VER MADENCL1VERI TABANLARNDA BILGI KEFIVeri Tabanlarnda Bilgi Kefi, veriden faydal bilginin kefedilmesi srecinin tamamna atfta bulunmakta ve veri madencilii bu srecin bir admna karlkveri madencilii bu srecin bir admna karlk gelmektedir. 2VERI TABANLARNDA BILGI KEFIVTBK, verinin nasl depolanp eriileceinden,algoritmalarn devasa veri setlerine nasl leklenebileceine ve hala etkin olarak almalarna, sonularn nasl yorumlanabilecei ve grselletirilebileceine veyorumlanabilecei ve grselletirilebileceine ve btn insan-makineinteraksiyonunun kullanl olarak nasl modellenip, desteklenebileceine olmak zere veriden bilginin kefinin tm sreleri zerine odaklanr3VERI TABANLARNDA BILGI KEFI4BILGI KEFININ AAMALAR Uygulama alann inceleme : Konuyla ilgili bilgi ve uygulama amalar Amaca uygun veri kmesi oluturma: Veri seme Veri ayklama ve nileme : ilemin %70lik blmn oluturur Veri azaltma ve veri dnm : incelemede gerekli boyutlar (zellikleri) seme, boyutlar aras ilikiyi Veri azaltma ve veri dnm : incelemede gerekli boyutlar (zellikleri) seme, boyutlar aras ilikiyi belirleme, boyut azaltma, Veri madencilii teknii seme Snflandrma, eri uydurma, bant kurallar, demetleme Veri madencilii algoritmasn seme Model deerlendirme ve bilgi sunumu Bulunan bilginin yorumlanmas5VER MADENCL NEDR?6VER MADENCL NEDR?Net bir tanm olmamakla birlikte var olan tanmlar da ok byk farkllk iermiyor. Aktif aratrma alanlarndan biri olan veri tabanlarnda bilgi kefi (vtbk) disiplini, ok byk hacimli verileri tam ya da yar otomatik bir biimde analiz eden yeni kuak ara ve tekniklerin retilmesi ile ilgilenen son yllarn gzde aratrma konularndan biridir. Veri madencilii, nceden bilinmeyen, veri iinde gizli, anlaml ve yararl rntlerin byk lekli veritabanlarndan otomatik biimde elde edilmesini salayan vtbk sreci iinde bir admdr. Veri madencilii byk miktarda veri iinden gelecekle ilgili tahmin yapmamz salayacak bant ve kurallarn bilgisayar programlar kullanarak aranmasdr. ve kurallarn bilgisayar programlar kullanarak aranmasdr. Veri madencilii, byk hacimli veri ynlar ierisinden karar alabilmek iin potansiyel olarak faydal olabilecek uygulanabilir ve anlaml bilgilerin karlmasna verilen addr. Veri madencilii geni anlamda veri analiz teknikleri btndr ve tek bana bir zm deildir. Mevcut problemleri zmek, kritik kararlar almak veya gelecee ynelik tahminleri yapmak iin gerekli olan bilgileri elde etmeye yarayan bir aratr. Ortaya karlmas hedeflenen bilgiler; st kapal ok net olmayan nceden bilinmeyen, daha nce kefedilmemi ancak potansiyel olarak kullanl anlaml ve kritik bilgilerdir. Varlyla bulunduu yerde bir anlam ifade eden verilerin bir disiplin altnda toplanarak belirli bir teknik veya teknikler kullanlarak ilenmesiyle artklarndan arndrlmas sonucunda anlaml bilgileri gn yzne karan ve gelecee yn verebilmemizi salayan ve bu sonulara matematiksel ve istatistiksel yntemlerle mutlaklk kazandran bir sretir7VER MADENCL NEDR? En temel ifadesiyle byk veri kmelerinde bulunan ve insan algsnn ok uzun zaman ve klasik yntemlerle ok fazla aba gerektirerek fark edebilecei faydal veri paternlerinin bu kmelerden ayklanmasdr. Veri madencilii, pek ok analiz arac kullanmyla Veri madencilii, pek ok analiz arac kullanmyla veri ierisinde rnt ve ilikileri kefederek, bunlar geerli tahminler yapmak iin kullanan bir sretir. Veri madencilii, en basit tanmyla, veri tabanlarndaki ilikili rntleri OTOMATK olarak belirlemektir. Veri madencilii veri kmesi ierisinde kefedilmemi rntleri bulmay hedefleyen tekniklerdir. En temel zelliklerinden biri aratrmacnn analizi ynlendirmesinden ziyade verinin analizi ve analisti ynlendirmesidir.8VER MADENCL NEDR?Veri madencilii henz gelimekte olan bir alan olduu iin pek ok farkl tanm yapmak mmkndr. Buna karn, Veri madenciliinin tek hedefi dkBuna karn, Veri madenciliinin tek hedefi dk dzeyde enformasyon salayan veriden, yksek dzeyde kymetli bilgiyi aa karmaktr. 9VERI MADENCILIIN YAPS10VER MADENCL CEVAPLAYABLECE SORULAR NELERDR? SORULAR NELERDR?11VER MADENCL CEVAPLAYABLECE SORULAR Bilinmeyen bilgiyi ortaya karmak iin alr Bu sene potansiyel en iyi 10 mterimiz kimler olacaktr sorusuna cevap arar Gelecek 5 sene irketimiz hangi alanda bymeli/byyebilirbymeli/byyebilir Bu hastann hastal ne olabilir Kanseri erken tehis edebilir miyim 12VERI MADENCILIININ KULLANM ALANLAR Finans Sektr Haberleme Sektr Salk Sektr Devlet UygulamalarByk hacimde veri olan her yerde veri madencilii kullanlabilir.13VERI MADENCILIININ TARIHESI14VERI MADENCILIININ TARIHESI1950lerlk bilgisayarlar (Saymlar iin bilgisayarlar kullanlyor)1960lar1960lar Veri kolleksiyonlarVeritaban yaratm (Hiyerarik ve a modelleri)15VERI MADENCILIININ TARIHESI1970lerlikisel veri modelilikisel VTYS uygulamalar1980lerlikisel VTYS yaygnlayor likisel VTYS yaygnlayorUygulamaya ynelik VTYS (Mekansal, Bilimsel, Mhendislik, vs.)16VERI MADENCILIININ TARIHESI1990larGnlk ilemlerden derlenen byk miktarda verinin nasl deerlendirilebilecei sorgulanmaya balyor. Bu noktada bahsedilmesi gereken birka nemli olay szkonusu:1989, KDD (IJCAI)-89 Veri Tabanlarnda Bilgi Kefi alma Grubu toplantsGrubu toplants 1991, KDD (IJCAI)-89un sonu bildirgesi saylabilecek Knowledge Discovery in Real Databases: A Report on the IJCAI-89 Workshop makalenin KDD ile ilgili temel tanm ve kavramlar ortaya koymas17VERI MADENCILIININ TARIHESI1992, Veri Madencilii konusunda ilk yazlmn gelitirilmesi1995, 1. Uluslararas Bilgi Kefi ve Veri Madencilii Konferansnn (KDD-95) alMadencilii Konferansnn (KDD-95) al konumas182000lerVeri Ambarlar,Veri Madencilii yaygnlayor. (Son 10 ylda veri depolama nitelerinin fiyatlarnda srekli bir d var.)d var.) 19VER AMBARININ TANIMI Veri Ambarlar, Veri Madencilii ile eanl olarak anlan ve Veri Madencilii srecinin gerekletirildii veriyi salayan zel bir veri tabandr. Tanm olarak Veri Ambar, pekok farkl kaynaktan ve genellikle de farkl yapda verininkaynaktan ve genellikle de farkl yapda verinin depoland ve hepsinin de ayn birleik at altnda kullanlmasnn mit edildii yaplardr. Ayrca, Veri Ambar pek ok farkl kaynaktan elde edilen, farkl formatta veriyi ayn at altnda analiz etme imkan tanr. Veri ambarcl ise veri ambarn kurma ve kullanma srecine denmektedir20Bir veri ambar oklu kaynaklardan (farkl veritabanlarndan) gelen datalarn toplanmasyla oluur. Buradan gelen datalar nce baz aamalardan geer:- data cleaning - data cleaning- data integration- data transformation- data loading- data refreshing (periyodik olarak)Bir ok yerde ubesi olan bir irketiniz olduunu dnn. Bu irketin stanbul, zmir, Ankara ubelerinin veritabanlar yukardaki aamalardan geer ve veri ambar oluturulur.21VER AMBARI MMARS22VER AMBARININ ZELLKLERKurumun operasyonel veri tabanndan ayr olarakyaplandrlm bir karar destek veritabandr.Konsolide edilmi, tarihi verileri salayarak bilgiilemeyi destekler.Bir veri ambar, yneticilerin karar verme srecineBir veri ambar, yneticilerin karar verme srecine destek olmak zere verininKonuya ynelikEntegreZamana bal deien (zamana endeksli)Deimezhalini sunmaktadr.23VERI MADENCILII RNEK24SONU Bir veri madencilii almas iin ncelikle okmiktarda kaliteli veri gerekir. Ama bu veri iinde sakl, gelecekle ilgili tahminyapmakta kullanlabilecek kural ve bantlarnkarlmasdr.karlmasdr. Byle bir almann baarl olmas iinuygulama konusundaki uzmanlarn veritabanlar ve veri madencilii konusundakiuzmanlarla beraber almas gerekir. alma uzun srebilir; zaman ve sabr gerekir.25