Veri Madenciliği Nedir?

Veri madenciliği (Data Mining), büyük veri setlerinden istatistiksel yöntemler, makine öğrenmesi ve veritabanı sistemleri kullanarak anlamlı örüntüler, ilişkiler ve bilgiler keşfetme sürecidir.

Veri Madenciliği Süreci

Aşama	Açıklama
İş Anlama	Problem ve hedeflerin tanımlanması
Veri Anlama	Mevcut verilerin keşfi
Veri Hazırlama	Temizleme, dönüştürme, entegrasyon
Modelleme	Algoritma seçimi ve uygulama
Değerlendirme	Model performans analizi
Dağıtım	Sonuçların uygulamaya alınması

CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining)

Temel Teknikler

Sınıflandırma

Verileri önceden tanımlı kategorilere ayırma:

Algoritma	Kullanım
Karar Ağaçları	Müşteri segmentasyonu
Random Forest	Kredi riski değerlendirmesi
SVM	Metin sınıflandırma
Naive Bayes	Spam filtreleme

Kümeleme

Benzer verileri gruplama:

Algoritma	Kullanım
K-Means	Müşteri gruplama
Hierarchical	Taksonomik sınıflandırma
DBSCAN	Anomali tespiti

Birliktelik Kuralları

Birlikte görülen öğelerin keşfi:

Market sepet analizi
Çapraz satış önerileri
Web kullanım örüntüleri

Regresyon

Sayısal değer tahmini:

Satış tahmini
Fiyat optimizasyonu
Talep planlama

Uygulama Alanları

Sektör	Uygulama
Perakende	Sepet analizi, stok optimizasyonu
Finans	Dolandırıcılık tespiti, kredi skorlama
Sağlık	Hastalık tahmini, ilaç keşfi
Telekomünikasyon	Churn analizi, ağ optimizasyonu
Üretim	Kalite kontrol, prediktif bakım
Pazarlama	Müşteri segmentasyonu, kampanya etkinliği

Kullanılan Araçlar

Programlama Dilleri

Dil	Güçlü Yönler
Python	Zengin kütüphane ekosistemi
R	İstatistiksel analiz
SQL	Veritabanı sorgulama

Kütüphaneler ve Frameworkler

Araç	Kullanım
Scikit-learn	Makine öğrenmesi
TensorFlow	Derin öğrenme
Pandas	Veri manipülasyonu
Apache Spark	Büyük veri işleme

Görsel Araçlar

Tableau
Power BI
RapidMiner
KNIME

Veri Hazırlama Adımları

Adım	İşlem
Temizleme	Eksik veri, aykırı değerler
Entegrasyon	Farklı kaynakların birleştirilmesi
Dönüştürme	Normalizasyon, encoding
İndirgeme	Boyut azaltma, örnekleme

Model Değerlendirme

Sınıflandırma Metrikleri

Metrik	Açıklama
Accuracy	Doğruluk oranı
Precision	Kesinlik
Recall	Duyarlılık
F1-Score	Precision ve Recall dengesi
AUC-ROC	Model ayırt edicilik gücü

Regresyon Metrikleri

Metrik	Açıklama
MSE	Ortalama kare hata
RMSE	Kök ortalama kare hata
MAE	Ortalama mutlak hata
R²	Belirlilik katsayısı

Size Uygun Eğitimi Bulun

Bireysel mi yoksa kurumsal mı eğitim arıyorsunuz?

Zorluklar

Zorluk	Çözüm Yaklaşımı
Veri Kalitesi	Temizleme ve validasyon
Eksik Veri	İmputasyon teknikleri
Dengesiz Veri	SMOTE, undersampling
Boyut Laneti	PCA, feature selection
Overfitting	Cross-validation, regularizasyon