Data Mining

Apa itu Penambangan Data (Data Mining)?

Penambangan data atau data mining adalah proses yang digunakan oleh suatu perusahaan untuk mengubah data yang belum dikelola menjadi informasi berguna. Menggunakan perangkat lunak guna mencari pola pada kumpulan data yang besar, bisnis saat ini dapat mempelajari lebih lanjut lagi tentang pelanggan guna mengembangkan strategi pemasaran yang lebih baik dan efektif, meningkatkan penjualan, dan mengurangi biaya. Penambangan data bergantung pada pengumpulan data, pergudangan, dan pemrosesan komputer yang efektif.

Bagaimana Data Mining Bekerja

Penambangan data (data mining) mengikutsertakan eksplorasi dan analisis blok besar informasi guna mendapatkan pola dan tren yang memberikan makna. Hal ini juga dapat digunakan di berbagai cara, seperti pemasaran basis data, deteksi penipuan, manajemen risiko kredit, filter Email spam bahkan untuk membedakan sentimen atau opini pengguna. Proses penambangan data dipecah menjadi lima langkah. Pertama, yaitu mengumpulkan data dan memasukannya ke dalam gudang data. Kedua,  menyimpan dan mengelola data, di server internal dan cloud. Ketiga, para analis bisnis, tim manajemen, dan profesional teknologi informasi mengakses data dan menentukan bagaimana mengatur data tersebut sesuai keinginan. Keempat, aplikasi perangkat lunak mengurutkan data berdasarkan dari hasil pengguna, dan yang terakhir adalah pengguna akhir menampilkan data dalam format yang mudah disebarkan dan dibaca, seperti grafik atau tabel.

Pergudangan Data dan Perangkat Lunak Penambangan

Program data mining menganalisis antara hubungan dan pola pada data berdasarkan permintaan dari pengguna. Misalnya saja, suatu perusahaan dapat menggunakan perangkat lunak penambangan data untuk membuat kelas informasi. Contoh ilustrasinya, restoran yang ingin menggunakan penambangan data dalam menentukan kapan waktu yang tepat untuk menawarkan menu spesial. Hal itu dapat terlihat dari informasi yang telah dikumpulkan dan membuat informasi berdasarkan kapan waktu pelanggan berkunjung dan apa yang dipesan. Pada kasus lainnya, data mining mendapatkan kelompok informasi berdasarkan hubungan logis atau melihat asosiasi dan pola yang berurutan untuk menyimpulkan tren perilaku konsumen atau pelanggan. Pergudangan adalah aspek penting dari penambangan data. Pergudangan adalah ketika perusahaan memusatkan data mereka ke dalam satu database atau program. Dengan adanya gudang data, organisasi atau perusahaan dapat memisahkan segmen data guna dianalisis dan digunakan oleh pengguna tertentu. Tetapi, dalam kasus yang lain, analis dapat memulainya dengan data yang diinginkan dan membuat gudang data berdasarkan spesifikasi tertentu.

Teknik Data Mining

Data mining yang menggunakan algoritme dan beragam teknik untuk mengganti kumpulan data yang besar menjadi keluaran yang memberikan hasil. Apa saja jenis teknik penambangan data yang paling populer, adalah sebagai berikut: Data mining yang menggunakan algoritma dan berbagai teknik untuk mengubah kumpulan data besar menjadi keluaran yang memberikan hasil Aturan asosiasi juga disebut sebagai analisis keranjang pasar mencari hubungan antar variabel. Kaitan antara variabel secara mandiri dapat menghasilkan nilai tambahan pada kumpulan data karena berusaha untuk mengkaitkan antar bagian data. Contohnya, aturan asosiasi akan dapat menelusuri riwayat penjualan untuk melihat produk yang paling  laku atau sering dibeli bersama; dengan adanya informasi ini, perusahaan dapat membuat rencana, perkiraan, dan mempromosikan dengan tepat. Perincian menggunakan kelas data yang telah ditentukan sebelumnya untuk ditetapkan ke suatu objek. Kelas data ini memberika gambaran karakteristik item atau hal yang mewakili poin data yang sama dengan masing-masing item tersebut. Teknik data mining ini memungkinkan data yang mendasar dikategorikan lebih rapi dan ringkas di seluruh fitur atau lini produk yang sejenis. Clustering mirip dengan klasifikasi. Akan tetapi, clustering hanya mengidentifikasi kesamaan antar objek saja, kemudian mengelompokkan item berdasarkan apa yang membuatnya berbeda dari item lainnya yang ada. Meskipun perincian bisa menghasilkan kelompok seperti "shampo", "conditioner", "body wash", dan "pasta gigi", pengelompokan tersebut juga dapat mengidentifikasikan kelompok lain seperti "perawatan tubuh" dan "kesehatan gigi". Pohon keputusan digunakan guna mengklasifikasikan atau memprediksi hasil berdasarkan daftar kriteria. Sebuah pohon keputusan digunakan untuk meminta masukan dari serangkaian pertanyaan berjenjang yang mengurutkan kumpulan data berdasarkan tanggapan yang diberikan.  Tidak jarang digambarkan sebagai contoh visual seperti berbentuk pohon, yaitu pohon keputusan yang memungkinkan arah tertentu dan masukan dari konsumen saat mencari data yang lebih detail. K-Nearest Neighbor (KNN) merupakan algoritme yang mengklasifikasikan data berdasarkan dari kedekatannya dengan data lainnya. Dasar K-Nearest Neighbor berasal pada asumsi bahwa titik data yang berdekatan satu sama lain hampir sama daripada data lainnya. Cara non-parametrik yang diawasi tersebut dapat dipakai guna memprediksikan fitur grup berdasarkan dari poin data khusus. Jaringan saraf memproses data melalui penggunaan node. Metode ini terdiri dari input, output, dan bobot. Data disesuaikan melalui pembelajaran yang diamati (hampir sama dengan bagaimana cara otak manusia saling berhubungan). Metode ini dapat disesuaikan untuk memberikan nilai ambang batas dalam menentukan kecocokan model. Analisis prediktif berusaha menggunakan informasi monumental untuk membentuk model grafis atau matematis untuk memperkirakan hasil di masa depan. Tumpang tindih dengan analisis regresi, teknik  data mining ini bertujuan untuk mendukung angka yang tidak diketahui di masa mendatang berdasarkan dari data yang ada saat ini.