Proses dan Teknik Data Mining

Data Mining

Proses dan Teknik Data Mining – Data Mining adalah proses yang digunakan oleh perusahaan untuk mengubah data mentah menjadi informasi yang berguna. Dengan menggunakan perangkat lunak untuk mencari pola dalam kumpulan data besar.

Perusahaan dapat mempelajari lebih lanjut tentang pola pelanggan mereka dan perusahaan dapat mengembangkan strategi pemasaran yang lebih efektif yang meningkatkan penjualan dan menurunkan biaya. Terdapat banyak manfaat data mining. Teknik Data mining bergantung pada kumpulan data atau gudang data (data warehouse) yang efektif serta bergantung pada kemampuan pemrosesan komputer.

Proses Data Mining

Sebelum melakukan data mining untuk keperluan bisnis terdapat beberapa proses atau tahapan yang perlu dilakukan. Seperti berikut:

Riset Bisnis

Sebelum memulai, Anda harus memiliki pemahaman lengkap tentang tujuan perusahaan, sumber daya yang tersedia, dan skenario saat ini sesuai dengan persyaratan. Ini akan membantu membuat rencana penggalian data terperinci yang secara efektif mencapai tujuan organisasi.

Pemeriksaan Kualitas Data

Karena data dikumpulkan dari berbagai sumber, data perlu diperiksa dan dicocokkan untuk memastikan tidak ada hambatan dalam proses integrasi data. Jaminan kualitas membantu menemukan anomali yang mendasari dalam data, seperti interpolasi data yang hilang, menjaga data dalam kondisi terbaik sebelum menambang.

Tahapan pada Data Mining

Pembersihan Data

Dipercaya bahwa 90% dari waktu dihabiskan untuk memilih, membersihkan, memformat, dan memetakan data sebelum proses menggali informasi pada data.

Transformasi Data

Terdiri dari lima sub-tahap, di sini, proses yang terlibat dalam membuat data siap menjadi kumpulan data akhir. Beberapa hal yang dapat dilakukan meliputi:

  • Penghalusan Data: Di sini, noise pada data dihilangkan dari data.
  • Ringkasan Data: Agregasi kumpulan data diterapkan dalam proses ini.
  • Normalisasi Data: Di sini, kumpulan data ditentukan dalam suatu kisaran yang tertentu atau pada standar rentang tertentu.
  • Konstruksi Atribut Data: Kumpulan data harus ada dalam kumpulan atribut sebelum data mining.
Baca Juga:  Penerapan Data Mining - Mengenal Lebih Dalam Data Mining

Pemodelan Data

Untuk identifikasi pola data yang lebih baik, beberapa model matematika diimplementasikan dalam dataset, berdasarkan beberapa kondisi.

Teknik Data Mining

Asosiasi

Ini adalah salah satu teknik data mining yang paling banyak digunakan. Dalam teknik ini, transaksi dan hubungan antara item-itemnya digunakan untuk mengidentifikasi suatu pola. Inilah alasan teknik ini disebut juga dengan teknik relasi. Biasanya teknik ini digunakan untuk melakukan analisis keranjang pasar, yang dilakukan untuk mengetahui semua produk yang dibeli bersama oleh pelanggan. Sebagai contoh: melakukan peletakan produk sabun berdekatan dengan produk sikat gigi, atau peletakan produk makanan dengan produk minuman dengan harapan para pelanggan akan menimbang produk yang bersebelahan untuk dibeli juga karena masih berkaitan.

Pengelompokan (Clustering)

Teknik ini menciptakan kelompok objek yang bermakna yang memiliki karakteristik yang sama. Orang sering kerliru dengan klasifikasi, tetapi jika anda benar-benar memahami cara kerja kedua teknik ini, mereka seharusnya tidak menjadi masalah. Pada clustering proses labeling data tidak ditentukan di awal, berbeda dengan klasifikasi labeling kelompok data telah ditentukan sebelumnya. Contoh metode pengelompokan (clustering) adalah K-means, C-means

Klasifikasi

Teknik ini biasanya menggunakan teknik mesin learning atau pembelajaran mesin. Teknik ini mengklasifikasikan item atau variabel dalam kumpulan data ke dalam kelompok atau kelas yang telah ditentukan. Ini menggunakan pemrograman linier, statistik, pohon keputusan (Decision Tree), dan jaringan saraf tiruan (Artifial Neural Network), di antara teknik lainnya.

Klasifikasi digunakan untuk mengembangkan perangkat lunak yang dapat dimodelkan sedemikian rupa sehingga mampu mengklasifikasikan item dalam kumpulan data kedalam kelas yang berbeda. Misalnya, kita dapat menggunakannya untuk mengklasifikasikan semua kandidat yang menghadiri wawancara menjadi dua grup – grup pertama adalah daftar kandidat terpilih dan grup kedua menampilkan kandidat yang ditolak. Pada klasifikasi labeling terhadap kelompok data telah ditentukan diawal. Contoh metode : Support Vector Machine (SVM), Decision Tree

Baca Juga:  Manfaat Data Mining

Prediksi

Teknik ini memprediksi hubungan yang ada antara variabel independen dan dependen serta variabel independen itu sendiri. Teknik ini dapat digunakan untuk memprediksi keuntungan masa depan tergantung pada penjualan. Salah satu teknik prediksi adalah teknik prediksi pada data runtun waktu. Teknik ini menggunakan data transaksi, dan kemudian mengidentifikasi tren, pola, dan kejadian serupa di dalamnya selama periode waktu tertentu. Data penjualan historis dapat digunakan, lalu di analisis, untuk menemukan barang mana saja yang akan dibeli bersama oleh pembeli di masa depan. Penjual dapat melakukan strategi bisnis, mana saja produk yang di tawarkan, diskon atau lainnya. Contoh metode : Rerata bergerak (Moving Average), Exponential Smoothing, ARIMA

Demikian ulasan pengenalan penggunaan teknik data mining dalam kehidupan sehari-hari. Teknik data mining dapat digunakan untuk penentuan strategi bisnis dari perusahaan. Keputusan-keputusan bisnis dapat ditunjang dengan analisis hasil dari teknik data mining.

Untuk mempelajari lebih lanjut dapat dibaca dalam artikel lainnya di situs ini, seperti penerapan data mining menggunakan aplikasi R, dan metode-metode data mining. Semoga bermanfaat.

Be the first to comment

Leave a Reply

Your email address will not be published.


*