Data Mining nədir? Data Mining-in əhəmiyyəti

14 İyun 2023 1261 Oxuma müddəti: 4 dəqiqə

Müasir rəqəmsal əsrdə hər gün milyardlarla məlumat yaradılır. İnternet axtarışları, sosial media paylaşımları, satınalmalar və daha çox məlumat daim böyüyən okeana töhfə verir. Beləliklə, bu böyük məlumat yığınında qiymətli məlumatları necə kəşf edə bilərik? Burada data mining işə düşür. Bu bloq yazısında biz data mining konsepsiyasını izah edəcəyik və onun qiymətli məlumatı üzə çıxarmağa necə kömək etdiyini müzakirə edəcəyik.

Data Mining nədir?

Data mining böyük məlumat dəstlərindən mənalı məlumat çıxarmaq üçün statistik və riyazi üsulların istifadə edildiyi bir intizamdır. Data mining bu nəhəng məlumat hovuzunda nümunələri, əlaqələri və meylləri kəşf etməyə kömək edir. Bu prosesdə maşın öyrənməsi, statistik analiz, verilənlər bazası idarə edilməsi və məlumatların vizuallaşdırılması kimi üsullardan istifadə edilir.

Data Mining-in əhəmiyyəti

Data mining biznesdə mühüm rol oynayır. Böyük verilənlər bazasından alınan məlumatlar biznesə müştəri davranışını anlamağa, bazar tendensiyalarını proqnozlaşdırmağa və rəqabət üstünlüyü əldə etməyə kömək edir. Məsələn, bir e-ticarət şirkəti müştərilərin alış vərdişlərini təhlil edərək fərdiləşdirilmiş məhsul tövsiyələri təklif edə və satışları artıra bilər.

Data Mining Tətbiqləri

Data mining bir çox müxtəlif sənaye sahələrində istifadə olunur. Data mining metodları səhiyyə, maliyyə, pərakəndə satış, telekommunikasiya və marketinq kimi sahələrdə böyük uğur qazanmışdır. Məsələn, bank fırıldaqçılığın aşkarlanması üçün məlumatların öyrənilməsi üsullarından istifadə edə bilər və ya xəstəxana xəstəlik diaqnozlarını yaxşılaşdırmaq üçün böyük məlumat analitikasından istifadə edə bilər.

Data Mining Prosesi

Məlumatların çıxarılması prosesi adətən aşağıdakı addımlardan ibarətdir: a. Məlumatların toplanması: Məlumatlar müvafiq məlumat mənbələrindən toplanır və məlumat toplusu yaradılır. b. Məlumatların əvvəlcədən işlənməsi: Məlumat dəsti təmizlənir, çatışmayan məlumatlar doldurulur və lazımsız məlumatlar silinir. c. Modelləşdirmə: Verilənlər dəsti üçün uyğun model seçilir və bu modelə məlumatlar tətbiq edilir. D. Qiymətləndirmə: Modelin dəqiqliyi və effektivliyi qiymətləndirilir. üçün. Nəticələrin şərhi: Əldə edilmiş nəticələr təhlil edilir və mənalı məlumatlar çıxarılır.

Data Mining üçün Alətlər və Texnologiyalar

Data mining üçün çoxlu alətlər və texnologiyalar mövcuddur. Bunlara proqramlaşdırma dilləri (Python, R), vizuallaşdırma vasitələri (Tableau, Power BI), verilənlər bazası idarəetmə sistemləri (SQL), maşın öyrənmə kitabxanaları (TensorFlow, scikit-learn) və böyük məlumatların emalı alətləri (Hadoop, Spark) daxildir. məlumatların təhlili.müxtəlif komponentləri ehtiva edir.

Data mining bugünkü dataya əsaslanan dünyada böyük əhəmiyyət kəsb edir. Bu intizam böyük məlumat dəstlərində qiymətli məlumatları aşkar etmək və müəssisələrə rəqabət üstünlüyü vermək üçün istifadə olunur. Data mining müxtəlif sənaye sahələrində tətbiq oluna bilən çox yönlü bir vasitədir. Böyük verilənlərlə işləmək və dərin anlayış əldə etmək istəyirsinizsə, data mining bacarıqlarını öyrənmək qaçılmaz olur. Unutmayın ki, data mining böyük data dünyasının kəşf edilməmiş xəzinəsini açmaq üçün açardır.

Bənzər məqalələr