Veri madenciliği (data mining), büyük veri kümeleri içinden otomatik olarak anlamlı bilgiler, eğilimler veya desenler çıkarmayı amaçlayan teknikler bütünüdür. İstatistik, makine öğrenmesi, bilgisayar bilimi ve veritabanı yönetimi yöntemlerini birleştirir. Klasik betimleyici analizlerin aksine, veri madenciliği verilerdeki gizli veya beklenmedik ilişkileri keşfetmeyi ve öngörücü ya da açıklayıcı modeller üretmeyi hedefler. Uygulamada genellikle ön işleme, değişken seçimi, algoritmaların uygulanması ve sonuçların yorumlanması aşamaları bulunur. Veri madenciliği, yalnızca tahmine odaklanan makine öğrenmesinden, keşif ve analiz boyutuyla ayrılır.
Kullanım alanları ve örnekler
Pazarlamada müşteri segmentasyonu, satın alma davranışı tahmini ve kişiselleştirilmiş öneriler için kullanılır. Finans sektöründe dolandırıcılık tespiti ve kredi risk analizi sağlar. Sağlıkta risk faktörlerinin belirlenmesi ve tedavi süreçlerinin optimize edilmesinde etkilidir. Metin analizi, sosyal ağ incelemesi, siber güvenlikte anomali tespiti ve endüstriyel zaman serisi analizi gibi çok sayıda alanda da kullanılmaktadır.
Başlıca yazılımlar, kütüphaneler, frameworkler
RapidMiner, KNIME ve WEKA önde gelen araçlardandır. Python (scikit-learn, pandas) ve R (caret, arules) popüler programlama dilleridir. SAS Enterprise Miner ve IBM SPSS Modeler gibi kurumsal çözümler ile Azure Machine Learning ve Google Cloud AutoML gibi bulut tabanlı platformlar da yaygın olarak kullanılmaktadır.
Güncel gelişmeler, eğilimler ve trendler
Büyük veri ve bulut bilişimin yükselişiyle veri madenciliği daha büyük ve çeşitli veri kümelerine uygulanabilmektedir. Derin öğrenme tekniklerinin entegrasyonu, daha karmaşık desenlerin keşfini sağlamaktadır. Otomatik veri madenciliği (AutoML) teknolojileri erişimi kolaylaştırmaktadır. Veri gizliliği gibi etik ve yasal konular, sektörün uygulamalarını giderek daha fazla şekillendirmektedir.