Mengenal Lebih Dalam Mengenai Karakteristik Data Mining 2021

Mengenal Lebih Dalam Mengenai Karakteristik Data Mining

Karakteristik Data Mining – Jika Anda mendengar tentang data mining, ini merupakan sebuah proses yang memanfaatkan teknik statistik dari matematika hingga kecerdasan buatan. Guna dari semua itu adalah untuk melakukan identifikasi berbagai informasi dari kumpulan data yang jumlahnya banyak.

Pola yang digunakan ini bisa berbentuk aturan bisnis, kolerasi, trend hingga model untuk prediksi. Dari beberapa definisi menyatakan bahwa data mining ini merupakan sebuah pola yang cukup sulit saat digunakan untuk identifikasi pola secara valid, data mining juga sangat bermanfaat karena datanya bisa disimpan pada database dengan sangat terstruktur.

Pengolahan datanya di susun berdasarkan kategorinya secara baris. Disusun juga berdasarkan variabel yang berhubungan. Dari pengertian yang disebutkan diatas, kolonginfo.com akan membahasnya untuk Anda.

Karakteristik Data Mining- Pengertian Rinci Data Mining

Proses

Hal ini artinya data mining ini terdiri dari langkah-langkah yang rumit, artian rumit disini adalah jika suatu dugaan yang basisnya eksperimen, menjadikan bukan suatu hal yang mudah sama saja dengan prosesn komputasi jadi kuantitasnya sudah di tetapkan dari awal.

Valid

Valid disini yaitu pola yang telah di temukan ini harus tetap benar ketika digunakan untuk data lainnya, tingkat kepastiannya juga harus tinggi.

Karakteristik Data Mining – Baru

Baru disini yaitu ketika nantinya pola sudah tidak bisa diketahui dari awal oleh para pengguna untuk konteks sebuah sistem yang dalam proses analisa.

Berpotensi bermanfaat

Kalau berpotensi bermanfaat ini yaitu pola-pola yang ditemukan tentu saja harus memiliki sebuah manfaat untuk para penggunanya atau bisa juga manfaat untuk pekerjaan.

Baca Juga:  Jenis Data Mining, Mengenal Lebih Dalam Mengenai Jenis Data

Dapat dipahami

Kalau dapat dipahami yaitu polanya harus masuk akal jadi saat sudah dilakukan maka akan muncul sebuah pikiran “wah polanya cukup masuk akal ya”

Karakteristik Data Mining yang Paling Utama

Sebenarnya data mining ini bukanlah sebuah ilmu yang baru, tapi lebih merujuk ke pemanfaatannya untuk berbagai macam disiplin ilmu. Posisi dari data mining ini cukup berkaitan secara erat dengan ilmu statistik, kecerdasan buatan,dan science, sistem informasi, hingga ke data base.

Karena perkembangan dari berbagai macam disiplin ilmu membuat data mining ini harus terus berkembang supaya dapat mengolah berbagai informasi dari data base yang ukurannya besar. Kemunculan yang baru-baru ini menjadikan cukup menarik perhatian banyak orang karena manfaatnya pun sangat bagus. Ini dia karakteristik yang utamanya:

Biasanya data ini sering sekali terpendam dalam sebuah database yang ukurannya sangatlah besar, data tersebut bisa menumpuk hingga bertahun-tahun. Data yang sudah menumpuk dapat dimasukan kedalam gudang data untuk dibersihkan.

Lingkungan untuk data mining ini biasanya berupa arsitektur client-server atau bisa juga berupa arsitektur dari sistem informasi yang berbasis web.

Saat ini sudah banyak tools yang canggih, salah satunya adalah tools visualisasi.

Tujuan dari tools yang satu ini adalah untuk mencari file yang ada di record arsip. Agar Anda bisa mendapatkan datanya tentu saja Anda perlu memoles dan mensinkronkannya supaya nantinya data yang di hasilkan tepat.

Biasanya penambang data ini merupakan end-user. Para penambang ini pastinya sudah dibekali dengan ‘bor-bor data’ dan berbagai tools yang handal lainnya.

Dalam menemukan pola seringkali menemukan hasil yang tak diharapkan dan meminta end-user untuk berpikir secara kreatif dalam menjalankan proses, termasuk interpretasi terhadap temuan.

Baca Juga:  Teknik Data Mining – Gunakan Teknik Ini Untuk Mengolah Data

Banyak tool data mining yang siap di kombinasikan dengan berbagai spreadsheet dan tool development software lainnya. Jadi, data yang ditambang bisa dianalisa dan diterapkan dengan cepat dan mudah. Dikarenakan untuk jumlah datanya memang ukurannya besar jadi memang cukup membutuhkan beberapa proses lainnya.

Be the first to comment

Leave a Reply

Your email address will not be published.


*