilimsel uygulamalar artık istatistiksel tekniklerden 'veri toplama ve saklama' tekniklerini kullanmaya ve ardından yeni veriler üzerinde madencilik gerçekleştirmeye, yeni sonuçlar üretmeye ve süreci denemeye başlamıştır. Astronomi, jeoloji, uydu sensörleri, küresel konumlandırma sistemi gibi bilimsel alanlardan büyük miktarda veri toplanır.

Bilgisayar biliminde veri madenciliği, sistem durumunu izlemeye, performansını artırmaya, yazılım hatalarını bulmaya, intihali keşfetmeye ve hataları bulmaya yardımcı olur. Veri madenciliği aynı zamanda ürünlere, makalelere ilişkin kullanıcı geri bildirimlerinin analiz edilmesine ve görüşlerin fikir ve duygularının çıkarılmasına yardımcı olur.

# 6) Suç Önleme

Veri Madenciliği, büyük miktarda veride aykırı değerleri tespit eder. Suç verileri, meydana gelen suçun tüm ayrıntılarını içerir. Veri Madenciliği modelleri ve eğilimleri inceleyecek ve gelecekteki olayları daha doğru bir şekilde tahmin edecektir.

Ajanslar, hangi bölgenin suça daha yatkın olduğunu, ne kadar polis görevlendirilmesi gerektiğini, hangi yaş grubunun hedeflenmesi gerektiğini, araç numaralarının incelenmesi gerektiğini vb. Öğrenebilirler.

# 7) Araştırma

Araştırmacılar, hava kirliliği gibi çevresel koşullar ve astım gibi hastalıkların hedef bölgelerdeki insanlar arasında yayılması gibi araştırma kapsamındaki parametreler arasındaki ilişkileri keşfetmek için Veri Madenciliği araçlarını kullanıyor.

# 8) Tarım

Çiftçiler, bitkilerin ihtiyaç duyduğu su miktarı ile sebzelerin verimini bulmak için Veri Madenciliği kullanırlar.

# 9) Otomasyon

Veri madenciliğini kullanarak, bilgisayar sistemleri karşılaştırılan parametreler arasındaki örüntüleri tanımayı öğrenirler. Sistem, iş hedeflerine ulaşmak için gelecekte faydalı olacak modelleri saklayacaktır. Bu öğrenme, makine öğrenimi yoluyla hedeflerin karşılanmasına yardımcı olduğu için otomasyondur.

# 10) Dinamik Fiyatlandırma

Veri madenciliği, taksi hizmetleri gibi hizmet sağlayıcıların müşterileri talep ve arza göre dinamik olarak ücretlendirmesine yardımcı olur. Şirketlerin başarısı için anahtar faktörlerden biridir.

# 11) Ulaşım

Veri Madenciliği, araçların depolardan satış noktalarına taşınmasının planlanmasına ve ürün yükleme modellerinin analiz edilmesine yardımcı olur.

# 12) Sigorta

Veri madenciliği yöntemleri, poliçeleri satın alan müşterilerin tahmin edilmesine, birlikte kullanılan tıbbi iddiaların analiz edilmesine, hileli davranışların ve riskli müşterilerin tespit edilmesine yardımcı olur.

Finansta Veri Madenciliği Örnekleri

Finansta Veri Madenciliği Örnekleri

( görüntü kaynak )

Finans sektörü, bankaları, sigorta şirketlerini ve yatırım şirketlerini içerir. Bu kurumlar çok büyük miktarda veri topluyor. Veriler genellikle eksiksiz, güvenilir ve yüksek kalitelidir ve sistematik bir veri analizi gerektirir.

Finansal verileri depolamak için, verileri veri küpleri şeklinde depolayan veri ambarları oluşturulur. Bu verileri analiz etmek için gelişmiş veri küpü kavramları kullanılır. Finansal veri analizi ve madencilikte kümeleme ve aykırı değer analizi, karakterizasyon gibi veri madenciliği yöntemleri kullanılmaktadır.

Finans alanında veri madenciliğinin kullanıldığı bazı durumlar aşağıda verilmiştir.

# 1) Kredi Ödeme Tahmini

Öznitelik seçimi ve öznitelik sıralaması gibi veri madenciliği yöntemleri, müşteri ödeme geçmişini analiz edecek ve ödeme / gelir oranı, kredi geçmişi, kredinin vadesi vb. Gibi önemli faktörleri seçecektir. Sonuçlar, bankaların kredi verme politikasına karar vermesine yardımcı olacaktır ve ayrıca faktör analizine göre müşterilere kredi vermektedir.

# 2) Hedefli Pazarlama

Kümeleme ve sınıflandırma veri madenciliği yöntemleri, müşterinin bankacılığa yönelik kararlarını etkileyen faktörlerin bulunmasına yardımcı olacaktır. Benzer davranışsal müşterilerin belirlenmesi, hedefli pazarlamayı kolaylaştıracaktır.

# 3) Mali Suçları Tespit Edin

Bankacılık verileri birçok farklı kaynaktan, çeşitli şehirlerden ve farklı banka konumlarından gelir. Büyük değerli işlemler gibi olağandışı eğilimleri incelemek ve tespit etmek için birden fazla veri analizi aracı kullanılır. İlişkileri ve eylem kalıplarını belirlemek için veri görselleştirme araçları, aykırı değer analiz araçları, kümeleme araçları vb.

Aşağıdaki şekil, Infosys'in farklı ülkelerdeki müşterinin çevrimiçi bankacılık sistemine istekli olduğunu gösteren bir çalışmadır. Infosys bu çalışma için Büyük Veri Analitiğini kullandı.

Infosys

(resim kaynak )

Pazarlamada Veri Madenciliği Uygulamaları

Veri madenciliği, şirketin pazarlama stratejisini güçlendirir ve işi teşvik eder. Şirketlerin başarısı için anahtar faktörlerden biridir. Satışlar, müşteri alışverişleri, tüketim vb. Konularda büyük miktarda veri toplanmaktadır. Bu veriler e-ticaret nedeniyle her geçen gün artmaktadır.

Veri madenciliği, müşteri satın alma davranışını belirlemeye, müşteri hizmetlerini iyileştirmeye, müşteriyi elde tutmaya odaklanmaya, satışları artırmaya ve işletmelerin maliyetini düşürmeye yardımcı olur.

Pazarlamada bazı veri madenciliği örnekleri şunlardır:

# 1) Tahmin Piyasası

Pazarı tahmin etmek için pazarlama uzmanları, müşteri davranışını, değişiklikleri ve alışkanlıkları, müşteri tepkisini ve pazarlama bütçesi, diğer ortaya çıkan maliyetler gibi diğer faktörleri incelemek için regresyon gibi Veri Madenciliği tekniklerini kullanacaklar. Gelecekte, profesyoneller için daha kolay olacak. herhangi bir faktör değişikliği durumunda müşterileri tahmin etmek.

# 2) Anormallik Algılama

Veri madenciliği teknikleri, sistemde herhangi bir hataya neden olabilecek verilerdeki anormallikleri tespit etmek için kullanılır. Sistem, bu işlemi gerçekleştirmek için binlerce karmaşık girişi tarayacaktır.

# 3) Sistem Güvenliği

Veri Madenciliği araçları, veritabanına zarar verebilecek izinsiz girişleri tespit ederek tüm sistem için daha fazla güvenlik sunar. Bu izinsiz girişler, yinelenen girişler, bilgisayar korsanları tarafından veri biçimindeki virüsler, vb. Şeklinde olabilir.

Sağlık Hizmetlerinde Veri Madenciliği Uygulamalarına Örnekler

Sağlık Hizmetlerinde Veri Madenciliği Örneği

(resim kaynak )

Sağlık hizmetlerinde veri madenciliği giderek daha popüler ve gerekli hale geliyor.

Sağlık hizmetleri tarafından üretilen veriler karmaşık ve hacimlidir. Tıbbi dolandırıcılık ve kötüye kullanımdan kaçınmak için, dolandırıcı öğeleri tespit etmek ve böylece kaybı önlemek için veri madenciliği araçları kullanılır.

Sağlık sektörünün bazı veri madenciliği örnekleri referansınız için aşağıda verilmiştir.

# 1) Sağlık Yönetimi

Veri madenciliği yöntemi, kronik hastalıkları tanımlamak, hastalığın yayılmasına yatkın yüksek riskli bölgeleri izlemek, hastalığın yayılmasını azaltmak için programlar tasarlamak için kullanılır. Sağlık uzmanları, hastalıkları ve hastaneye maksimum kabul edilen hastaların bölgelerini analiz edecek.

Bu verilerle, insanları hastalıktan haberdar etmek ve bundan nasıl kaçınılacağını görmek için bölge için kampanyalar tasarlayacaklar. Bu hastanelere kabul edilen hasta sayısını azaltacaktır.

# 2) Etkili Tedaviler

Veri madenciliği kullanılarak tedaviler geliştirilebilir. Semptomların, nedenlerin ve ilaçların sürekli karşılaştırılmasıyla, etkili tedaviler yapmak için veri analizi yapılabilir. Veri madenciliği ayrıca belirli hastalıkların tedavisi ve tedavilerin yan etkilerinin ilişkilendirilmesi için de kullanılmaktadır.

# 3) Sahte ve Kötüye Kullanım Amaçlı Veriler

Veri madenciliği uygulamaları; laboratuvar, doktor sonuçları, uygunsuz reçeteler ve dolandırıcı tıbbi iddialar gibi anormal kalıpları bulmak için kullanılır.

Veri Madenciliği ve Tavsiye Sistemleri

Öneri sistemleri müşterilere, kullanıcıların ilgisini çekebilecek ürün önerileri sunar.

Önerilen öğeler, geçmişte kullanıcı tarafından sorgulanan öğelere benzer veya kullanıcı ile benzer tada sahip diğer müşteri tercihlerine bakılarak yapılır. Bu yaklaşıma içerik tabanlı yaklaşım ve uygun şekilde işbirliğine dayalı bir yaklaşım denir.

Tavsiye sistemlerinde bilgi alma, istatistik, makine öğrenimi vb. Gibi birçok teknik kullanılır.

Öneri sistemleri, kullanıcı için bir öğeyi tahmin etmek için öğeler arasında anahtar kelimeleri, kullanıcı profillerini, kullanıcı işlemlerini, ortak özellikleri arar. Bu sistemler aynı zamanda benzer satın alma geçmişine sahip diğer kullanıcıları bulur ve bu kullanıcıların satın alabileceği ürünleri tahmin eder.

Bu yaklaşımda birçok zorluk var. Öneri sisteminin milyonlarca veriyi gerçek zamanlı olarak araştırması gerekir.

unix linux ile aynı mı

Öneri Sistemleri tarafından yapılan iki tür hata vardır:

Yanlış negatifler ve Yanlış pozitifler.

Yanlış negatifler sistem tarafından tavsiye edilmeyen ancak müşterinin isteyeceği ürünlerdir. Yanlış pozitif sistem tarafından tavsiye edilen ancak müşteri tarafından istenmeyen ürünlerdir. Diğer bir zorluk, satın alma geçmişi olmayan yeni kullanıcılar için öneridir.

Sorguyu analiz etmek ve sorguyla ilgili genelleştirilmiş, ilişkili bilgiler sağlamak için akıllı bir sorgu yanıtlama tekniği kullanılır. Örneğin: Sadece aranan restoranın adresi ve telefon numarası yerine restoranların yorumlarının gösterilmesi.

CRM İçin Veri Madenciliği (Müşteri İlişkileri Yönetimi)

Müşteri İlişkileri Yönetimi, veri madenciliği ile güçlendirilebilir. İyi müşteri ilişkileri, daha uygun müşterileri çekmek, daha iyi çapraz satış ve daha fazla satış, daha iyi elde tutma ile kurulabilir.

Veri Madenciliği CRM'yi şu şekilde geliştirebilir:

  1. Veri madenciliği, işletmelerin daha yüksek yanıt ve daha iyi yatırım getirisi için hedeflenmiş programlar oluşturmasına yardımcı olabilir.
  2. İşletmeler, ek satış ve çapraz satış yoluyla müşterilerin istediği şekilde daha fazla ürün ve hizmet sunarak müşteri memnuniyetini artırabilir.
  3. Veri madenciliği ile bir işletme, hangi müşterilerin başka seçenekler aradığını tespit edebilir. Bu bilgileri kullanarak şirketler, müşterinin ayrılmaması için fikirler oluşturabilir.

Veri Madenciliği CRM'e şu konularda yardımcı olur:

  1. Veritabanı Pazarlama: Pazarlama yazılımı, şirketlerin müşterilere mesaj ve e-posta göndermesini sağlar. Bu araç, veri madenciliği ile birlikte hedefli pazarlama yapabilir. Veri madenciliği ile işlerin otomasyonu ve planlanması gerçekleştirilebilir. Daha iyi karar vermeye yardımcı olur. Ayrıca, yeni bir ürünle ne tür müşterilerin ilgilendiği, hangi pazar alanının ürün lansmanı için iyi olduğu konusunda teknik kararlarda yardımcı olacaktır.
  2. Müşteri Edinme Kampanyası: Veri madenciliği ile piyasa uzmanı, ürünlerden haberi olmayan potansiyel müşterileri veya yeni alıcıları belirleyebilecek. Bu tür müşteriler için teklifleri ve girişimleri tasarlayabilecekler.
  3. Kampanya Optimizasyonu: Şirketler, kampanyanın etkinliği için veri madenciliği kullanıyor. Müşteri yanıtlarını pazarlama tekliflerine modelleyebilir.

Karar Ağacı Örneğini Kullanarak Veri Madenciliği

Karar ağacı algoritmalarına CART (Sınıflandırma ve Regresyon Ağaçları) denir. Denetimli bir öğrenme yöntemidir. Seçilen özellikler, bölme koşulları ve ne zaman durdurulacağı üzerine bir ağaç yapısı oluşturulur. Karar ağaçları, önceki eğitim verilerinden öğrenmeye dayalı olarak sınıf değişkenlerinin değerini tahmin etmek için kullanılır.

Dahili düğüm bir özniteliği temsil eder ve yaprak düğüm bir sınıf etiketini temsil eder.

Karar Ağacı Örneği Kullanarak Veri Madenciliği

(resim kaynak )

Karar Ağacı Yapısı oluşturmak için aşağıdaki adımlar kullanılır:

  1. En iyi özelliği ağacın tepesine (kök) yerleştirin.
  2. Alt kümeler, her alt kümenin bir öznitelik için aynı değere sahip verileri temsil edeceği şekilde oluşturulur.
  3. Tüm dalların yaprak düğümlerini bulmak için aynı adımları tekrarlayın.

Bir sınıf etiketini tahmin etmek için kaydın özniteliği ağacın kökü ile karşılaştırılır. Karşılaştırmada, bir sonraki dal seçilir. Dahili düğümler de aynı şekilde, ulaşılan yaprak düğüm sınıf değişkenini tahmin edene kadar karşılaştırılır.

Karar Ağacı Oluşturma için kullanılan bazı algoritmalar arasında Hunt’ın Algoritması, CART, ID3, C4.5, SLIQ ve SPRINT bulunur.

Veri Madenciliğinin En Popüler Örneği: Pazarlama ve Satış

Pazarlama ve Satış, şirketlerin büyük miktarda veriye sahip olduğu alanlardır.

# 1) Bankalar kredi değerlendirme konusunda onlara yardımcı olduğu için veri madenciliği teknolojisinin ilk kullanıcılarıdır. Veri madenciliği, bankalar tarafından sunulan hangi hizmetlerin müşteriler tarafından kullanıldığını, hangi müşterilerin ATM kartlarını kullandığını ve kartlarını kullanarak (çapraz satış için) genellikle ne satın aldıklarını analiz eder.

Bankalar, müşteri kaybını azaltmak için müşterinin bankayı değiştirmeye karar vermeden önce yaptığı işlemleri analiz etmek için veri madenciliği kullanır. Ayrıca, işlemlerdeki bazı aykırı değerler dolandırıcılık tespiti için analiz edilir.

# 2) Cep Telefonu Şirketler karmaşayı önlemek için veri madenciliği tekniklerini kullanın. Çalkalama, hizmetlerden ayrılan müşteri sayısını gösteren bir ölçüdür. Müşterileri elde tutmak için müşterilerin hizmetlerden nasıl yararlanabileceğini gösteren kalıpları tespit eder.

# 3) Pazar Sepeti Analizi mağazalarda birlikte satın alınan ürün gruplarını bulma tekniğidir. İşlemlerin analizi, genellikle ekmek ve tereyağı gibi hangi şeylerin birlikte satın alındığı veya Cuma günleri bira gibi belirli günlerde hangi ürünlerin daha yüksek satış hacmine sahip olduğu gibi modelleri gösterir.

Bu bilgiler, mağaza düzenlerini planlamaya, daha az talep gören ürünlere özel bir indirim sunmaya, '2 alana 1 bedava' veya 'ikinci satın alımda% 50 al' gibi teklifler oluşturmaya yardımcı olur.

Pazar Sepeti Analizi

(resim kaynak )

Veri Madenciliğini Kullanan Büyük Şirketler

Veri madenciliği tekniklerini kullanan bazı çevrimiçi şirketler aşağıda verilmiştir:

  • AMAZON: Amazon, ürünün en düşük fiyatını bulmak için Metin Madenciliği kullanır.
  • MC Donald’ın: McDonald's, müşteri deneyimini geliştirmek için büyük veri madenciliği kullanıyor. Müşterilerin sipariş modellerini, bekleme sürelerini, siparişlerin büyüklüklerini vb. İnceler.
  • NETFLIX: Netflix, veri madenciliği içgörülerini kullanarak bir filmin veya bir dizinin müşteriler arasında nasıl popüler hale getirileceğini öğrenir.

Sonuç

Veri madenciliği, bankacılık, pazarlama, sağlık hizmetleri, telekom endüstrileri ve diğer birçok alan gibi çeşitli uygulamalarda kullanılmaktadır.

Veri madenciliği teknikleri, şirketlerin bilgili bilgiler edinmesine, süreç ve operasyonlarında ayarlamalar yaparak karlılıklarını artırmalarına yardımcı olur. Gizli kalıpların ve eğilimlerin analizi yoluyla işe karar vermede yardımcı olan hızlı bir süreçtir.

Karar Ağacı Veri Madenciliği Algoritması hakkında daha fazla bilgi edinmek için yaklaşan eğitimimize göz atın !!

PREV Eğitimi | SONRAKİ Eğitici

Önerilen Kaynaklar

^