Data Mining: Metode yang Digunakan serta Penerapannya

Pada kesempatan sebelumnnya saya telah membahas pengenalan data mining dan seperti apa knowledge discovery in database. Nah pada kesempatan kali ini kita masih akan membahas mengenai data mining yaitu metode yang digunakan dalam data mining beserta penerapannya

• Deskripsi digunakan untuk mengidentifikasi pola yang umum terjadi dan menerjemahkan pola tersebut ke dalam aturan yang dapat digunakan untuk mendorong aktivitas.
• Klasifikasi digunakan ketika atribut adalah nominal atau numerik, tetapi label harus  nominal. Klasifikasi melibatkan pengelompokan berdasarkan hubungan antara variabel referensi dan target.
• Peramalan digunakan ketika atributnya numerik, labelnya numerik, dan atributnya memiliki deret waktu. Peran data mining prediktif hampir sama dengan klasifikasi umum.
• Estimasi digunakan ketika catatan atribut numerik dan labelnya numerik. Estimasi dapat berupa estimasi atau prediksi, sehingga estimasi hampir sama dengan klasifikasi, hanya  jenis dataset yang digunakan saja yang berbeda.
• Clustering digunakan ketika record tidak memiliki label dan atributnya berupa numerik. Clustering adalah pengelompokan data dengan nilai yang sama.
• Asosiasi digunakan ketika sebuah record ingin mengetahui seberapa dekat keterkaitan atribut-atributnya. Dalam data mining, proses asosiasi adalah mencari atribut yang terjadi pada waktu yang sama, atau sering pada waktu yang sama.

Setelah Anda memahami peran data mining, Anda dapat dengan mudah melakukan proses data mining untuk menghasilkan pengetahuan yang dapat Anda gunakan sesuai kebutuhan. Pengetahuan ini berasal dari proses data mining atau data mining dan dapat berbentuk formula, tree, cluster, rule, atau pola seperti korelasi.

Adapun penerapannya

Dalam bidang kesehatan :

Data mining memiliki potensi besar untuk meningkatkan sistem perawatan kesehatan. Gunakan data dan analitik untuk mengidentifikasi praktik terbaik guna meningkatkan perawatan dan mengurangi biaya. peneliti menggunakan pendekatan penambangan data seperti database multidimensi, pembelajaran mesin, komputasi lunak, visualisasi data, dan statistik. Dengan menggunakan penambangan, kami dapat memprediksi jumlah pasien di setiap kategori. Sebuah proses dikembangkan untuk memastikan dimisalkan bahwa 4.444 pasien menerima perawatan yang tepat di tempat yang tepat pada waktu yang tepat. Penambangan data juga membantu perusahaan asuransi kesehatan mendeteksi penipuan dan penyalahgunaan.

Analisis pasar :

Analisis pasar adalah teknik pemodelan yang didasarkan pada teori bahwa ketika orang membeli satu kelompok barang, mereka cenderung membeli kelompok barang yang lain. Teknik ini memungkinkan pengecer untuk memahami perilaku pembelian pembeli. Informasi ini membantu pengecer mengidentifikasi kebutuhan pembelanja dan mengubah tata letak toko sesuai dengan hasil analisis. Analisis varians dapat digunakan untuk membandingkan hasil antara toko yang berbeda atau pelanggan dari kelompok demografis yang berbeda.

Itulah tadi penjelasan singkat mengenai metode yang digunakan data mining serta penerapannya, terimakasih telah membaca semoga bermanfaat :)