Penerapan Data Mining – Mengenal Lebih Dalam Data Mining

Penerapan Data Mining - Mengenal Lebih Dalam Data Mining

Kolonginfo.com – Penerapan Data Mining. Penambangan data adalah proses mengumpulkan informasi penting dari data besar. Proses data mining biasanya menggunakan metode dari matematika, statistik hingga teknik kecerdasan buatan.

Dalam proses data mining, banyak konsep dan teknik yang dapat Anda gunakan. Dalam proses data mining, diperlukan beberapa langkah untuk mendapatkan data yang dibutuhkan.

Menemukan pola tersembunyi, guna mendapatkan informasi untuk menambah pengetahuan kita. Oleh karena itu Data Mining, juga dikenal sebagai Knowledge Extraction atau Knowledge Discovery.

Pada proses Knowledge Discovery in Databases (KDD) ini juga akan dilakukan pembersihan data, transformasi, data mining, evaluasi pola, integrasi data, pemilihan data dan representasi pengetahuan. Untuk penjelas tahap data mining dapat dibaca di sini.

Penerapan Data Mining - Mengenal Lebih Dalam Data Mining
Sumber images: Freepik

Fungsi Penerapan Data Mining

Jika Anda belum mengetahui fungsi data mining, data mining ini memiliki banyak fungsi. Untuk fungsi utamanya terbagi menjadi dua bagian, untuk lebih jelasnya dapat di bahas selengkapnya di bawah ini:

1. Deskriptif

Fungsi pertama adalah analisis deskripsi, dalam data mining, fungsi ini berguna untuk mempelajari lebih lanjut tentang data yang diamati. Proses ini dilakukan dengan harapan dapat memahami perilaku data.

Jika sudah mengetahui perilaku dari data, Anda dapat menggunakan perilaku data tersebut untuk mengetahui karakteristik dari data yang besar.

Saat menggunakan fungsi deskriptif untuk penggalian data, Anda nanti dapat menemukan jenis pola tertentu yang tersembunyi dalam data. Karena jika pola tersebut berulang maka karakteristik datanya dapat terbaca.

2. Prediktabilitas

Fungsi kedua adalah prediksi, dalam data mining adalah fungsi untuk mencari pola data tertentu. Pola ini didapat dari berbagai jenis variabel yang terdapat dalam data. Jika pola ditemukan dalam data, pola yang dihasilkan dapat digunakan kembali untuk memprediksi variabel lain.

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

Oleh karena itu, fungsi ini juga bisa dikatakan sebagai fungsi peramalan, sehingga sama dengan analisis peramalan.

Fungsi ini dapat digunakan untuk memprediksi variabel meskipun variabel tersebut tidak ada dalam data. Oleh karena itu, fitur ini sangat cocok untuk orang yang membutuhkan prediksi yang akurat.

Contoh aplikasi penerapan data mining
Sumber images: nesabamedia

Contoh aplikasi penerapan data mining

1. Analisis dan manajemen pasar

Penerapan Data mining dapat diterapkan pada bagian pemasaran, biasanya data ini digunakan untuk target pemasaran, CRM, analisis pasar, cross-selling, dan segmentasi pasar.

Contoh penentuan tujuan pemasaran adalah menemukan sekelompok pelanggan yang memiliki karakteristik yang sama dengan minat, tingkat pendapatan, kebiasaan berbelanja, dan banyak karakteristik lainnya.

Tentukan analisis arus pasar, seperti menemukan hubungan antar produk yang dijual, dan memprediksi berdasarkan hubungan ini.

Tentukan profil pelanggan, misalnya, produk mana yang akan dibeli dengan memilih jenis pelanggan biasa.

Melakukan analisis untuk kebutuhan pelanggan, contohnya melakukan sebuah identifikasi untuk produk yang paling baik bagi pelanggan, meramalkan faktor apa yang bisa menarik para pelanggan baru, menyediakan berbagai informasi secara ringkas.

Sebagai cintoh sederhana penerapan sehari-hari yang dapat kita jumpai di supermarket, atau market lainnya seperti Indomaret atau Alfamart. Jika Anda perhatikan bahwa peletakan dari produk-produk yang dijual cenderung memiliki hubungan asosiasi yang diharapkan calon membeli minat untum membeli barang di sebelahnya. Misal peletakan produk sikat gigi yang diletakan berdekatan dengan odol dan obat kumur. Atau lainnya, produk detergen berdekatan dengan produk alat pembersihnya seperti sikat dll.

Hal tersebut akan membuat calon pembeli untuk mempertimbangkan untuk membrli produk lainnya.

2. Corporate Analysis & Risk Management

Penerapan data mining dalam sebuah perusahaan biasanya memang digunakan untuk melakukan prediksi, kemudian retensi pelanggan, hingga underwriting yang lebih baik. Tapi selain itu juga bisa digunakan untuk kontrol kualitas dan melakukan analisis kompetitif.

Baca Juga:  Keuntungan Menggunakan Data Mining Dan Kelemahannya

Menentukan perencanaan keuangan, contohnya adalah dengan melakukan prediksi untuk arus kas, melakukan analisis klaim kontinjensi, analisis cross-sectional dan juga time series.

Menentukan perencanaan sumber daya, contohnya merangkum dan juga membandingkan berbagai sumber daya untuk pengeluaran.

Bagaimana apakah saat ini Anda sudah paham mengenai data mining? Untuk mendapatkan berbagai informasi lainnya bisa klik di sini!

Kesimpulan

Semoga informasi penerapan data mining untuk mengenal lebih dalam data mining yang disampaikan dapat menambah wawasan Anda ya.

Jadi Anda tidak akan kebingungan lagi jika ingin tahu informasi mengenai pengertian, fungsi, serta penerapan dari data mining. Terimakasih sudah membaca penjelasan disini sampai dengan selesai.

Be the first to comment

Leave a Reply

Your email address will not be published.


*