Mengapa Pengetahuan Data Mining Sangat Penting Untuk Diketahui?

Mengapa Pengetahuan Data Mining Penting Diketahui?

Data Mining, istilah lain untuk pengumpulan data-data penting dalam skala besar. Yuk, cari tahu fungsi dan metode pengambilan datanya seperti apa disini!

Ketika Anda mempelajari hal – hal yang berhubungan dengan perkembangan teknologi, sudah pasti Anda pernah mendengar istilah Data Mining atau Data Science. Tapi, apakah istilah tersebut sudah Anda pahami maknanya? Atau hanya sekedar familiar saja?

Kami sudah menyediakan berbagai informasi yang berhubungan dengan Data Mining. Mulai dari pengertian, fungsi, hingga metode apa saja yang digunakan dalam pengambilan pengetahuan tentang Data Sciencetersebut. Lalu seperti apakah itu?

mengenal data mining

Mengenal Istilah Data Mining Secara Gamblang

Data Mining ialah sebuah proses pengumpulan informasi – informasi penting dari suatu data yang berjumlah besar. Biasanya, proses yang ada di dalamnya menggunakan banyak sekali metode.

Seperti metode statistika, metode matematika, sampai pemanfaatan teknologi artificial intelligence. Konsep dan teknik yang digunakan dalam prosesnya pengumpulan data-data besar yang penting sangatlah banyak.

Yang mana dibutuhkan beberapa langkah guna mendapatkan data – data yang diinginkan untuk dikumpulkan menjadi satu. Seperti proses pembersihan data, integrasi, dan seleksi data.

Kemudian langkah transformasi, penambahan data yang diperlukan, evaluasi pola yang ada di dalam data, dan presentasi pengetahuan dari data yang sudah dikumpulkan tersebut.

Pengumpulan Data Mining ini membutuhkan proses yang cukup panjang. Akan tetapi, jika data yang Anda kumpulkan benar-benar mendekati valid. Maka proses Data Mining bisa dengan mudah.

Nama Alternatif untuk Istilah Data Mining

Seperti halnya istilah – istilah lain yang memiliki nama alternatif, Data Mining pun memiliki beberapa nama alternatif. Yang mana sering kali digunakan untuk menjelaskan mengenai istilah tersebut.

Dan inilah beberapa nama alternatifnya, yakni Knowledge Discovery (mining) in Database (KDD). Kemudian ada pula yang menyebutnya knowledge extraction data atau pattern analysis, data archeology, dan data dredging.

Terkadang disebut pula information harvesting, atau business intelligence, dan masih banyak sekali nama alternatif lainnya.

alternatif

Apakah Fungsi Data Mining?

Secara umum Data Science memiliki banyak sekali fungsi yang bisa Anda gunakan untuk proses pengumpulan informasi yang ada di dalam data.

Seperti apa saja sih fungsi tersebut? Agar Anda lebih memahami mengenai pengetahuan ini, simaklah ulasan di bawah ini. Yang berisikan beberapa macam fungsi dari Data Science.

Descriptive

Fungsi pertama ialah deskripsi yang mana fungsi ini digunakan untuk memahami lebih jauh tentang informasi yang ada di dalam data yang diamati. Mengetahui perilaku dari sebuah data merupakan tujuan dari fungsi deskripsi.

Dengan diketahuinya perilaku, maka akan lebih mudah untuk mengetahui seperti apa karakteristik dari sebuah data. Dalam penggunaan fungsi yang satu ini, Anda akan menemukan pola – pola tertentu yang tersembunyi di dalam sebuah data.

Karakteristik sebuah data yang dimaksud dalam Data Science descriptive function ialah pola – pola yang terbentuk secara berulang dan memiliki nilai yang didapatkan dari proses sebelumnya.

Predictive

Fungsi kedua ialah fungsi prediksi, yang mana juga berguna untuk menemukan pola – pola pada sebuah data. Hanya saja beda dibagian penemuan pola. Di mana pada fungsi yang satu ini, pola akan ditemukan dari berbagai variabel – variabel yang terdapat di dalam data.

Ketika sudah ditemukannya pola menggunakan fungsi prediksi, maka akan dilanjutkan pada proses selanjutnya. Yaitu menggunakan pola yang ditemukan untuk memprediksi variabel lainnya yang belum diketahui jenis atau nilainya.

Jadi, dengan menggunakan predictive analisis, Anda dapat memprediksi suatu variabel yang mana tidak ada di dalam data dengan menggunakan nilai atau jenis dari variabel lainnya. Dengan adanya fungsi ini, bisa lebih memudahkan Anda untuk memprediksi nilai dengan lebih akurat.

Classification

Jika Anda membutuhkan fungsi yang berguna untuk menyimpulkan beberapa definisi dari karakteristik dalam sebuah data, maka Anda bisa menggunakan classification function.

Seperti contohnya untuk menganalisa kesimpulan mengapa pelanggan dari sebuah perusahaan bisa berpaling dan berpindah haluan ke perusahaan lainnya. Nah, Anda bisa menganalisa kesimpulan berdasarkan data persaingan yang ada misalnya. Atau menggunakan data lainnya.

Clustering

Untuk fungsi selanjutnya Anda akan dikenalkan dengan clustering function. Yang mana fungsi ini berguna untuk mengidentifikasi kelompok dari informasi – informasi yang ada dengan karakteristik khusus dari masing – masingnya dalam sebuah data.

Misalnya Anda ingin melakukan pengelompokan produk – produk atau barang yang ada di perusahaan Anda yang sudah tercantum di rekapan data. Anda bisa mencoba fungsi clustering dari Data Science untuk mendapatkan hasil pengelompokan yang lebih akurat.

Association

Untuk fungsi yang selanjutnya akan kami sediakan pembahasannya ialah association function. Merupakan fungsi dalam Data Science yang berguna untuk melakukan identifikasi hubungan dari kejadian – kejadian yang sebelumnya sudah terjadi dalam suatu waktu tertentu.

Sequencing

Sequencing function merupakan suatu fungsi yang hampir sama dengan association function. Hanya saja sequencing function biasa digunakan untuk mengidentifikasi hubungan – hubungan yang berbeda dalam sebuah data dari suatu periode waktu tertentu.

Contohnya, Anda bisa melakukan identifikasi para pelanggan yang datang ke supermarket Adi Jaya dalam jangka waktu sepekan. Dengan fungsi yang satu ini, Anda dapat mencari siapa saja pelanggan yang datang dan akan teridentifikasi secara otomatis mana pelanggan datang berulang kali.

Forecasting

Untuk fungsi yang selanjutnya ialah forecasting function. Mengapa demikian? Karena fungsi yang satu ini memiliki kegunaan untuk memperkirakan nilai dalam suatu masa di masa yang akan datang.

Perkiraan ini didapatkan dari pola – pola yang sudah terkumpul sebelumnya di dalam sebuah data berjumlah besar. Jika Anda merupakan pengusaha, Anda dapat memperkirakan berapa jumlah permintaan pasar akan produk Anda berdasarkan data yang sudah terkumpul sebelumnya.

Itulah beberapa fungsi yang bisa Anda temukan dan gunakan dalam Data Mining. Penggunaan data ini dalam suatu organisasi atau perusahaan sangatlah penting keberadaannya. Karena Data Science sangatlah berhubungan erat dengan rata-rata kebutuhan masyarakat. 

metode

Metode Data Mining

Pengambilan Data

Metode pertama yang bisa Anda lakukan dalam proses Data Mining ialah pengambilan data. Sebelumnya, Anda sudah mengetahui tentang KDD yang disebut di atas. Yang mana digunakan dalam proses pengambilan data. Seperti apa tahapannya? Simaklah berikut ini!

Data Cleansing

Semua data – data yang tidak lengkap dan mengandung error serta tidak konsisten akan dibuang dari koleksi data yang ada. Jadi di sini akan dilakukan proses pembersihan data – data yang tidak terpakai.

Data Integration

Dalam proses yang kali ini akan dilakukan penghubungan antara satu dengan yang lainnya dalam data yang dikelola. Seperti akan dilakukannya pengkombinasian data – data yang berulang.

Selection

Dalam tahapan selanjutnya akan dilakukan proses seleksi. Data – data yang ada akan dipilih mana yang paling relevan dengan analisis yang ada untuk diterima dari koleksi data yang sudah ada.

Data Transformation

Dalam mining procedure akan dilakukan proses transformasi data yang sebelumnya sudah dipilih melalui cara dan agresi data. Jika sudah, maka akan dilanjut ke tahap inti, yakni Data Science.

Data Mining

Di tahapan inti ini, akan dilakukan banyak proses penting dengan berbagai macam teknik yang akan diaplikasikan guna mengekstraksi berbagai macam pola potensial yang sudah didapatkan guna menghasilkan data yang terbaik.

Pattern Evolution

Setelah selesai pada tahapan inti, maka akan dilanjutkan pada tahapan pattern evolution. Yaitu didapatkannya pola – pola menarik yang sebelumnya telah ditemukan dan sudah teridentifikasi berdasarkan pemberian measure.

Knowledge Presentation

Di tahapan terakhir ini, Anda akan menggunakan teknik visualisasi guna membantu user supaya mengerti dan menginterpretasikan hasil yang akurat dari penambangan data.

Penambangan Data

Untuk metode lainnya yang bisa Anda gunakan dalam Data Mining ialah penambangan data. Yang mana memiliki beberapa macam teknik yang akan kami ulas di bawah ini!

Predictive Modeling

Untuk teknik pertama yang akan Anda temukan dalam metode penambangan data ialah predictive modeling. Yang terdiri dari fungsi classification dan value prediction.

Database Segmentation

Teknik selanjutnya yang bisa Anda temui dan gunakan dalam penambangan data ialah database segmentation. Yang mana akan dilakukan partisi dalam database menjadi beberapa segmen, cluster, atau record yang sama.

Link Analysis

Dalam Data Mining penambangan data, Anda juga akan ditemukan dengan link analysis. Atau sebuah teknik yang melakukan proses penghubungan antara record yang individu dan sekelompok ke dalam database.

Deviation Detection

Teknik berikutnya ialah deviation detection, yang memiliki kegunaan untuk mengidentifikasi outlier yang mengekspresikan sebuah deviasi. Dan ini dilakukan berdasarkan ekspresi dari deviasi yang sudah diketahui sebelumnya.

Nearest Neighbour

Proses prediksi pengelompokan akan dilakukan pada teknik nearest neighbour. Yang merupakan jenis teknik tertua dalam Data Mining. Teknik ini sangatlah familiar karena sudah sering digunakan dalam berbagai macam penelitian.

Clustering

Serupa dengan fungsi clustering dalam Data Mining, metode clustering ini juga berfungsi untuk mengelompokkan data berdasarkan jenis atau karakteristiknya. Yang akhirnya akan didapatkan berbagai macam kelompok khusus dari karakteristik yang sudah diidentifikasi sebelumnya.

Decision Tree

Nah, untuk teknik yang terakhir akan kami ulas ini, adalah teknik decision tree. Yang merupakan teknik dari generasi selanjutnya. Dalam teknik ini, akan dilakukan model prediktif yang mana digambarkan menyerupai sebuah pohon.

Sesuai namanya, pohon ini berisikan node yang tersusun dalam struktur pohon guna mewakili pertanyaan – pertanyaan yang digunakan dalam proses pengelompokan data – data.

Nah, sudah paham bukan mengenai metode – metode apa saja yang bisa Anda gunakan dalam proses Data Mining? Kami rasa, Anda sudah cukup mendapatkan bekal dari ulasan di atas ketika nanti melakukan proses Data Science.

permasalahan

Permasalahan Data Mining

Permasalahan – permasalahan apa sih yang bisa saja terjadi dalam Data Mining? Agar Anda tak sampai kebingungan jika nantinya akan mengalami kejadian tersebut.

Metodologi Mining

Permasalahan yang akan Anda dapatkan dalam metodologi mining ada beberapa hal. Yang sudah wajar terjadi karena proses pengumpulan data tidaklah mudah. Seperti apa saja kemungkinan permasalahan tersebut?

  1. Terjadinya penambangan berbagai jenis pengetahuan dari berbagai tipe data.
  2. Adanya permasalahan yang berhubungan dengan kinerja, seperti efisiensi, efektivitas, dan juga skalabilitas.
  3. Masalah ketertarikan yang terjadi dalam proses evaluasi pola.
  4. Adanya kebisingan dan data yang tidak lengkap.
  5. Adanya fusi pengetahuan yang ditemukan.
  6. Dan masih banyak lainnya.
  7. User Interaction
  8. Adanya bahasa query penambangan data dan ad-hoe.
  9. Proses ekspresi dan visualisasi penambangan data.
  10. Penambangan data yang interaktif dalam berbagai tingkatan abstraksi.
  11. Applications and Social Impacts

Selanjutnya ialah pada bagian pengaplikasian dan juga dampak sosial. Yang mana bisa saja terjadi seperti berikut ini, atau malah beda jauh dari yang kami ulas di bawah ini. Karena ulasan ini hanyalah kami berikan sebagai pandangan umum untuk pengetahuan Anda.

  1. Penambangan data khusus domain dan data tak terlihat.
  2. Perlindungan untuk keamanan data, integrasi, dan juga privasi.

Itulah beberapa hal yang perlu Anda perhatikan, karena bisa memicu permasalahan Data Mining. Dan perlu Anda selesaikan dengan proses yang detail guna mendapatkan data terakurat yang sangat mendekati valid.

penerapan

Seperti Apa Sih Penerapan Data Mining?

Sektor bisnis, manajemen, keuangan, pendidikan, dan masih banyak sektor lainnya sudah bisa menggunakan Data Science untuk mempermudah beberapa hal. Seperti apa contohnya? Simaklah ulasan di bawah ini!

Analisis Pasar dan Manajemen

Dalam sektor bisnis, biasanya paling sering menggunakan Data Science untuk mempermudah pekerjaan. Seperti halnya dalam melakukan analisis pasar dan manajemen. Kemudian menentukan target pasar, CRM atau manajemen hubungan pelanggan, segmentasi pasar, dan cross selling.

Target Pasar

Dalam hal ini, biasanya dilakukan pengelompokan pelanggan dengan menggunakan model yang memiliki karakteristik. Sering kali terjadi persamaan karakteristik, seperti minat, tingkat pendapatan, kebiasaan belanja, dan masih banyak lainnya.

Atau bisa juga untuk menentukan pola pembelian yang akan dilakukan pelanggan dari waktu ke waktu. Hal ini sangat penting dalam berbisnis. Karena bisa mempermudah Anda untuk mencari strategi baru guna mendapatkan banyak pelanggan.

fin

Analisis Kebutuhan Pelanggan

Datangnya pelanggan, seringkali didasarkan dari kebutuhannya. Oleh karena itu, Anda bisa melakukan identifikasi produk – produk terbaik untuk berbagai kelompok pelanggan. Prediksi diperlukan untuk menemukan faktor – faktor apa saja yang bisa membuat ketertarikan.

Tak hanya untuk pelanggan tetap, tetapi juga untuk mendatangkan banyak pelanggan baru. Anda bisa menyediakan berbagai informasi yang berisikan kecenderungan dari setiap pelanggan dan juga variasinya sebagai pusat data.

Selain itu, Anda juga bisa menggunakan Data Mining sebagai pengelompokan guna melakukan analisis resiko yang akan terjadi dalam bisnis Anda. Yang juga didapatkan dari pengumpulan data – data pemasukan, perencanaan keuangan, serta evaluasi pada aset – aset perusahaan bisnis Anda.

Pengidentifikasian persaingan yang ada antara bisnis milik Anda juga akan lebih mudah jika menggunakan metode Data Science yang sudah kami ulas panjang dari atas. Dengan pengidentifikasian ini, Anda akan lebih mudah menentukan strategi baru untuk memenangkan persaingan.

Resiko kerugian atau kemungkinan didapatkannya keuntungan yang cukup besar, juga bisa Anda identifikasi dengan mudah menggunakan metode prediksi yang dimiliki oleh Data Science. Inilah mengapa penting bagi Anda untuk mempelajari berbagai macam pengetahuan baru.

Karena dengan adanya informasi yang kami berikan ini, Anda sudah pasti akan lebih mendapatkan banyak keuntungan guna meningkatkan bisnis dan kemampuan Anda. Apalagi dalam hal Data Mining yang sangat berguna dalam setiap aspek kehidupan, tak hanya dalam skala bisnis saja.

Related Articles

Responses

Your email address will not be published.