Teknik Data Mining: Jenis Data, Metode, Aplikasi

Bisnis hari ini mengumpulkan data pada tingkat yang sangat mencolok. Sumber aliran data yang sangat besar ini bervariasi. Itu bisa berasal dari transaksi kartu kredit, data pelanggan yang tersedia untuk umum, data dari bank dan lembaga keuangan, serta data yang harus disediakan pengguna hanya untuk menggunakan dan mengunduh aplikasi di laptop, ponsel, tablet, dan desktop mereka.

Tidak mudah menyimpan data dalam jumlah besar. Jadi, banyak server basis data relasional terus dibangun untuk tujuan ini. Protokol transaksi online atau sistem OLTP juga sedang dikembangkan untuk menyimpan semua itu ke dalam server database yang berbeda. Sistem OLTP memainkan peran penting dalam membantu bisnis berfungsi dengan lancar.

Sistem inilah yang bertanggung jawab untuk menyimpan data yang keluar dari transaksi terkecil ke dalam database. Jadi, data terkait penjualan, pembelian, pengelolaan human capital, dan transaksi lainnya disimpan di server database oleh sistem OLTP.

Sekarang, para eksekutif puncak membutuhkan akses ke fakta berdasarkan data sebagai dasar keputusan mereka. Di sinilah pemrosesan analitik online atau sistem OLAP memasuki gambar. Gudang data dan sistem OLAP lainnya semakin banyak dibangun karena kebutuhan eksekutif puncak ini. Kami tidak hanya membutuhkan data tetapi juga analitik yang terkait dengannya untuk membuat keputusan yang lebih baik dan lebih menguntungkan. Sistem OLTP dan OLAP bekerja bersama-sama.

Sistem OLTP menyimpan semua data dalam jumlah besar yang kami hasilkan setiap hari. Data ini kemudian dikirim ke sistem OLAP untuk membangun analitik berbasis data. Jika Anda belum tahu, maka izinkan kami memberi tahu Anda bahwa data memainkan peran yang sangat penting dalam pertumbuhan sebuah perusahaan. Ini dapat membantu dalam membuat keputusan yang didukung pengetahuan yang dapat membawa perusahaan ke tingkat pertumbuhan berikutnya. Pemeriksaan data tidak boleh terjadi secara dangkal.

Itu tidak melayani tujuan. Kita perlu menganalisis data untuk memperkaya diri kita sendiri dengan pengetahuan yang akan membantu kita dalam membuat panggilan yang tepat untuk kesuksesan bisnis kita. Semua data yang telah dibanjiri kita hari ini tidak ada gunanya jika kita tidak belajar apa pun darinya. Data yang tersedia bagi kami sangat besar sehingga secara manusiawi tidak mungkin bagi kami untuk memproses dan memahaminya. Penambangan data atau penemuan pengetahuan adalah apa yang kita butuhkan untuk memecahkan masalah ini. Pelajari tentang aplikasi data mining lainnya di dunia nyata.

Apa itu Penambangan Data?

Data mining adalah proses yang membantu dalam mengekstrak informasi dari kumpulan data yang diberikan untuk mengidentifikasi tren, pola, dan data yang berguna. Tujuan menggunakan data mining adalah untuk membuat keputusan yang didukung data dari kumpulan data yang sangat besar.

Penambangan data bekerja bersama dengan analisis prediktif, cabang ilmu statistik yang menggunakan algoritme kompleks yang dirancang untuk bekerja dengan sekelompok masalah khusus. Analisis prediktif pertama-tama mengidentifikasi pola dalam sejumlah besar data, yang digeneralisasikan oleh penambangan data untuk prediksi dan prakiraan. Penambangan data memiliki tujuan yang unik, yaitu untuk mengenali pola dalam kumpulan data untuk serangkaian masalah yang dimiliki oleh domain tertentu.

Ini dilakukan dengan menggunakan algoritma canggih untuk melatih model untuk masalah tertentu. Ketika Anda mengetahui domain masalah yang Anda hadapi, Anda bahkan dapat menggunakan pembelajaran mesin untuk memodelkan sistem yang mampu mengidentifikasi pola dalam kumpulan data. Saat Anda menerapkan pembelajaran mesin, Anda akan mengotomatiskan sistem pemecahan masalah secara keseluruhan, dan Anda tidak perlu membuat pemrograman khusus untuk menyelesaikan setiap masalah yang Anda temui.

Kita juga dapat mendefinisikan data mining sebagai teknik investigasi pola data yang dimiliki oleh perspektif tertentu. Ini membantu kami dalam mengkategorikan data tersebut menjadi informasi yang berguna. Informasi yang berguna ini kemudian diakumulasikan dan dirakit untuk disimpan di server basis data, seperti gudang data, atau digunakan dalam algoritme dan analisis data mining untuk membantu pengambilan keputusan. Selain itu, dapat digunakan untuk menghasilkan pendapatan dan pemotongan biaya di antara tujuan lain.

Data mining adalah proses mencari kumpulan data yang besar untuk mencari pola dan tren yang tidak dapat ditemukan menggunakan teknik analisis sederhana. Itu menggunakan algoritma matematika yang kompleks untuk mempelajari data dan kemudian mengevaluasi kemungkinan peristiwa yang terjadi di masa depan berdasarkan temuan. Hal ini juga disebut sebagai penemuan pengetahuan data atau KDD.

Penambangan data digunakan oleh bisnis untuk menarik informasi spesifik dari volume data yang besar untuk menemukan solusi bagi masalah bisnis mereka. Ini memiliki kemampuan mengubah data mentah menjadi informasi yang dapat membantu bisnis tumbuh dengan mengambil keputusan yang lebih baik. Penambangan data memiliki beberapa jenis, termasuk penambangan data bergambar, penambangan teks, penambangan media sosial, penambangan web, dan penambangan audio dan video.

Baca: Penambangan Data vs Pembelajaran Mesin

Proses Penambangan Data

Sebelum data mining sebenarnya bisa terjadi, ada beberapa proses yang terlibat dalam implementasi data mining . Berikut caranya:

Langkah 1: Riset Bisnis – Sebelum Anda mulai, Anda harus memiliki pemahaman yang lengkap tentang tujuan perusahaan Anda, sumber daya yang tersedia, dan skenario saat ini yang sejalan dengan persyaratannya. Ini akan membantu membuat rencana penambangan data terperinci yang secara efektif mencapai tujuan organisasi.

Langkah 2: Pemeriksaan Kualitas Data – Karena data dikumpulkan dari berbagai sumber, perlu diperiksa dan dicocokkan untuk memastikan tidak ada hambatan dalam proses integrasi data. Jaminan kualitas membantu menemukan anomali mendasar dalam data, seperti interpolasi data yang hilang, menjaga data dalam kondisi prima sebelum mengalami penambangan.

Langkah 3: Pembersihan Data – Diyakini bahwa 90% waktu dihabiskan untuk memilih, membersihkan, memformat, dan menganonimkan data sebelum menambang.

Langkah 4: Transformasi Data – Terdiri dari lima sub-tahap, di sini, proses yang terlibat membuat data siap menjadi kumpulan data akhir. Ini melibatkan:

• Data Smoothing: Di sini, noise dihilangkan dari data.
• Ringkasan Data: Agregasi kumpulan data diterapkan dalam proses ini.
• Generalisasi Data: Di sini, data digeneralisasikan dengan mengganti data tingkat rendah apa pun dengan konseptualisasi tingkat tinggi.
• Normalisasi Data: Di sini, data didefinisikan dalam rentang yang ditetapkan.
• Konstruksi Atribut Data: Kumpulan data harus ada dalam kumpulan atribut sebelum penambangan data .

Langkah 5: Pemodelan Data: Untuk identifikasi pola data yang lebih baik, beberapa model matematika diimplementasikan dalam kumpulan data, berdasarkan beberapa kondisi. Pelajari ilmu data untuk memahami dan memanfaatkan kekuatan data mining.

Jenis data yang dapat ditambang

1. Data yang tersimpan dalam database

Basis data juga disebut sistem manajemen basis data atau DBMS. Setiap DBMS menyimpan data yang terkait satu sama lain dengan cara tertentu. Ini juga memiliki seperangkat program perangkat lunak yang digunakan untuk mengelola data dan menyediakan akses mudah ke sana. Program perangkat lunak ini melayani banyak tujuan, termasuk mendefinisikan struktur database, memastikan bahwa informasi yang disimpan tetap aman dan konsisten, dan mengelola berbagai jenis akses data, seperti berbagi, didistribusikan, dan bersamaan.

Database relasional memiliki tabel yang memiliki nama, atribut berbeda, dan dapat menyimpan baris atau catatan kumpulan data besar. Setiap record yang disimpan dalam sebuah tabel memiliki kunci yang unik. Model Entity-relationship dibuat untuk memberikan representasi dari database relasional yang menampilkan entitas dan hubungan yang ada di antara mereka.

2. Gudang data

Gudang data adalah lokasi penyimpanan data tunggal yang mengumpulkan data dari berbagai sumber dan kemudian menyimpannya dalam bentuk rencana terpadu. Ketika data disimpan di gudang data, data tersebut mengalami pembersihan, integrasi, pemuatan, dan penyegaran. Data yang disimpan dalam data warehouse diatur dalam beberapa bagian. Jika Anda menginginkan informasi tentang data yang disimpan 6 atau 12 bulan yang lalu, Anda akan mendapatkannya dalam bentuk ringkasan.

3. Data transaksi

Database transaksional menyimpan catatan yang ditangkap sebagai transaksi. Transaksi tersebut meliputi pemesanan tiket pesawat, pembelian pelanggan, klik website, dan lain-lain. Setiap catatan transaksi memiliki ID unik. Ini juga mencantumkan semua item yang membuatnya menjadi transaksi.

4. Jenis data lainnya

Kami juga memiliki banyak jenis data lain yang dikenal karena strukturnya, makna semantiknya, dan keserbagunaannya. Mereka digunakan dalam banyak aplikasi. Berikut adalah beberapa tipe data tersebut: aliran data, data desain teknik, data urutan, data grafik, data spasial, data multimedia, dan banyak lagi.

Teknik Penambangan Data

1. Asosiasi

Ini adalah salah satu teknik penambangan data yang paling banyak digunakan dari yang lainnya. Dalam teknik ini, transaksi dan hubungan antara item-itemnya digunakan untuk mengidentifikasi suatu pola. Inilah sebabnya mengapa teknik ini juga disebut sebagai teknik relasi. Ini digunakan untuk melakukan analisis keranjang pasar, yang dilakukan untuk mengetahui semua produk yang dibeli pelanggan bersama secara teratur.

Teknik ini sangat membantu pengecer yang dapat menggunakannya untuk mempelajari kebiasaan membeli pelanggan yang berbeda. Pengecer dapat mempelajari data penjualan di masa lalu dan kemudian mencari produk yang dibeli pelanggan bersama-sama. Kemudian mereka dapat menempatkan produk-produk tersebut di dekat satu sama lain di toko ritel mereka untuk membantu pelanggan menghemat waktu mereka dan untuk meningkatkan penjualan mereka.

2. Pengelompokan

Teknik ini menciptakan kelompok objek bermakna yang memiliki karakteristik yang sama. Orang sering mengacaukannya dengan klasifikasi, tetapi jika mereka memahami dengan benar bagaimana kedua teknik ini bekerja, mereka tidak akan memiliki masalah. Tidak seperti klasifikasi yang menempatkan objek ke dalam kelas yang telah ditentukan, pengelompokan menempatkan objek di kelas yang ditentukan olehnya.

Mari kita ambil contoh. Sebuah perpustakaan penuh dengan buku-buku tentang berbagai topik. Sekarang tantangannya adalah untuk mengatur buku-buku itu sedemikian rupa sehingga pembaca tidak memiliki masalah dalam menemukan buku-buku tentang topik tertentu. Kita dapat menggunakan pengelompokan untuk menyimpan buku-buku yang memiliki kesamaan dalam satu rak dan kemudian memberikan nama yang bermakna pada rak tersebut. Pembaca yang mencari buku tentang topik tertentu dapat langsung menuju ke rak itu. Mereka tidak perlu menjelajahi seluruh perpustakaan untuk menemukan buku mereka.

3. Klasifikasi

Teknik ini menemukan asal-usulnya dalam pembelajaran mesin. Ini mengklasifikasikan item atau variabel dalam kumpulan data ke dalam kelompok atau kelas yang telah ditentukan. Ini menggunakan pemrograman linier, statistik, pohon keputusan, dan jaringan saraf tiruan dalam penambangan data, di antara teknik lainnya. Klasifikasi digunakan untuk mengembangkan perangkat lunak yang dapat dimodelkan sedemikian rupa sehingga mampu mengklasifikasikan item dalam kumpulan data ke dalam kelas yang berbeda.

Misalnya, kita dapat menggunakannya untuk mengklasifikasikan semua kandidat yang menghadiri wawancara menjadi dua kelompok – kelompok pertama adalah daftar kandidat yang dipilih dan yang kedua adalah daftar yang menampilkan kandidat yang ditolak. Perangkat lunak data mining dapat digunakan untuk melakukan pekerjaan klasifikasi ini.

4. Prediksi

Teknik ini memprediksi hubungan yang ada antara variabel independen dan dependen serta variabel independen saja. Ini dapat digunakan untuk memprediksi keuntungan masa depan tergantung pada penjualan. Mari kita asumsikan bahwa laba dan penjualan adalah variabel dependen dan independen, masing-masing. Sekarang, berdasarkan apa yang dikatakan data penjualan masa lalu, kita dapat membuat prediksi laba di masa depan menggunakan kurva regresi.

5. Pola berurutan

Teknik ini bertujuan untuk menggunakan data transaksi, dan kemudian mengidentifikasi tren, pola, dan peristiwa serupa di dalamnya selama periode waktu tertentu. Data penjualan historis dapat digunakan untuk menemukan item yang dibeli pembeli bersama pada waktu yang berbeda dalam setahun. Bisnis dapat memahami informasi ini dengan merekomendasikan pelanggan untuk membeli produk tersebut pada saat data historis tidak menyarankan mereka untuk membeli produk tersebut. Bisnis dapat menggunakan penawaran dan diskon yang menguntungkan untuk mendorong melalui rekomendasi ini.

Aplikasi Penambangan Data

Di bawah ini adalah beberapa aplikasi penambangan data yang paling berguna, mari ketahui lebih banyak tentangnya.

1. Perawatan Kesehatan

Penambangan data memiliki potensi untuk mengubah sistem perawatan kesehatan sepenuhnya. Ini dapat digunakan untuk mengidentifikasi praktik terbaik berdasarkan data dan analitik, yang dapat membantu fasilitas kesehatan untuk mengurangi biaya dan meningkatkan hasil pasien. Penambangan data, bersama dengan pembelajaran mesin, statistik, visualisasi data, dan teknik lainnya dapat digunakan untuk membuat perbedaan. Ini bisa berguna ketika meramalkan pasien dari berbagai kategori. Ini akan membantu pasien untuk menerima perawatan intensif kapan dan di mana mereka menginginkannya. Penambangan data juga dapat membantu perusahaan asuransi kesehatan untuk mengidentifikasi aktivitas penipuan.

2. Pendidikan

Penggunaan data mining dalam pendidikan masih dalam tahap awal. Hal ini bertujuan untuk mengembangkan teknik yang dapat menggunakan data yang keluar dari lingkungan pendidikan untuk eksplorasi pengetahuan. Tujuan yang diharapkan dari teknik-teknik ini termasuk mempelajari bagaimana dukungan pendidikan berdampak pada siswa, mendukung kebutuhan siswa yang condong ke masa depan, dan mempromosikan ilmu pembelajaran antara lain. Institusi pendidikan dapat menggunakan teknik ini untuk tidak hanya memprediksi bagaimana siswa akan melakukan ujian tetapi juga membuat keputusan yang akurat. Dengan pengetahuan ini, lembaga-lembaga ini dapat lebih fokus pada pedagogi pengajaran mereka.

3. Analisis keranjang pasar

Ini adalah teknik pemodelan yang menggunakan hipotesis sebagai dasar. Hipotesis mengatakan bahwa jika Anda membeli produk tertentu, maka kemungkinan besar Anda juga akan membeli produk yang bukan milik kelompok yang biasanya Anda beli. Pengecer dapat menggunakan teknik ini untuk memahami kebiasaan membeli pelanggan mereka. Pengecer dapat menggunakan informasi ini untuk membuat perubahan dalam tata letak toko mereka dan membuat belanja jauh lebih mudah dan lebih sedikit memakan waktu bagi pelanggan.

4. Manajemen hubungan pelanggan (CRM)

CRM melibatkan perolehan dan mempertahankan pelanggan, meningkatkan loyalitas, dan menerapkan strategi yang berpusat pada pelanggan. Setiap bisnis membutuhkan data pelanggan untuk menganalisisnya dan menggunakan temuannya sedemikian rupa sehingga mereka dapat membangun hubungan jangka panjang dengan pelanggan mereka. Penambangan data dapat membantu mereka melakukan itu.

5. Teknik manufaktur

Sebuah perusahaan manufaktur sangat bergantung pada data atau informasi yang tersedia untuk itu. Penambangan data dapat membantu perusahaan-perusahaan ini dalam mengidentifikasi pola dalam proses yang terlalu rumit untuk dipahami oleh pikiran manusia. Mereka dapat mengidentifikasi hubungan yang ada antara elemen perancangan tingkat sistem yang berbeda, termasuk kebutuhan data pelanggan, arsitektur, dan portofolio produk.

Data mining juga terbukti berguna dalam memperkirakan keseluruhan waktu yang dibutuhkan untuk pengembangan produk, biaya yang terlibat dalam proses, dan harapan yang dapat diperoleh perusahaan dari produk akhir.

6. Keuangan dan perbankan

Sistem perbankan telah menyaksikan generasi data dalam jumlah besar sejak digitalisasi. Bankir dapat menggunakan teknik data mining untuk memecahkan masalah kue dan keuangan yang dihadapi bisnis dengan mencari tahu korelasi dan tren dalam biaya pasar dan informasi bisnis. Pekerjaan ini terlalu sulit tanpa penambangan data karena volume data yang mereka tangani terlalu besar. Manajer di sektor perbankan dan keuangan dapat menggunakan informasi ini untuk memperoleh, mempertahankan, dan memelihara pelanggan.

Pelajari lebih lanjut: Penambangan Aturan Asosiasi

7. Deteksi penipuan

Kegiatan penipuan merugikan bisnis miliaran dolar setiap tahun. Metode yang biasanya digunakan untuk mendeteksi kecurangan terlalu rumit dan memakan waktu. Data mining memberikan alternatif sederhana. Setiap sistem pendeteksi penipuan yang ideal perlu melindungi data pengguna dalam segala situasi. Sebuah metode diawasi untuk mengumpulkan data, dan kemudian data ini dikategorikan ke dalam data penipuan atau non-penipuan. Data ini digunakan dalam pelatihan model yang mengidentifikasi setiap dokumen sebagai penipuan atau non-penipuan.

8. Pola Pemantauan

Dikenal sebagai salah satu teknik data mining fundamental , umumnya terdiri dari pelacakan pola data untuk mendapatkan kesimpulan bisnis. Untuk sebuah organisasi, itu bisa berarti apa saja mulai dari mengidentifikasi peningkatan penjualan atau memanfaatkan demografi yang lebih baru.

9. Klasifikasi

Untuk mendapatkan metadata yang relevan, teknik klasifikasi dalam data mining membantu dalam membedakan data ke dalam kelas yang terpisah:

• Berdasarkan jenis sumber data, ditambang

Tergantung pada jenis data yang ditangani seperti data berbasis teks, data multimedia, data spasial, data deret waktu, dll.

• Berdasarkan kerangka data yang terlibat

Setiap kumpulan data yang didasarkan pada database berorientasi objek, database relasional, dll.

• Berdasarkan fungsi penambangan data

Di sini kumpulan data dibedakan berdasarkan pendekatan yang diambil seperti Pembelajaran Mesin, Algoritma, Statistik, Database atau gudang data, dll.

• Berdasarkan interaksi pengguna dalam penambangan data

Kumpulan data digunakan untuk membedakan berdasarkan sistem yang digerakkan oleh kueri, sistem otonom.

10. Asosiasi

Atau dikenal sebagai teknik relasi, data diidentifikasi berdasarkan hubungan antara nilai-nilai dalam transaksi yang sama. Ini sangat berguna bagi organisasi yang mencoba melihat tren ke dalam pembelian atau preferensi produk. Karena terkait dengan perilaku belanja pelanggan, organisasi dapat memecah pola data berdasarkan riwayat pembelian pembeli.

11. Deteksi Anomali

Jika item data diidentifikasi yang tidak cocok dengan perilaku preseden, itu adalah outlier atau pengecualian. Metode ini menggali jauh ke dalam proses pembuatan pengecualian tersebut dan mendukungnya dengan informasi penting.

Umumnya, anomali bisa menyendiri pada asalnya, tetapi juga disertai dengan kemungkinan menemukan area fokus. Oleh karena itu, bisnis sering menggunakan metode ini untuk melacak intrusi sistem, deteksi kesalahan, dan memeriksa kesehatan sistem secara keseluruhan. Para ahli lebih memilih emisi anomali dari kumpulan data untuk meningkatkan kemungkinan kebenaran.

12. Pengelompokan

Sama seperti kedengarannya, teknik ini melibatkan pengumpulan objek data yang identik ke dalam cluster yang sama. Berdasarkan perbedaan, kelompok sering terdiri dari penggunaan metrik untuk memfasilitasi asosiasi data maksimum. Proses tersebut dapat membantu untuk profil pelanggan berdasarkan pendapatan mereka, frekuensi belanja, dll.

Lihat: Perbedaan antara Ilmu Data dan Penambangan Data

13. Regresi

Proses penambangan data yang membantu dalam memprediksi perilaku dan hasil pelanggan, digunakan oleh perusahaan untuk memahami korelasi dan independensi variabel dalam suatu lingkungan. Untuk pengembangan produk, analisis tersebut dapat membantu memahami pengaruh faktor-faktor seperti permintaan pasar, persaingan, dll.

14. Prediksi

Seperti yang tersirat dalam namanya, teknik penambangan data yang menarik ini membantu perusahaan untuk mencocokkan pola berdasarkan catatan data saat ini dan historis untuk analisis prediktif masa depan. Sementara beberapa pendekatan melibatkan aspek Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin, beberapa dapat dilakukan melalui algoritme sederhana.

Organisasi sering kali dapat memprediksi keuntungan, memperoleh nilai regresi, dan lebih banyak lagi dengan teknik penambangan data semacam itu .

15. Pola Berurutan

Ini digunakan untuk mengidentifikasi pola yang mencolok, tren dalam data transaksi yang tersedia dalam waktu tertentu. Untuk menemukan barang yang lebih disukai pelanggan untuk dibeli pada waktu yang berbeda sepanjang tahun, bisnis menawarkan penawaran untuk produk tersebut.

Baca : Ide Proyek Data Mining

16. Pohon Keputusan

Salah satu teknik data mining yang paling umum digunakan ; di sini, kondisi sederhana adalah inti dari metode ini. Karena istilah tersebut memiliki banyak jawaban, masing-masing solusi selanjutnya bercabang menjadi lebih banyak keadaan hingga kesimpulan tercapai. Pelajari lebih lanjut tentang pohon keputusan.

17. Visualisasi

Tidak ada data yang berguna tanpa memvisualisasikannya dengan cara yang benar karena data selalu berubah. Warna dan objek yang berbeda dapat mengungkapkan tren, pola, dan wawasan berharga ke dalam kumpulan data yang luas. Oleh karena itu, bisnis sering kali beralih ke dasbor visualisasi data yang mengotomatiskan proses menghasilkan model numerik.

18. Jaringan Syaraf

Ini mewakili koneksi model pembelajaran mesin tertentu ke teknik pembelajaran berbasis AI. Karena terinspirasi oleh sistem multi-lapisan saraf yang ditemukan dalam anatomi manusia, ini mewakili cara kerja model pembelajaran mesin secara presisi. Ini bisa menjadi semakin kompleks dan oleh karena itu perlu ditangani dengan sangat hati-hati.

19. Pergudangan Data

Sementara itu berarti penyimpanan data, itu melambangkan penyimpanan data dalam bentuk gudang cloud. Perusahaan sering menggunakan metode penambangan data yang tepat untuk mendapatkan analisis data real-time yang lebih mendalam. Baca lebih lanjut tentang pergudangan data.

Alat Penambangan Data

Semua inferensi AI dan pembelajaran Mesin itu pasti membuat Anda bertanya-tanya bahwa untuk implementasi data mining , Anda tidak memerlukan yang kurang. Itu mungkin tidak sepenuhnya benar, karena, dengan bantuan database paling sederhana, Anda bisa menyelesaikan pekerjaan dengan akurasi yang sama.

Baca juga tentang aplikasi penambangan data yang paling berguna.

Kesimpulan

Data mining menyatukan berbagai metode dari berbagai disiplin ilmu, termasuk visualisasi data, pembelajaran mesin, manajemen database, statistik, dan lainnya. Teknik-teknik ini dapat dibuat untuk bekerja sama untuk mengatasi masalah yang kompleks. Umumnya, perangkat lunak atau sistem penambangan data menggunakan satu atau lebih metode ini untuk menangani kebutuhan data yang berbeda, jenis data, area aplikasi, dan tugas penambangan.

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.