Klasifikasi dan Prediksi dalam Data Mining: Bagaimana Membangun Model?

Apa itu Penambangan Data?

Data mining adalah metode mengekstraksi informasi berharga dari kumpulan data yang besar. Dengan kata lain, ini adalah proses deduksi untuk mendapatkan data yang relevan dari database yang luas. Kita dapat menggunakan data mining dalam database relasional, gudang data, database berorientasi objek, dan database terstruktur-tidak terstruktur.

Apa itu Analisis Data?

Analisis data adalah pembersihan, transformasi, dan pemodelan data menjadi data berharga yang dapat diidentifikasi untuk pengambilan keputusan terkait bisnis. Tujuan dari analisis data adalah untuk memperoleh informasi yang diperlukan dari data dan menggunakannya untuk membuat keputusan berdasarkan analisis data. Untuk mendapatkan keahlian dalam penambangan data dan konsep terkait data lainnya, lihat kursus ilmu data kami.

Bagaimana Membangun Model dalam Klasifikasi dan Prediksi dengan Data Mining?

Metode analisis data menggunakan algoritme untuk mengekstrak, mengubah, memuat, dan menghasilkan model data yang bermakna dan bereksperimen dalam data.

• Tingkat pertama dari metode analisis data melibatkan pemecahan masalah yang kompleks dengan proses analisis data.
• Tingkat kedua dari metode ini adalah memilih kumpulan data yang tepat berdasarkan domain tertentu.
• Di tingkat ketiga, kita dapat mengubah kumpulan data tertentu ke dalam format tertentu dan menerapkannya dalam algoritme analitik.
• Pada tingkat keempat, kita dapat mengubah data dari berbagai sumber ke dalam format umum untuk analisis.
• Tingkat terakhir adalah evaluasi hasil dan visualisasi yang dihasilkan oleh algoritma data mining.

Apa itu Klasifikasi dan Prediksi dalam Data Mining?

Kami menggunakan klasifikasi dan prediksi untuk mengekstrak model, mewakili kelas data untuk memprediksi tren data masa depan. Analisis ini memberi kita pemahaman terbaik tentang data dalam skala besar. Klasifikasi memprediksi label kategoris data dengan model prediksi.

Teknik Penambangan Data

Banyak teknik data mining penting telah dikembangkan dan diterapkan dalam proyek data mining, khususnya klasifikasi, asosiasi, pengelompokan, prediksi, model sekuensial, dan pohon keputusan.

Baca: Penambangan Data vs Pembelajaran Mesin

Alat Penambangan Data Tradisional

Alat dan teknik penambangan data tradisional beroperasi dengan database yang ada yang disimpan di server perusahaan dan hard drive lokal.

• Ini menerjemahkan data yang disimpan dengan algoritma dan kueri yang telah ditentukan sebelumnya yang ditulis dalam bahasa pemrograman yang ditentukan basis data.
• Misalnya, database angka penjualan dapat dengan mudah menyajikan tren penjualan bulanan berdasarkan mengakses sistem kueri dan tabel bawaan database. Alat penambangan data yang dibangun ke server kemudian dapat menganalisis angka-angka besar itu untuk menganalisis fitur-fitur yang memengaruhi penjualan bulanan.

Apa Klasifikasi dalam Data Mining?

Klasifikasi adalah tentang menemukan model yang mendefinisikan kelas data dan konsep. Idenya adalah menggunakan model ini untuk memprediksi kelas objek. Model yang diturunkan tergantung pada pemeriksaan set data pelatihan.

Model turunan dapat kita definisikan dalam metode berikut.

1. Klasifikasi (JIKA-MAKA) Aturan
2. Pohon Keputusan
3. Rumus Matematika
4. Jaringan Saraf

Algoritma Klasifikasi dalam Pembelajaran Mesin

Algoritma klasifikasi adalah metode pembelajaran terawasi dengan program mesin, yang membacanya dari data input dan kemudian mengimplementasikannya dalam pembelajaran untuk mengklasifikasikannya dalam pengamatan. Beberapa model praktis dari masalah klasifikasi adalah pengenalan suara, identifikasi tulisan tangan, klasifikasi biometrik, klasifikasi dokumen, dll.

Contoh algoritma klasifikasi dalam algoritma pembelajaran mesin

• Pengklasifikasi Linier dengan Regresi Logistik
• Analisis prediksi
• Keputusan dan Pohon yang Didorong
• Jaringan Saraf

Lihat: Perbedaan antara Ilmu Data dan Penambangan Data

Apa itu Siklus Hidup Klasifikasi Data?

Siklus hidup klasifikasi data menghasilkan struktur yang sangat baik untuk mengontrol aliran data ke suatu perusahaan. Bisnis perlu memperhitungkan keamanan dan kepatuhan data di setiap tingkat. Dengan bantuan klasifikasi data, kami dapat melakukannya di setiap tahap — dari asal hingga penghapusan.

Siklus hidup data mencakup enam tahap ini:

1. Asal : Ini menghasilkan data sensitif dalam berbagai format, dengan email, dokumen Excel, Word dan Google, media sosial, dan situs web.
2. Praktik berbasis peran: Pembatasan keamanan berbasis peran berlaku untuk semua data sensitif dengan memberi tag berdasarkan kebijakan perlindungan internal dan aturan perjanjian.
3. Penyimpanan : Di sini, kami memiliki data yang diperoleh, termasuk kontrol akses dan enkripsi.
4. Berbagi : Data berarti terus didistribusikan di antara agen, konsumen, dan rekan kerja dari berbagai perangkat dan platform.
5. Arsip : Di sini, data akhirnya diarsipkan dalam sistem penyimpanan industri.
6. Publikasi : Melalui publikasi data dapat menjangkau pelanggan. Mereka kemudian dapat melihat dan mengunduh dalam bentuk dasbor.

Baca: Proyek Data Mining di India

Bagaimana Klasifikasi Bekerja?

Untuk memahami dan membangun sistem klasifikasi data, di sini kami memiliki tiga jenis teknik prospek:

• Manual — Klasifikasi data umum memerlukan campur tangan dan implementasi manusia.
• Otomatis — Solusi berbasis teknologi mengecualikan risiko intervensi manusia, termasuk kesalahan waktu dan data yang tidak perlu, sambil terus bertahan (klasifikasi sepanjang waktu untuk semua data).
• Hibrida — Interferensi manusia memberikan kontribusi konteks untuk klasifikasi data, sementara alat memfasilitasi efisiensi dan penegakan kebijakan.

Proses klasifikasi data menggabungkan dua langkah:

1. Mengembangkan pengklasifikasi
2. Menerapkan pengklasifikasi untuk klasifikasi

Mengembangkan Pengklasifikasi

• Langkah ini merupakan langkah awal atau tahap pelatihan.
• Pada langkah ini, algoritma klasifikasi mengembangkan classifier.
• Ini mengembangkan classifier dari set pelatihan yang terdiri dari tupel database dan label kelas yang terhubung.
• Ini mengaitkan setiap tuple yang menggabungkan set pelatihan dengan kategori atau kelas. Kami juga dapat menerapkan tupel ini ke objek sampel atau titik data.

Menerapkan Pengklasifikasi untuk Klasifikasi

• Analisis Sentimen
• Klasifikasi Dokumen
• Klasifikasi Gambar
• Klasifikasi Pembelajaran Mesin

Analisis Sentimen

Analisis sentimen sangat membantu dalam pemantauan media sosial; kita dapat menggunakannya untuk mengekstrak wawasan media sosial.

Dengan algoritme pembelajaran mesin tingkat lanjut, kita dapat membangun model analisis sentimen untuk membaca dan menganalisis kata yang salah eja. Model terlatih yang akurat memberikan hasil yang akurat secara konsisten dan menghasilkan sebagian kecil waktu.

Klasifikasi Dokumen

Kita dapat menggunakan klasifikasi dokumen untuk mengatur dokumen menjadi beberapa bagian sesuai dengan isinya. Dan dengan bantuan algoritma klasifikasi pembelajaran mesin, kita dapat menjalankannya secara otomatis.

Klasifikasi dokumen mengacu pada klasifikasi teks; di sini, kita dapat mengklasifikasikan kata-kata di seluruh dokumen. Di sini kita dapat memiliki contoh terbaik dari mesin pencari untuk catatan pencarian online pada topik pencarian yang relevan.

Klasifikasi Gambar

Klasifikasi citra digunakan untuk kategori-kategori yang dilatih pada sebuah citra. Ini bisa berupa keterangan gambar, nilai statistik, tema. Dengan menerapkan algoritme pembelajaran yang diawasi, Anda dapat memberi tag pada gambar untuk melatih model Anda untuk kategori yang relevan.

Klasifikasi Pembelajaran Mesin

Ini menggunakan aturan algoritme yang dapat dibuktikan secara statistik untuk menjalankan tugas analitis yang membutuhkan waktu ratusan jam bagi manusia untuk melakukannya.

Proses Klasifikasi Data

Kita dapat membagi klasifikasi data menjadi lima langkah:

• Membangun tujuan klasifikasi data, kebijakan, alur kerja, desain klasifikasi data.
• Klasifikasikan data sensitif yang Anda simpan.
• Gunakan label dengan menandai data.
• Gunakan efek untuk meningkatkan keamanan dan kepatuhan.
• Data bersifat dinamis, dan klasifikasi adalah proses yang berkesinambungan.

Kesimpulan

Semoga artikel ini membantu Anda memahami klasifikasi dan prediksi dalam data mining. Artikel tersebut telah menjelaskan semua detail mendasar tentang konsep penambangan data.

Jika Anda penasaran untuk belajar tentang ilmu data, lihat Program PG Eksekutif IIIT-B & upGrad dalam Ilmu Data yang dibuat untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 10+ studi kasus & proyek, lokakarya praktis, bimbingan dengan pakar industri, 1 -on-1 dengan mentor industri, 400+ jam pembelajaran dan bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.