Veri Madenciliği ve Desen Tanıma
Veri madenciliği, büyük ve karmaşık veri setlerinde gizli bilgileri keşfetme ve bu verilerden anlamlı desenler çıkarma sürecidir.
Bu süreci kullanarak, farklı sektörlerdeki karmaşık veri yapılarını analiz ediyor, bilinmeyen kalıpları ortaya çıkarıyor ve bunları işletme kararları için kullanılabilir bilgiye dönüştürüyoruz. İleri düzey algoritmalarla, bu sürecin her aşamasını optimize ediyoruz.
Veri Ön İşleme
İlk adımda, farklı kaynaklardan veri topluyor ve hatalı, eksik veya tutarsız olan verileri temizleyerek analiz edilebilir hale getiriyoruz. Bu aşamada doğru formatlama, veri setinin güvenilirliği açısından en önemli detaylardan biridir.
Özellik Seçimi ve Dönüşüm
Anlamlı özelliklerin belirlenmesi ve gereksiz verilerin çıkarılması ile analiz süreçlerinin hızını ve doğruluğunu artırıyoruz. Özellikle büyük veri setlerinde, veri normalizasyonu ve özellik dönüşümü süreçlerini kullanıyoruz.
Desen Tanıma
Veri içindeki desenleri ortaya çıkarmak için sınıflandırma, kümeleme ve ilişkilendirme teknikleri kullanıyoruz. Bu adımda kullanılan makine öğrenmesi ve istatistiksel modeller, verinin gizli yapısını açığa çıkararak çıkarımsal analizlere temel oluşturur.
Anomali Tespiti
Sistemlerdeki olağandışı veya beklenmeyen davranışları tespit ediyoruz. Kredi kartı dolandırıcılığı gibi durumlarda, anomali tespitiyle sorunları erken aşamada belirliyor ve çözüm sunuyoruz.
Tahminleme ve Kestirimsel Modelleme
Geçmiş verilerden öğrenilen kalıpları kullanarak gelecekteki eğilimleri tahmin ediyor, işletmelerin karar alma süreçlerinde daha etkin ve öngörülü olmalarını sağlıyoruz.