Veri Madenciliği (Data Mining) Nedir ?

Büyük miktarlarda verinin elde olup bu verinin kullanışlı ve anlamlı bilgiye dönüştürülmesi ihtiyacı, Veri Madenciliği'ni gözde bir konuma getirmiştir.

Veri madenciliği kısaca, büyük miktarda veriden anlamlı bilginin (knowledge) elde edilmesidir (extraction & mining). Knowledge mining de denilebilir.
Birçok araştırmacı bu yüzden Veri Madenciliği yerine Knowledge Discovery from Data ifadesini kullanmaktadır.

Anlamlı bilginin açığa çıkarılması süreci adımları;

1) Veri temizleme (Verideki gürültünün ve tutarsızlığın silinmesi)
2) Veri entegrasyonu (Çoklu kaynaktan alınan verinin birleştirilmesi)
3) Veri seçimi (Analiz ile ilgili verinin veri tabanından alınması)
4) Veri dönüşümü (Özet veya bütünleşik işlemler ile, verinin madencilik için uygun formlara
dönüştürülmesi)
5) Veri madenciliği (Veri desenlerinin ortaya çıkarılması için yapılan mantıklı yöntemlerden oluşan
önemli bir sürecin kullanılması)
6) Desen değerlendirme (Belirlenen ilginçlik ölçütlerine göre anlamlı bilgiyi gösteren doğru
desenlerin tanımlanması)
7) Anlamlı bilginin sunumu (Kullanıcıya elde edilmiş anlamlı bilgiyi göstermek için
görselleştirme ve bilgiyi sunma teknikleri)

Not: Buradaki ilk 4 madde Veri Hazırlama kısmına girmektedir.

Yararlı bir bilgi, teşekkürler.