Veri madenciliği modelleri ve örnek bir uygulama

Bu çalışma içeriğinde, ham verilerden faydalı bilgi elde etme aşamaları olan veri madenciliği kavramı anlatılmaya çalışılmıştır. Bu ham veriyi işlemede yaygın olarak kullanılan CRISP-DM aşamaları açıklanmıştır. Veri madenciliği algoritmalarının tanımlayıcı ve tahmin edici olarak ikiye ayrılmasından bahsedilmiştir. Ayrıca sınıflandırma, kümeleme ve birliktelik kuralları algoritmalarıyla kurulan modellerin aşmaları ayrıntılı olarak anlatılmıştır. Bu anlatımlar doğrultusunda uygulamada Türkiye'de kitap satışı yapan internet sitelerinden alınan en çok satan kitap listelerindeki kitapları türlerine göre sınıflandırma yaparken hangi faktörlerin etkili olduğu belirlenmeye çalışılmıştır. Çalışmada, veri madenciliği sınıflandırma algoritmalarından biri olan K- En Yakın Komşuluk (k-nearest neighbor, k-nn) algoritması en başarılı sonucu verdiği için seçilmiştir.