Daftar Istilah pada Data Mining ata Ilmu Data www.kolonginfo.com. Bagi sobat kolonginfo yang ingin menekuni atau bergelut dalam dunia pengolaahan data maka akan diperhadapkan dengan berbagai istilah teknis. Admin kolonginfo coba sajikan pengertiannya, semoga bermanfaat.
Daftar Istilah pada Data mining
Mengetahui istilah-istilah yang terkait dengan data mining sangat penting karena:
- Mempermudah komunikasi: Dengan mengetahui istilah-istilah yang terkait dengan data mining, Anda akan dapat berbicara dengan orang lain yang juga bekerja dalam bidang data mining dan memahami apa yang mereka bicarakan.
- Mempermudah pemahaman: Dengan mengetahui istilah-istilah yang terkait dengan data mining, Anda akan dapat memahami proses data mining dan algoritma yang digunakan dengan lebih baik.
- Mempermudah analisis: Dengan mengetahui istilah-istilah yang terkait dengan data mining, Anda dapat menganalisis data dengan lebih baik dan menemukan pola atau insight yang berguna.
- Mempermudah pengambilan keputusan : Dengan mengetahui istilah-istilah yang terkait dengan data mining, Anda dapat mengambil keputusan yang lebih baik berdasarkan data yang digunakan.
- Mempermudah pengembangan dashboard
Istilah pada Data Mining
Beberapa istilah pada data mining, big data, data science, dan machine learning adalah:
- Data Warehousing: Proses mengumpulkan, menyimpan, dan mengelola data dari berbagai sumber dalam satu tempat yang terpusat.
- Data Cleaning: Proses menghilangkan atau memperbaiki data yang tidak valid atau tidak akurat dari data yang digunakan dalam data mining.
- Data Exploration: Proses mengeksplorasi data untuk menemukan pola atau insight yang berguna.
- Data Transformation: Proses mengubah format data atau mengubah data dari satu bentuk ke bentuk lain yang lebih sesuai untuk data mining.
- Data Reduction: Proses mengurangi jumlah data yang digunakan dalam data mining tanpa mengurangi kualitas data.
- Data Mining Algorithm: Algoritma yang digunakan dalam data mining, seperti klasifikasi, regresi, atau clustering.
- Feature Selection: Proses memilih fitur yang digunakan dalam data mining dari jumlah fitur yang tersedia.
- Predictive Modeling: Proses membuat model yang dapat digunakan untuk memprediksi hasil dari data yang digunakan dalam data mining.
- Association Rule Mining: Proses menemukan pola atau hubungan antara item dalam data yang digunakan dalam data mining.
- Clustering: Proses pengelompokan data berdasarkan kesamaan fitur atau karakteristik yang dimiliki.
- Anomaly Detection: Proses menemukan data yang tidak biasa atau tidak sesuai dengan pola yang ditemukan dalam data mining.
- Decision Tree: Algoritma yang digunakan dalam data mining untuk membuat pohon keputusan yang menentukan tindakan yang diambil berdasarkan data yang digunakan.
- Neural Network: Algoritma yang digunakan dalam data mining yang menirukan jaringan saraf manusia untuk membuat prediksi atau klasifikasi.
- Time Series Analysis : Proses analisis data yang diperoleh dari waktu ke waktu dalam periode yang sama, yang digunakan untuk memprediksi perkembangan data di masa depan.
- Natural Language Processing (NLP) : Proses pengolahan data yang berisi teks atau suara dalam bahasa alami, digunakan untuk mengekstrak informasi yang berguna dari data tersebut.
- Rule-Based Systems : Algoritma yang digunakan dalam data mining yang menentukan tindakan yang diambil berdasarkan aturan yang ditentukan sebelumnya.
- Collaborative Filtering : Algoritma yang digunakan dalam data mining yang menentukan rekomendasi berdasarkan pengalaman orang lain yang mirip dengan pengalaman Anda sendiri.
- Ensemble Learning : Proses menggabungkan beberapa model dalam satu sistem untuk meningkatkan kinerja model.
- Anomaly Detection: Proses menemukan data yang tidak biasa atau tidak sesuai dengan pola yang ditemukan dalam data mining.
- Decision Tree: Algoritma yang digunakan dalam data mining untuk membuat pohon keputusan yang menentukan tindakan yang diambil berdasarkan data yang digunakan.
- Neural Network: Algoritma yang digunakan dalam data mining yang menirukan jaringan saraf manusia untuk membuat prediksi atau klasifikasi.
- Time Series Analysis : Proses analisis data yang diperoleh dari waktu ke waktu dalam periode yang sama, yang digunakan untuk memprediksi perkembangan data di masa depan.
- Natural Language Processing (NLP) : Proses pengolahan data yang berisi teks atau suara dalam bahasa alami, digunakan untuk mengekstrak informasi yang berguna dari data tersebut.
- Rule-Based Systems : Algoritma yang digunakan dalam data mining yang menentukan tindakan yang diambil berdasarkan aturan yang ditentukan sebelumnya.
- Collaborative Filtering : Algoritma yang digunakan dalam data mining yang menentukan rekomendasi berdasarkan pengalaman orang lain yang mirip dengan pengalaman Anda sendiri.
- Support Vector Machine (SVM) : Algoritma yang digunakan dalam data mining untuk klasifikasi dan regresi dengan menemukan garis terbaik yang memisahkan data.
- Decision Surface : Tingkat kesulitan dari sebuah model dalam menentukan keputusan dari data yang digunakan.
- Data Sampling : Proses mengambil sampel dari data yang digunakan dalam data mining untuk mengevaluasi kinerja model.
- Overfitting : Proses membuat model yang sangat sesuai dengan data yang digunakan dalam pelatihan sehingga model tidak dapat digunakan untuk data yang tidak dikenal.
- Underfitting : Proses membuat model yang kurang sesuai dengan data yang digunakan dalam pelatihan sehingga model tidak dapat digunakan untuk data yang tidak dikenal.
- Data Visualization : Proses menampilkan data dalam bentuk grafik atau visual untuk mempermudah analisis dan interpretasi data.
- Data Quality : Kualitas data yang digunakan dalam data mining dalam hal keakuratan, kompleteness dan ketepatan data.
- Data Governance: Proses mengelola dan mengawasi data yang digunakan dalam data mining untuk memastikan kualitas data.