Tahapan Data Mining. Data merupakan aset penting sebuah perusahaan. Karena Anda bisa memprediksi arah perkembangan bisnis ke depan dari informasi data tersebut. Oleh karena itu, data ini harus di ekstrak, dikumpulkan dan diolah.
Namun, mengumpulkan informasi dan menambang data ini bukanlah tugas yang mudah. Banyak masalah yang mungkin ditemui saat menambang data (data mining). Jadi, apa itu data mining? Apa saja metode, fungsi dan manfaatnya?
Data mining merupakan sebuh proses menggali informasi penting dari data. Informasi penting diperoleh dari proses yang cukup kompleks, seperti penggunaan kecerdasan buatan, teknik statistik, matematika, pembelajaran mesin, dll.
Teknologi kompleks ini akan mengidentifikasi dan mengekstrak berbagai informasi yang berguna dari database besar di masa mendatang. Penambangan data ini memiliki banyak fungsi. Namun yang terpenting adalah sebagai fungsi deskriptif dan fungsi prediktif.
Beberapa fungsi data mining
- Characterization
- Discrimination Association
- Classification
- Clustering
- Outlier
- Trend analysis
Tahapan Data Mining yang Wajib Anda ketahui
Setelah memahami proses pola pencarian, sekarang saatnya membahas tahapan umum dari data mining. Inilah penjelasannya.
Tahapan Data Mining – Seleksi
Pilihan Langkah pertama adalah seleksi data. Proses seleksi ini merupakan proses pemilihan data. Data yang dipilih selanjutnya akan diubah ke dalam format data yang sesuai untuk analisis data. Gunakan beberapa kondisi saat pemilihan data. Data yang akan dipilih kemudian disimpan dalam file yang terpisah lalu diolah atau dieksekusi oleh proses data mining.
Tahapan ini hampir sama dengan proses interupsi terhadap data agar data siap diolah. Hanya saja tahap ini tidak akan mengarah pada destruktif/ perusakan data.
Pemrosesan
Sekarang, dalam tahap pemrosesan, data yang tidak valid dan tidak perlu akan dibuang. Oleh karena itu, pembersihan data akan dilakukan dimana informasi benar-benar tidak diperlukan. Data duplikat, data yang tidak konsisten dan salah akan diperiksa dan dihapus.
Transformasi
Tahap selanjutnya adalah transformasi. Proses konversi atau encoding adalah proses mengubah data menjadi format tertentu agar dapat digunakan dan dilacak nantinya.
Penambangan data
Pada tahapan yang satu ini, metode, teknik, dan juga algoritme tertentu yang beragam dan kompleks akan digunakan untuk mencari pola. Pola serta data yang Anda cari adalah pola dan data yang akan menarik.
Interpretasi dan penilaian
Setelah Anda menemukan pola dan data yang cukup menarik, langkah selanjutnya adalah dengan menampilkan data tersebut dalam bentuk data yang akan mudah dipahami oleh semua pengguna atau pihak yang memiliki kepentingan.
Oleh karena itu, akan dicek apakah pola yang telah ditemukan bertentangan dengan asumsi sebelumnya. Intinya datanya bisa terbaca, yang tentunya berguna bagi pihak yang berkepentingan.
Tahapan Data Mining- Kelebihan Penggunaan Data Mining
Data mining merupakan sebuah proses yang interaktif, dan dapat menghasilkan sebuah model baru yang cukup menarik. Model ini akan sangat berguna. Model yang dihasilkan oleh proses data mining biasanya model yang dihasilkan adalah model yang terbaik, sehingga bisa digeneralisasikan untuk keperluan masa depan.
Karena prosesnya yang lama dan kompleks, menghasilkan sesuatu yang baru yang sebelumnya tidak diketahui. Hal baru ini akan menambah pengetahuan pengguna atau peneliti, tentunya akan sangat bermanfaat karena dapat digunakan untuk melakukan operasi tertentu.
Penambangan data umumnya dianggap sebagai proses interaktif dan berulang. Proses interaksi mengacu pada proses yang masih membutuhkan interaksi manual. Sedangkan proses iterasi artinya suatu proses tidak akan selesai sekaligus, perlu proses iterasi untuk mendapatkan data-data penting. Keunggulannya memudahkan analisis big data.
Untuk informasi menari lainnya Anda bisa melihatnya di kolonginfo.com ya
Leave a Reply