Title: Veri Madenciliği Author: Kriko Published: 25 Mayıs 2023 Last modified: 7 Temmuz 2026 --- 1. [Anasayfa](https://kriko.io/tr/) / 2. [Sözlük](https://kriko.io/tr/sozluk) / 3. V Harfi # Veri Madenciliği Veri madenciliği, devasa veri kümelerini keşfetmek için kullanılan bilgisayar yollu bir teknik ve stratejidir. **Veri madenciliği**, İngilizcede [Data](https://kriko.io/services/data-analysis-insight) Mining olarak adlandırılan ve büyük veri kümeleri içerisindeki anlamlı örüntüleri, ilişkileri ve eğilimleri keşfetmek için kullanılan bir analiz yaklaşımıdır. Ham verilerin doğrudan kullanılabilir bilgiye dönüştürülmesine yardımcı olur. İstatistiksel yöntemler, makine öğrenmesi algoritmaları ve veri tabanı teknolojileri bu süreçte birlikte kullanılabilir. Özellikle yüksek miktarda veri üreten kurumlar, karar alma süreçlerini destekleyecek bilgileri veri madenciliği aracılığıyla belirleyebilir. Veri madenciliği süreci genellikle verilerin toplanması, temizlenmesi, hazırlanması, modellenmesi ve sonuçların değerlendirilmesi aşamalarını içerir. Amaç, daha önce bilinmeyen ilişkileri ortaya çıkarmak ve elde edilen bulguları iş hedefleri doğrultusunda kullanmaktır. Ancak bulunan her örüntü anlamlı veya güvenilir olmayabilir. Bu nedenle sonuçların doğrulanması, bağlam içerisinde değerlendirilmesi ve uygun performans ölçütleriyle test edilmesi gerekir. Telekomünikasyon sektöründe müşteri davranışları incelenerek hizmetten ayrılma ihtimali yüksek kullanıcılar belirlenebilir. Finans, bankacılık ve sigorta alanlarında risk değerlendirmesi, dolandırıcılık tespiti ve fiyatlandırma çalışmalarında veri madenciliğinden yararlanılabilir. Üretim sektöründe makine verileri analiz edilerek olası arızalar ve bakım ihtiyaçları tahmin edilebilir. Pazarlama alanında ise müşteri özellikleri, satın alma geçmişi ve etkileşim verileri incelenerek segmentler ve satış eğilimleri oluşturulabilir. Veri madenciliğinde **sınıflandırma, kümeleme, ilişkilendirme ve tahminleme** gibi farklı yöntemler kullanılabilir. Sınıflandırma, verileri önceden belirlenmiş kategorilere ayırırken kümeleme benzer özelliklere sahip gözlemleri doğal gruplar altında toplar. İlişkilendirme analizi, ürün veya davranışlar arasındaki birlikte gerçekleşme eğilimlerini belirlemeye çalışır. Tahminleme yöntemleri ise geçmiş verilerden yararlanarak gelecekteki sonuçlara yönelik olasılıklar üretir. Süreç madenciliği, kurumsal sistemlerde oluşan olay kayıtlarını inceleyerek iş süreçlerinin gerçekte nasıl ilerlediğini analiz eder. Bir e-ticaret şirketi sipariş, ödeme, hazırlama ve sevkiyat kayıtlarını değerlendirerek gecikme yaşanan adımları veya tedarikçileri belirleyebilir. **Metin madenciliği** ise yorum, e-posta, sosyal medya paylaşımı ve müşteri geri bildirimi gibi metinlerden anlamlı bilgiler çıkarılmasını sağlar. Örneğin bir video platformundaki kullanıcı yorumları konu, duygu veya şikayet türüne göre sınıflandırılabilir. Tahmine dayalı analiz, geçmiş veriler ve istatistiksel modeller kullanılarak gelecekteki sonuçların öngörülmesine odaklanır. Bir şirket önceki yıllardaki iade kayıtlarını inceleyerek gelecek dönem için tahmini iade oranları oluşturabilir. Ancak bu alan veri madenciliğiyle örtüşse de daha geniş analitik yöntemleri de kapsayabilir. Veri madenciliği doğru veri, uygun model ve uzman değerlendirmesiyle uygulandığında müşteri memnuniyetinin artırılmasına, risklerin azaltılmasına ve operasyonel kararların geliştirilmesine katkı sağlayabilir. ## Sözlükte keşfedin ### Hibrit Bulut (Hybrid Cloud) Hibrit bulut, verilerin hem işletme içine hem de işletme dışına sunulmasını sağlayan bir depolama sistemidir. ### İlk Giriş Gecikmesi (FID) İlk Giriş Gecikmesi, kullanıcının bir web sitesindeki sayfayla etkileşim kurmaya çalıştığı süreyle arayüzün yanıt verme süresi arasındaki gecikmeyi izleyen bir ölçüttür. ### Yeniden Pazarlama Yeniden pazarlama (Remarketing) web siteniz ya da mobil uygulamanız ile daha önce etkileşime geçmiş kullanıcılara tekrar ulaşmanızı sağlayan bir pazarlama yöntemidir. ### Müşteri Yaşam Boyu Değeri Müşteri yaşam boyu değeri (Customer Lifetime Value), bir müşterinin ilgili işletme için sağlayacağı tüm gelirlerin beklenen toplamına deniyor. ### Python Python, nesne odaklı yüksek seviye programla dili olarak piyasaya sürülmüştür. Web uygulamaları, yazılım geliştirme, makine öğrenimi veya veri bilimi gibi alanlarda kullanılan yüksek seviyeli bir programlama dili olarak tanımlanabilmektedir. ### WordPress Wordpress, neredeyse sıfır deneyimle dahi kendi web sitenizi / bloğunuzu oluşturmanıza yardımcı olan, 2003 yılında ortaya çıkmış açık kaynak kodlu bir içerik yönetim sistemidir. ### Müşteri Veri Platformu (CDP) Müşteri bilgilerini toplayan ve birleştiren bir yazılım olarak bilinmektedir. Her müşteri hakkında tutarlı ve eksiksiz bilgiler oluşturmak için birden fazla kaynak üzerinden veri toplayan bu yazılım sistemidir. ### Tavsiye Motoru Tavsiye motoru (Recommendation Engine), kullanıcılara inceledikleri sayfaların benzerleri ile ilgili ürün / hizmet sunan bir yazılımdır. ### Bilgi Mimarisi Bilgi mimarisi; web sitesini, mobil uygulamayı, herhangi bir sosyal ağı ya da yazılım programını kullanıcılar için daha anlaşılır ve kolay erişilebilir kılmak amacıyla yapılan düzenlemeler bütünüdür. ## Dijitalin nabzını bizimle takip et Dijital dünyayı şekillendiren seçilmiş içgörüler, haberler ve fikirlerden haberdar olmak için abone olun. Bu kutucuğu işaretleyerek [gizlilik ve aydınlatma](https://kriko.io/tr/gizlilik-politikasi) metnimizi kabul ettiğinizi onaylamış olursunuz.