Perbedaan Antara Data Mining dan Statistics

Di Googling - Peneliti Jean-Paul Benzeeri pernah mengatakan bahwa, “Data Analysis is a tool for extracting the jewel of truth from the slurry of data“. Dan data mining dan statistics adalah bidang yang bekerja untuk mencapai tujuan ini. Meskipun mereka mungkin tumpang tindih, mereka adalah dua teknik yang sangat berbeda yang membutuhkan keterampilan yang berbeda.

Statistics membentuk bagian inti dari data mining, yang mencakup seluruh proses analisis data. statistics membantu dalam mengidentifikasi pola yang selanjutnya membantu mengidentifikasi perbedaan antara noise acak dan temuan signifikan-memberikan teori untuk memperkirakan probabilitas prediksi dan banyak lagi.

Dengan demikian, baik data mining maupun statistics, sebagai teknik analisis data, membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih baik. Mari kita lihat sedikit lebih detail:

Apa itu Data Mining?

       Ilmuwan data Usama Fayyad menjelaskan data mining sebagai “proses nontrivial untuk mengidentifikasi pola yang valid, baru, berpotensi berguna, dan pada akhirnya dapat dipahami dalam data.”

Teknologi saat ini telah memungkinkan ekstraksi otomatis informasi prediktif tersembunyi dari basis data, bersama dengan pertemuan berbagai perbatasan atau bidang lain seperti statistics, kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, manajemen basis data, pengenalan pola, dan visualisasi data. 

Dengan data mining, seseorang menerapkan berbagai metode statistics, analisis data, dan machine learning untuk mengeksplorasi dan menganalisis kumpulan data besar, untuk mengekstraksi informasi baru dan berguna yang akan menguntungkan pemilik data tersebut.

Dengan menggunakan data mining, sebuah organisasi dapat menemukan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari data yang ada. Misalnya, dengan menganalisis postingan media sosial, sebuah perusahaan makanan ringan mungkin terkejut mengetahui bahwa pasar terbesar mereka adalah ayah tunggal.

Apa itu Statistics?

       statistics adalah komponen data mining yang menyediakan alat dan teknik analitik untuk menangani data dalam jumlah besar. Ini adalah ilmu belajar dari data dan mencakup segala sesuatu mulai dari mengumpulkan dan mengatur hingga menganalisis dan menyajikan data. statistics berfokus pada model probabilistik, khususnya inferensi, menggunakan data.

Sementara tujuan statistics dan data mining serupa, diperkirakan hanya ada sedikit ahli statistics yang menangani permintaan analis data. Dua jenis statistics yang umum adalah deskriptif dan inferensial . statistics deskriptif mengatur dan meringkas data untuk sampel. Metodologi penggunaan ringkasan ini untuk menyimpulkan dari seluruh kumpulan data disebut statistics inferensial.

Seberapa Mirip atau Berbeda Data Mining dan Statistics?

        Sebuah makalah penelitian oleh Jerome H. Friedman dari Universitas Stanford menjelaskan hubungan antara statistics dan Data Mining.

Baik data mining maupun statistics terkait dengan pembelajaran dari data. Semuanya tentang menemukan dan mengidentifikasi struktur dalam data, bermaksud untuk mengubah data menjadi informasi. Dan meskipun tujuan kedua teknik ini tumpang tindih, mereka memiliki pendekatan yang berbeda.

statistics hanya tentang mengukur data. Meskipun menggunakan alat untuk menemukan properti data yang relevan, ini sangat mirip dengan matematika. Ini menyediakan alat yang diperlukan untuk data mining. Data mining, di sisi lain, membangun model untuk mendeteksi pola dan hubungan dalam data, terutama dari database besar.

Untuk mengungkap hal ini lebih lanjut, berikut adalah beberapa metode data mining dan jenis statistics yang populer dalam analisis data.

Aplikasi Data Mining

       Data mining pada dasarnya tersedia sebagai beberapa sistem komersial. Saat ini, data mining banyak digunakan di hampir setiap industri. Misalnya, analisis data keuangan biasanya sistematis, karena datanya sangat andal. Kasus umum analisis data keuangan meliputi prediksi pembayaran pinjaman, analisis kebijakan kredit pelanggan, klasifikasi dan pengelompokan pelanggan untuk pemasaran yang ditargetkan, deteksi pencucian uang, dan kejahatan keuangan lainnya.

Data mining memiliki peran yang lebih signifikan dalam industri ritel karena mengumpulkan data dari berbagai sumber seperti penjualan, riwayat pembelian pelanggan, transportasi barang, konsumsi, dan layanan. Dalam industri ritel, ini membantu dalam mengidentifikasi perilaku pelanggan; merancang dan membangun gudang data berdasarkan manfaat data mining; analisis multidimensi penjualan, pelanggan, produk, waktu dan wilayah; efektivitas kampanye penjualan; retensi pelanggan; rekomendasi produk, dan referensi silang item.

Dalam industri telekomunikasi, data mining membantu mengidentifikasi pola telekomunikasi, mendeteksi aktivitas penipuan, meningkatkan kualitas layanan, dan juga memanfaatkan sumber daya dengan lebih baik.

data mining juga telah memberikan kontribusi signifikan untuk analisis data biologis seperti genomik, proteomik, genomik fungsional, dan penelitian biomedis. Ini membantu dalam analisis dengan integrasi semantik dari basis data genomik dan proteomik yang heterogen, terdistribusi, analisis asosiasi dan jalur, alat visualisasi dalam analisis data genetik, dan banyak lagi.

Ini juga membantu dalam analisis data dalam jumlah besar dari domain seperti geosains, astronomi, dan banyak lagi. Aplikasi ilmiah lainnya seperti pemodelan iklim dan ekosistem, teknik kimia, dan dinamika fluida semuanya mendapat manfaat dari data mining.

data mining juga menemukan aplikasi yang sangat besar dalam mendeteksi intrusi dan ancaman yang menyerang sumber daya jaringan dan memainkan peran penting dalam administrasi jaringan. Area di mana data mining dapat diterapkan dalam deteksi intrusi adalah pengembangan algoritma data mining untuk deteksi intrusi, analisis asosiasi dan korelasi, agregasi untuk membantu memilih dan membangun atribut pembeda, analisis aliran data, data mining terdistribusi, dan alat visualisasi dan kueri .

Tren dalam Data Mining

       Bergantung pada jenis data dan jenis informasi yang Anda coba uraikan, Anda dapat memilih salah satu dari teknik data mining yang berbeda ini.

Beberapa tren dalam konsep data mining yang berkembang adalah: 

1. Eksplorasi aplikasi
2. Metode data mining yang terukur dan interaktif
3. Visual data mining
4. Cara baru mining jenis data yang kompleks
5. Biological data mining 
6. Data mining dan rekayasa perangkat lunak
7. Web mining, real-time data mining
8. Distributed data mining
9. Real-time data mining
10. Multi database data mining
11. Perlindungan privasi dan keamanan informasi dalam data mining

       Demikian pembahasan artikel digoogling.com ini yang dalam pengenalan tentang data mining dan statistics, keduanya adalah subjek luas yang kaya akan informasi. kurang dan lebihnya dalam pembahasan ini mohon maaf, dan trimakasih.