Pengenalan Data Mining: Panduan Lengkap (Bagian 1)

Di Googling - Data mining adalah proses menemukan anomali, pola, dan korelasi dalam kumpulan data besar untuk memprediksi hasil di masa mendatang. Ini dilakukan dengan menggabungkan tiga disiplin ilmu yang saling terkait: statistics, artificial intelligence, dan machine learning.

Baca terus untuk mengetahui lebih lanjut tentang penggunaan data mining di dunia nyata, perbedaan penting antara data data mining dan fungsi data terkait lainnya, serta tools dan teknik data mining.

Apa itu Data Mining?

       Data mining adalah proses otomatis yang terdiri dari pencarian kumpulan data besar untuk pola yang mungkin tidak dilihat manusia.

Misalnya, peramalan cuaca didasarkan pada metode data mining. Prakiraan cuaca menganalisis kumpulan data historis untuk mengidentifikasi pola dan memprediksi kondisi cuaca di masa depan berdasarkan waktu dalam setahun, iklim, dan variabel lainnya.

Analisis ini menghasilkan algoritme atau model yang mengumpulkan dan menganalisis data untuk memprediksi hasil dengan akurasi yang meningkat.

Bagaimana Cara Kerja Data Mining?

       Dalam ekonomi informasi, data diunduh, disimpan, dan dianalisis untuk sebagian besar setiap transaksi yang kami lakukan, mulai dari penelusuran Google hingga belanja online. Manfaat data mining berlaku di seluruh industri, mulai dari rantai pasokan hingga perawatan kesehatan, periklanan, dan pemasaran.

Kasus penggunaan bisnis data mining biasanya berpusat pada personalisasi pengalaman pelanggan.

• Misalnya, mesin rekomendasi AI Spotify menggunakan algoritma eksklusif untuk memahami selera musik pengguna dan mengarahkan pengguna ke genre, artis, dan trek baru.
• Dalam contoh lain dari data mining dalam bisnis, perusahaan asuransi menggunakan data mining untuk mengevaluasi risiko pemohon asuransi jiwa dan memberi mereka premi yang sesuai.
• Dokter juga menggunakan data mining untuk memeriksa apakah bayi prematur mengalami infeksi berbahaya.

Analitik prediktif membantu bisnis mempersonalisasi interaksi pengguna, menentukan waktu terbaik untuk menjual atau menjual silang pelanggan, mengidentifikasi inefisiensi biaya dalam rantai pasokan mereka, dan menganalisis perilaku pengguna untuk menyimpulkan titik kesulitan pelanggan.

Proses Data Mining Dalam 5 Langkah

       Proses data mining terdiri dari lima langkah. Mempelajari lebih banyak tentang setiap langkah proses memberikan pemahaman yang lebih jelas tentang cara kerja data mining.

1. Collection: Data dikumpulkan, diatur, dan dimuat ke penyimpanan data. Data disimpan dan dikelola baik di server internal atau di cloud.
2. Understanding: Analis bisnis dan ilmuwan data akan memeriksa properti dari data, dan kemudian melakukan analisis yang lebih mendalam dari perspektif pernyataan masalah seperti yang didefinisikan oleh bisnis. Ini dapat diatasi dengan menggunakan kueri, pelaporan, dan visualisasi.
3. Preparation: Setelah sumber data yang tersedia dikonfirmasi, mereka harus dibersihkan, dibangun, dan diformat ke dalam bentuk yang diinginkan. Tahap ini mungkin juga melibatkan eksplorasi data tambahan secara lebih mendalam, diinformasikan oleh wawasan yang terungkap pada tahap sebelumnya.
4. Modeling: Pada tahap ini dilakukan pemilihan teknik pemodelan untuk dataset yang telah disiapkan. Model data adalah diagram yang menggambarkan hubungan antara berbagai jenis informasi yang disimpan dalam database. Misalnya, transaksi penjualan dipecah menjadi kelompok poin data terkait, yang menjelaskan pelanggan, penjual, barang yang dijual, dan metode pembayaran. Masing-masing item ini harus dijelaskan secara sistematis untuk disimpan dan diambil kembali secara akurat dari database.
5. Evaluation: Akhirnya, hasil model dievaluasi dalam konteks tujuan bisnis. Pada fase ini, persyaratan bisnis baru dapat dimunculkan karena pola baru yang ditemukan dalam hasil model, atau faktor lainnya.

Apa yang Sering Dibingungkan oleh Data Mining?

       Data mining sering dikacaukan dengan sejumlah istilah terkait. Sangat penting untuk memahami bagaimana data mining berbeda dari istilah yang sering membingungkan.

• Data mining vs. data analysis. data mining adalah proses sistematis untuk mengidentifikasi dan menemukan pola dan informasi tersembunyi dalam kumpulan data besar. Analisis data adalah bagian dari data mining, yang melibatkan analisis dan visualisasi data untuk memperoleh kesimpulan tentang peristiwa masa lalu dan menggunakan wawasan ini untuk mengoptimalkan hasil di masa mendatang.
• Data mining vs data science. data mining berada di bawah bidang studi ilmu data, yang juga mencakup statistik, visualisasi data, pemodelan prediktif, dan analitik data besar.
• Data mining vs. machine learning. Pembelajaran mesin adalah desain, studi, dan pengembangan algoritme yang memungkinkan mesin belajar tanpa campur tangan manusia. data mining dan pembelajaran mesin termasuk dalam bidang ilmu data, itulah sebabnya kedua istilah ini sering membingungkan. Pembelajaran mesin dapat digunakan untuk mengotomatiskan proses data mining, dan data yang dikumpulkan dari data mining dapat digunakan untuk mengajar mesin.
• Data mining vs. data warehousing. Pergudangan data adalah proses yang digunakan untuk mengintegrasikan data dari berbagai sumber ke dalam satu basis data. Tidak seperti data mining, pergudangan data tidak melibatkan penggalian wawasan dari data; itu hanya menyangkut infrastruktur untuk menyimpan, mengakses, dan memelihara database.

3 Penerapan Data Mining Secara Umum

       Data mining digunakan di berbagai industri. Di bawah ini adalah tiga penerapan data mining secara umum dalam tiga bidang: pemasaran, analitik bisnis, dan intelijen bisnis.

1. Marketing: Data besar memungkinkan untuk mengekstrak wawasan prediktif tentang konsumen dari database besar, memungkinkan bisnis untuk mempelajari lebih lanjut tentang pelanggan mereka. Misalnya, perusahaan  e-commerce dapat menganalisis pembelian pelanggan sebelumnya, kemudian menggunakan analitik untuk menargetkan iklan dan membuat rekomendasi produk yang lebih relevan. Data mining juga digunakan untuk segmentasi pasar. Analisis klaster memungkinkan identifikasi kelompok pengguna tertentu menurut fitur umum dalam basis data, seperti usia, lokasi, tingkat pendidikan, dan sebagainya. Segmentasi pasar memungkinkan bisnis untuk menargetkan grup tertentu untuk promosi, pemasaran email, dan kampanye pemasaran lainnya. Beberapa bisnis menggunakan analitik prediktif untuk menyimpulkan kebutuhan pelanggan implisit atau masa depan.
2. Business analytics: adalah proses mengubah data menjadi wawasan bisnis. Sementara intelijen bisnis bersifat deskriptif (memberikan wawasan berbasis data ke dalam kinerja bisnis saat ini), business analytics lebih preskriptif. Fokus analisis bisnis adalah mengenali pola, mengembangkan model untuk menjelaskan kejadian di masa lalu, membuat prediksi untuk kejadian di masa mendatang, dan merekomendasikan tindakan untuk mengoptimalkan hasil bisnis.
3. Business intelligence: Business intelligence (BI) mengubah data menjadi wawasan yang dapat ditindak lanjuti. Sementaradata sience sebagian besar berfokus pada analitik, yang terdiri dari menganalisis tren dan memprediksi masa depan, business intelligence memberikan pembacaan tentang keadaan bisnis saat ini dengan melacak metrik operasi utama secara real-time. Misalnya, dashboard BI dapat menunjukkan berapa banyak pelanggan yang membeli item tertentu selama promosi, atau berapa banyak interaksi yang menarik kampanye media sosial.

4 Bahasa Pemrograman data mining Utama

       Untuk menjadi penambang data, ada empat bahasa pemrograman penting yang perlu Anda pelajari: Python, R, SQL, dan SAS.

1. Python: Sebagai salah satu bahasa pemrograman yang paling mudah beradaptasi, Python dapat menangani semuanya mulai dari data mining hingga pembuatan situs web bahkan hingga menjalankan sistem tersebut, semuanya dalam satu bahasa yang sama. Pandas adalah library analisis data Python yang digunakan untuk segala hal mulai dari mengimpor data dari spreadsheet Excel hingga memplot data dengan histogram atau box plot. Library dirancang untuk manipulasi data yang easy data manipulation, reading, aggregation, dan visualization.
2. R.R: adalah rangkaian fasilitas perangkat lunak terintegrasi untuk manipulasi data, kalkulasi, dan tampilan grafis. Sebagai bahasa pemrograman data science de facto, R dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah apa pun yang anda temui dalam data science. Perangkat lunak ini dapat menerapkan algoritma pembelajaran mesin dengan cepat dan sederhana serta menyediakan berbagai teknik statistik dan grafis, seperti pemodelan linear dan non-linear modeling, classical statistical tests, time-series analysis, classification, dan clustering
3. SQL: adalah bahasa pemrograman khusus domain yang dirancang untuk managing and querying data yang disimpan dalam management system basis data relasional (sejenis basis data yang menyimpan dan menyediakan akses ke titik data yang terkait satu sama lain). Anda dapat menggunakan SQL untuk membaca dan mengambil data dari database atau memperbarui/menyisipkan data baru. Membuat kueri SQL seringkali merupakan langkah pertama dalam setiap urutan evaluasi.
4. SAS: adalah rangkaian perangkat lunak statistik yang dirancang untuk data management, advanced analytics, multivariate analysis, business intelligence, a criminal investigation, dam predictive analytics. Ini memungkinkan pengguna untuk berinteraksi dengan data mereka menggunakan dynamic charts and graphs untuk memahami hubungan utama.

7 Teknik Penting Data Mining

       Ada beberapa teknik data mining. Di bawah ini adalah perincian dari tujuh teknik paling penting yang digunakan oleh para ilmuwan data.

1. Anomaly detection: adalah proses mengidentifikasi contoh yang anomali atau mengkhawatirkan. Beberapa anomali dapat dideteksi dengan mencari penyimpangan dari rata-rata. Teknik yang lebih canggih melibatkan pencarian instance yang tidak cocok dengan cluster mana pun atau membandingkan titik data dengan contoh yang mirip untuk melihat apakah nilai fiturnya sangat berbeda. Misalnya, deteksi anomali digunakan oleh perusahaan kartu kredit untuk memberi tahu pelanggan tentang transaksi penipuan yang dilakukan menggunakan kartu kredit mereka dengan mengidentifikasi transaksi yang tidak sesuai dengan pola pembelian tipikal mereka.
2. Exploratory data analysis (EDA): Analisis data eksplorasi menunda setiap initial assumptions, hypotheses, atau data models. Sebaliknya, ilmuwan data berusaha mengungkap struktur data yang mendasarinya, mengekstraksi variabel penting, dan mendeteksi outlier dan anomali. Sebagian besar pekerjaan ini dilakukan secara grafis karena grafik adalah cara termudah untuk visually infer trends, anomalies, and correlations.
3. Building predictive models: Pemodelan prediktif adalah proses menggunakan data historis untuk create, process, dan validate model atau algoritma yang dapat digunakan untuk meramalkan hasil di masa mendatang. Dengan menganalisis peristiwa masa lalu, perusahaan dapat menggunakan pemodelan prediktif untuk meramalkan perilaku pelanggan serta risiko financial, ekonomi, dan pasar.
4. Classification: adalah proses menugaskan item dalam koleksi untuk menargetkan kategori atau kelas. Tujuannya adalah untuk secara akurat memprediksi kasus target untuk setiap kasus dalam data. Misalnya, klasifikasi membantu mengkategorikan pemohon pinjaman sebagai risiko kredit rendah, sedang, atau tinggi.
5. Clustering: mengacu pada menemukan item dalam dataset dengan properti serupa yang dapat dikategorikan dalam kelas yang sama. Meskipun terdengar mirip dengan klasifikasi, pengelompokan dapat disesuaikan dengan perubahan dan membantu memilih fitur berguna yang membedakan kelompok yang berbeda. Beginilah jutaan produk di eBay dikategorikan setiap hari.
6. Regression: melibatkan pemberian nomor untuk setiap item dalam kumpulan data. Angka-angka ini dapat dibobotkan (misalnya probabilitas suatu peristiwa pada skala satu sampai 10), atau terkait dengan waktu atau kuantitas. Tujuannya adalah untuk menemukan persamaan atau kurva yang sesuai dengan titik data, mengungkapkan seberapa tinggi kurva harus diberi masukan sembarang. Banyak teknik regresi memberi masing-masing fitur bobot dan kemudian menggabungkan atribut positif dan negatif dari fitur berbobot untuk menghasilkan estimasi.
   
7. Decision trees: adalah teknik pemodelan machine learning non-parametric untuk masalah regression dan classification. Model bersifat hierarchical, artinya terdiri dari serangkaian pertanyaan yang mengarah pada label kelas atau nilai. Misalnya, ketika bank sedang mempertimbangkan apakah akan menawarkan pinjaman kepada seseorang, ia akan melalui daftar pertanyaan berurutan untuk menilai risiko kredit pemohon, diakhiri dengan klasifikasi risiko rendah, sedang, atau tinggi.

Data Mining: Pertanyaan yang Sering Diajukan

       Di bawah ini Anda akan menemukan jawaban atas sejumlah pertanyaan umum tentang data mining, bagaimana data mining digunakan dalam bisnis, dan banyak lagi.

1. Siapa yang menggunakan data mining?

       Bisnis di setiap industri dan sektor menggunakan data mining untuk mengekstrak wawasan bisnis dari data mereka, mulai dari ritel hingga perawatan kesehatan, manufaktur, perbankan, pendidikan, dan lainnya. Misalnya, perusahaan dengan tingkat retensi pelanggan yang rendah, seperti perusahaan utilitas dan telekomunikasi, menggunakan data mining untuk memprediksi pelanggan berdasarkan perilaku pelanggan.

data mining juga memiliki kasus penggunaan non-komersial. Pemerintah daerah menggunakannya untuk memprediksi tingkat kelulusan di distrik sekolah mereka, pejabat kesehatan masyarakat menggunakannya untuk memprediksi penyebaran penyakit menular, dan dokter menggunakannya untuk memprediksi apakah bayi prematur dapat mengalami infeksi berbahaya.

2. Bagaimana data mining digunakan dalam bisnis?

       Dalam bisnis, data mining digunakan untuk menginterpretasikan dan memprediksi perilaku pelanggan menggunakan analitik data dan melacak metrik operasional secara real-time menggunakan kecerdasan bisnis.

Data mining membantu bisnis memaksimalkan pendapatan dengan menemukan kelemahan pelanggan, mengidentifikasi peluang untuk penjualan silang dan peningkatan penjualan, dan meminimalkan risiko saat meluncurkan produk atau usaha bisnis baru.

3. Apa tantangan data mining?

       Hambatan terbesar untuk data mining yang efektif adalah kualitas data yang buruk, seperti data yang tidak lengkap, nilai yang hilang atau salah, representasi yang buruk dalam pengambilan sampel data, atau data yang berisik (data dengan sejumlah besar informasi tambahan yang tidak berarti).

Ini juga bisa sangat sulit untuk mengintegrasikan data yang bertentangan atau redundan dari berbagai sumber dan bentuk, seperti menggabungkan data terstruktur dan tidak terstruktur. Ada juga biaya tinggi untuk membeli dan memelihara perangkat lunak, server, dan aplikasi penyimpanan untuk menangani data dalam jumlah besar.

4. Apa yang membuat data mining menjadi alat bisnis yang penting?

       Data mining membantu bisnis membuat keputusan yang lebih terdidik berdasarkan kondisi dunia nyata. data mining memberdayakan bisnis untuk mengembangkan kampanye pemasaran yang lebih cerdas, memprediksi loyalitas pelanggan, mengidentifikasi inefisiensi biaya, mencegah churn pelanggan, dan mempersonalisasi pengalaman pelanggan menggunakan mesin rekomendasi dan segmentasi pasar.

5. Apakah data mining memerlukan pengkodean?

       Ya. Selain perangkat lunak, ilmuwan data juga menggunakan bahasa pemrograman seperti R dan Python untuk memanipulasi, menganalisis, dan memvisualisasikan data.

6. Apa manfaat data mining?

       Data mining memberdayakan organisasi untuk membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan data real-time dan historis. Dengan membangun model untuk memprediksi perilaku masa depan, bisnis dapat memiliki pemahaman yang lebih baik tentang pelanggan mereka, yang memberi mereka keunggulan kompetitif.

Data mentah itu sendiri tidak berguna untuk bisnis; itu harus diproses dan ditafsirkan. data mining digunakan dengan cara yang berbeda di seluruh industri. Sebagai contoh:

1. Institusi keuangan menggunakan data mining untuk mengevaluasi risiko kredit pemohon pinjaman dan untuk melindungi pelanggan mereka dari penipuan
2. Perusahaan asuransi menggunakan data mining untuk memutuskan berapa harga premi mereka
3. Pemasar menggunakan data mining untuk menentukan siapa yang akan merespons kampanye pemasaran, dan saluran mana yang akan membantu mereka menargetkan pelanggan ideal mereka
4. Pengecer juga mengandalkan data untuk mengelola inventaris, memutuskan strategi penetapan harga, dan bahkan keputusan merchandising visual seperti mengetahui di mana harus memposisikan produk tertentu

       Demikian tadi pembahasan dari digoogling.com terkait Pengenalan Data Mining: Panduan Lengkap. Ini digunakan dalam E-Commerce, Perawatan Kesehatan, Manufaktur, Hiburan, dan banyak industri lainnya. Disadari atau tidak, ternyata penerapan data mining dalam kehidupan sehari-hari sudah cukup luas dan tidak bisa terpisahkan.