Verilerle ilgili verilerle ilgili verilerle ilgili verilerin yönetimi

Veri Kurasyonu Hizmetleri ile Veriler Yönetim Verimliliğinizi Maksimumlaştırın

ALDA Tech'te veri madenciliği analizi

Veri Madenciliği AnaliziALDA Tech'in Veri Kurasyonu Hizmetleri'nin önemli bir bileşenidir.İşletmelerin verilerinden değerli bilgiler çıkararak bilinçli kararlar almasına yardımcı olmak için tasarlanmıştır..

Temel yönler:

Veri Toplama: Web verileri ve hem dış hem de iç kaynaklar dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan veri toplar.

Veri Hijyeni: Veriler etkili bir şekilde çıkarılmadan önce, temizlenmeli ve standartlaştırılmalıdır.

Hizmetler şunları içerir:

• Yapı Normalizasyonu: Verilerin tutarlı bir şekilde biçimlendirilmesini sağlamak.
• Verilerin Temizlenmesi: Verilerin kalitesini artırmak için hataları ve tutarsızlıkları ortadan kaldırmak.
• Ad ve Adres Standartlaştırması: Adlar ve adreslerin doğruluğunu sağlamak için doğru biçimlendirilmesi.

Verilerin Konsolide Edilmesi: Veri madenciliği analizi için gerekli olan verileri konsolide etmek için eşleştirme algoritmaları kullanır.

Bunlar şunları içerir:

• Kesin ve belirsiz eşleşme: Küçük farklılıklar olsa bile benzer kayıtları doğru bir şekilde eşleştirmek ve gruplamak için teknikler.
• Çözüm belirleyin: Her kayıtın benzersiz ve doğru olmasını sağlamak için veri kimliği ile ilgili herhangi bir sorunu çözmek.
• Coğrafi Uzay Verilerini Artırmak: Bölgesel analiz için veri madenciliği için özellikle yararlı olabilecek coğrafi bilgilerle veriyi geliştirmek.

Veri Uygunluğu: Veri işleminin yasal ve düzenleyici standartlara uygun olmasını sağlar.

Veri Analizi: Toplanan, temizlenen ve konsolide edilen verilerle, daha sonra çeşitli veri madenciliği analizleri yapabilirsiniz.

Bunlar şunları içerir:

• Tahmini Modelleme: Tarihi verilere dayanan gelecekteki sonuçları tahmin etmek için modeller oluşturmak.
• Eğilim Analizi: Zaman içinde kalıpları ve eğilimleri tanımlamak.
• Bölünme: Farklı grupları veya davranışları daha iyi anlamak için verileri segmentlere ayırmak.
• Birlik Kuralı Öğrenme: Verilerdeki değişkenler arasındaki ilginç ilişkileri keşfetmek.

İzlenimler ve Raporlama: Veri madenciliği analizinin son adımı, bulguları uygulanabilir anlayışlara ve raporlara dönüştürmektir.

Freepik'te macrovector tarafından görüntülendi