Mengenal Metode Data Mining dan Berbagai Masalah yang Ada

Mengenal Metode Data Mining dan Berbagai Masalah yang Ada

Kolonginfo.com – Metode Data Mining. Dalam mengumpulkan sebuah informasi tentunya ada metode yang akan membantu Anda dalam proses pencarian sebuah data. Penerapan metode data mining digunakan untuk menyelesaikan suatu masalah atau memodelkan kejadian dunia nyata ke model matematis yang nantinya dapat menjadi dasar untuk pengambilan keputusan.

Penambangan data ini akan memberikan rencana dari konsepsi sampai dengan implementasi akhir.

Bagaimana Proses pengambilan untuk Metode Data Mining

Bagaimana proses pengambilan datanya? Sebelumnya, kami memperkenalkan pengetahuan tentang Knowledge Discovery In Databases (KDD) atau penemuan pengetahuan (mining) di database.

Dengan menggunakan KDD ini, Anda dapat melakukan sebuah proses pengambilan data yang awalnya merupakan data mentah dan diakhiri dengan menghasilkan sebuah pengetahuan serta sebuah informasi yang sudah diproses. Proses saat ini adalah sebagai berikut:

1. Pembersihan data

Proses penghapusan data yang sudah tidak lengkap, tidak diisi dengan benar, dan tidak konsisten dari pengumpulan data. Pahami juga manajemen siklus hidup data untuk memahami informasi tentang pemrosesan data. Penghaspusan data pencilan. Data cleansing akan memakan banyak waktu, dan tahap ini merupakan tahap yang sangat penting karena hasil akhir dari data cleansing adalah data yang bersih atau data yang tidak mengandung karakteristik ambigu.

Baca Juga:  Proses dan Teknik Data Mining

2. Integrasi data

Proses integrasi data yang menggabungkan data berulang bersama-sama; pemilihan, proses pemilihan penerimaan data yang berhubungan dengan sebuah analisis dari berbagai kumpulan data yang sudah ada.

3. Konversi data

Proses ini yaitu merubah data yang telah dipilih menjadi sebuah program baru dari data sebelumnya.

4. Penambangan data

Proses terpenting di mana berbagai teknik akan diterapkan untuk mengekstrak berbagai pola yang potensial tujuannya supaya mendapatkan data yang tentu saja berguna.

5. Evolusi pola

Dalam prosesnya, pola ini merupakan langkah yang paling terakhir yang hasilnya di dapatkan dari pengenalan berbagai metrik, dalam hal ini teknik visualisasi akan digunakan untuk membantu pengguna dalam memahami dan menginterpretasikan hasil dari data mining.

Baca juga: Penerapan Data Mining – Mengenal Lebih Dalam Data Mining

Teknologi yang digunakan saat proses data mining

Berbagai teknologi telah digunakan saat proses metode data mining. Teknologi apa sih yang dapat Anda gunakan untuk proses data mining? Pemodelan prediktif ada dua teknik yaitu klasifikasi dan prediksi nilai

1. Segmentasi database

Membagi database menjadi beberapa segmen, cluster atau record yang sama. Analisis tautan, teknik yang digunakan ini tentunya untuk membuat hubungan antara satu catatan atau sekelompok catatan dalam database.

2. Deteksi deviasi

Teknik yang digunakan ketika mengidentifikasi outlier, yang merepresentasikan deviasi dari nilai yang diharapkan sebelumnya.

3. Link analysis

Sebuah teknik yang gunanya untuk memprediksi pengelompokan, teknik yang satu ini merupakan teknik yang cukup tua yang digunakan dalam pengolahan metode data mining.

4. Clustering

Merupakan teknik pengklasifikasian data berdasarkan kriteria masing-masing data. Clusterisasi sangat berguna ketika ingin mengelompokan data berdasarkan kesamaan karakteristik datanya. Ketika data telah dikelompokan maka selanjutnya perlu dilakukan analisis dan justifikasi kelompok tersebut.

Baca Juga:  Manfaat Data Mining

5. Decision tree

Merupakan teknologi generasi selanjutnya, dimana teknologi tersebut merupakan model prediktif yang dapat digambarkan sebagai pohon. Setiap node dalam struktur pohon merepresentasikan masalah untuk mengklasifikasikan data.

Mengenal Metode Data Mining dan Berbagai Masalah yang Ada

Masalah apa yang terjadi dalam penambangan

Mengumpulkan sebuah informasi dan juga data mining bukanlah tugas yang mudah, yang akan berguna di masa depan. Banyak masalah yang mungkin ditemui saat menambang data. Apa masalah dalam metode data mining?

1. Metode penambangan

  • Berbagai jenis kinerja pengetahuan dari berbagai jenis data
  • Efisiensi, efektivitas, dan skalabilitas
  • Mode Evaluasi
  • Mencakup pengetahuan latar belakang
  • Metode penambangan paralel, terdistribusi, dan bertahap untuk menangani noise data dan data yang tidak lengkap
  • Integrasi dengan pengetahuan yang ada: fusi pengetahuan

2. Bahasa Query interaksi

  • Penambangan data dan penambangan sementara
  • Ekspresi dan visualisasi hasil data mining
  • Penambangan pengetahuan interaktif di berbagai tingkat abstrak

3. Aplikasi dan dampak sosial

  • Penambangan data dan penambangan data tak terlihat di area tertentu
  • Melindungi keamanan data, integritas dan privasi

Itu dia beberapa pembahasan yang dapat kita bahas mengenai metode data mining serta masalah apa saya yang ada pada data mining. Dapatkan berbagai info menariknya dengan mengklik link ini!

Sampai jumpa lagi pada kesempatan yang lainnya ya. Semoga informasinya dapat bermanfaat untuk Anda.

Be the first to comment

Leave a Reply

Your email address will not be published.


*