Recommandé
Contenu connexe
En vedette
En vedette (20)
Similaire à Veri Madenciliği ve Makine Öğrenmesi Konularına Giriş
Similaire à Veri Madenciliği ve Makine Öğrenmesi Konularına Giriş (20)
Veri Madenciliği ve Makine Öğrenmesi Konularına Giriş
- 2. January 13, 2017 2 Doç. Dr. Şadi Evren ŞEKER Eğitim: Bilg Müh. BSc. , MSc. 7Tepe Ünv. M.A. İTÜ STS, PhD. Yıldız Teknik Bilg. Müh. , PostDoc UT Dallas Comp. Sci., İstanbul Şehir Üniversitesi, Yönetim Bilişim Sistemleri. Smith College, Computer Science 6 Farklı Ülkede 17 Farklı üniversitede ders vermek www.SadiEvrenSEKER.com YouTube:Bilgisayar Kavramları ©2016 Şadi Evren ŞEKER, bütün hakları saklıdır.
- 15. Veri Olgunluğu Uygulama Katmanı Veri Tabanları Arayüz Katmanları • Veri Cahilliği (olgunluk 0.0) • Yöne_min önünde çalışanlar (olgunluk 0.5): Excel, mikro uygulamalar • Veri Farkındalığı (olgunluk 1.0) : Veri Tabanı / Dosya • Veriyi etkili hale ge_rmek (olgunluk 1.5) : View kullanımı • Etkili Veri Arayışı (olgunluk 2.0) : Veri Ambarları • Problemin farkına varma (olgunluk 2.5) • Bütün veriya anında ve her amaç için erişim (olgunluk 3.0): Büyük Veri
- 16. Veri Olgunluk Seviyeleri • 1. Veri Bir Varlıkfr • 2. Veri Tabanları (RDBMS) • 2.5. View Yapıları • 3. Veri Ambarları • 3.5. Gelişmiş Martlar, Veri Küpleri ve OLAP in- memory • 4. Büyük Veri, NoSQL ve Bulut 16
- 18. Bazı Uygulama Alanları • Finansal Veri Analizi • Parekende Sektörü • Telekom • Biyolojik Veriler • Saldırgan Yakalanması • Sosyal Ağlar
- 19. Finans/Pazarlama Alanı • Müşteri davranışları ve Kredi Karf harcamaları • Borsa ve diğer finansal araçların analizi • Kara para aklama • Hedeflenmiş pazarlama • XRM • Customer Churn Analysis • Sigorta Pirimleri
- 20. Parekende Sektörü • Çok boyutlu raporlar (müşteri, ürün, zaman, şube vs.) • Kampanya oluşturma/ başarısı / Analizi • Ürün tavsiyeleri • Raf analizleri
- 21. Telekom Sektörü • Hileli aramaların yakalanması • Müşteri profillemesi • CRM • Customer Churn Analysis • Görselleş_rme
- 22. Biyoenforma_k • Protein veya gen dizilimlerinin analizi • Görselleş_rme • Protein veay genlerin indekslenmesi, kategorilenmesi veya aranması
- 23. Saldırganların Yakalanması • Akan verinin analizi • Davranış analizi • Monitor ve alarm mekanizmaları • Görselleş_rme ve sorgu araçları
- 24. Sosyal Ağ Analizi • Hareketli ortamın modellenmesi ve tahmini • Yazar tanıma • Grup ve arkadaşlık analizleri • Davranış analizi (tepkiler) • Argüman ve trendler
- 25. NORA
- 27. Trendler • Applica_on Explora_on. • Scalable and interac_ve data mining methods. • Integra_on of data mining with database systems, data warehouse systems and web database systems. • Standardiza_on of data mining query language. • Visual data mining. • New methods for mining complex types of data. • Biological data mining. • Data mining and sorware engineering. • Web mining. • Distributed data mining. • Real _me data mining. • Mul_ database data mining. • Privacy protec_on and informa_on security in data mining.
- 28. Trendler • Applica_on Explora_on. • Scalable and interac_ve data mining methods. • Integra_on of data mining with database systems, data warehouse systems and web database systems. • Standardiza_on of data mining query language. • Visual data mining. • New methods for mining complex types of data. • Biological data mining. • Data mining and sorware engineering. • Web mining. • Distributed data mining. • Real _me data mining. • Mul_ database data mining. • Privacy protec_on and informa_on security in data mining. Veri Madenciliği, Verinin olduğu her yerdedir.
- 29. 29 Veri Madenciliği ve Bazı Problemler • Verinin büyüyen hızı her geçen gün daha da yakalanamaz olmaktadır. – Verinin büyüyen hızı önceleri büyük veriyi tanımlarken arfk büyük veri 5V olarak tanımlanmaktadır. • Veriyi toplamak, saklamak ve işlemek için otoma_ze edilmiş araçlara ih_yaç artmaktadır – Genelde verinin bolca bulunduğu alanlar • İş Dünyası: Web, E-Ticaret, Safş/Banka/Süreç İşlemleri (Transac_ons), Borsa, PAZARLAMA!!!! … • Bilim: Uzaktan Algılama, Biyoinforma_k, simülasyonlar, … • Toplum ve Halk için: Haberler, Dijital Kameralar, YouTube, .. • Bolca veri içerisinde yüzüyoruz ama çoğu zaman bilgiden yoksunuz. • Buluşlar ihtiyaçlardan doğar!
- 30. Data Warehouse: A Multi-Tiered Architecture Data Warehouse (Veri Ambarı) Extract Transform Load Refresh OLAP Engine Analysis Query Reports Data mining Monitor & Integrator Metadata Veri Kaynakları Front-End Tools Serve Data Marts Operational DBs Other sources Data Storage OLAP Server
- 34. 2015 Big Data
- 36. Büyüme
- 38. İş Rolleri
- 39. Web 1.0 Info – Centric Web • The first generation of the WorldWideWeb (WWW), characterized by separate static websites. • It is one-way broadcasting. • It is invented 1989 byTim Berners- Lee. • It was widely used between 1998 and 2001, and it is still used besideWeb 2.0 in almost all web sites.
- 40. Web 2.0 People Centric Web ! Technologies and Trends ! Social networking sites: ! Facebook, MySpace, Hi5, … etc. ! Tagging or Labeling Content: ! Del.icio.us. ! Wikis: ! Wikipedia. ! Community-generated content: ! eBay. ! Open Services: ! Google. ! P2P: ! Bit Torrent. ! New Web technologies: ! XML, RSS, Ajax. ! Open Source Sorware
- 41. Web 3.0 Machine Centric Web • Different meanings are intended to describe the evolution ofWeb usage and interaction between the many possible evolutionary paths. • The third generation ofWeb technologies and services that emphasize a machine-facilitated understanding of information on theWeb.
- 42. Web 3.0 Evolution Paths • SemanticWeb • Intelligent System Planning • Business and NetworkApplications • … etc. • VideoWeb • Web 3D • Ubiquitous and PervasiveWeb
- 43. Web 3.0 Semantic Web • It is a group of methods and technologies to allow machines to understand the meaning - or "semantics" - of information on theWorldWideWeb. • The semantic web is a vision of information that is understandable by computers, so computers can perform more of the tedious work involved in finding, combining, and acting upon information on the web.
- 44. Semantic Web The Technology • It involves publishing in languages specifically designed for data: Resource Description Framework (RDF), Web Ontology Language (OWL), and Extensible Markup Language (XML): ! HTML describes documents and the links between them. ! RDF, OWL, and XML, by contrast, can describe arbitrary things such as people, meetings, or airplane parts.
- 47. Web 3.0
- 48. Veri Madenciliği Gelişim Aşamaları • Descrip/ve Analy_cs, which use data aggrega_on and data mining techniques to provide insight into the past and answer: “What has happened?” : Social Analy_cs (Summarize Data) • Predic/ve Analy_cs, which use sta_s_cal models and forecasts techniques to understand the future and answer: “Not only future also, What could happen?” : Sen_mental Analysis, • Prescrip/ve Analy_cs, which use op_miza_on and simula_on algorithms to advice on possible outcomes and answer: “What should we do?”, Recommender Algorithms January 13, 2017 Data Mining: Concepts and Techniques 48
- 49. January 13, 2017 Data Mining: Concepts and Techniques 49 Architecture: Typical Data Mining System data cleaning, integration, and selection Database or Data Warehouse Server Data Mining Engine Pa{ern Evalua_on Graphical User Interface Knowl edge- Base Database Data Warehouse World-Wide Web Other Info Repositories
- 51. Büyük Veri ve Map-Reduce • Büyük veri için kri_k şartlar: – Map – Ölçeklenebilirlik (Scalability ) – Problemin Dağıflabilirliği • Paralel Programlama • Dağıfk Sistemler – Veri Geçişi – Reduce
- 55. WordCount Örneği
- 56. NoSQL • Scalability (Ölçeklenebilirlik) ve büyümenin kontrol edilmesi • Coğrafi limitlerin kalkması • Scheme on Read • Lazy Update (OLTP sistemi değildir, kesinlikle değildir!) • Örnek sosyal ağlar
- 57. NoSQL Ne Sağlar? • Yerel veri erişimi • Verilerin yapısız olması (unstructured) • Veri güncellemesinde gereksiz aşamaların azalflması • DDOS koruması
- 58. Big Data and Data Mining Problems • Classifica_on • Clustering • Associa_on Rule Mining • Predic_on
- 60. İle_şim • Şadi Evren ŞEKER • www.SadiEvrenSEKER.com • www.MISSozluk.com • www.BilgisayarKavramlari.com • www.YBSAnsiklopledi.com • YouTube: Bilgisayar Kavramları • Current Affilia_on: İstanbul Şehir Üniversitesi
- 61. Soru - Cevap • YouTube: bilgisayar kavramları • Mail: ses@SadiEvrenSEKER.com • Konular: Akademik hayat, bilişim sektörü, büyük veri, iş hayaf, veri madenciliği, mahremiyet, sosyal ağlar, kariyer planlaması, öğrencilik, bilgisayar mühendisliği, veri tabanları, nosql, yurt dışı (çalışmak / öğrencilik)