Teknik Data Mining – Gunakan Teknik Ini Untuk Mengolah Data

Teknik Data Mining – Gunakan Teknik Ini Untuk Mengolah Data

Teknik Data Mining – Dalam sebuah data mining tentu saja terdapat beberapa teknik yang dapat digunakan untuk mengolahnya. Tekniknya ini tidak hanya satu, jenisnya sangatlah beragam.

Pada kesempatan kali ini kolonginfo.com akan membahas mengenai beberapa teknik yang biasa digunakan dalam data mining. Yuk mari langsung saja kita simak penjelasannya!

Teknik Data Mining – Gunakan Teknik Ini Untuk Mengolah Data

5 Teknik Data Mining yang wajib Anda ketahui

Classification

Classification ini merupakan sebuat tindakan yang fungsinya untuk memberikan kelompok di setiap keadaan. Pada setiap keadaan ini akan berisi sebuah kelompok atribut, yang di dalamnya ada class attribute.

Metode yang satu ini cukup penting guna menemukan model yang nantinya bisa menjelaskan class attribute untuk jadi fungsi untuk input attribute.

Teknik Data Mining – Clustering

Teknik yang kedua ada Clustering, teknik yang satu ini sering juga disebut segmentation. Jika Anda ingin mengidentifikasi sebuah kelompok yang alami dari kasus yang dasarnya dari kelompok atribut, Anda bisa menggunakan metode ini.

Dengan mengelompokkan data yang sudah memiliki kemiripan antar atribut maka dapat ditunjukan bahwa kelompok data pelanggan berisi dua buah atribut yang sederhana. Misalnya dalam kasus pelanggan supermarket maka dapat dibagi menjadi 2 atribut misalnya ada umur dan pendapatan.

Algoritma Clustering ini juga dapat mengelompokkan kelompok untuk data jadi tiga segment dari kedua atribut ini.

Clustering adalah metode data mining tanpa pengawasan. Karena tidak ada atribut tunggal yang digunakan untuk memandu proses pembelajaran, semua atribut masukan dianggap sama. Sebagian besar algoritme pengelompokan membangun model melalui serangkaian iterasi dan berhenti ketika model dipusatkan atau dikonvergensi (batas segmentasi ini telah stabil). Contoh metode clustering adalah metode K-means.

Baca Juga:  Tahapan Data Mining. Berikut Ini Untuk Mengolah Data Mining

Teknik Data Mining – Asosiasi

Asosiasi juga disebut analisis keranjang pasar. Masalah bisnis yang biasa dihadapi adalah menganalisis tabel transaksi penjualan dan mengidentifikasi produk yang sering dibeli bersama oleh pelanggan, misalnya saat orang membeli sambal, biasanya mereka membeli kecap.

Kesamaan yang ada dari data pembelian digunakan untuk mengidentifikasi kelompok produk serupa dan kebiasaan yang muncul untuk tujuan cross-selling, seperti yang ditunjukkan di bawah ini. Contoh kasus, seperti berikut:

  • Saat orang membeli susu, biasanya mereka membeli air mineral
  • Saat orang membeli Pepsi atau Coke, mereka biasanya membeli jus Dalam hal relevansi, setiap item diperlakukan sebagai informasi.

Metode asosiasi memiliki dua tujuan:

  • Cari tahu produk mana yang biasanya dijual pada saat bersamaan
  • Cari tahu apa aturan yang mengarah pada kesamaan ini.

Regresi

Metode ini mirip dengan metode klasifikasi, perbedaannya adalah metode regresi tidak dapat menemukan pola yang digambarkan sebagai kelas. Metode regresi dirancang untuk mencari pola dan menentukan nilai, salah satu contoh regresi adalah teknik pemasangan linier sederhana, dimana hasilnya adalah fungsi yang menentukan hasil berdasarkan nilai yang diinput.

Bentuk regresi yang lebih kompleks sudah mendukung masukan kategori, jadi bukan hanya masukan numerik. Teknik yang paling populer digunakan untuk regresi adalah regresi linier dan regresi logistik.

Teknologi lain yang didukung oleh data mining SQL Server adalah pohon regresi (bagian dari algoritma pohon keputusan Microsoft) dan jaringan saraf. Regresi digunakan untuk menyelesaikan berbagai permasalahan bisnis, seperti estimasi metode distribusi, kapasitas distribusi, kemusiman, dan estimasi kecepatan angin berdasarkan suhu, tekanan udara, dan kelembaban.

Analisis urutan

Analisis urutan digunakan untuk menemukan pola dalam rangkaian peristiwa yang disebut urutan. Misalnya, DNA terdiri dari bagian-bagian berikut: A, G, C, dan T., dan urutan klik di situs web yang berisi urutan URL.

Baca Juga:  Keuntungan Menggunakan Data Mining Dan Kelemahannya

Data urutan dan data deret waktu serupa, dan keduanya berisi tampilan tertutup di mana urutan bergantung. Perbedaannya adalah deret waktu berisi data digital, sedangkan deret seri berisi bagian-bagian yang unik.

Kesimpulan

Hal tersebut merupakan contoh penerapan teknik dalam data mining. Manfaat data mining sangatlah berguna untuk pertumbuhan bisnis dan lainnya. Teknik data mining sangatlah luas penerapannya dapat digunakan dalam berbagai bidang seperti penerapan dalam bidang healthcare atau bidang lainnya. Beberapa teknik data mining atau gabungan dari teknik data mining dapat dilakukan untuk melakukan pemecahan masalah.

Untuk artikel menarik lainnya terkait data mining dapat mengakses menu data mining. Semoga bermanfaat.

Be the first to comment

Leave a Reply

Your email address will not be published.


*