Was ist Data Mining und wie wird es gemacht? Was sind die Vorteile von Data-Mining?

Data Mining ist die Arbeit, nützliche Informationen aus umfangreichen Daten zu extrahieren. Es kann auch als die Suche nach Korrelationen definiert werden, die es uns ermöglichen, aus großen Datenhaufen mit einem Computerprogramm Vorhersagen über die Zukunft zu machen.

Heutzutage nimmt mit der Entwicklung der Technologie auch die im Internet verbrachte Zeit, gesicherte Dokumente, E-Mails, Videos und Fotos zu und das Konzept von Big Data gewinnt an Bedeutung. Das bedeutet, dass die Datenmenge von Tag zu Tag zunimmt. Bedeutet die Tatsache, dass es so viele Daten gibt, ohne die Verarbeitung dieser Daten etwas?

Um das Konzept des Data Mining besser zu verstehen und eine Vorstellung zu diesem Thema zu haben, wäre es zunächst richtig, sich die Bedeutung der Wörter Daten, Informationen und Informationen zu merken und Data Mining in diesem Rahmen zu definieren.

Daten bedeuten in ihrer allgemeinsten Definition einen rohen, unverarbeiteten Datensatz. Zu diesen Aufzeichnungen können Kommentare abgegeben werden, aber es ist nicht möglich, eindeutige Informationen zu erhalten. Beispielsweise; Begriffe wie Personennamen, Telefonnummern, Notendurchschnitt sind Daten für sich.

Informationen können andererseits als Informationsstücke ausgedrückt werden, die als Ergebnis des Organisierens und Klassifizierens von Daten erhalten werden. Mit anderen Worten kann man sagen, dass Daten eine Bedeutung erhalten und Informationen entstehen. Beispielsweise; Begriffe wie die Namen der in den letzten fünf Jahren geborenen Babys und der Notendurchschnitt des letzten Jahres sind Informationen.

Der Erwerb von Bedeutung als Ergebnis der Analyse und Synthese von in Informationen umgewandelten Daten wird als Wissen definiert. Informationen sind im Entscheidungsprozess wirksam. Zum Beispiel; In den letzten drei Jahren gilt die Aussage, dass sich die Zahl der Babys namens Ayşe im Vergleich zu den Vorjahren verdoppelt habe, als Information.

Was ist Data-Mining?

Schon an einem einzigen Tag werden weltweit viele Daten erfasst. Während einige dieser Daten zum Zeitpunkt der Umwandlung in Informationen und Wissen sinnvoll sind, sind andere dysfunktional. Mit anderen Worten, Daten müssen verarbeitet werden, um sie sinnvoll zu machen und zu nutzen. Die Arbeit von Softwaresystemen mit Millionen von Daten, um wertvolle Daten zu gewinnen, wird als Data Mining bezeichnet. Es ist möglich, eine Verbindung zwischen Data Mining und den vorliegenden Daten herzustellen und in den folgenden Prozessen Vorhersagen zu diesen Daten zu treffen.

Der Hauptzweck des Data Mining besteht darin, die Daten, die für Institutionen und Einzelpersonen nützlich sein können, zu separieren und aus nicht funktionalen Daten zu entwickeln, zu verarbeiten und mit bestimmten Methoden nutzbar zu machen.

Wie funktioniert der Data-Mining-Prozess?

Data Mining unterscheidet sich zwar nach der Größe der abzurufenden Informationen und den dafür erforderlichen Prozessen, erfolgt aber in der Regel wie folgt:

• Zunächst wird der Datenstapel erkannt und die Sicherheit dieses Stapels gewährleistet.
• Nutzlose und bedeutungslose Daten werden bereinigt.
• Die restlichen Daten werden integriert und transformiert.
• Data Miner gruppieren Daten mit Methoden wie Clustering, Decision Support Tree, Klassifikation usw., die für die vorliegenden Daten geeignet sind.
• Die erhaltenen Ergebnisse werden getestet und die Ergebnisse werden ausgewertet.

In welchen Bereichen wird es angewendet?

Heutzutage hat das Data Mining durch die Nutzung technologischer Infrastrukturen in fast allen Branchen an Bedeutung gewonnen und seine Einsatzgebiete haben sich erheblich weiterentwickelt. In den letzten Jahren wurde Data Mining in fast allen Bereichen und Sektoren sowohl auf der Welt als auch in unserem Land durchgeführt. Wir leben ein Leben, in dem wir fast immer mit unseren Computern, Tablets oder Telefonen verbunden sind. Sowohl beruflich als auch privat verbringen wir oft Zeit im Internet und recherchieren mit vielen Stichworten über Suchmaschinen. Alle diese Suchanfragen werden durch einen Data Miner analysiert. Im nächsten Prozess werden anhand dieser Daten, die Marketingunternehmen untersuchen, Verkaufsstrategien erstellt, z. B. welche Werbung geschaltet wird, welche Produkte Ihnen angezeigt werden oder in Werbeaktionen einfließen.

Wie in jeder Branche profitiert auch der Bankensektor von der Macht der Daten. Dank Data-Mining; Durch die Analyse des Verhaltens oder der Gewohnheiten der Nutzer können Tools erstellt werden, mit denen Nutzer einfacher und schneller Zahlungen tätigen können. Bankkunden; Hochwertige Dienstleistungen wie effektive Sparmethoden, schnellere Transaktionen in kürzerer Zeit und Kundenbeziehungen, die sofort auf Bedürfnisse reagieren, können angeboten werden.​

Was sind die Vorteile von Data-Mining?

• Im Internet getätigte Transaktionen, die für sich genommen nichts bedeuten, können interpretiert und in wertvolle Informationen umgewandelt sowie Produkte und Dienstleistungen hergestellt werden, die den Bedürfnissen der Menschen in vielen Bereichen der Zukunft gerecht werden.
• Es ist möglich, eine Vorstellung von den Kaufgewohnheiten der Internetnutzer zu erhalten, und wenn ein neues Produkt oder eine neue Dienstleistung entwickelt wird, wird eine Vorhersage darüber gebildet, welche Zielgruppe sie ansprechen werden. Wenn Sie also ein neues Produkt auf den Markt bringen, analysieren Sie die Zielgruppe, vor der Sie dieses Produkt vermarkten werden.
• Es entsteht ein besseres qualitäts- und kundenorientiertes Serviceverständnis. Es kann ein Verkaufsprozess erlebt werden, bei dem sowohl der Verkäufer als auch der Käufer zufrieden sind.
• Auf Basis der aktuellen Zielgruppenanalyse können Absatzprognosen erstellt werden. Dies kann das Risiko verringern.- Im Bankensektor können Kunden anhand ihrer Kreditkartennutzungsgewohnheiten gruppiert werden, indem die Kreditkartenausgaben untersucht werden.

Welche Funktionen sind für Data Mining erforderlich?

Um Data Miner zu werden, ist es sehr wichtig, die notwendige Ausrüstung zu erlernen, um technologische Infrastrukturen aufzubauen, anstatt der Technologie zu folgen oder die Technologie nur zu nutzen. Außerdem sind Interesse an Bereichen wie Software, Mathematik, Statistik, analytisches Denken und Problemlösungskompetenz erforderlich. Sie können sich auf Data Mining, einen der aufstrebenden Berufe der Zukunft, spezialisieren, indem Sie sich in diesen Bereichen verbessern.