Veri Madenciliği: Veriden Değere

Günümüzde şirketler veri okyanusunda yüzüyor, ancak çoğu susuzluktan ölüyor. Veriye sahip olmak yetmez, onu anlamlandırmak gerekir. Veri Madenciliği (Data Mining), büyük veri setleri içerisindeki gizli desenleri, ilişkileri ve kuralları keşfetme sürecidir. Ham veriyi işlenebilir bilgiye dönüştürür.

Yeni Sav Danışmanlık olarak, verilerinizin derinliklerindeki stratejik içgörüleri "kazıp" çıkarıyoruz.

Veri Madenciliği Ne İşe Yarar?

Veri madenciliği, geçmişi açıklamakla kalmaz, geleceği de öngörür.

Birliktelik Kuralları (Association Rules): "Bebek bezi alanlar, bira da alıyor." (Market Sepeti Analizi). Hangi ürünlerin birlikte satıldığını bulur.
Sınıflandırma (Classification): "Bu kredi başvurusu riskli mi, güvenli mi?" Yeni veriyi önceden tanımlanmış sınıflara atar.
Kümeleme (Clustering): Benzer özelliklere sahip verileri gruplar.
Anomali Tespiti: Dolandırıcılık (fraud) veya üretim hataları gibi normal dışı durumları yakalar.

CRISP-DM Metodolojisi

Veri madenciliği projelerinde endüstri standardı olan CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) modelini uyguluyoruz.

graph TD A["İş Anlayışı (Business Understanding)"] --> B["Veri Anlayışı (Data Understanding)"] B --> C["Veri Hazırlığı (Data Preparation)"] C --> D["Modelleme (Modeling)"] D --> E["Değerlendirme (Evaluation)"] E --> F["Uygulama (Deployment)"] E --> A style A fill:#fff9c4,stroke:#fbc02d,stroke-width:2px style D fill:#e1bee7,stroke:#8e24aa,stroke-width:2px style F fill:#b2dfdb,stroke:#00897b,stroke-width:2px

Python ile K-Means Kümeleme Analizi

Müşteri segmentasyonu için sıkça kullanılan K-Means algoritmasının basit bir uygulaması:

Küme	Özellikler	Pazarlama Stratejisi
Küme 0	Düşük Gelir, Yüksek Harcama	İndirim ve Fırsat Odaklı Kampanyalar
Küme 1	Yüksek Gelir, Düşük Harcama	Marka Değeri ve Kalite Vurgusu
Küme 2	Yüksek Gelir, Yüksek Harcama	VIP Hizmetler ve Sadakat Programları

Kullanım Alanları

Perakende: Raf düzeni optimizasyonu, kişiselleştirilmiş kampanyalar.
Bankacılık: Kredi risk skorlaması, kredi kartı dolandırıcılık tespiti.
Telekom: Müşteri kaybı (churn) tahmini.
Üretim: Bakım zamanı tahmini (Predictive Maintenance).

Yeni Sav Danışmanlık ile Veri Odaklı Kararlar

Veri madenciliği, sadece IT departmanının işi değildir; stratejik bir yönetim aracıdır.

Veri Ambarı Danışmanlığı: Verilerinizin analize uygun şekilde saklanması ve düzenlenmesi.
Tahminleyici Analitik: Gelecek ayın satışlarını veya stok ihtiyacını %95+ doğrulukla tahmin ediyoruz.
Görselleştirme: Karmaşık algoritmaların sonuçlarını, anlaşılır dashboard'lara dönüştürüyoruz.

Verileriniz konuşmak istiyor. Onlara kulak verin.

Veri Madenciliği ile Gizli Hazineleri Keşfedin