Tanggal:23 July 2024

Data mining adalah proses menambang atau mengumpulkan informasi penting dari data besar. Proses data ini biasanya menggunakan teknik kecerdasan buatan menggunakan metode statistik, matematika. Nama alternatifnya yaitu Knowledge discovery (mining) in databases (KDD), knowledge extraction, data/pattern analysis, data archeology, data dredging, information harvesting, business intelligence, dan lain-lain.

Terdapat beberapa langkah yang harus dilakukan untuk mendapatkan data yang dibutuhkan, berikut ialah beberapa metode yang digunakan.

Metode Data Mining

1. Association

Asosiasi adalah metode berbasis aturan untuk menemukan asosiasi dan hubungan variabel dalam kumpulan data. Biasanya analisis ini terdiri dari pernyataan sederhana “jika atau kemudian”. Korelasi banyak digunakan untuk mengidentifikasi ketergantungan produk di keranjang belanja untuk memahami kebiasaan belanja konsumen. Hasilnya, perusahaan dapat mengembangkan strategi penjualan dan menciptakan sistem pemberi rekomendasi yang lebih baik.

2. Classification

Selanjutnya classification, ia adalah metode yang paling umum digunakan. Classification adalah tindakan untuk memprediksi kelas suatu objek.

3. Regression

Regression adalah teknik yang menjelaskan variabel dependen melalui proses analisis variabel independen. Sebagai contoh, prediksi penjualan suatu produk berdasarkan korelasi antara harga produk dengan tingkat pendapatan rata-rata pelanggan.

4. Clustering

Terakhir, metode clustering. Clustering digunakan dalam membagi kumpulan data menjadi beberapa kelompok berdasarkan kemiripan atribut yang dimiliki. Contoh kasusnya adalah Customer Segmentation. Ia membagi pelanggan ke dalam beberapa grup berdasarkan tingkat kemiripannya.

Baca juga: Apa Itu Profesi Data Analyst?

Penerapan Data Mining

Bisnis

Dalam bisnis, penerapannya digunakan untuk mengidentifikasi karakteristik dan memprediksi perilaku pelanggan. Analisis pasar data mining digunakan untuk menemukan korelasi antara satu produk yang dijual dengan produk lainnya dan digunakan untuk memprediksi faktor apa yang dapat menarik pelanggan baru. Melalui hal tersebut penjual dapat melakukan strategi untuk meningkatkan penjualan.

Edukasi

Dalam sektor edukasi, digunakan untuk membantu memahami karakteristik masing-masing siswa. Hal ini bertujuan untuk mengetahui pola pembelajaran terbaik yang dapat diterapkan dalam sesi pembelajaran.

Asuransi

Dalam sektor asuransi, digunakan untuk memahami minat dan kebutuhan nasabah. Sehingga, perusahaan asuransi bisa memberikan penawaran yang menarik bagi nasabah. Selain itu, perusahaan asuransi juga menggunakannya untuk mendeteksi penipuan dan risiko pada pengajuan klaim asuransi.

Perbankan

Dalam sektor perbankan, dalam penerapannya digunakan untuk memprediksi seberapa besar kemungkinan nasabah tidak dapat melunasi pinjaman. Hal ini dilakukan untuk meminimalisir resiko kerugian.

Fungsi Data Mining

1. Descriptive

Dalam fungsi deskriptifnya berguna untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik dari data yang diamati. Dengan mengeksekusi suatu proses, diharapkan untuk mengetahui perilaku data.

Data ini nantinya dapat digunakan untuk mengkarakterisasi data terkait. Dengan menggunakan kemampuan data mining deskriptif, Anda nantinya dapat menemukan pola tertentu yang tersembunyi di dalam data. Dengan kata lain, jika polanya berulang dan bernilai, karakteristik data dapat diketahui.

2. Predictive

Fungsi prediksi adalah fungsi bagaimana suatu proses menemukan pola dalam data. Pola-pola tersebut dapat diidentifikasi dari berbagai variabel dalam data. Ketika Anda menemukan sebuah pola, pola yang dihasilkan dapat digunakan untuk memprediksi variabel lain yang nilai atau jenisnya tidak diketahui.

Tujuan Data Mining

Data mining dilakukan untuk memenuhi beberapa tujuan tertentu. Berikut ini adalah tujuan-tujuannya!

  • Menjelaskan (Explanatory)
  • Konfirmasi (Confirmatory)
  • Eksplorasi (Exploratory)

Baca juga: Data Analyst Vs Data Scientist: Mana Pilihan Karirmu?

kursus pelatihan pemograman laravel vocasia

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *