Data mining merupakan suatu aktivitas yang memiliki dua fungsi utama. Berdasarkan fungsi deskriptif, ia digunakan untuk mengamati karakteristik dan pola dari sebuah data. Jika dilihat dari fungsi prediksi, ia digunakan untuk memprediksi variable tersembunyi dalam sebuah pola. Data mining memiliki peran penting dalam proses pemutusan pengambilan data.
Dalam implementasinya, data mining sangat memudahkan dalam dunia bisnis. Aktivitas tersebut dapat diterapkan dalam kegiatan analisis pasar, analisis perusahaan dan manajemen resiko, telekomunikasi,serta alat ukur dan hitung data. Bahkan, NBA menerapkan penggunaan data mining dalam perhitungan statistik permainan.
Baca juga | Apa Itu Data Warehouse?
Metode data mining
Penerapan data mining pada tiap kegiatan, dilakukan dengan metode yang berbeda-beda. Terdapat tujuh metode data mining yang harus kamu pahami.
1. Classification
Klasifikasi adalah metode yang paling sering digunakan. Tujuannya untuk menganalisis persamaan dan perbedaan karakteristik data. Metode klasifikasi biasanya digunakan dalam masalah bisnis. Penerapannya digunakan untuk membagi-bagi data dalam beberapa kelompok untuk kepentingan perusahaan. Dalam bisinis, metode klasifikasi digunakan saat proses analisis churn dan manajemen risiko.
2. Association
Metode asosiasi biasa disebut dengan analisis keranjang pasar. Metode ini paling tepat digunakan untuk kegiatan yang berkaitan dengan pemasaran.Tujuan utama penggunaanya adalah mengetahui produk yang sering dibeli bersamaan, dan penyebabnya. Dengan asosiasi, kamu bisa mengetahui barang apa saja yang paling sering dibeli secara bersamaan oleh pelanggan sehingga aktivitas Cross selling yang kamu lakukan akan lebih mudah dan cepat.
3. Clustering
Segmentasi atau Clustering digunakan untuk mengelompokkan kelas dalam beberapa bagian berdasarkan kriteria yang ditentukan sebelumnya. Kriteria yang digunakan harus berdasarkan kesamaan yang ada pada kelompok data tersebut.
4. Regression
Regression digunakan untuk mencari dan menentukan nilai numerik dalam suatu pola. Tidak hanya input dalam bentuk numerik, metode regresi juga dapat menampilkan data dalam bentuk kategori. Gaya linear, menjadi teknik yang paling sering digunakan pada regresi. Data mining dengan metode regresi dapat diterapkan dalam proses perkiraan cuaca, berdasarkan suhu, kelembaban, dan tekanan udara.
5. Forecasting
Metode data mining yang ke lima adalah Forecasting. Forecasting dapat digunakan untuk mengetahui presentase penjualan produk pada periode yang akan datang. Teknik ini menggunakan deretan angka dari periode sebelumnya dan menggabungkannya dengan tren. Penggabungan hal-hal tersebut dilakukan menggunakan teknik machine learning dan statistik sehingga dapat memunculkan suatu prediksi.
6. Sequencing
Teknik sequence digunakan untuk mengetahui tahapan-tahapan pada serangkaian kejadian. Teknik ini menggunakan data dari periode-periode yang sudah terlaksana. Data tersebut digabungkan lalu dianalisis untuk mengetahui tahapan-tahapannya. Misalnya untuk menyalakan komputer, kita harus melalui beberapa tahapan. Tahapan-tahapan itulah yang dicari tahu oleh data mining dengan teknik sequence.
7. Descriptive
Metode deskripsi, digunakan untuk mengetahui perilaku data yang dianalisis. Penerapannya dilakukan dengan sebuah pengamatan yang mendalam. Berbeda dengan metode data mining lain yang berfokus pada angka, metode deskripsi mengamati data berdasarkan sifat dari data itu sendiri.
Sekarang, kamu sudah mengetahui metode apa saja yang dapat digunakan untuk data mining. Selain memahami penggunaan data mining, kamu juga perlu mempelajari strategi bisnis yang tepat. Kamu bisa mengikuti kursus Strategi Marketing Bisnis untuk meningkatkan penjualanmu.
Baca juga | Apa Itu Big Data Analytics?
Leave a Reply