Veri madenciliği, büyük miktarda veriden anlamlı bilgiler bulma sürecidir. Veri madenciliği, 1990’ların başında ortaya çıkmış ve o zamandan beri birçok farklı alanda kullanılmıştır.
Veri madenciliğinin tarihi, 1930’lara kadar uzanabilir. 1930’larda, İngiliz istatistikçi Ronald A. Fisher, istatistiksel çıkarım için olasılıksal yaklaşımı geliştirdi. Fisher’in yaklaşımı, veri madenciliğinin temelini oluşturmuştur.
1960’larda, bilgisayarların gelişmesiyle birlikte veri madenciliği için yeni bir dönem başladı. 1960’larda, bilgisayarlar, büyük miktarda veriyi depolayabilir ve işleyebilir hale geldi. Bu, veri madenciliğinin daha yaygın olarak kullanılmasını sağladı.
1970’lerde, veri madenciliği için yeni bir teknik olan karar ağları geliştirildi. Karar ağları, veri madenciliğinde en yaygın kullanılan tekniklerden biridir.
1980’lerde, veri madenciliği için yeni bir teknik olan regresyon analizi geliştirildi. Regresyon analizi, iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi belirlemek için kullanılır.
1990’larda, veri madenciliği için yeni bir teknik olan destek vektör makineleri geliştirildi. Destek vektör makineleri, sınıflandırma ve regresyon için kullanılan bir tür makine öğrenimi algoritmasıdır.
2000’lerde, veri madenciliği için yeni bir teknik olan derin öğrenme geliştirildi. Derin öğrenme, büyük miktarda veriden öğrenmek için insan beyninin işleyişini taklit eden bir tür makine öğrenimi algoritmasıdır.
Veri madenciliği, günümüzde birçok farklı alanda kullanılmaktadır. Veri madenciliği, bankacılık, finans, sağlık, üretim, perakende ve telekomünikasyon gibi birçok farklı sektörde kullanılmaktadır. Veri madenciliği, işletmelerin karar verme sürecini iyileştirmek, müşteri hizmetlerini geliştirmek ve yeni ürünler ve hizmetleri geliştirmek için kullanılmaktadır.