Data Mining Nedir, Niyə Ətraflı? Proqramlar və nümunələr

Böyük məlumat yığınlarında nümayişlər və münasibətlər göstərir. Statistika maşın öyrənməsini və veritaban üsullarını birlikdə istifadə edir; məqsəd məlumatlardan veriləndirməkdir, məlumatların özü deyil. Xüsusi məlumat ilə işləyirsinizsə, Türkiyə KVKK uyğun olmalıdır.

Son yeniləmə: 23.10.2026

1. Data Mining Nedir?

Data mining "data"da “informa” prosesinin analiz addımıdır: böyük məlumatlarda səviyyə, maşın öyrənmə və veritaban üsulları tapır. The somewhat . the klassik məlumat analizinin fərqi bir pre-installed hipotezi sınaqdan sonra bilinməyə axtarır.

1.1. Data Mining

• Descriptive analiz: Datada cari status, qruplar və paylamaları ifşa etmək.

• Forecast: Əvvəlki məlumatların modelləşdirilməsi ilə gəlir.

• Relationship: Birləşmiş hadisələr və qaydalar tapın (e.g. məhsullar bir araya alınır).

2. Data Mining Process

Sənayenin ən tanınmış sənayesi 1996-cı ildə hazırlanmış CRISP-DM, 1999-cu ildə yayımlanmışdır. Bu altı məhsuldan ibarətdir və məhsullar arasında dönməlidir:

Aşağıdakı addımlar bu prosesin praktik əvvəldir:

2.1. Data Satınalma

Data kolleksiyası veri madenciliğinin ilk addımdır. Bu məhsulda, məlumat məhsulları müəyyən edilmiş və toplanan datalar. Data mövzuları daxil ola bilər:

- Qeydiyyat

- Website

- Sosial media platforması

- Araşdırma və digər araşdırma metodları

2.2. Data Preliminary Processing

Toplanan məlumatlar çox ham və qarşıdır. Data pretiki təmizləmə, dönüşüm və analiz üçün uyğun məlumatların hazırlanması prosesidir. Bu mövzu daxildir:

- eksik məlumatların tamamlanması

- ümumi qiymətlərin simvollanması və təsviri

- Datanın normallaşdırılması

2.3. Data Analiz Ev

Data analizi məlumat məhsullarının ən kritik məhsuludur. Bu məhsulda, data müxtəlif üsullar və alətlər istifadə olunur. Ümumi üsullar daxildir:

- Klassiklik: məlumat müxtəlif kateqoriyalara bölünür.

- Kompüter: Bu kimi xüsusiyyətlərlə qrup data.

- Regresiya: Sayıl dəyər (e.g. satış miqdarı və ya qiymət) növbətlər arasında münasibət modelləyir.

2.4. Tədbirlərin təhlil edilməsi

Əməliyyatın təhlil edilməsi məlumatın təhlükəsizliyini və təhlükəsizliyini nəzarət edir. Bu məhsulda, nəticələrin sənaye və applikabilitesi incelənir.

2.5. Növbətlərin konfransı və bildirişi

Qeydlərin təsviri veri məhsullarının əsas məhsuludur. Qeyd olunan layihələr qəbul proseslərində istifadə olunur. Bu məqsəddə, nəticələr viziya və masalardan istifadə olunur.

3. Data Mining Methods

Əməliyyatda istifadə olunan ümumi üsullar:

3.1. Kateqoriya

Sınıflaşdırma məlumatların müxtəlif faylları çıxmasına imkan verir. Əlavə, məlumatlaşdırma alətləri bir e-poçt mesajının spam olduğunu müəyyən edə bilər. İctimai məlumatlaşdırma alətləri arasında:

• Qalereya: Qeyd ağacları məlumatların müxtəlif xüsusi xüsusi xüsusi xüsusi xüsusi xüsusi xüsusiyyətlərini modelləşdirir. Hər bir filialı bir qəbul və ya xüsusiyyət göstərir, hər hansı bir stansiya son və ya təsviri göstərir.

3.2

Kompüterinq oxucu xüsusiyyətləri ilə qrup data növləri istifadə olunur. Bu üsul məlumat setində təbii qrupları araşdırmaq üçün effektivdir. ümumi klublama alətləri arasında:

• K-Means : K-means, data point k Bir sıra nümayişlər (yer) qruped olan bir alətdir. Hər hansı bir set o səhifə məlumat xidmətlərinin orta (merkezi) tərəfindən idarə olunur.

• İştirakçılıq: Conical seriyası, ağac strukturunda məlumatları, əlaqələri və ya səviyyələri təşkil edir (dendrogram). Bu üsul subgroups daxil məlumatları ayıran bir iqtisadiyyat yaradır.

• D: DBSCAN onların səmiyyətə uyğun olaraq məlumat xüsusiyyətlərini qarşılaşdıran sinif öyrənmə metodudur. Bu alqoriya qrupları səhifə səviyyəli yerlərin təsir edilməsi və səviyyə kimi daha az böyük yerlərin qiymətləndirilməsi ilə bu sahəsində data xüsusiyyətləri.

3.3. Regresiya

İqtisadi və müxtəlif növlər arasında əlaqələr modelləşdirilir. Əlavə, regresion analiz istəyi ilə bir məhsul dəyişikliklərinin necə qiymətini anlamaq üçün dəyişik ola bilər. Regresiyanın ümumi növü daxildir:

- Linear regresiyası

- Logistika regresiyası (H/nounce kimi iki kateqoriyada istifadə olunur)

- Polynom regresiyası

3.4. Əməkdaşlıq Qaydaları

Əməkdaşlıqlar məlumat arasında əlaqələr araşdırmaq üçün istifadə olunur. Əlavə, bir müştəri bir araya gəlir ki, məhsulların bir araya gətirilməsi üçün istifadə olunur. Bu sahəsin ən tanınmış aləti, Agrawal və Srikantın 1994-cü ildə təqdim edir Apriori.

4. Data Mining Applications

Data məhsulları bir çox sektorda müxtəlif proqramlar var:

4.1. Satış sənayesi

Satış sənayesində, məlumat məhsulları texnologiyaları analiz etmək üçün istifadə olunur, satış proqramları və optimal idman idarə edir. Əlavə, birlik qaydaları bir bazarda mövcud olan məhsulların satın alınması üçün istifadə edilə bilər.

4.2. Maliyyə sektoru

Maliyyə sektorunda, məlumatların ticarət məlumatların aşkarlanması kredi riski qiymətləndirilməsi və investisiya strategiyalarının inkişafı üçün istifadə olunur. Əlavə, qarşılaşdırma alətləri kredit proqramlarında istifadə edilə bilər.

4.3. Sağlık sənayesi

Sağlamlıq sektorunda, xəstəliklərin prezidenti, müalicə proseslərinin inkişafı və sağlamlıqlarının optimallaşdırılması üçün məlumatların idarə olunur. Ümumi səhifə, risk analizi xəstələrin sağlamlıq tarixi ilə çıxa bilər.

4.4. Sosial Media

Sosial media platformaları istifadəçi davranış analiz üçün məlumatlardan faydalanır, məlumat təklifləri və reklam istehsal edir. Əlavə, qruplama üsulları istifadəçilərin maraqlarına görə məlumat vermək üçün istifadə edə bilər.

:: 2024 Nobel Fiziki mükafatı Zərif Nervous Networks

5. Data Mining etika və Gizlilik

Data məhsulları insanların davranışları ilə bağlı məlumatlarda işləyir, gizlilik riskini artırır. Türkiyənin xüsusi məlumatları işləyir zaman, 6698 No Personal Data Protection Act (KVKK) ilə uyğun olaraq lazımdır: Hüquq və ya digər hüquq səhifələri açıqlamaq lazımdır, məhsulun 5. maddələrində açıq razılıq və ya digər hüquq məlumatların işləndirilməsi həyata keçirilir (10. maddələr) və yalnız.

5.1. Data Privacy

Xüsusi xüsusi məlumatlar (KVK 6. maddələr) kimi sağlam qaydalara daxildir. Mümkün olduğu zaman, anonim və ya alias (pseudonymization) açıq oxuyur ki, giriş limitləri və bu məqsəd üçün data toplamaq. Model təhlükəsizlik edən məsuliyyətli data saxlayın.

5.2. Etik istifadə

Etik istifadə, alınan məlumatların insanlara qəbul edilməsi deyil. Ətraflı məlumatlarda var olan önyargılar modelə çatdırılırsa, bəzi qruplar kredit və ya iş qaydaları yanlış yerə qəbul edə bilər. Bu, müxtəlif qruplar üçün modelin nəticələrini kontrol etmək üçün yaxşı bir alışdır.

Conclusion

Data məhsulları qəbul etmək üçün əsas yollarından biri olmayaraq. Doğru sual ilə başlayırsan və CRISP-DM kimi bir prosesi izləyində, böyük data setlərindən faydalana bilərsiniz. Xüsusi məlumat ilə işləyir zaman, KVKK ilə uyğunlaşdırmaq üçün iş ayrılmaz hissəsidir və qarşı nəticələri.

Əgər sorğular

Data mining və data analizi arasında fərq necədir?

Data analizi tez-tez əvvəl yüklənmiş hipotezini sınaq və ya tanınan sualları cavab verir. Data məhsulları ən çox məsləhətli nümunələri və münasibətləri ifşa edir.

Data mining ilə maşın öyrənmək üçün eyni şey?

Və lakin daxili. Maşın öyrənilməsi məlumatlardan öyrən alətləri inkişaf edir; məlumat məhsulları bu alqoriyaları istifadə edir (mibarlı ağaclar, yığma, sinir ağları kimi) statistik və baza texnologiyaları ilə birlikdə.

Əməliyyatdan istifadə edilən vasitələr?

Python (pandas, scikit-learn) və R ən ümumi variantları yazmaq. Yazma kodu olmadan başlamaq istəyirsinizsə, KNIME, Orange və Weka kimi açıq məhsullara baxa bilərsiniz. məlumatları qazanmaq üçün, hər bir layihə SQL bilmək lazımdır.

data mining mining ?

Metodun özü hüquqidir; məlumatların mühümdir. Türkiyənin KVKK No. 6698-ə uyğun olaraq, müxtəlif sənaye məlumatları əsasən və bağlı kontaktlardan ibarət etmək lazımdır. Digər saytlardan data toplamaq zaman bu saytdan istifadə etmək.

Əməliyyatdan keçmək üçün bilməlisiniz?

Əsas statistika, SQL və bir proqram dili (Python) yaxşı bir start. Daha sonra məlumatların real qutusu ilə qarşılaşdırma və regresyon metodlarını sınayır, müxtəlif məlumatdan daha sürətli deyir.

Source: CRISP-DM proses modeliKateqoriya Hüquq No. 6698