Veri Madenciliği temelde iki amaç için kullanılır:
1- Tanımlayıcı (descriptive)
2- Tahmin Edici (predictive)
Veri Mandeciliği ile yapabilecekleri söyle listeleyebiliriz:
1- Karakterizyasyon (characterization): özelliklerin genel karakterizasyonu özetler.
2- Ayrımcılık (Discrimination): Özellikler arasındaki ayrımı ortaya koyar.
3- Sık tekrar eden desenler (frequent patterns): hangi özelliklerin bir arada var olduğunu ortaya koyar. Alışveriş sepeti analizi (market-basket analysis) gibi, hangi ürünlerin hangileri ile birlikte satıldığı gibi analizler yapılabilir.
4- İlişkilendirme (association) : hangi özelliklerin hangileriyle daha ilişkili olduğunu ortaya koyar. E-ticaret sitelerinde ürün tavsiye etme sistemleri bu yöntem ile geliştirilebilir.
5- Regresyon (regression): sürekli bir fonksiyon modeli veya tahmini yapabilir.
6- Kümeleme (Clustering): Bir grup veriyi bir araya getirebilir, o küme için etiket üretebilir. Bir sitenin kullanıcılarını profilleri üzerinden kümeleme algoritmaları yardımı ile birbirine benzeyenler birarada gruplanabilir.
7- Sıradışılılık Analizi (Outlier Analysis): Nadir olan noktalar, sıradan bir nokta olmaktan daha ilginç bir şey olabilir. Kredi kartı sahtekarlığı tesbiti, ağ saldırısı tesbiti gibi uygulamaları
771 total views, 1 views today