Veri madenciliği

Veri madenciliği, büyük ölçekli veriler arasından faydalı bilgiye ulaşma, bilgiyi madenleme işidir. Büyük veri yığınları içerisinden gelecekle ilgili tahminde bulunabilmemizi sağlayabilecek bağıntıların bilgisayar programı kullanarak aranması olarak da tanımlanabilir.

Kavram

Veri madenciliği deyimi yanlış kullanılan bir kavram olabileceğinden buna eş değer başka kullanımlar da literatüre geçmiştir. Veritabanlarında bilgi madenciliği (İng. knowledge mining in databases), bilgi çıkarımı (İng. knowledge extraction), veri ve örüntü analizi (İng. data/pattern analysis), veri arkeolojisi gibi. Bu terimler arasında "Veritabanlarında Bilgi Keşfi" (İng. VBK - knowledge discovery in databases - KDD) en yaygınıdır. Alternatif olarak veri madenciliği aslında bilgi keşfi sürecinin bir parçası şeklinde kabul görmektedir. Bu adımlar:

1. Veri temizleme (gürültülü ve tutarsız verileri çıkarmak)
2. Veri bütünleştirme (birçok veri kaynağını birleştirebilmek)
3. Veri seçme (yapılacak olan analizle ilgili olan verileri belirlemek)
4. Veri dönüşümü (verinin veri madenciliği tekniğinden kullanılabilecek hale dönüşümünü gerçekleştirmek)
5. Veri madenciliği (veri örüntülerini yakalayabilmek için akıllı metotları uygulamak)
6. Örüntü değerlendirme (bâzı ölçümlere göre elde edilmiş bilgiyi temsil eden ilginç örüntüleri tanımlamak)
7. Bilgi sunumu (mâdenciliği yapılmış olan elde edilmiş bilginin kullanıcıya sunumunu gerçekleştirmek).

Yöntem

Veri madenciliği adımı, kullanıcı ve bilgi tabanıyla etkileşim halindedir. İlginç örüntüler kullanıcıya gösterilir ve bunun ötesinde istenirse bilgi tabanına da kaydedilebilir. Buna göre, veri madenciliği işlemi, gizli kalmış örüntüler bulunana kadar devam eder.

Bir veri madenciliği sistemi, aşağıdaki temel bileşenlere sahiptir:

1. Veritabanı, veri ambarı ve diğer depolama teknikleri
2. Veritabanı ya da Veri Ambarı Sunucusu
3. Bilgi Tabanı
4. Veri Madenciliği Motoru
5. Örüntü Değerlendirme
6. Kullanıcı Arayüzü

Veri madenciliği, eldeki verilerden üstü kapalı, çok net olmayan, önceden bilinmeyen ancak potansiyel olarak kullanışlı bilginin çıkarılmasıdır. Bu da; kümeleme, veri özetleme, değişikliklerin analizi, sapmaların tespiti gibi belirli sayıda teknik yaklaşımları içerir.

Başka bir deyişle, veri madenciliği, verilerin içerisindeki desenlerin, ilişkilerin, değişimlerin, düzensizliklerin, kuralların ve istatistiksel olarak önemli olan yapıların yarı otomatik olarak keşfedilmesidir.

Temel olarak veri madenciliği, veri setleri arasındaki desenlerin ya da düzenin, verinin analizi ve yazılım tekniklerinin kullanılmasıyla ilgilidir. Veriler arasındaki ilişkiyi, kuralları ve özellikleri belirlemekten bilgisayar sorumludur. Amaç, daha önceden fark edilmemiş veri desenlerini tespit edebilmektir.

Veri madenciliğini istatistiksel bir yöntemler serisi olarak görmek mümkün olabilir. Ancak veri madenciliği, geleneksel istatistikten birkaç yönde farklılık gösterir. Veri madenciliğinde amaç, kolaylıkla mantıksal kurallara ya da görsel sunumlara çevrilebilecek nitel modellerin çıkarılmasıdır. Bu bağlamda, veri madenciliği insan merkezlidir ve bazen insan – bilgisayar arayüzü birleştirilir.

Veri madenciliği sahası, istatistik, makine bilgisi, veritabanları ve yüksek performanslı işlem gibi temelleri de içerir.

Veri sınıflandırma

Veri madenciliğinde üzerinde çalışılan veri farklı terimlerle sınıflandırılır. Geniş veri tek bir iş istasyonunun belleğine sığamayacak kadar büyük veri kümelerini ifade etmektedir. Yüksek hacimli veri ise, tek bir iş istasyonundaki ya da bir grup iş istasyonundaki disklere sığamayacak kadar fazla veri anlamındadır. Dağıtık veri ise, farklı coğrafi konumlarda bulunan verileri anlatır.

Ayrıca bakınız

• Veritabanı
• Makine öğrenimi