Bu yazı, işletmelerin veri analitiği kullanarak elde ettikleri verileri etkili bir şekilde işleyerek karar verme süreçlerinde kullanabilecekleri ve MySQL veritabanlarındaki veri işleme tekniklerini kullanarak verileri anlamak ve değerlendirmek için bir dizi yöntem sağlayabilecekleri konusunda bilgi veriyor Verilerin doğru bir şekilde toplanması ve saklanması, veri ön işleme, anomali tespiti ve eksik değer işleme gibi adımlar da ele alınıyor Özellikle anomali tespiti, birçok endüstride kullanılan bir uygulama alanına sahip olup işletmelerin verileri analiz ederek anormal durumları tespit ederek daha iyi kararlar vermelerine yardımcı olabilir

İşletmeler, veri analitiği kullanarak elde ettikleri verileri etkili bir şekilde işleyebilirler ve bunları karar verme süreçlerinde kullanabilirler. Veri analitiği, MySQL veritabanlarındaki veri işleme teknikleri aracılığıyla verilerinizi anlamak ve değerlendirmek için bir dizi yöntem sağlar.

Öncelikle, verilerinizin toplanması ve saklanması önemlidir. MySQL veritabanları aracılığıyla, verilerinizi güvenli bir şekilde saklayabilirsiniz. Verilerin analizi ve işlenmesi için daha iyi bir veri modeli oluşturduktan sonra, veri ön işleme yöntemleri kullanarak verilerinizi iyileştirebilirsiniz.

Veri analitiği işleminin bir diğer önemli adımı, verilerin kontrol edilmesi ve anomali tespit edilmesidir. Outlier tespiti ve eksik değer işleme teknikleri MySQL veritabanlarında kullanılabilir. Verilerinizi en iyi şekilde modellemek, açıklayıcı veri analizi, tahmin analitiği ve karar destek analitiği gibi veri analitiği yöntemlerini kullanarak fayda sağlayabilirsiniz.

Veri analitiği, işletmelerin büyümesine ve başarısına yardımcı olabilir. MySQL veritabanlarındaki veri analitiği teknikleri, işletmelerin karar verme süreçlerinin en iyi şekilde yönlendirilmesinde yardımcı olabilir. Bu yöntemler, birçok farklı veri tipini analiz etmek ve değerlendirmek için uygulanabilir.

Verilerin Toplanması ve Saklanması

MySQL, günümüzün en popüler veritabanlarından biridir ve veri toplama ve saklama konusunda önemli bir rol oynamaktadır. Verilerin doğru bir şekilde depolanması, daha sonra yapılacak işlemlerin etkinliği ve verimliği için önemlidir.

Veri toplama, verilerin bilgisayar sistemine kaydedilmesini sağlayan süreçtir. MySQL, kullanıcılar için veri toplama kolaylığı sunar. Verilerin saklanması prosedürü, toplanan tüm verilerin veritabanında depolanması ve ardından ileride işlenmesi için kullanılabilir durumda beklenmesinden oluşur.

Verilerin toplanması ve saklanması için kullanılan bir dizi teknik vardır. Bunlar arasında verilerin yapılandırılması, tutarlılık kontrolü, normalizasyon, yinelenen veri kaldırma ve diğerleri bulunur. Ayrıca, verilerin yedeklenmesi, veri kaybını önleme açısından da önemlidir. Bu nedenle, veri kaybını önlemek için düzenli yedekleme işlemleri gerçekleştirilmelidir.

Bu teknikler, kullanıcıların verilerini güvenli bir şekilde saklamalarına ve daha sonra analiz etmelerine olanak tanır. Veritabanlarının yönetimi, verileri işlemeden önce onları doğru bir şekilde toplamanın ve saklamanın önemi nedeniyle büyük bir öneme sahiptir.

Veri Ön İşleme

Veri analitiği yapmanın en önemli adımlarından biri veri ön işlemesidir. Verilerin doğru bir şekilde anlaşılabilmesi ve analiz edilebilmesi için öncelikle ön işlemden geçmesi gerekmektedir. MySQL veritabanlarında da veri ön işleme mekanizmaları bulunmaktadır.

Veri ön işleme, verilerin düzeltme, yeniden ölçeklendirme, filtreleme ve eksik verilerin tamamlanması gibi işlemler ile verilerin daha anlamlı ve işlenebilir hale getirilmesini sağlar. Bu işlemlerden biri de anomali tespiti ile ilgilidir. Anomaliler, gerçekleşen olaylar arasında istatistiksel açıdan anormal olanları ifade eder. Outlier detection yöntemleri MySQL veritabanlarındaki verilerde anomali tespiti için kullanılan en yaygın yöntemlerden biridir.

Diğer bir önemli konu ise eksik değer işleme teknikleri. MySQL veritabanlarında, eksik verilerin çıktısı, çoğunlukla yanıltıcı ve gereksiz bilgilerin analizinde problemler yaratabilir. Bu nedenle eksik verilerin çıktısının tamamlanması çok önemlidir. MySQL'de özellikle, eksik verilerin çıktısının tamamlanmasına yönelik birçok teknik bulunmaktadır.

Özetle, veri ön işleme, verileri daha anlaşılır hale getirmek ve istatistiksel verileri düzgün bir şekilde analiz etmek için çok önemlidir. MySQL'de veri ön işleme mekanizmaları, verilerin analizi ve işlenmesi için birçok olanak sunar ve bu nedenle yapılan analizlerde verilerin doğru sonuçlar verebilmesi için veri ön işlemesinin titiz bir şekilde yapılması gerekir.

Anomalilerin Tespiti

Anomalilerin tespiti, bir veri kümesi üzerinde yapılan analizlerin en önemli adımlarından biridir. Anomali, diğer örneklerden farklı olan ve beklenmeyen bir şekilde davranan veri noktalarıdır. MySQL'de, anomali tespiti için birçok teknik ve en iyi uygulama bulunmaktadır.

Outlier Detection, anomali tespiti için en yaygın kullanılan tekniktir. Bu teknik, birbirinden farklı veri noktalarını birbirinden ayırmayı sağlar. Bu ayırma, çizelgeler, histogramlar ve kutu grafikleri kullanılarak gerçekleştirilebilir. Bu grafikler, verilerin normal dağılımını analiz etmek için kullanılabilir. Outlier Detection aynı zamanda, tahminsel modelleme çalışmalarının da bir parçasıdır.

Eksik değer işleme de anomali tespiti açısından önemlidir. Analiz edilen veri kümesinde eksik veriler bulunabilir. Bu durumlarda, eksik verilerin yerini doldurmak için çeşitli teknikler kullanılabilir. Bu teknikler arasında ortalama, medyan, mod ve tamamlayıcı kodlama gibi yöntemler yer alır.

Anomalilerin tespiti aynı zamanda, birçok endüstride kullanılan bir uygulama alanına sahiptir. Özellikle, finansal hizmetler, sağlık ve perakende sektörleri tarafından sıklıkla kullanılır. Anomali tespiti, bu sektörlerin temel uygulamalarından biridir. Verilerin düzenli olarak analiz edilmesi ve anormalliklerin belirlenmesi, işletmelerin daha iyi kararlar vermesine yardımcı olabilir.

Sonuç olarak, anomali tespiti, verileri bütünsel olarak analiz etmek ve anormallikleri belirlemek için önemli bir adımdır. MySQL'de bu adımı gerçekleştirmek için birçok teknik ve en iyi uygulama mevcuttur. Outlier Detection, eksik değer işleme ve veri modelleme, anomali tespiti için yaygın kullanılan teknikler ve yöntemlerdir.

Outlier Detection

MySQL veritabanlarında kullanılan veri analitiği tekniklerinden biri de outlier tespitidir. Outlier, veri kümesinde beklenmedik bir şekilde farklılık gösteren verilerdir. Bu veriler, genellikle hatalı veri girişi, sistem arızası veya dış etkenlerden kaynaklanabilir.

Outlier tespiti, veri analitiğinde önemli bir role sahiptir çünkü anomali verilerin analiz sonuçlarını yanıltması önlenir. MySQL'de outlier tespiti için birkaç teknik vardır:

• Z-Skoru: Verilerin ortalaması ve standart sapması kullanılarak, belirlenmiş bir eşik değerinin üzerinde veya altındaki değerler tespit edilir.
• Tukey Yöntemi: Verilerin üst ve alt çeyrek değerleri kullanılarak, bir alt eşik değer ve bir üst eşik değer belirlenir. Bu değerlerin dışındaki veriler outlier olarak tanımlanır.
• LOF (Local Outlier Factor): Verilerin her biri için, komşu verilerin yoğunluğuna göre bir outlier faktörü hesaplanır. Bu faktör, bir verinin outlier olup olmadığını belirlemek için kullanılır.

Outlier tespiti, MySQL veritabanlarında yapılacak herhangi bir veri analizi öncesinde önemli bir adımdır. Doğru bir şekilde yapıldığında, analiz sonuçları daha doğru ve güvenilir olur. Bu da doğru kararlar almak için önemli bir faktördür.

Missing Value Treatment

Eksik değerler, veri analitiği çalışmalarında sıkça karşılaşılan bir durumdur. MySQL veritabanlarında da eksik verilerle karşılaşabiliriz. Bu durumda, eksik değerlerin tamamlanması ve verilerin analize hazır hale gelmesi gerekmektedir. Bu noktada, eksik değer işleme teknikleri devreye girer.

Eksik değerlerin tamamlanması için birkaç teknik kullanılabilir. İlk olarak, verinin dağılımına bakarak eksik değerlerin yerine medyan veya ortalama değerler atanabilir. Eğer veri dağılımı normal ise ortalama değerler, aksi takdirde medyan değerler kullanılabilir. Ayrıca, eksik değerlere ilişkin yargılamalar yapılıp, eksik değerlerin belirli bir değerle tamamlanması da mümkündür. Ancak bu yöntem, objektif bir yöntem değildir ve yanıltıcı sonuçlara yol açabilir.

Bir başka eksik değer işleme tekniği ise, eksik verilerin tahmin edilmesidir. Bu teknikte, mevcut veriler kullanılarak eksik olan veriler tahmin edilir. Bundan sonra, bu tahmin edilen veriler analiz için kullanılır. Yine, bu yöntem de objektif olmayabilir ve tahmin hataları sonucu yanıltıcı sonuçlara yol açabilir.

MySQL veritabanlarında eksik değerleri işlemek için kullanabileceğimiz bazı fonksiyonlar şunlardır: COALESCE, IFNULL, NULLIF ve REPLACE. Bu fonksiyonlar, verilerin eksik değerleri daha kolay tamamlamamıza olanak tanır. Ayrıca, NULL değerler aranarak eksik değerlerin tespit edilmesi de mümkündür.

Eksik değerlerin işlenmesi, veri analitiği çalışmalarının doğru sonuçlar vermesi için oldukça önemlidir. Eksik verileri dikkate almadan yapılan analizler, yanıltıcı sonuçlara yol açabilir. Bu nedenle eksik değer işleme teknikleri, verilerin doğru bir şekilde analiz edilmesinde büyük önem taşır.

Veri Modelleme

Veri modelleme, verilerin yapısını anlamak ve bu verileri daha iyi anlamak için kullanılan bir yöntemdir. MySQL veritabanlarında da veri modelleme teknikleri kullanılmaktadır. Veri modellemesi, veri tabanlarının oluşturulması, geliştirilmesi ve bakımı için hayati önem taşır.

MySQL'de veri modelleme, üç farklı aşamada gerçekleştirilir: kavramsal, mantıksal ve fiziksel modelleme. Kavramsal model, verilerin yapısal olmayan bir tanımını sağlar ve bir varlık-ilişki diyagramı (ERD) kullanılarak oluşturulabilir. Mantıksal model, kavramsal modelin daha somut versiyonudur ve normalleştirme kurallarına uyularak oluşturulur. Fiziksel model ise verilerin somut bir tanımını sağlar ve belirli bir veritabanı yönetim sistemi için tasarlanır.

Veri modelleme aşamalarından birinci aşama olan kavramsal modelleme, veritabanı tasarımındaki ilk adımdır. Bu modelleme aşaması, veri tabanının ana işlevlerini belirlemek ve veriler arasındaki ilişkileri belirlemek için kullanılır. ER modeli, veri tabanı schema tasarımında genellikle kullanılan bir tekniktir.

İkinci aşama olan mantıksal modelleme, veri tabanı tasarımının somutlaştırılmasında ve verinin yapısal uygunluğunun kontrol edilmesinde kullanılır. Normalleştirme kurallarına uyularak, verilerin tablolara dağıtılması sağlanır. Bunun sonucunda veri tabanı, daha az tekrar eden ve daha tutarlı olur.

Üçüncü aşama olan fiziksel modelleme, verilerin nasıl saklanacağına karar verilir. Yani, verilerin işleyebileceği belirli bir sistemde nasıl düzenleneceği belirlenir. Bu aşamada, veri modelinin gerçek bir veritabanına dönüştürülmesi gereklidir. Fiziksel modelleme, veritabanı tasarımı için gerçek bir rehber olarak kullanılabilir.

Sonuç olarak, MySQL veritabanlarında veri modelleme teknikleri oldukça önemlidir. Veri modelleme aşamaları sayesinde verilerin daha anlamlı bir şekilde işlenebilmesi ve daha doğru sonuçlar elde edilebilmesi sağlanır. Bu sayede veritabanlarının daha etkili bir şekilde kullanılması mümkün olur.

Conceptual Model Design

Veri analitiği sürecinde bir diğer önemli adım, verilerin anlaşılır ve yönetilebilir hale getirilmesidir. Bunun için verilerin bir veri modeli üzerinde organize edilmesi gerekir.

Veri modeli, verilerin nasıl organize edileceği, veri alanları arasındaki ilişkiler ve veri tablosu yapıları gibi özellikleri tanımlayan bir yapıdır. Öncelikle veri modeli tasarlamanın ilk adımı, kavramsal model tasarımıdır. Bu aşamada, verilerin temel yapıları ve kavramsal ilişkileri belirlenir.

Kavramsal model tasarımı için kullanılabilecek yöntemlerden biri, veri akış diyagramlarıdır. Veri akış diyagramları, iş süreçlerinin ve veri akışının sadece temsil edildiği basit diyagramlardır. Bu diyagramlar kullanılarak, verilerin hangi iş sürecinde kullanıldığı, verilerin kaynağı ve hedefi arasındaki ilişkiler ve verilerle yapılan işlemler anlaşılır hale getirilebilir.

Daha sonra, kavramsal modelde tanımlanan unsurlar kullanılarak, düzenli bir yapı olarak veri modeli oluşturulmalıdır. Bu süreçte, mantıksal model tasarımı ve fiziksel model tasarımı adımları takip edilir.

Mantıksal model tasarımında, verinin yapısı ve konsepti tanımlanır. Verilerin manuel olarak hangi süreçlerde yönetildiği ve veri tabloları arasındaki ilişkileri belirlemek için Entity-Relationship Model (ERM) gibi araçlar kullanılabilir.

Fiziksel model tasarımı adımında, verilerin fiziksel olarak nasıl depolanacakları belirlenir. Bu aşamada, verilerin türüne ve veritabanı yönetim sistemi tarafından sunulan özelliklere göre uygun veri tipleri seçilir. Bu adımda, veritabanı tablolarının fiziksel alanları ve boyutları, anahtar alanları ve indeksleri gibi özelliklerin tanımlandığı veritabanı şeması oluşturulur.

Sonuç olarak, veri modelleme sürecinde, verilerin yönetimi, anlaşılması ve yönetilmesi için uygun yapıları tasarlamak büyük önem taşır. Kavramsal, mantıksal ve fiziksel model tasarımları, veri analitiğinde başarılı sonuçlar elde etmek için doğru veri modelinin oluşturulmasına yardımcı olur.

Logical Model Design

Veri modellemede, mantıksal model tasarımı, fiziksel model tasarımının ardından gelir. Mantıksal model tasarımı, verinin nasıl kullanılacağına ilişkin kararlar alındığı noktadır. Ayrıca, modelleme teknikleri arasında en soyut olandır. Mantıksal model tasarımı, verinin niteliğini (veri tipleri, anahtarlar ve ilişkiler) ve veri işleme yöntemlerini belirler.

Mantıksal model tasarımı, verinin yapısını açıkça ifade eder. Veri modelleri, birlikte çalışan bir dizi veri bileşeninin bir düzenlemesi ve kontrollü bir şekilde yönetilmesidir. Veri modelleme, kompleks veri işleme gereksinimlerinin yerine getirilmesinde kritik bir noktayı temsil eder.

Mantıksal model tasarımı, veri yapısını özetlemek için birçok teknik kullanır. Entity-Relationship Model (ERM) ve Unified Modeling Language (UML) bu teknikler arasında en popüler olanlarındandır. ER modelinde, bir varlık (entity), bir öğenin genel karakteristiğidir. İlişkiler, bir varlık arasındaki belirli bağıntıları ifade eder. Bunlar, bir üstleştirme türü, bir çıkarma türü veya bir birleştirme türü olabilir. UML, geliştiricilerin yazılım tasarımı hakkında açıklama yapmalarına izin verir. UML modelinde, bir nesne (object) üreticinin söyleyecekleri ilgili verilerden oluşur.

Mantıksal model tasarımı, verilerin işlenmesinde en kritik adımdır. Bu adımın yanlış yapılması, tüm veri yönetim sürecinde zararlı sonuçlara neden olabilir. Dolayısıyla, bir veri model tasarımı yaparken, hem veri işleme gereksinimlerini hem de veri yapısını dikkate almak çok önemlidir. Basitliği korumak için, veri modelleme yöntemi efektif, sorunsuz, doğru ve tutarlı olmalıdır.

Physical Model Design

Fiziksel veri modelleme, veritabanındaki verilerin nasıl saklanacağını belirlemek için kullanılan bir süreçtir. Bu süreç için veritabanı yöneticileri genellikle birincil ve ikincil depolama aygıtları, veri öncelikleri, erişim yöntemleri ve depolama yönetim sistemleri dahil olmak üzere birçok bileşeni dikkate alır. Bu unsurların tümü, veritabanının fiziksel yapısını oluşturur ve veri tabanının performansını ve güvenilirliğini etkiler.

Fiziksel veri modelleme, veritabanı tasarımının son aşamasıdır ve amaçlarından biri, veri özelliklerine en uygun depolama yönteminin seçilmesidir. Bir veri modelinde depolama yöntemleri, verinin yapısına, yapısının büyüklüğüne, erişim gereksinimlerine ve güvenilirlik gereksinimlerine bağlı olarak seçilir. Veri tabanı yöneticisi, veritabanında sahip olmak istedikleri depolama alanının miktarını da belirler.

Fiziksel veri modelleme işlemi, veri önceliklerinin belirlenmesine yardımcı olur. Veri öncelikleri, veritabanındaki verilerin önem sırasına göre listelenmesidir. Bu veriler, veritabanı sorguları veya iş akışı için sık sık kullanılan verilerdir. Veritabanı yöneticileri, bu verileri birincil depolama alanında depolarlar ve böylece erişme süresini azaltır ve performansı arttırır.

Fiziksel veri model tasarımında, erişim yöntemi, verinin depolandığı yerdeki fiziksel konumunu belirler. Bu, veri tabanının performansı üzerinde büyük bir etkiye sahip olabilir, çünkü erişim yöntemi, verinin erişim hızını, özellikle büyük veri tabanlarında, önemli ölçüde etkileyebilir.

Sonuç olarak, fiziksel veri modeli, bir veri tabanının performansını ve güvenilirliğini etkileyebilecek birçok bileşeni dikkate alır. Bu nedenle, veri tabanı yöneticileri, veritabanı tasarımını gerçekleştirirken fiziksel veri modellemenin önemini anlamalıdır. Fiziksel veri modeli, veritabanı özellikleri ve yapısal ihtiyaçlar açısından önemlidir ve doğru bir şekilde yapılırsa, veritabanı performansını arttırabilir.

Veri Analizi

MySQL, büyük veri işleme ve analizleri yapmak için kullanılan bir veritabanı işlevi görür. Veri analizi teknikleri, MySQL veritabanlarındaki verileri analiz etmek ve anlamak için kullanılır. Veri analizi, anlamlı bilgiler elde etmek ve karar vermeyi kolaylaştırmak için önemlidir.

Veri analizi teknikleri arasında açıklayıcı veri analizi, tahmin analizi ve karar destek analitiği bulunur. Açıklayıcı veri analizi, verilerin anlaşılması ve tarihindeki değişikliklerin keşfi için kullanılır. Tahmin analitiği, gelecekteki verilerin tahmin edilmesi için kullanılan bir tekniktir ve karar destek analitiği, yapılacak kararlara yardımcı olmak için kullanılır.

MySQL'de, veri analizi için farklı teknikler ve yöntemler uygulanabilir. Bir SQL sorgusu kullanarak verilerin filtrelenmesi ve sıralanması gibi basit veri analizleri yapılabilir. Ayrıca, çok boyutlu OLAP küpleri ve görselleştirme araçları gibi daha sofistike teknikler de mevcuttur.

Veri analizi yaparken, bazı temel prensiplere uygun olmak önemlidir. Örneğin, verileri düzenli bir şekilde toplamak ve düzenlemek, veri bütünlüğünü korumak, gereksiz ve tekrarlayan verileri ortadan kaldırmak, verileri doğrulamak ve temizlemek gibi önemli adımlar atılmalıdır.

Bir diğer önemli husus, veri modellemesidir. Veri analizi sürecinde giderek daha karmaşık hale gelen verilerin modellemesi, veri analizi sonuçlarının doğruluğunu ve güvenilirliğini arttırır. Veri modelinin tasarlanması sırasında, verilerin ilişkisi, yapıları, ilişkileri ve özellikleri gibi faktörler dikkate alınır.

Veri analizi yaparken, sonuçların doğruluğunu sınırlandıran bazı faktörler vardır. Örneğin, veri setindeki eksik veya yanlış bilgiler, modelleme hataları, veri birleştirme ve dönüştürme zorlukları gibi. Bu nedenle, veri analizi sürecinde düzenli olarak verilerin doğruluğunu kontrol etmek ve sürekli olarak veri analiz tekniklerini geliştirmek önemlidir.

Descriptive Analytics

MySQL veritabanlarında veri işleme yöntemleri arasında en önemli tekniklerden biri açıklayıcı veri analitiği olarak karşımıza çıkar. Açıklayıcı veri analitiği, verilerin analiz edilerek içerdikleri bilgi ve anlamların çıkarılmasını amaçlayan bir tekniktir. Bu teknik sayesinde veri setleri incelenir ve içerdikleri bilgi grafik, tablolar ve özetler aracılığıyla sunulur.

MySQL veritabanlarında açıklayıcı veri analitiği yapmak için farklı teknikler kullanılabilir. Bunlar arasında frekans dağılımı, ortalamalar ve standart sapmalar gibi istatistiksel teknikler, histogramlar, kutu ve bıyık grafikleri gibi görsel teknikler yer alır.

İstatistiksel Teknikler	Görsel Teknikler
Frekans Dağılımı	Histogram
Ortalama	Kutu ve Bıyık Grafikleri
Standart Sapma

Bu teknikler kullanılarak verilerin dağılımı, merkezi eğilimleri, dağılım yayılımı ve diğer özellikleri incelenir. Böylece verilerdeki anormallikler, eksik veya yanlış veriler, tarihsel trendler ve gelecekteki olası senaryolar belirlenir.

Örnek olarak bir şirketin satışlarını analiz edelim. İstatistiksel teknikler kullanarak, satışların günlük, haftalık, aylık ve yıllık olarak nasıl dağıldığını ve satış trendlerinin nasıl bir seyir izlediğini belirleyebiliriz. Bunun yanı sıra, görsel teknikler kullanarak, farklı ürünlerin satış oranlarını karşılaştırabilir ve müşteri verilerini analiz ederek belirli bir müşteri kitlesinin satın alma davranışlarını anlayabiliriz.

Bu örnekten de anlaşılacağı gibi, açıklayıcı veri analizi sayesinde veriler daha anlamlı hale gelerek karar verme süreçleri kolaylaşır ve doğru kararları almak için gerekli olan bilgiler sağlanır.

Predictive Analytics

Tahmin analitiği, MySQL veritabanlarında sıklıkla kullanılan bir tekniktir. Bu teknik sayesinde veriler analiz edilir ve gelecekte olabilecek olaylar hakkında tahminler yapılır. Tahmin analitiği, e-ticaret, finans, sağlık ve diğer birçok sektörde kullanılır.

Tahmin analitiği için kullanılan yöntemler, istatistiksel modelleme, makine öğrenimi, veri madenciliği ve yapay zeka gibi teknolojileri içerir. Bu teknikler sayesinde veriler analiz edilir ve gelecekte neler olacağı tahmin edilir.

MySQL veri tabanları, tahmin analitiği için birçok girdi sağlar. Bunlar arasında müşterilerin belirli bir ürüne olan ilgisi, müşteri sadakati, sepet analizi ve diğer birçok parametre yer alır. Bu veriler analiz edilerek, gelecekteki müşteri davranışlarına dair tahminler yapılabilir.

Tahmin analitiğinde, doğru veri toplama ve doğru modelleme teknikleri kullanmak son derece önemlidir. Verilerin yanlış işlenmesi tahminlerin yanlış olmasına yol açabilir. Bu nedenle, doğru veri işleme, veri ön işleme ve veri modelleme teknikleri kullanarak iyi bir tahmin analitiği yapabilirsiniz.

Örnek bir tahmin analitiği uygulaması, bir elektronik mağaza için müşteri satın alma davranışlarını tahmin etmek olabilir. Bu analizde, müşterilerin geçmiş satın alma davranışları, fiyat aralıkları ve ürün kategorisi verileri gibi birçok faktör analiz edilebilir. Analiz sonucunda, gelecekte müşterilerin hangi ürünleri ve ne zaman satın alabileceği gibi tahminler yapılabilir.

Yukarıda bahsedilen tüm tekniklerin uygulanması ile tahmin analitiği işlemleri verimli bir şekilde gerçekleştirilebilir. Bu sayede, gelecekteki müşteri talepleri daha iyi öngörülebilir ve işletmeler bu talepleri karşılamak üzere hazırlıklar yapabilirler.

Prescriptive Analytics

Prescriptive analytics, veri analizi disiplinlerinden biridir. Bu tekniği kullanarak, büyük veri kümelerinin içinden, belirli bir hedefe en uygun olan çözümü seçebilirsiniz. Bu sayede erişilebilirliği, hissedilen maliyeti ve performansı optimize edebilirsiniz. Prescriptive analytics, karar destek sistemlerinin bir parçasıdır.

MySQL veritabanı kullanarak, prescriptive analytics için birçok teknik uygulanabilir. Kullanılabilecek teknikler arasında doğrusal olmayan modelleme, karar ağacı analizi, dinamik programlama, kural tabanlı sistemler ve optimizasyon modelleri gibi yöntemler bulunabilir.

• Doğrusal Olmayan Modelleme: Bir problemin doğrusal değilse, doğrusal olmayan modelleme kullanılabilir. Bu yöntem verilerin analiz edilmesi, optimizasyonu veya keşfini yapmak için kullanılabilir.
• Karar Ağacı Analizi: Bellek kullanımı ve hizmet kalitesinin hesaplanması gibi hedefler için kullanılabilir. Bu yöntem, verilerin belirli karar süreçlerine göre adım adım analiz edilmesini ve karar verilmesini sağlar.
• Dinamik Programlama: Aynı problemin farklı görevlerle ele alındığı durumlarda kullanılabilir. Bu yöntem, çözümleri optimize eder ve diğer karar destek sistemlerine göre daha verimli bir şekilde çalışır.
• Kural Tabanlı Sistemler: Bu sistemler, verileri oluşturan kuralları ortaya koyar. Bu kurallar, yapay zeka veya benzeri bir sistem tarafından uygulanabilir ve tavsiyeler sunabilir.
• Optimizasyon Modelleri: Bir problemin belirli bir strateji veya kısıtlamalar altında optimize edilmesi için kullanılır. Bu model, veri analizindeki sayısal kullanımlar için kullanışlıdır.

Prescriptive analytics, sadece verilerin çözüldüğü bir noktada değil, aynı zamanda, çözümün seçildiği noktada da uygulanabilir olmasıdır. Bu teknik, yüksek miktarda verilerin bulunduğu her alanda uygulanabilir, bu nedenle, MySQL veritabanı içindeki verilerin işlenmesinde çok önemli bir rol oynar.