Veri madenciliği, büyük veritabanları içinden kullanıldığı alan için mühim olan fakat kolay anlaşılamayacak örüntülerin çıkarılması anlamına gelmektedir. Bu örüntülerin bir başka özelliği de kullanılabilir olmalarıdır. Örüntüler yapıları gereği içlerinde ilişkiler, kurallar ve değişiklik düzenleri bulundururlar. Ek olarak bu örüntüler istatistiksel olarak da değerlidirler. Bu örüntüleri veritabanlarında keşfetmek için çoğu zaman otomatik yöntemler yada bazı zamanlarda yarı otomatik yöntemler kullanılır.
Ek olarak kısa şekilde veri madenciliği, veri tabanlarında data keşfi olarak da tanımlanmaktadır. Yada veri madenciliğin tanımı aynı anlama gelen “veriden data keşfi” olarak da yapılabilir.
Bu yöntem yardımıyla satın alan talep ve ihtiyaçlarının öncelikleri belirlenmekte ve satın alan sesine gore ürünle ilgili özellikler önemlilik sırasına gore sıralanmaktadır. Bu sayede tasarımcı ürünün tasarımında teknik yada güzel duyu sebeplerden dolayı satın alan talep ve gereksinimleri içinde tercih yapma durumunda kalmış olduğu zaman, bu sıralamayı incelemekte olup bu sıraya gore ürünü tasarlamaktadır. Bunun sonucu olarak ise, hem süre kaybı önlenmekte olup hem de ürünün en oldukca istenilen özelliklerini barındıracak şekilde tasarımı yapılmakta ve üretilmektedir.
Bunlara ek olarak veri madenciliği, OLAP (Online Analytical Processing – Çevrimiçi Analitik İşleme), kurumsal raporlama ve ETL (Extract-Transform-Load – Ayıkla-Dönüştür-Yükle) ile beraber iş zekası ürün ailesinin en mühim üyesi olarak kabul edilmektedir.
NOT = Genel anlamda üniversite derslerinde veri madenciliğin özetlemek gerekirse tanımı “veri madenciliği, veri tabanlarında data keşfi (veriden data keşfi) anlamına gelir.” olarak tanımlanmaktadır. Bu yüzden sizler bu kısa cümleyi ezberleyin ve sınavda sorulursa bu şekilde yanıt verin. Büyük olasılıkla tam puan alırsınız.
zvr
Bu Yazıya Tepkin Ne Oldu ?
Beğendim0
Efsane0
Teşekkürler0
İyiymiş0
Hahaha !0
İnanılmaz0
İlginç0
Hatalı0