Kolonginfo.com – Teknik Data Mining. Dengan kemajuan bidang informasi, teknologi telah menghasilkan banyak database di berbagai bidang. Oleh karena itu, data penting perlu disimpan dan dimanipulasi untuk digunakan kemudian dalam pengambilan keputusan dan peningkatan aktivitas bisnis. Data tidak hanya disimpan atau hanya menjadi tumpukan, namun akan sangat bermanggat jika perlu di olah menjadi sebuah informasi strategis untuk pengambilan keputusan.
Salah satu tugas terpenting dalam data mining adalah memilih teknik data mining yang tepat. Teknik data mining harus dipilih berdasarkan jenis bisnis dan masalah yang dihadapi bisnis Anda. Pendekatan umum harus digunakan untuk meningkatkan akurasi dan efektivitas biaya menggunakan teknik data mining.
7 Teknik Data Mining Penting
Makalah ini terutama membahas tujuh teknik data mining utama. Masih banyak teknik data mining lainnya, namun ketujuh teknik ini dianggap lebih umum digunakan oleh para pebisnis.
Data statistik
Teknik data mining statistik adalah cabang matematika yang berhubungan dengan pengumpulan dan deskripsi data. Banyak analis tidak menganggap teknik statistik sebagai teknik data mining. Namun, masih membantu untuk menemukan pola dan membangun model prediktif. Untuk alasan ini, analis data harus memahami teknik statistik yang berbeda. Di dunia sekarang ini, orang harus memproses sejumlah besar data dan memperoleh pola penting darinya. Statistik dapat membantu Anda mendapatkan jawaban lebih lanjut atas pertanyaan tentang data mereka, seperti
Clustering
Clustering adalah salah satu teknik tertua dalam data mining. Analisis klaster adalah proses mengidentifikasi data yang mirip satu sama lain. Ini akan membantu untuk memahami perbedaan dan persamaan antara data. Ini kadang-kadang disebut segmentasi dan memungkinkan pengguna untuk memahami apa yang terjadi dalam database. Misalnya, perusahaan asuransi dapat mengelompokkan pelanggan berdasarkan pendapatan, usia, sifat polis, dan jenis klaim. Beberapa teknis clustering dapat dibaca pada artikel berikut.
Visualisasi
Visualisasi adalah teknik yang paling berguna untuk menemukan pola dalam data. Teknik ini digunakan pada awal proses data mining. Banyak penelitian telah dilakukan baru-baru ini untuk menghasilkan database proyeksi yang menarik yang disebut Projection Pursuit. Ada banyak teknik data mining yang akan memberikan pola yang berguna untuk data yang baik. Tetapi visualisasi adalah teknik yang mengubah data buruk menjadi data yang berguna, memungkinkan berbagai jenis metode penambangan data untuk menemukan pola tersembunyi. Induction Decision Tree
Technique
Teknik adalah model prediktif yang namanya sendiri menyiratkan bahwa itu terlihat seperti pohon. Dalam teknik ini, setiap cabang pohon diperlakukan sebagai masalah klasifikasi. Daun diperlakukan sebagai partisi dari kumpulan data yang terkait dengan taksonomi tertentu. Teknik ini dapat digunakan untuk analisis eksplorasi, pra-pemrosesan data, dan pekerjaan prediktif.
Neural Network
Neural Network adalah teknologi penting lainnya yang digunakan orang saat ini. Teknik ini paling sering digunakan pada tahap awal teknik data mining. Jaringan saraf tiruan dibentuk oleh komunitas kecerdasan buatan.
Association Rule Technique
Teknik ini membantu untuk menemukan hubungan antara dua atau lebih item. Ini membantu untuk memahami hubungan antara variabel yang berbeda dalam database. Ini menemukan pola tersembunyi dalam kumpulan data dan digunakan untuk mengidentifikasi kemunculan paling sering dari variabel dan variabel lainnya.
Klasifikasi
Teknik data mining kategoris adalah teknik yang paling umum digunakan yang menggunakan satu set sampel pra-klasifikasi untuk membuat model yang dapat mengklasifikasikan sejumlah besar data. Teknologi ini membantu untuk memperoleh informasi penting tentang data dan metadata (data tentang data). Teknik ini erat kaitannya dengan teknik analisis klaster dan menggunakan pohon keputusan atau sistem jaringan syaraf tiruan. Teknik ini melibatkan dua proses utama
Kesimpulan
Dari artikel ini, kami mempelajari teknik data mining yang penting. Fitur dan spesifikasi masing-masing teknologi dijelaskan secara rinci. Ini adalah alat penting di banyak bidang bisnis, dan teknologinya paling baik digunakan untuk menemukan solusi atas masalah. Oleh karena itu, perusahaan harus menggunakan teknologi ini untuk membantu pelaku bisnis membuat keputusan yang tepat. Tidak ada metode tunggal yang dapat digunakan untuk memecahkan masalah dalam bisnis. Semua teknik data mining harus berjalan beriringan untuk memecahkan masalah.
Leave a Reply