Data Mining Çözümleri

Veri madenciliği, tipik olarak istatistiksel veri analizi ve bilgi keşfi (knowledge) discovery) için kullanılır. İstatistiksel veri analizi, verideki alışılmamış örüntüleri belirler ve bu örüntüleri açıklamak üzere istatistiksel ve matematiksel modelleme tekniklerini uygular. Bu modeller daha sonra tahmin ve kestirim çözümlerdir.İstatistiksel çözümleme teknikleri,doğrusal ve doğrusal olmayan, regresyon, çok değişkenli ve zaman serisi çözümlemelerini kapsar.Bilgi keşfi ise verinin içerisindeki gizli, daha önceden bilinmeyen bilgileri açığa çıkartarak, genellikle bilinmeyen iş gerçeklerini ortaya çıkarır.Veri madenciliği, veri tarafından yürütülür. Veri ambarında saklanan veride ve veriler arası ilişkilerde veri madenciliği olmadan bulunması zor olan karmaşık ilişkiler söz konusudur. Veri madenciliği kullanıcıya, akla hiç gelmeyen soruların yanıtlarını vererek, sorgulama ve raporlama ya da çok boyutlu çözümleme ile bulunamayacak yeni bakış açıları kazandırır.

Data mining (Veri Madenciliği) üretim, pazarlama, perakende, finans, sigorta, tıp vb. gibi birçok sektörde kullanılmaktadır. Temel de büyük veri yığınlarını belirli kurallar çerçevesinde analiz etmeye dayanan bu sistemler, geleceğe dönük analizler yaparak tahmin yürütmemize olanak sağlamaktadır. Özellikle satış ve pazarlama alanlarında dönemsel ve mevsimsel olarak ürün, satış, ciro gibi temel kavramları analiz ederek, işletmelerin geleceğe dönük planlarını oluşturmasında büyük rol oynamaktadır. Veri madenciliği uygulamala alanlarından birisi olan Pazarlama için örnek bir uygulama içeriği oluşturacak olursak;

  1. Müşterilerin satın alma örüntülerinin belirlenmesi
  2. Müşteri demografik analizi
  3. E-Posta Pazarlamada Okunma / Tıklanma oranlarının artırılması
  4. Yeni müşteri kazanımı
  5. Pazar sepet analizi (Market Basket Analysis)
  6. Müşteri Değerlendirme (Customer Value Analysis)
  7. Satış Tahmini (Sales Forecasting)

Darendeli Teknoloji, Veri Madenciliği alanlarında çalışma yaparken müşterileri ile adım adım sonuca gider. Bu adımları sırayalacak olursak; 

  1. Veri temizleme (gürültülü ve tutarsız verileri çıkarmak)
  2. Veri bütünleştirme (birçok veri kaynağını birleştirmek)
  3. Veri seçme (yapılacak olan analizle ilgili olan verileri belirlemek)
  4. Veri dönüşümü (verinin veri madenciliği tekniğinden kullanılabilecek hale dönüşümünü gerçekleştirmek)
  5. Veri madenciliği (veri örüntülerini yakalayabilmek için akıllı metodları uygulamak)
  6. Örüntü değerlendirme (bazı ölçümlere göre elde edilmiş bilgiyi temsil eden ilginç örüntüleri tanımlamak)
  7. Bilgi sunumu (madenciliği yapılmış olan elde edilmiş bilginin kullanıcıya sunumunu gerçekleştirmek)

Darendeli Teknoloji, müşterilerine DRN CRM ve POWER BI ile Data Mining olanağı sunmaktadır. Data Mining ile işletmeye ve sektöre özel parametrelerin belirlenerek ihtiyaç analizine yönelik sistemin oluşturulması ana hedeftir.

Data Mining (Veri Madenciliği) ile insan davranışlarını önceden tahmin edebilmek, maliyetli ve zahmetli bir süreç olan veri toplama yatırımından en yüksek faydayı sağlamak mümkündür.

Data Mining Uygulamalarında Öne Çıkanlar

  1. Farklı Data Mining Modelleri ile Çalışam İmkanı
  2. POWER BI ile Entegrasyon
  3. DRN CRM ile Entegrasyon
  4. Mevcut Verilerin Optimize Edilmesi
  5. Cloud Based (Public / Private) Sistem Desteği
  6. Sektöre Özel Parametre ve Yourumlama
  7. Mobil ve Web Ortamlarında Çalışabilme İmkanı
  8. ve çok daha fazlası…