Podcast
Questions and Answers
Veri madenciliği nedir?
Veri madenciliği nedir?
Veri madenciliğinin temel amacı nedir?
Veri madenciliğinin temel amacı nedir?
Büyük ve karmaşık veri kümelerinden değerli ve kullanışlı bilgileri keşfetmek
Veri madenciliği karar destek sistemleri oluşturmada etkisizdir.
Veri madenciliği karar destek sistemleri oluşturmada etkisizdir.
False
Veri madenciliğinin kullanım alanlarından biri müşteri segmentasyonu ve ___ analizidir.
Veri madenciliğinin kullanım alanlarından biri müşteri segmentasyonu ve ___ analizidir.
Signup and view all the answers
Metin madenciliği hangi tür verilerden anlamlı bilgiler çıkarır?
Metin madenciliği hangi tür verilerden anlamlı bilgiler çıkarır?
Signup and view all the answers
Doğal Dil İşleme (NLP), insan dilinin işlenmesi ve anlaşılması için kullanılan bir teknolojidir.
Doğal Dil İşleme (NLP), insan dilinin işlenmesi ve anlaşılması için kullanılan bir teknolojidir.
Signup and view all the answers
Metin madenciliği hangi tür verilerden anlamlı bilgiler çıkarma sürecidir?
Metin madenciliği hangi tür verilerden anlamlı bilgiler çıkarma sürecidir?
Signup and view all the answers
Metin madenciliği, metin verilerinden gizli kalıpları, ilişkileri ve anlamları ______ çıkarır.
Metin madenciliği, metin verilerinden gizli kalıpları, ilişkileri ve anlamları ______ çıkarır.
Signup and view all the answers
Eşleştirme: Metin madenciliği uygulama alanları ile ilgili doğru eşleştirmeyi yapınız:
Eşleştirme: Metin madenciliği uygulama alanları ile ilgili doğru eşleştirmeyi yapınız:
Signup and view all the answers
Veri madenciliği hangi amaca hizmet eder?
Veri madenciliği hangi amaca hizmet eder?
Signup and view all the answers
Veri madenciliği hangi alanlarda kullanılır?
Veri madenciliği hangi alanlarda kullanılır?
Signup and view all the answers
Sınıflandırma yöntemi için gözetimsiz öğrenme yöntemi kullanılır.
Sınıflandırma yöntemi için gözetimsiz öğrenme yöntemi kullanılır.
Signup and view all the answers
Tahminleyici modelleme hangi verilere dayanarak gelecekteki olayları öngörür? Veri ___
Tahminleyici modelleme hangi verilere dayanarak gelecekteki olayları öngörür? Veri ___
Signup and view all the answers
Eğitim alanında veri madenciliği kullanımı eşleştirme:
Eğitim alanında veri madenciliği kullanımı eşleştirme:
Signup and view all the answers
CRISP-DM'in ana aşamalarından birini yazınız.
CRISP-DM'in ana aşamalarından birini yazınız.
Signup and view all the answers
Doğal Dil İşleme nedir?
Doğal Dil İşleme nedir?
Signup and view all the answers
Hangi uygulama dilin bağlamını ve anlamını çıkarır?
Hangi uygulama dilin bağlamını ve anlamını çıkarır?
Signup and view all the answers
Veri ve Kaynak Eksikliği, NLP sistemlerinin geliştirilmesini kolaylaştırır.
Veri ve Kaynak Eksikliği, NLP sistemlerinin geliştirilmesini kolaylaştırır.
Signup and view all the answers
NLP'nin geniş çapta benimsenmesi ve etkin kullanımı önünde engel oluşturan çeşitli ______ vardır.
NLP'nin geniş çapta benimsenmesi ve etkin kullanımı önünde engel oluşturan çeşitli ______ vardır.
Signup and view all the answers
SMART yönteminin hangi harflerinden hedefin net ve açık bir şekilde tanımlanmış olması gerektiği ifade edilir?
SMART yönteminin hangi harflerinden hedefin net ve açık bir şekilde tanımlanmış olması gerektiği ifade edilir?
Signup and view all the answers
Ölçülebilir hedeflerin ilerlemesini ve başarısını ölçmek için hangi kriterler kullanılmalıdır?
Ölçülebilir hedeflerin ilerlemesini ve başarısını ölçmek için hangi kriterler kullanılmalıdır?
Signup and view all the answers
SMART yöntemine göre, hedeflerin gerçekçi ve ulaşılabilir olması gerekir.
SMART yöntemine göre, hedeflerin gerçekçi ve ulaşılabilir olması gerekir.
Signup and view all the answers
SMART Yönteminde 'R' hangi kelimenin baş harfini temsil eder?
SMART Yönteminde 'R' hangi kelimenin baş harfini temsil eder?
Signup and view all the answers
SMART Yöntemi Avantajları ile Eşleştirme:
SMART Yöntemi Avantajları ile Eşleştirme:
Signup and view all the answers
Veri Ambarı nedir?
Veri Ambarı nedir?
Signup and view all the answers
Inmon Modeli hangi veri ambarı yaklaşımını benimser?
Inmon Modeli hangi veri ambarı yaklaşımını benimser?
Signup and view all the answers
Kimball Modeli, veri ambarını ve veri martlarını daha hızlı ve kolay bir şekilde oluşturmayı hedefler.
Kimball Modeli, veri ambarını ve veri martlarını daha hızlı ve kolay bir şekilde oluşturmayı hedefler.
Signup and view all the answers
Study Notes
Here are the study notes for the text:
SMART Metodu
- SMART metodu, hedef belirleme ve yönetimi için kullanılan bir akronimdir
- Hedeflerin belirgin, ölçülebilir, ulaşılabilir, gerçekçi ve zamana bağlı olmasını sağlar
- 5 bileşeni vardır:
- Belirgin (Specific): Hedefin net ve açık bir şekilde tanımlanmasını sağlar
- Ölçülebilir (Measurable): Hedeflerin ilerlemesini ve başarısını ölçmek için somut kriterler belirlenmelidir
- Ulaşılabilir (Achievable): Hedefin gerçekçi ve ulaşılabilir olması gerekir
- İlgili (Relevant): Hedeflerin işletmenin genel amaçları ve stratejileri ile uyumlu olması gerekir
- Zamana Bağlı (Time-bound): Hedeflerin belirli bir zaman dilimi içinde tamamlanması gereklidir
Karar Alma Süreci
- Problemi tanımak
- Gerçek dünya problemini karşılayabilecek bir model oluşturmak
- Modellenen problem için alternatif çözümleri belirlemek
- Belirlenen çözümleri karşılaştır ve aday çözümlerin en uygununu seçmek
Veri Ambarı (Data Warehouse)
- Veri ambarı, çeşitli kaynaklardan toplanan büyük miktarda verinin merkezi bir depoda saklandığı ve analiz edildiği bir sistemdir
- İşletmelerin stratejik kararlar alabilmeleri için verileri toplar, düzenler ve erişilebilir hale getirir
- İşlevleri:
- Veri Toplama: Çeşitli kaynaklardan verilerin toplanması
- Veri Dönüştürme: Verilerin temizlenmesi, dönüştürülmesi ve entegrasyonu
- Veri Saklama: Verilerin merkezi bir yerde, genellikle tarihsel verileri içerecek şekilde uzun süreli olarak saklanması
- Veri Yönetimi: Verilerin güvenliğinin sağlanması, erişim kontrollerinin yönetilmesi ve veri kalitesinin korunması
- Veri Analizi ve Raporlama: Verilerin analiz edilmesi ve raporlanması için iş zekası araçlarının kullanılması
- Avantajları:
- Merkezi Veri Yönetimi
- Gelişmiş Analiz Yeteneği
- Zaman Tasarrufu
- Tutarlılık ve Doğruluk
- Tarihsel Veri Saklama
- Kapsamlı Raporlama
Veri Ambarı Mimarisi
- Kaynak Katmanı: Verilerin çekildiği çeşitli veri kaynaklarını içerir
- ETL Katmanı: Verilerin çekildiği, dönüştürüldüğü ve veri ambarına yüklendiği katman
- Veri Depolama Katmanı: Verilerin saklandığı merkezi depo
- Veri Erişim Katmanı: Kullanıcıların ve iş zekası araçlarının veriye erişimini sağlayan katman
- Kullanıcı Arayüzü Katmanı: Kullanıcıların veriye eriştiği ve analiz yaptığı arayüz
IMMON ve KIMBALL MODELLERİ
- İş zekası (Business Intelligence - BI) uygulamaları, veri analizi ve raporlama süreçlerini optimize etmek için çeşitli veri modelleme yöntemleri kullanır
- İki temel yaklaşım:
- IMMON modeli (Kurumsal Veri Ambarı Yaklaşımı)
- KIMBALL modeli (Boyutsal Veri Ambarı Yaklaşımı)
- IMMON modeli:
- Top-Down yaklaşımı
- Normallendirilmiş veri modeli (3NF)
- Merkezi veri yönetimi
- Konu bazlı (Subject-Oriented)
- KIMBALL modeli:
- Bottom-Up yaklaşımı
- Boyutsal veri modeli (yıldız veya kar tanesi şemaları)
- Hızlı uygulama ve düşük maliyet
- Kullanıcı odaklı
Veri Madenciliği ve Veri Tabanı Arasındaki Farklar
- Veri madenciliği: Büyük veri kümelerinden anlamlı bilgiler ve desenler çıkarma süreci
- Veri tabanı: Verilerin depolandığı ve yönetildiği sistem
- Farklılıklar:
- Amaç
- İşlevi
- Veri yapısı
- Kullanım alanları
- Teknolojiler
- Çıktı
- Zaman çerçevesi
- Analiz derinliği
- Örnekler
- Kullanıcı tipi
- Veri yönetimi
- Ölçeklenebilirlik
- Güvenlik
- Zorluklar
- Zaman boyutu
- Veri yükleme
- Performans gereksinimleri
Veri Ambarı ve Veri Tabanı Arasındaki Farklar
- Veri ambarı: Çalışanların ve iş birimlerinin karar vermeye yardımcı olmak için kullanılan büyük veri kümelerinin merkezi bir deposu
- Veri tabanı: Operasyonel verilerin depolandığı ve yönetildiği sistem
- Farklılıklar:
- Amaç
- İşlevi
- Veri yapısı
- Kullanım alanları
- Teknolojiler
- Çıktı
- Zaman çerçevesi
- Analiz derinliği
- Örnekler
- Kullanıcı tipi
- Veri yönetimi
- Ölçeklenebilirlik
- Güvenlik
- Zorluklar
- Zaman boyutu
- Veri yükleme
- Performans gereksinimleri
Metadata
- Verinin tanımını ve bilgisini sağlayan veri hakkındaki veridir
- İki tür metadata:
- İşletme perspektifinden: Verinin ne anlama geldiği, nerede bulunacağı gibi soruları yanıtlayan metadata
- Teknik perspektiften: Teknik personelin ihtiyaç duyduğu verinin yapısal ve kimlik bilgilerinin tutulduğu metadata### Veri Madenciliği Nedir?
- Veri madenciliği, büyük veri kümelerinden anlamlı bilgiler ve desenler çıkarma sürecidir.
- Bu süreç, veriler arasındaki gizli kalıpları, eğilimleri ve ilişkileri ortaya çıkarmayı amaçlar.
Veri Madenciliğinin Amacı
- Büyük ve karmaşık veri kümelerinden değerli ve kullanışlı bilgileri keşfetmektir.
- Bu amaç doğrultusunda, veri madenciliği şu hedeflere ulaşmayı amaçlar:
- Desen tanımlama
- Tahmin
- Sınıflandırma
- Kümeleme
- Birliktelik kuralları
Veri Madenciliğinin Önemi
- İş dünyası ve çeşitli alanlar için büyük önem taşır.
- Veri madenciliği, yöneticilerin daha bilinçli ve doğru kararlar almasına yardımcı olur.
- Şirketler, veri madenciliği kullanarak müşteri davranışlarını anlayabilir ve pazar trendlerini önceden tahmin edebilir.
Veri Madenciliğinin Kullanım Alanları
- Pazarlama ve satış
- Finans ve bankacılık
- Sağlık ve tıp
- E-Ticaret
- Eğitim
- Telekomünikasyon
Veri Madenciliği Yöntemleri
- Sınıflandırma
- Tahminleyici modelleme
- Değişim ve sapma testi analizi
- Birliktelik kuralları
- Regresyon analizi
- Kümeleme
Veri Madenciliği Süreç Prosedürleri
- CRISP-DM
- SEMMA
- KDD
Veri Madenciliği Sürecinde Yapılan Temel Yanlışlar
- Problemin yanlış tanımlanması ve seçilmesi
- Veri madenciliğinin neleri yapıp neleri yapamayacağının göz ardı edilmesi
- Veri ön işleme süreçleri için harcanan zamanın yetersiz olması
- Sadece bütünleşik sonuçların incelenip, kayıt bazlı değerlendirmelerin göz ardı edilmesi
- Şüpheli sonuçların göz ardı edilip, ört bas edilmesi
- Rastgele, amaçsızca ve tekrarlı olarak algoritmaların kullanılması
Metin Madenciliği
- Metin madenciliği, yapılandırılmamış metin verilerinden anlamlı bilgiler çıkarma sürecidir.
- Metin madenciliği, metinsel verilerden anlamlı bilgileri ve kalıpları çıkarmak için çeşitli yöntemler kullanır.
- Uygulama alanları:
- İş dünyası
- Sağlık
- Sosyal medya
- Hukuk
Metin Madenciliği Yöntemleri
- Bilgi edinimi
- Hece analizi
- Kelime frekans dağılımı
- Örüntü tanıma
- Etiketleme
- Enformasyon çıkartımı### Metin Madenciliği Çalışmaları
- Metin madenciliği, büyük veri kümelerinde gizli kalıpları ve ilişkileri ortaya çıkarmak için istatistiksel ve makine öğrenmesi tekniklerini kullanır.
- Kullanım alanları: pazar analizi, müşteri davranış analizi, risk yönetimi.
- Örnekler: metin verilerinden trend analizleri yapmak, müşteri geri bildirimlerinden memnuniyet modelleri çıkarmak.
İş Zekası ve Rekabet Zekası
- Metin madenciliği, şirketlerin iş süreçlerini ve rekabet ortamını analiz etmesine yardımcı olur.
- İş zekası, şirket içi ve dışı verileri kullanarak karar destek sistemleri kurar.
- Rekabet zekası ise, rakiplerin faaliyetlerini ve pazar trendlerini analiz eder.
- Uygulamalar:
- Pazar Analizi: pazar trendlerini ve müşteri tercihlerini belirleme.
- Rakip Analizi: rakiplerin stratejilerini, ürünlerini ve pazar hareketlerini izleme.
- Müşteri Geri Bildirimi: müşteri yorumlarını analiz ederek ürün ve hizmetlerde iyileştirmeler yapma.
- Örnekler:
- Sosyal medya yorumları üzerinden marka algısını analiz etme.
- Rakip ürünlere yapılan yorumlardan zayıf yönleri belirleme.
Ulusal Güvenlik ve İstihbarat
- Metin madenciliği, ulusal güvenlik ve istihbarat birimleri tarafından tehditleri belirleme ve bilgi toplama amacıyla kullanılır.
- Uygulamalar:
- Tehdit Analizi: metinlerdeki şüpheli davranış ve ifadeleri belirleme.
- Bilgi Toplama: sosyal medya ve açık kaynaklardan bilgi çıkarma.
- Olay Tahmini: tarihsel verilerden gelecekteki olayları tahmin etme.
- Örnekler:
- Sosyal medya paylaşımlarından tehdit edici içerikleri tespit etme.
- E-posta metinlerinden suç faaliyetlerini izleme.
Bilimsel Metinlerin İşlenmesi
- Bilimsel metin madenciliği, araştırma makaleleri ve bilimsel belgelerden bilgi çıkarma sürecidir.
- Uygulamalar:
- Literatür Tarama: belirli bir konuyla ilgili makaleleri hızlıca bulma ve özetleme.
- Bilgi Keşfi: bilimsel verilerde yeni hipotezler ve ilişkiler keşfetme.
- Kaynak Yönetimi: referanslar ve atıfları organize etme.
- Örnekler:
- Tıbbi araştırmalarda klinik bulguları tarama ve analiz etme.
- Bilimsel makalelerde konu trendlerini belirleme.
Duygu Analizi
- Duygu analizi, metinlerdeki duygusal tonları (olumlu, olumsuz, nötr) belirleme işlemidir.
- Uygulamalar:
- Müşteri Memnuniyeti: müşteri yorumlarından memnuniyet ve şikayetleri belirleme.
- Pazar Araştırması: ürün veya hizmetlerle ilgili genel duygusal eğilimleri analiz etme.
- Sosyal Medya Analizi: sosyal medya paylaşımlarındaki genel duygu eğilimlerini belirleme.
- Örnekler:
- Bir ürün lansmanına yönelik Twitter gönderilerindeki duygusal eğilimleri analiz etme.
- Müşteri hizmetleri e-postalarında yaygın şikayetleri belirleme.
Doğal Dil / Semantik Hizmetler
- Doğal dil işleme (NLP) ve semantik hizmetler, metinleri anlamak ve işlemek için kullanılır.
- Uygulamalar:
- Makine Çevirisi: metinleri bir dilden diğerine otomatik olarak çevirme.
- Sohbet Botları: kullanıcı sorularına doğal dilde yanıt verme.
- Metin Anlama: metinlerin anlamını çıkararak kullanıcıya öneriler sunma.
- Örnekler:
- Bir belgeyi İngilizceden Türkçeye çeviren makine çevirisi sistemleri.
- Müşteri hizmetleri için otomatik yanıt veren sohbet botları.
Otomatik Reklam Yerleştirme
- Otomatik reklam yerleştirme, metinlerdeki içerikle uyumlu reklamları seçip yerleştirir.
- Uygulamalar:
- İçerik Analizi: metindeki anahtar kelimeler ve konulara göre ilgili reklamları belirleme.
- Reklam Uyumu: kullanımıcının ilgisini çekecek ve içerikle alakalı reklamları seçme.
- Performans İzleme: reklamların başarım oranlarını analiz etme.
- Örnekler:
- Bir blog yazısının içeriğine göre alakalı ürün reklamları gösterme.
- E-ticaret sitelerinde ürün açıklamalarına dayalı öneri reklamları yerleştirme.
Sosyal Medya Gözetlemesi
- Sosyal medya gözetlemesi, sosyal medya platformlarındaki metinlerin analiz edilmesiyle trendleri, kullanıcı davranışlarını ve genel görüşleri izler.
- Uygulamalar:
- Trend Analizi: popüler konuları ve tartışmaları belirleme.
- Kriz Yönetimi: olumsuz geri bildirimleri ve kriz durumlarını erken tespit etme.
- Kullanıcı Davranışı: kullanıcıların ilgi alanları ve davranışlarını analiz etme.
- Örnekler:
- Hashtag analizi yaparak sosyal medya trendlerini belirleme.
- Marka hakkında yapılan yorumlardan kriz anında hızlıca aksiyon alma.
Studying That Suits You
Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.
Description
SMART yöntemi, hedef belirleme ve yönetimi için kullanılan bir akronimdir. Hedeflerin belirgin, ölçülebilir, ulaşılabilir, gerçekçi ve zamana bağlı olması gerekir.
