Pengertian Data Mining Beserta Contohnya

Proses data mining dalam menemukan koneksi yang tersembunyi dan memprediksi tren masa depan mempunyai sejarah yang panjang. Terkadang data mining disebut juga sebagai inovasi pengetahuan dalam banyak sekali database. Yang mana, istilah data mining belum ada pada tahun 1990-an. Akan tetapi, landasannya terdiri dari tiga disiplin ilmu yang saling berkaitan, antara lain;

Statistik (studi numerik hubungan data),

Kecerdasan buatan (Artificial Intelligence atau AI) – Kecerdasan mirip kemampuan berpikir insan yang dilaksanakan oleh perangkat lunak (software) atau mesin, dan

Machine Learning (algoritma yang bisa berguru dari data untuk membuat prediksi).

Hal yang sudah usang menjadi mirip hal gres lagi, alasannya yakni teknologi data mining terus berkembang mengikuti potensi data yang besar tak terbatas dan daya komputasi yang terjangkau.

Dalam satu dekade terakhir, kemajuan dalam kekuatan dan kecepatan pemrosesan data telah mencapai titik yang bisa bergerak melampaui praktik manual, membosankan dan memakan waktu cepat dalam analisa data, gampang dan otomatis. Semakin kompleks banyak sekali kumpulan data, semakin besar peluang untuk mengungkap wawasan yang relevan. Peritel, bank, produsen, penyedia telekomunikasi, dan perusahaan asuransi, memakai data mining untuk menemukan hubungan antara penentuan harga, promosi, demografi sampai bagaimana ekonomi, risiko, persaingan, dan media umum menghipnotis model bisnis, pendapatan, operasi dan customer relationship.

Pengertian Data Mining

Data Mining yakni proses memilah-milah sejumlah data yang berkaitan (data set) untuk mengidentifikasi pola dan membangun hubungan untuk memecahkan dilema melalui analisa data. Alat data mining memungkinkan individu atau perusahaan untuk memprediksi tren masa depan. Jika diartikan atau diterjemahkan secara harfiah, data mining yakni pengemangan data.

Kalimat lain untuk menjelaskannya, data mining yakni proses menemukan anomali, pola dan hubungan diantara banyak sekali data set yang besar untuk memprediksi hasil. Dengan memakai banyak sekali teknik, kita sanggup memakai informasi yang digali untuk meningkatkan pendapatan, efisiensi, meningkatkan pelayanan pelanggan, mengurangi risiko, dan masih banyak lagi.

Parameter Data Mining

Dalam data mining, aturannya dibentuk dengan menganalisa data untuk pola yang sering berulang, kemudian memakai pertolongan dan kriteria keyakinan untuk mencari hubungan yang paling penting dalam data. Dukungan yang dimaksud yakni seberapa sering sebuah item muncul pada database, sementara keyakinan yang dimaksud yakni berapa kali pernyataan yang digali akurat.

Parameter data mining lainnya yakni path analysis, klasifikasi, pengelompokan dan peramalan. Parameter path analysys (analisa urutan atau jalur) dilakukan untuk mencari pola apakah sebuah insiden mengarah ke insiden selanjutnya. Urutan atau jalur yakni daftar urutan item yang merupakan tipe umum struktur data yang ditemukan di banyak sekali database. Parameter penjabaran merupakan pencarian pola gres dan mungkin menghasilkan perubahan dalam cara mengatur data. Algoritma penjabaran memprediksi variabel menurut faktor-faktor lain dalam database-nya.

Parameter pengelompokan atau penggolongan yakni untuk menemukan dan mendokumentasikan jenis fakta secara visual yang mana sebelumnya tidak diketahui. Pengelompokan bebagai golongan objek dan menggabungkannya menurut kemiripan satu sama lain.

Ada banyak sekali cara uang sanggup dilakukan untuk menerapkan pengelompokan yang membedakan model dan golongan. Mempertahankan parameter dalam data mining sanggup menemukan pola dalam data yang sanggup memprediksi masa depan, atau disebut juga sebagai analisa prediktif.

Alat dan Tehnik Data Mining

Teknik data mining dipakai di banyak sekali bidang penelitian mirip matematika, sibernetika, genetika, dan pemasaran. Teknik data mining yakni sarana untuk mendorong efisiensi dan memprediksi sikap pelanggan. Jika dipakai dengan benar, bisnis sanggup tampil beda dari pesaingnya melalui penggunaan analisa prediktif.

Web mining yakni sejenis data mining yang dipakai dalam administrasi hubungan pelanggan, mengintegrasikan informasi yang dikumpulkan oleh metode dan teknik data mining konvensional melalui web. Web mining bertujuan untuk memahami sikap pelanggan dan untuk mengevaluasi seberapa efektif fungsi sebuah website.

Teknik data mining lainnya yakni pendekatan jaringan menurut pembelajaran multitask untuk mengklasifikasikan pola, memastikan sanksi paralel dan skalabilitas algoritma data mining, penambangan database besar, penanganan tipe data relasional dan kompleks, dan machine learning.

Manfaat Data Mining

Jika dijelaskan secara umum, manfaat data mining yakni untuk mengungkap pola yang tersembunyi dan hubungan dalam data yang sanggup dipakai untuk membuat prediksi yang bermanfaat untuk bisnis.

Manfaat data mining secara spesifik sangat bermacam-macam tergantung tujuan dan industri yang dijalankan. Bagian penjualan dan pemasaran sanggup menggali data pelanggan untuk meningkatkan tingkat konversi prospek atau untuk membuat materi pemasaran one-to-one. Informasi data mining mengenai pola sejarah penjualan dan sikap pelanggan sanggup dipakai untuk membangun model prediksi yang bermanfaat untuk penjualan di masa mendatang, membuat produk atau layanan baru.

Perusahaan dalam industri keuangan memakai alat data mining untuk membangun model risiko dan mendeteksi penipuan. Industri manufaktur memakai alat data mining untuk meningkatkan keamanan produk, mengidentifikasi dilema kualitas, mengelola rantai pasokan barang dan meningkatkan operasional.

Contoh Data Mining

Berikut yakni teladan data mining yang sederhana. Bisa dijadikan sebagai ilham untuk meningkatkan dan menyempurnakan seni administrasi pemasaran dan unggul dalam persaingan bisnis.

Analisa Klaster (Pengelompokan) untuk Mengidentifikasi Kelompok Target Tertentu

Cara ini memungkinkan anda untuk mengidentifikasi kelompok pengguna tertentu sesuai dengan kriteria umum yang terdapat pada database yang dianalisa. Kriterianya bisa meliputi usia, alamat, tingkat pendidikan, dan sebagainya. Cara ini merupakan teknik penambangan data yang berkhasiat dalam pemasaran untuk menyegmentasikan database. Selain itu, bisa juga bermanfaat untuk memperlihatkan materi promosi ke sasaran yang tepat. Misalnya, mempromosikan produk atau layanan tertentu ke anak-anak, pemuda, ib-ibu, bapak-bapak, pensiunan. Kombinasi-kombinasi variabel tidak terbatas dan sanggup membuat analisa klaster lebih atau kurang selektif menurut persyaratan pencarian.

Analisa Regresi untuk Pemasaran Ramalan Pemasaran

Bisa meramal tren masa depan yakni harapan para pemasar. Tapi disini maksudnya bukan memakai bola kristal yah..! He..he..! Melainkan memakai teknik penambangan data dalam analisa regresi yang memungkinkan kita untuk mempelajari perubahan, kebiasaan, tingkat kepuasan pelanggan dan faktor-faktor lain yang berkaitan dengan kriteria anggaran pengadaan iklan atau biaya lain yang sejenis. Ketika salah satu kriteria tersebut diubah, kita akan mempunyai ide yang terang wacana apa yang akan terjadi pada basis pelaksanaan pemasaran kita.

Mendeteksi Anomali untuk Membuat Pernyataan Abnormalitas

Dalam setiap bisnis atau perjuangan besar maupun kecil, pelaksana harus menangani konsekuensi kesalahan yang dibentuk oleh karyawan, pemasok atau bahkan pelanggan. Kesalahan umum dalam entri data atau pembelian produk bisa diibaratkan mirip ada watu di dalam sepatu yang sedan kita pakai. Memang tidak mengancam kelumpuhan bisnis, tetapi sangat tidak nyaman. Untuk menghilangkan ketidakkonsistenan atau anomali database, diharapkan teknik penambangan data khusus, yang disebut dengan deteksi anomali. Ada software yang bisa menangani pencarian alasannya yakni diprogram untuk melaksanakan operasi kompleks dalam database yang terdiri dari ribuan atau bahkan jutaan rekaman (nama, alamat, nomor telepon, dll.).

Membuat Decision Tree untuk Mengoptimalkan Manajemen Risiko Proyek

Setiap kali kita membuat keputusan, kita dihadapkan dengan beberapa hal yang berbeda. Apalagi juga opsi keputusannya sangat banyak, perlu decision tree. Awal menangani decision tree memang bisa membingungkan kita. Tetapi kalau kita mempunyai alat atau software yang sempurna dalam mengatur decision tree dalam mengolah pilihan definitif yang dilengkapi dengan biaya atau manfaat, akan sangat berharga dalam pengelolaan administrasi risiko proyek. Sekali lagi, analisanya bergantung pada teknologi atau alat yan gdigunakan. Semakin canggih alatnya, maka semakin baik decision tree nya memperlihatkan keputusan terbaik yang perlu dieksekusi.

Machine Learning Berdasarkan Instruksi atau Peraturan Untuk Menemukan Hubungan Antara Data

Pembelajaran aturan dipakai untuk semua kegiatan penjualan produk, terutama saat terjadi gejolak dalam volume yang besar. Bisa dipraktekkan online mirip dalam perjuangan e-commerce atau secara eksklusif dilaksanakan di toko atau juga mal. terkatdang kita perlu membuat hubungan antara data yang kita punya. Hubungan yang mungkin belum pernah kita sangka-sangka sebelumnya. Contohnya, 90% pelanggan anda yang membeli produk tertentu secara online juga membeli produk yang berbeda, atau malah sebaliknya, tidak membeli produk lain kecuali produk tertentu saja. Detail mirip ini memungkinkan anda membuat materi pemasaran yang sempurna atau membuat promosi khusus.

Sumber https://www.wongunik.com/