Data Mining: Konsep dan Peran Metode

Hai sahabat komposiana berjumpah lagi dengan saya Alfriyanti Ahmad Sipa Mahasiswa IT, pada artikel ini saya akan membahas tentang konsep dan peran yang ada pada data mining.

Sebelum melangkah lebih jauh mari kita mengingat Kembali tentang pengertian dari Data Mining. Jadi Data Mining yaitu disiplin ilmu yang mempelajari tentang mengekstrak pengetahuan atau menumukan pola dari suatu data yang besar. Berdasarkan pengertian tersebut perlu kita ketahui ekstraksi dari data ke pengetahuan itu seperti apa saja.

• Data merupakan sebuah fakta yang diperoleh namun tidak membawa arti dan terekam.
• Pengetahuan merupakan suatu rumus, aturan, pola atau model yang diperoleh dari data.
• Informasi merupakan sebuah pengetahuan yang telah diolah dan menjadi sebuah informasi dalam bentuk rangkuman, penjelasan, rekapan dll.

Mungkin sahabat kompasiana belum banyak mengetahui apa-apa saja nama lain dari data mining, Adapun nama lain dari data mining sebagai berikut :

• Big Data
• Knowledge Discovery In Database (KDD)
• Knowledge Extraction
• Business Intelligence
• Pattern Analysis
• Information Harvesting

Setelah mengetahui pengertian dari Data Mining serta nama lainnya selanjutnya kita kan membahas tentang Konsep Proses Data Mining dan peran data mining.

Konsep Proses Data Mining

Berdasarkan definisi tentang Data Mining lahirlah sebuah konsep proses sederhana ialah himpunan data yang dikerjakan menggunakan metode algoritma sehingga menghasilakan sebuah pengetahuan.

Peran Utama dan Metode Data Mining

• Estimasi : sebuah metode alogritma supervised learning yang alogritma disurpervisinya dari class/label yang data dan classnya numerik.
• Forecasting : merupakan metode yang menggunakan data historis sebagai inputan untuk menghasilkan perkiraan informasi yang sifatnya prediktif dalam memilih arah tren masa depan.
• Pada umumnya bisnis menerapkan forecasting untuk menentukan pengalokasian anggaran mereka atau membuat perancanaan pengeluaran yang diantisipasi dalam periode waktu yang akan datang. Ini didasarkan sesaui permintaan yang diproyeksikan untuk jasa dan barang yang ditawarkan.
• Klasifikasi : merupakan metode pada data mining yang paling sering digunakan. suatu masalah bisnis contohnya Manajemen Risiko dan Analisis Churn yang pada umumnya menggunakan metode ini.
• Klastering : metode ini menerapkan pengumpulan objek data yang memiliki ciri identik ke dalam cluster yang sama. Jika pada metode asosiasi digunakan untuk menemukan pola belanja berbeda dengan metode klastering yang berfungsi untuk profil pelangaan sesuai dengan frekuensi belanja, pendapatan mereka dll.
• Asosiasi : yang biasa dikenal sebagai metode untuk menemukan pola, Metode ini biasa diterapkan pada tempat perbelanjaan untuk mencari apa saja yang sering dibeli oleh pelanggan secara bersamaan.

Artikel ini berdasarkan video pembelajaran "1 Hour Online Training : Data Mining" semoga dapat menambah pengetahuan anda...terimakasih