Veri madenciliği proje örnekleri nelerdir?

Veri madenciliği projesi seçerken önce ulaşılabilir bir veri kümesi, ölçülebilir bir soru ve değerlendirilebilir bir çıktı belirleyin. Başlangıç için müşteri terk tahmini, satış sepeti analizi, konut fiyat tahmini, spam e-posta sınıflandırması veya öğrenci başarı analizi uygundur. Her projede veri hazırlama, keşif, modelleme ve sonucu yorumlama adımlarını tamamladığınızda yalnızca çalışan bir model değil, hangi soruya ne ölçüde yanıt verdiği belli olan bir çalışma elde edersiniz.

Bir veri madenciliği projesinin temel parçaları​

İyi bir proje “Bir model kurayım” diye değil, “Veride hangi sorunun yanıtını arıyorum?” diye başlar. Örneğin müşteri terk projesinde amaç, önümüzdeki dönemde hizmeti bırakma ihtimali yüksek müşterileri tahmin etmektir. Girdi olarak kullanım süresi, aylık ücret, destek talebi sayısı ve sözleşme türü kullanılabilir; çıktı ise müşterinin terk edip etmeyeceğine ilişkin tahmin olur.

Veriyi eğitim ve test bölümlerine ayırmak, eksik veya hatalı değerleri incelemek ve hedef sütunu diğer sütunlardan ayırmak gerekir. Modelin başarısı yalnızca doğruluk oranıyla değerlendirilmemelidir. Dengesiz sınıflarda kesinlik, duyarlılık ve F1 skoru da incelenmelidir. Bir tahmin sonucu ilişki gösterebilir; tek başına neden-sonuç kanıtlamaz.

Uygulanabilecek proje örnekleri​

Aşağıdaki projeler, farklı veri madenciliği görevlerini karşılaştırarak seçim yapmanızı kolaylaştırır.
Tablodaki yöntemler aynı amaca hizmet etmez. Sonuç sütunu önceden biliniyorsa sınıflandırma veya regresyon; sonuç etiketi yoksa kümeleme; nadir ve olağandışı kayıtları bulmak istiyorsanız anomali tespiti daha uygundur. Ürünlerin birlikte alınmasını inceleyen projelerde ise amaç tahmin yapmak değil, alışveriş davranışındaki ilişkileri keşfetmektir.

Örnek proje: satış sepeti analizi​

Varsayımsal olarak elinizde her satırın bir alışverişi temsil ettiği bir veri kümesi olduğunu düşünün:


Bu projede girdi, siparişlerde birlikte bulunan ürünlerdir. Veri madenciliği yöntemi, örneğin “ekmek alanların süt alma eğilimi” gibi kurallar üretebilir. Destek, iki ürünün birlikte bulunduğu siparişlerin bütün siparişlere oranıdır; bu örnekte 2/4 = %50 olur. Güven, ekmek bulunan üç siparişin ikisinde süt de bulunduğu için yaklaşık %66,7’dir. Kaldırma (lift) ise bu güveni sütün genel görülme oranına böler: (2/3)/(2/4) ≈ 1,33. Lift bir oran, leverage ise gözlenen birliktelikle bağımsızlık beklentisinin farkıdır; bu iki ölçütü karıştırmayın.

Böyle bir sonuç, mağazada ürün yerleşimi veya öneri sistemi için kullanılabilecek bir ipucu sağlar; ancak müşterinin neden bu ürünleri aldığını kanıtlamaz. Ürün fiyatı, kampanya, mevsim ve stok durumu gibi değişkenler incelenmeden doğrudan iş kararı vermek yanıltıcı olabilir.

Projeyi uygulanabilir hâle getirme​

Başlamadan önce hedefi tek cümleyle yazın: “Bu veriyle hangi sonucu bulmak istiyorum?” Ardından veri sözlüğü hazırlayın; her sütunun anlamını, veri türünü ve eksik değer durumunu belirtin. Kişisel veriler içeren projelerde gereksiz kimlik bilgilerini kullanmayın, veriyi anonimleştirin ve erişimi sınırlandırın.

Sonuçları yalnızca model skoru olarak sunmayın. Kaç kayıt kullanıldığını, test verisinin nasıl ayrıldığını, hangi ölçütlerin hesaplandığını ve modelin hangi durumlarda yanılabileceğini açıklayın. En iyi proje, en karmaşık algoritmayı kullanan değil, sorusu, verisi, yöntemi ve sonucu birbirine açıkça bağlanan projedir.