Veri madenciliği: Sınıflandırma ve tahmin yöntemlerini kullanarak bir uygulama

Abstract

İşletme ve bilimsel içerikli veri tabanlarının gün geçtikçe büyümesi, veri tabanlarında bulunan verinin analiz edilmesini ve yorumlanmasını zorlaştırdı. Bu noktada, veri tabanı analiz sürecini otomatikleştirecek yeni nesil tekniklere ve araçlara ihtiyaç duyulmaya başlandı. Bu anlamda, bu teknikler ve araçlar veri tabanlarında bilgi keşfi ve veri madenciliği teknikleri olarak bilinen ve çok hızlı gelişen bir alana konu oldular. Veri madenciliği teknolojisi her geçen gün gelişmektedir. Tıp, finans, sağlık, pazarlama, sigorta ve diğer işletme sektörlerinde bu gelişen teknolojiye artan derecede ihtiyaç duyulmaktadır. İstatistik paket programlar konusunda uzman uluslararası yazılım firmaları, veri madenciliği pazarındaki rekabette lider şirket olabilmek için sürekli yeni yazılımlar geliştirmektedir. Bu anlamda veri madenciliği alanı istatistik yazılım programlarının bir uzantısı olarak görülmektedir. SAS şirketinin felsefesine göre, "SAS kütüphanesinde istatistik herşeydir, veri madeciliği ise geriye kalan herşeydir." Bu çalışmada, ilk olarak veri tabanlarında bilgi keşfi ve veri madenciliği kavranılan detaylı olarak açıklanmıştır. Veri madenciliği teknikleri ve uygulama alanları geniş bir çerçevede incelenmiştir. Son bölümde, günümüz işletme dünyasında çok sık karşılaşılan, müşterilerin kredi taleplerinin değerlendirilmesi ve karlılık durumlarına göre müşterilerin bölümlendirilmesi problemi, veri madenciliği sınıflandırma ve tahmin modelleri uygulanarak çözümlenmiştir. Çözüm sürecinde SAS Enterprise Miner 4.2 veri madenciliği paketi kullanılmıştır.