Data mining definisi sebagai suatu proses dalam mengumpulkan informasi penting pada suatu data besar. Pada aplikasinya proses pencarian data mining seringkali memakai metode statistik, matematika, dan pemanfaatan kecerdasan buatan.
Nama alternatif data mining adalah Knowledge Discovery in Database (KDD), intelijen bisnis, dan lain-lain. Proses tersebut termasuk dalam melakukan perbaikan data, seleksi data, evaluasi pola, dan sebagainya.
Dengan memakai berbagai teknik, maka orang bisa memakai informasi tersebut dalam meningkatkan pendapatan. Bisa juga untuk melakukan pemangkasan biaya, peningkatan hubungan, sampai mengurangi resiko.
Mengapa Perlu Data Mining?
Data mining definisi sebagai alat untuk analisis data yang memiliki berbagai fungsi. Ada dua fungsi utama pada data mining sendiri, yaitu fungsi deskriptif dan fungsi prediktif.
- Fungsi deskriptif pada data mining definisi sebagai fungsi dalam memahami data yang orang amati. Sederhananya bisa untuk mengetahui karakteristik suatu data tersebut. Bisa juga menemukan suatu pola dari sebuah data.
- Fungsi prediksi data mining definisi menjadi sebuah fungsi bagaimana proses menemukan suatu pola dalam data. Pola-pola bisa orang ketahui dari suatu variabel yang ada. Pola tersebut berguna untuk memprediksi variabel tersembunyi.
Pentingnya memakai data mining karena memang berdasarkan fungsinya. Fungsi tersebut cukup memudahkan serta menguntungkan bagi siapa saja yang memerlukan prediksi akurat. Terutama untuk membuat hal penting menjadi lebih baik.
Dan ada juga fungsi lain data mining yang juga penting seperti : characterization, asosiasi, diskriminasi, clustering, outlier, klasifikasi, and trend analysis, dll.
Melakukan metode data mining berperan penting untuk mempercepat proses pembuat keputusan. Sehingga bisa baik untuk menilai kemungkinan hasil pengambilan data.
Melansir dari informasi bisnis untuk tetap bertahan pada era low touch economy. Penggunaan data mining cukup penting untuk membantu perkembangan bisnis.
Baca Juga : https://diginews.id/kenali-langkah-tepat-pertahankan-bisnis-di-era-low-touch-economy/
Contoh Data Mining dan Penerapan Data Mining
Data mining definisi sendiri sebagai suatu aktivitas dan bukan menjadi suatu program maupun algoritma. Pada pengaplikasiannya berguna sebagai teknik dengan banyak disiplin ilmu. Misalnya seperti statistik, machine learning, dan sebagainya.
Proses penerapan dalam mengungkapkan pola yang belum orang ketahui bisa kita sebut data mining definisi. Merupakan suatu alat yang penting dalam mengubah data menjadi suatu informasi.
Nah, dalam bidang apa saja data mining dapat orang aplikasikan? Berikut beberapa penerapan data mining.
- Analisa pasar dan manajemen. Seperti melihat pola beli dari waktu ke waktu, profil pelanggan, mengidentifikasi kebutuhan, dan banyak lagi.
- Analisa perusahaan dan manajemen resiko, seperti perencanaan keuangan, sumber daya, dan sebagainya. Bisa juga untuk analisis dengan menemukan data kompetitor sebagai pembanding.
- Telekomunikasi berfungsi sebagai alat untuk melihat banyak transaksi yang masuk. Dan bisa juga menentukan transaksi mana saja yang memerlukan penanganan secara manual.
- Keuangan sebagai pencatat atau pendeteksi proses transaksi keuangan, terutama yang mencurigakan. Seperti misalnya proses pencucian uang.
- Asuransi dapat mengidentifikasikan layanan kesehatan yang sekiranya kurang perlu. Sehingga dapat membantu peserta asuransi membayarkan asuransi dengan lebih efektif.
- Olahraga pernah NBA aplikasikan dalam analisis statistik permainan NBA. Seperti jumlah fouls, assist, dan shots blocked.
- Astronomi berhasil membantu Jet Propulsion Laboratory dalam menemukan 22 quasar menggunakan bantuan data mining.
- Internet Web Surf-Aid, IBM Surf- Aid memakai data mining dalam mendata akses halaman web. Berguna untuk melihat perilaku dan minat konsumen dalam melihat efektivitas pemasaran.
Metode Data Mining
Data mining definisi sebagai sarana dalam membantu penyelesaian berbagai masalah melalui data. Ada beberapa metode data mining yang bisa orang gunakan yakni sebagai berikut.
1. Klasifikasi
Merupakan metode yang cukup umum dalam data mining. Berbagai persoalan bisnis melibatkan berbagai metode klasifikasi seperti manajemen risiko, analisis churn, dan sebagainya.
Maksud pada metode pengklasifikasian ini merupakan suatu tindakan untuk memberikan tindakan pada suatu kelompok. Terutama pada tiap keadaanya yang perlu membaginya ke dalam beberapa kelompok.
2. Pengelompokan
Metode pengelompokan maksudnya untuk mengidentifikasi berbagai kelompok dalam suatu kasus. Hal ini berdasarkan pada data dan berbagai komponen pendukungnya.
Misalnya mengelompokkan para generasi muda dengan pendapatan rendah, dan para generasi mudah dengan pendapatan menengah. Kemudian mengelompokkan berbagai informasi pendukungnya untuk melakukan analisis data.
3. Asosiasi
Merupakan analisis keranjang belanjaan, di mana orang perlu menganalisis tabel transaksi penjualan. Terlebih juga mengidentifikasikan berbagai produk-produk oleh pelanggan secara bersamaan.
Kemudian kesamaan yang ada bisa untuk melakukan identifikasi. Sehingga bisa menentukan produk yang seperti apa yang cocok. Selain itu juga bisa mencari aturan seperti apa yang menyebabkan produk tersebut lebih laku.
4. Regresi
Metode ini mirip seperti metode klasifikasi. Namun ada hal yang membuatnya berbeda. Yakni tidak bisa mencari suatu pola secara global.
Jadi regresi berfungsi untuk mencari suatu pola dengan menentukan suatu nilai numerik. Regresi banyak berguna dalam pemecahan masalah bisnis.
Contohnya seperti memperkirakan metode distribusi, musim untuk memperkirakan kecepatan angin berdasarkan suhu dan sebagainya.
5. Peramalan
Menjadi metode pengembangan data yang cukup penting, seperti menjawab nilai dari suatu saham perusahaan besar. Atau bisa untuk analisis jumlah penjualan produk tertentu pada bulan depan.
6. Analisis Urutan
Metode yang berguna sebagai alat analisis untuk mencari pola suatu kejadian. Contohnya sebuah DNA yang memiliki berbagai rangkaiannya yang sangat berkaitan erat.
Sederhananya, ada seseorang yang awalnya membeli komputer pada suatu toko. Kemudian ia membeli speaker di toko tersebut. Dan suatu saat ia juga membeli webcam di toko itu.
7. Analisis Deviasi
Berguna untuk mencari kasus dan bertindak sebagaimana biasanya. Untuk penggunaannya cukup luas salah satunya mendeteksi penyalahgunaan kartu kredit.
Sedangkan untuk penggunaan lain, yakni gangguan pada jaringan komputer, kesalahan analisa produksi, dan sebagainya.
Tahap-Tahap Data Mining
Suatu rangkaian proses yang dapat membaginya menjadi berbagai tahapan merupakan data mining definisi. Ada beberapa tahapan data mining yang bisa orang lakukan, yaitu sebagai berikut.
1. Pembersihan Data
Perolehan data dari suatu analisis eksperimen tentunya perlu untuk melakukan penyortiran. Pasalnya tidak semua data yang orang dapatkan valid dan berguna. Pada tahap ini berpengaruh pada kinerja sistem data mining.
Sebab datanya bisa mengurangi jumlah maupun kekomplitannya. Data-data yang tidak relevan lebih baik untuk dibuang. Dan hanya mengambil beberapa yang relevan saja agar lebih efektif dan efisien.
2. Integrasi Data
Melakukan identifikasi data dengan mensinergikan terhadap berbagai komponen pendukungnya. Misalnya seperti jenis produk, nama, nomor pelanggan, dan lainnya.
Pada tahap ini perlu kecermatan agar sesuai dan tepat. Sebab jika salah bisa menjadikan hasil yang menyimpang. Contohnya jika data berasal dari jenis produk maka komponen pendukungnya juga harus yang sesuai.
3. Transformasi Data
Pada tahap ini juga menentukan kualitas hasil dari data yang ada nantinya. Sebab, terdapat beberapa karakteristik dan teknik-teknik data mining yang perlu orang transformasikan.
4. Aplikasi Teknik Data Mining
Beberapa data mining memang belum sempurna teraplikasikan. Namun, untuk mengaplikasikannya bisa dalam berbagai bidang seperti yang tersebutkan di atas.
5. Evaluasi Pola
Hasil data mining adalah berupa pola-pola yang khas maupun yang telah terprediksi. Jadi apabila hasil pola tidak sesuai dengan hipotesis bisa mengambil berbagai alternatif lain.
6. Presentasi Pola dalam Menghasilkan Suatu Aksi
Pada tahap terakhir, yakni proses bagaimana merumuskan suatu keputusan dari hasil analisa yang ada. Bahkan terkadang bisa juga melibatkan beberapa orang yang tidak memahami data mining.
Bisa mengaplikasikan data mining ke dalam berbagai proses bisnis. Bisnis digital saat ini cukup membantu berbagai proses perkembangan perusahaan. Tidak boleh ketinggalan dalam hal pengembangan digitalisasi bisnis.
Siapapun bisa dengan mudah kini dalam mengelola bisnis digital. Salah satunya dengan jasa dari Maxsol yang memudahkan. Demikian informasi terkait data mining definisi sebagai suatu proses dalam mengumpulkan informasi.
