Jamovi ile Yapay Zeka ve Veri Madenciliği Uygulamaları

Dijital dönüşümün hız kazanmasıyla birlikte veri madenciliği, işletmelerden akademik araştırmalara kadar birçok alanda karar alma süreçlerinin temelini oluşturur hâle gelmiştir. Yapay zekâ destekli veri madenciliği uygulamaları ise bu süreci daha hızlı, daha doğru ve daha öngörülebilir hâle getirmektedir. Jamovi, özellikle istatistiksel analizleri kolaylaştırma amacıyla tasarlanmış olsa da, R entegrasyonu sayesinde veri madenciliği tekniklerini uygulamak mümkündür.

---

Veri Madenciliği Nedir?

Veri madenciliği, büyük veri setleri içindeki desenleri, ilişkileri ve eğilimleri ortaya çıkarmayı amaçlayan bir bilgi keşfi sürecidir. Klasik istatistiksel analizden farklı olarak veri madenciliği, büyük hacimli verilerde keşifsel ve otomatik öğrenme yöntemleri içerir.

Temel Teknikler:

• Sınıflandırma (Classification)

• Kümeleme (Clustering)

• Regresyon (Regression)

• İlişkilendirme Kuralları (Association Rule Mining)

• Anomali Tespiti (Anomaly Detection)

---

Jamovi’de Yapay Zeka ve Veri Madenciliği Mümkün mü?

Evet. Jamovi’nin arayüzü doğrudan yapay zeka ve veri madenciliği menüleri içermese de, Rj modülü sayesinde güçlü R paketleriyle bu işlemler uygulanabilir.

Kullanılabilecek R Paketleri:

• rpart – Karar ağaçları

• randomForest

• e1071 – SVM

• caret – Makine öğrenmesi framework’ü

• arules – İlişkilendirme analizi

• cluster – Kümeleme analizi

• xgboost, lightgbm – Boosting algoritmaları

---

Jamovi ile Veri Madenciliği Süreci

1. Veri Hazırlığı

• Eksik verilerin temizlenmesi

• Uç değerlerin ayıklanması

• Kategorik değişkenlerin sayısallaştırılması

• Normalizasyon ve standardizasyon

2. Öznitelik (Feature) Seçimi ve Mühendisliği

• Korelasyon matrisleri ile gereksiz değişkenlerin çıkarılması

• PCA veya ICA gibi yöntemlerle boyut indirgeme

• Etkileşimli değişkenlerin türetilmesi

3. Modelleme

• Sınıflandırma için: Karar ağaçları, lojistik regresyon, random forest

• Regresyon için: Doğrusal, doğrusal olmayan, çoklu regresyon

• Kümeleme için: K-means, hiyerarşik kümeleme

• Derin öğrenme için: Yapay sinir ağları

4. Model Değerlendirme

• Doğruluk (%), F1 skoru, ROC eğrisi

• Confusion matrix

• Hiperparametre ayarlamaları

---

Uygulama Örneği: Müşteri Segmentasyonu

Bu örnekte Jamovi ile alınan veri kümesi, Rj modülüyle analiz edilerek 4 farklı müşteri grubu ortaya konmuştur.

---

Jamovi ile Yapay Zeka ve Veri Madenciliği Nerelerde Kullanılır?

---

Görselleştirme Teknikleri

• Kümeleme sonuçlarının 2D ya da 3D olarak görselleştirilmesi

• Karar ağaçlarının dallanma yapısı

• ROC eğrileri ve model doğrulama grafikleri

R’deki ggplot2, plotly, factoextra gibi paketlerle desteklenir.

---

Veri Madenciliğinde Dikkat Edilmesi Gerekenler

• Aşırı öğrenme (overfitting) riskinden kaçınmak

• Veri dengesizliği sorunlarına karşı SMOTE gibi yöntemler

• Modelin açıklanabilirliği: SHAP, LIME gibi yöntemler

---

Yapay Zeka ile Etik ve Güvenlik Kaygıları

• Gizlilik: GDPR ve KVKK uyumu

• Şeffaflık: Modelin neden bu kararı verdiği açıklanmalı

• Ayrımcılık: Irk, cinsiyet, yaş gibi değişkenlerde önyargı yaratmamak

---

Sonuç

Jamovi, istatistiksel analiz için sunduğu kolaylıkları, R entegrasyonu sayesinde yapay zeka ve veri madenciliği uygulamalarıyla birleştirerek çok daha geniş bir kullanım yelpazesi sunar. Jamovi’yi veri bilimi projelerinde kullanmak isteyenler, özellikle Rj modülüyle sınırsız modelleme ve analiz olanağına sahiptir. Doğru veri ön işleme, uygun algoritma seçimi ve yorumlama becerileriyle, Jamovi etkili bir yapay zeka destekli veri analiz aracına dönüşebilir.

Veri, modern dünyanın en değerli varlıklarından biri haline gelmiştir ve iş dünyasında, araştırmada ve karar verme süreçlerinde kritik bir rol oynamaktadır. Biz, veri analizi konusundaki tutkulu bir topluluk olarak, veri biliminin ve analizinin gücünü vurguluyoruz. Web sitemiz, işletmelerden akademisyenlere ve veri meraklılarına kadar herkesin veri analizi becerilerini geliştirmesine yardımcı olmayı amaçlayan bir kaynaktır. Misyonumuz, veri analizi sürecini anlaşılır ve erişilebilir hale getirmek, verilerin içinde gizlenen değeri açığa çıkarmak ve daha bilinçli kararlar almalarını desteklemektir.

Web sitemiz, geniş bir veri analizi yelpazesi sunmaktadır. Hangi sektörde olursanız olun veya hangi veri analizi aracını kullanıyorsanız kullanın, ihtiyaçlarınıza uygun hizmetler sunuyoruz. SPSS, R, Python, Excel veya diğer analiz araçlarını kullanarak veri madenciliği, hipotez testleri, regresyon analizi, zaman serisi tahmini, segmentasyon ve daha fazlasını içeren çeşitli analiz türlerini kapsarız. Ayrıca, öğrenmeyi kolaylaştırmak için zengin kaynaklar, öğreticiler ve interaktif araçlar sunuyoruz.