SOSYAL MEDYAYA GİRİŞ

Sosyal ağ analizi için web madenciliği kullanım sürecinin üçüncü adımı veri hazırlamadır. Veri hazırlama adımında, ilgili veriler analiz için toplanır ve veritabanında saklanmak için önceden işlenir ve temizlenir. Doğru cevap C seçeneğidir.

Yakınlık gruplaması, bir veri tabanındaki bir dizi nesne arasındaki belirli ilişkileri ortaya çıkarmaya çalışır. Bunun belirlenmesinde ilişkilendirme kuralları geliştirilmeye çalışılır. Buradaki temel mantık X içeren veri tabanının işlemlerinin, Y içerme eğiliminde olmasıdır. Bir ilişkilendirme kuralı, bir öge kümesinin varlığının bir başka öge kümesi ile korelasyon içinde olduğunu sunar. Örneğin, patates cipsi alan müşterilerin %75’inin soğuk gazlı içecek alması.

Görselleştirme, sonuçları pasta çizelgeleri, çubuk grafikler, istatistiksel gösterimler ve grafiksel formlar hâlinde göstererek, herhangi bir okuma veya yazma formu olmadan verileri çok net ve anlaşılır bir şekilde çıkarma ve görselleştirme işlemidir.

Veri ambarları veri tabanlarını yormamak için oluşturulmuş, daha hızlı çalışan, özelleştirilmiş ve veri tabanlarına göre daha az veri saklayan yapılardır. İlgili veriyi kolay, hızlı ve doğru biçimde analiz etmek için gerekli iş- lemleri yerine getirir.

Web içerik madenciliği, ana nesnelerin web sayfalarına gömülü veya web sayfalarına bağlı gö- rüntü, video ve ses gibi geleneksel multimedya araçları olduğu bilgi keşfini hedefler.Verileri çoğunlukla yarı yapılandırılmış ve/veya yapılandırılmamıştır.

Kullanıcının gezinme modelini keşfetmek için web madenciliği alanına uygulanan 3 tür veri madenciliği tekniği vardır. Bunlar kümeleme, sınıflandırma ve ilişkilendirme kuralıdır.

Web madenciliği yaklaşımı son yıllarda e-bankacılık, web reklamı, e-ticaret web sitesi tasarımı, e-ticaret müşteri davranışı analizi, arama motoru, ticari işlem analizi vb. alanlarda kullanılmaktadır.

Kümele yaklaşımı gruptaki bireylerin yakınlığı, gruptaki üyelerin ayrıntılı bilgileri, bir sosyal ağdaki gruplar arasındaki ilişki dahil olmak üzere birçok farklı bilgi sağlayabilir.

Adım 1. Analiz hedeflerinin seçimi: İlk adım, e-posta, web, telefon iletişimi vb. analiz hedefleri seçilir. Birden fazla hedef de seçilebilir. • Adım 2. Sosyal ağ analizinin seçimi: Sosyal ağ analiz metodolojisi seçilir. Analiz hedefleri çoğunlukla yapılar, içerik ve kullanıcı davranışları gibi web kaynakları üzerinde yoğunlaşmaktadır. • Adım 3. Veri hazırlama: Bu adımda, ilgili veriler analiz için toplanır ve veritabanında saklanmak için önceden işlenir ve temizlenir. • Adım 4. Web madenciliği teknikleri seçimi: Web madenciliği teknikleri (web içerik madenciliği, web yapı madenciliği ve web kullanım madenciliği) veya kullanılacak kombinasyonları seçilir ve onlar ile işlem yapılır. • Adım 5. Sonuçların sunumu ve yorumlanması: Web madenciliğinden elde edilen analiz sonuçları otomatik veya manuel olarak veya görselleştirme teknikleriyle sunulur ve yorumlanır. • Adım 6. Öneri ve eylem: Bu isteğe bağlı bir adımdır ve analiz sonuçları üretildikten sonra süreç sona erebilir.

Günümüzde sosyal ağ verileri marka satış ve pazarlama stratejilerinin
belirlenmesinde, devlet stratejilerinin belirlenmesi ve yürütülmesinde, ülkelerin tartıştığı konuların tespitinde, kullanıcı profillerinin çıkarılması ve kişilik analizinde, tavsiye sistemlerinin geliştirilmesinde, suçların çözümlenmesi ve aydınlatılmasında, eğitim alanında değerlendirmelerin yapılmasında, duygu ve düşünce analizinde, kişiye uygun reklamların üretilmesinde, eksik bilgi çıkarımında ve sosyal ilişki analizinde kullanılır. Doğru cevap E'dir.

Veri madenciliği en basit tanımıyla veriler arasında beklenmeyen/önceden bilinmeyen ilişkileri keşfetmedir. Doğru cevap B'dir.

Bilgi keşfi, potansiyel olarak yararlı veya önceden bilinmeyen bilgileri verilerden ayıklayan bir işlemdir.  Veri madenciliği bilgi keşif sürecinin merkezi bir parçasıdır. İlgili süreç veri temizleme, veri entegrasyonu, veri seçimi, veri dönüşümü, veri madenciliği, örüntü değerlendirme ve bilgilerin sunulması adımlarından oluşur.Doğru cevap A'dır.

Denetimli veri madenciliği teknikleri: Denetimli veri madenciliği teknikleri belirli bir veri noktasını tahmin etmek için tasarlanır. Burada siz ne aradığınızı bilir ve önceden tanımlanmış bir hedef değişkenin değerini girdi değişkenleri toplamı açısından bulmayı hedeflersiniz. Örneğin, X model bir araba alacağınız zaman piyasadaki X model satılık arabaların satış ilanlarından yararlanırsınız. Sınıflandırma, tahmin ve öngörü kullanılan başlıca denetimli veri madenciliği teknikleridir.Doğru cevap B'dir.

Bölümleme algoritmaları: Çeşitli bölümler oluşturur ve bunları bir ölçütle değerlendirir. K-means algoritması en bilinen bölümleme algoritmasıdır. Doğru cevap E'dir.

Veri madenciliğinin özel bir şekli olan web madenciliği, World Wide Web olarak bilinen “www” kullanıcılarının ihtiyaç duydukları bilgilere hızlı ve
kolay bir şekilde ulaşmalarını sağlar. Web’de çok miktarda metin belgesi, multimedya dosyası ve resim vardır ve bunların sayısı gün geçtikçe artmaktadır. Şekil 6.8’de ise web madenciliğinin üç farklı tipi sunulmuştur. Bunlar web içerik madenciliği, web yapı madenciliği ve web
kullanım madenciliğidir. Doğru cevap A'dır.

Web kullanım madenciliği, kullanıcıların “World Wide Web” ile etkileşime girerken davranışlarını tahmin edebilecek tekniklere odaklanır. Web kullanım madenciliği web günlüğü kayıtlarından veriler toplayarak kullanıcı gezinme kalıplarını keşfetmeye çalışır. Doğru cevap B'dir.

Altı adımlı sosyal ağ analizi için web madenciliği kullanım sürecinin adımları 
• Adım 1. Analiz hedeflerinin seçimi 
• Adım 2. Sosyal ağ analizinin seçimi
• Adım 3. Veri hazırlama
• Adım 4. Web madenciliği teknikleri seçimi
• Adım 5. Sonuçların sunumu ve yorumlanması
• Adım 6. Öneri ve eylem. Doğru cevap C'dir.

*Adım 1. Analiz hedeflerinin seçimi
• Adım 2. Sosyal ağ analizinin seçimi
• Adım 3. Veri hazırlama
• Adım 4. Web madenciliği teknikleri seçimi
• Adım 5. Sonuçların sunumu ve yorumlanması
• Adım 6. Öneri ve eylem Doğru cevap D'dir.

Yakınlık gruplaması, bir veri tabanındaki bir dizi
nesne arasındaki belirli ilişkileri ortaya çıkarmaya çalışır. Bunun belirlenmesinde ilişkilendirme kuralları geliştirilmeye çalışılır. Buradaki temel mantık X içeren veri tabanının işlemlerinin, Y içerme eğiliminde olmasıdır. Doğru cevap B'dir.

Süreç;Veri-Hedef veri-İşlenmiş veri-Dönüştürülmüş veri-Örüntü/model ve bilgi şeklinde işlemektedi.Yani D seçeneği doğrudur.