Bir veritabanındaki veri topluluğu, veri kümesi olarak bilinir. Sütun ve satırlardan oluşan tablo biçimindedirler. Her sütun bir değişkeni oluştururken, her satır bir değeri temsil eder. Herhangi bir uygulama için veri kümelerini seçmeden önce temel gereksinimlerden biri, veri kümesini ve meta verilerini anlamaktır. Bunun için iki süreç vardır: Veri madenciliği ve Veri profili oluşturma.
Veri Madenciliği ve Veri Profili Oluşturma
Veri madenciliği ile veri profili oluşturma arasındaki fark, veri madenciliğinin herhangi bir veriden kalıp toplama süreci olmasıdır. Öte yandan, veri profili oluşturma, bir veri kümesinden meta verileri bulma işlemidir. Veri madenciliğinde, bilgi çıkarmak için çok çeşitli metodolojiler uygularsınız. Veri profili oluştururken, özetleri toplamak için verileri analiz edersiniz.
Veri madenciliği, iş zekasını bulmak için büyük miktarda veriyi analiz etme prosedürüdür. Şirketlerin riskleri azaltmalarına, fırsatları yakalamalarına ve sorunları çözmelerine yardımcı olur. Veri madenciliği, iş dünyasında manuel olarak çok fazla zaman harcayan bu soruların cevaplarının bulunmasına yardımcı olur. Verileri incelemek için çok sayıda istatistiksel teknik kullanır.
Veri özetlerini oluşturma ve inceleme süreci, veri profili oluşturma olarak bilinir. Herhangi bir veriye kritik içgörüler üretir. Şirketler bu verileri kendi avantajlarına kullanabilir. Veri profili oluşturma, kalitesini ve meşruiyetini belirlemek için verilere bakar. Algoritmalar, bir veri kümesindeki minimum, maksimum, ortalama ve sıklık gibi özellikleri keşfeder.
Veri Madenciliği ve Veri Profili Oluşturma Arasındaki Karşılaştırma Tablosu
| Karşılaştırma Parametreleri | Veri madenciliği | Veri Profili Oluşturma |
| Tanım | Herhangi bir veriden kalıp toplama sürecidir. | Herhangi bir veri setinde meta veri bulma sürecidir. |
| Amaç | Problemleri çözmek için veri madenciliği yapmak. | Bir bilgi tabanı oluşturmak için. |
| Görev | Sınıflandırma, özetleme, regresyon, tahmin ve açıklama. | Toplama istatistikleri veya özetleri. |
| Araçlar | Apache SAMOA ve Rapid madenci. | Toplu profil oluşturucu ve Talend açık stüdyo |
| Çalışma | Bilginin metodolojiler yoluyla çıkarılması. | Ham verileri incelemek. |
Veri Madenciliği Nedir?
Veri madenciliği, bilgi parçalarını türetmek için büyük veri kümelerindeki korelasyonları ve kalıpları belirleme görevidir. Bu yararlı bilgileri İş Zekası'nın çeşitli alanlarında kullanabilirsiniz. Karmaşık veri kümelerini anlamanın amacı, bilim, işletme ve mühendisliğin her alanında benzerdir. Basit bir deyişle, veri madenciliği verilerden bilgi madenciliğidir.
Veri madenciliğini çeşitli iş alanlarında kullanabilirsiniz. Sektörlerden bazıları pazarlama ve satış, sağlık, eğitim ve ürün geliştirmedir. Doğru kullanırsanız rakiplerinize karşı büyük bir avantaj elde edebilirsiniz. Müşteriler hakkında bilgi edinmenizi, gelirinizi artırmanızı, yeni pazarlama stratejileri düşünmenizi ve maliyetleri düşürmenizi sağlar.
Bir veri madenciliği projesi, doğru verileri toplayarak ve analiz için hazırlayarak başlar. Veri kalitesi düşükse, iyi sonuçlar beklemeyin. Veri madencileri, bilgi kalitesinin tatmin edici olduğundan emin olmalıdır. Güvenilir sonuçlar elde etmek için temel adımları takip ederler.
Çok sayıda veri, benzeri görülmemiş hacimlerde çeşitli formatlarda işletmelere akıyor. Bir işletmenin başarısı, içgörüleri ne kadar etkili bir şekilde keşfettiğinize ve bunları süreçlere ve kararlara ne kadar dahil ettiğinize bağlıdır. Veri madenciliği, bir şirkete bugünü ve geçmişi anlayarak daha iyi bir geleceğe sahip olma yetkisi verir.
Veri Profili Oluşturma Nedir?
Veri profili oluşturma, herhangi bir veri kümesinden ham veri çıkarma görevidir. Bunu yapmanın amacı, veriler hakkında istatistikler veya özetler toplamaktır. Bir veri kümesinin meta verilerini belirlemek için orada bulunan bir dizi etkinliktir. Meta veriler, yeni veri kümelerinin anlaşılmasına yardımcı olan sütunlar arasındaki istatistikleri veya bağımlılıkları içerir.
Veriler hakkında faydalı bilgiler elde etmek ve kalitesini değerlendirmek için veri profili oluşturmayı kullanabilirsiniz. Bu sayede, bir veri kümesindeki anormallikleri de keşfedebilirsiniz. Meşruiyetini ve kalitesini belirlemek için bilgiyi gözden geçirir. Analitik algoritmalar, bir veri kümesindeki frekans, ortalama, maksimum ve minimum gibi özellikleri algılar.
Veri profili oluşturmadaki uygulamalar, bir veritabanı hakkında bilgi toplayarak analiz eder. Üç tür veri profili vardır.
Günümüzde şirketler bulutta büyük miktarda veri depolamaktadır. Çok etkili veri profili oluşturma, günün ihtiyacıdır. Bulut tabanlı veriler, işletmelerin petabaytlarca veri tutmasını sağlar. Standartları korumak çok önemlidir.
Veri Madenciliği ve Veri Profili Oluşturma Arasındaki Temel Farklılıklar
Çözüm
Veri gizliliği, herkesin her zaman yapması gereken önemli görevlerden biridir. Günümüzde insanlar her şeyi çevrimiçi paylaşmak zorunda oldukları için verilerini dizüstü bilgisayarlarda veya cep telefonlarında tutuyorlar. Tek bir şirket, kimliklerinin güvende olduğundan emin olarak yüzlerce müşterisi hakkında bilgi tutar.
Bunu insanlar kendilerine güvenebilsin ve şirketin itibarı düşmesin diye yapıyorlar. Bazı özel bilgiler sızarsa, yolunuza çıkan bazı kötü şeylere hazır olun. Birçok devlet şirketi, verilerini güvende tutmak için her yıl binlerce dolar harcıyor.
Ortalama bir kişinin harcayacak büyük miktarda parası yoktur, ancak verilerini korumak için bazı adımları izleyebilir. Hırsızların herhangi bir şey çalmasına izin vermemek için bir posta yuvası kullanın. Ayrıca, tüm hesaplarınız için güçlü şifreler kullanın.
Referanslar
2.
