Veri Madenciliği, ilişkisel veritabanları bağlamında, öncelikli olarak verileri satır ve sütunlardan oluşan tablolar biçiminde temsil eden, yapılandırılmış veritabanlarında depolanan büyük miktardaki verilerden gizli kalıpları, eğilimleri, korelasyonları ve içgörüleri keşfetme sürecini ifade eder. Bu, istatistiksel analiz, makine öğrenimi algoritmaları, veri görselleştirme ve sorgu optimizasyonu gibi çeşitli teknik ve teknolojilerin kullanılmasıyla yapılır. Veri madenciliği, paydaşların bilinçli, veriye dayalı kararlar ve tahminler almasına, iş süreçlerini optimize etmesine ve müşteri segmentasyonu, satış tahmini, sahtekarlık tespiti ve pazar analizi dahil olmak üzere çeşitli amaçlar için anlamlı içgörüler elde etmesine olanak tanıyarak verilerin değerli bir şekilde anlaşılmasını sağlar.
İşletmelerde ve kuruluşlarda veriye dayalı karar almaya artan güven, yazılım geliştirme alanında veri madenciliğinin önemini artırmıştır. Arka uç, web ve mobil uygulamalar oluşturmaya yönelik güçlü no-code bir platform olan AppMaster, kullanıcıların büyük miktarda veriyi işleyebilen ve işleyebilen ölçeklenebilir uygulamaları hızlı bir şekilde geliştirmesine ve dağıtmasına olanak tanır. AppMaster, Postgresql uyumlu veritabanlarına destek sağlarken uygulamalar için kaynak kodu oluşturarak uygulamaların karmaşık sorguları verimli bir şekilde yönetmesini sağlar ve kullanıcıların veri madenciliği görevlerini sorunsuz bir şekilde gerçekleştirmesine olanak tanır. AppMaster uygulamalarının ölçeklenebilir doğası, yüksek yük ve kurumsal kullanım durumlarına uyum sağlar ve bu da onu, uygulamalarında veri madenciliği yetenekleri arayan işletmeler için ideal bir seçim haline getirir.
İlişkisel veritabanlarında veri madenciliği, veri ön işleme, veri dönüştürme, veri madenciliği algoritmaları ve değerlendirme dahil olmak üzere birden fazla adıma ayrılabilir. Veri ön işleme aşamasında ham veriler temizlenir, filtrelenir ve analize uygun formata dönüştürülür. Bu, eksik değerlerin doldurulmasını, aykırı değerlerin belirlenmesini ve kaldırılmasını ve farklı ölçeklerin etkilerini ortadan kaldırmak için verilerin normalleştirilmesini içerebilir. Veri dönüştürme aşaması genellikle önceden işlenmiş verilerin gruplama, birleştirme veya pivotlama gibi veri madenciliği tekniklerini uygulamak için uygun bir formata dönüştürülmesinden oluşur. Daha sonra dönüştürülen verilerden anlamlı modeller ve bilgiler çıkarmak için çeşitli veri madenciliği algoritmaları uygulanır. Bu algoritmalar kümeleme, sınıflandırma, regresyon, birliktelik kuralı öğrenme ve anormallik tespitini içerir. Son olarak değerlendirme aşaması, elde edilen içgörülerin amaçlanan amaç için ilgili, yararlı ve eyleme dönüştürülebilir olmasını sağlamak için veri madenciliği sonuçlarının değerlendirilmesini içerir.
İlişkisel veritabanlarında veri madenciliğinin sık kullanım durumları, müşteri satın alma kalıplarını belirlemek için müşteri ve işlem verilerinin birleştirilmesi veya elde tutma ve yıpranma oranlarını tahmin etmek için çalışan verilerinin analiz edilmesi gibi birden fazla tablo veya kaynaktan gelen verilerin birleştirilmesini içerir. Satış tahmini veya talep planlaması gibi gelecekteki eğilimleri tahmin eden tahmine dayalı modeller oluşturmak için gelişmiş veri madenciliği teknikleri de kullanılabilir. Ayrıca, veri madenciliğinin özel bir biçimi olan metin madenciliği, ilişkisel veritabanlarında depolanan kullanıcı yorumları veya sosyal medya gönderileri gibi yapılandırılmamış metinsel verilerden içgörü elde etmek için kullanılabilir.
Veri madenciliği geliştikçe, süreci kolaylaştırmak ve daha geniş bir kullanıcı kitlesinin erişebilmesini sağlamak için özel araçlar ve uygulamalar ortaya çıktı. Örneğin, SQL (Yapılandırılmış Sorgu Dili), sağlam veri madenciliği işlemlerini kolaylaştıran pencere işlevleri veya yinelemeli sorgular gibi gelişmiş analitik işlevleri içerecek şekilde gelişmiştir. Ek olarak Tableau veya Power BI gibi iş zekası (BI) araçları, kullanıcıların etkileşimli grafikler ve gösterge tabloları oluşturmasına olanak tanıyarak, teknik bilgisi olmayan kullanıcılar için bile veri araştırmasını ve görselleştirmeyi basitleştirmek üzere geliştirilmiştir. Ayrıca, RapidMiner veya Python tabanlı Scikit-learn kütüphanesi gibi özel veri madenciliği yazılımı ve kütüphaneleri, ilişkisel veritabanlarından kalıpları, eğilimleri ve içgörüleri çıkarmak için uygulanabilecek önceden oluşturulmuş algoritmalar ve modeller sağlar.
Sonuç olarak, ilişkisel veritabanlarında veri madenciliği, işletmelere ve kuruluşlara veri odaklı karar almayı, süreç optimizasyonunu ve bilgi keşfini yönlendiren eyleme geçirilebilir içgörüler sağlamada önemli bir rol oynar. Paydaşlar, AppMaster gibi güçlü platformlardan yararlanarak ve gelişmiş teknik ve araçları bir araya getirerek, modern veri yönetiminin sürekli büyüyen ölçeği ve karmaşıklığının yarattığı zorlukların üstesinden gelirken, işletmelerinin rekabet gücünü ve büyümesini artırmak için veri madenciliğinin avantajlarından yararlanabilirler.
