6 Metode Transformasi Data dalam Data Mining

Data saat ini adalah salah satu bahan terpenting untuk sukses bagi organisasi modern mana pun. Dengan ilmu data yang dinilai di antara bidang yang paling menarik untuk dikerjakan, perusahaan mempekerjakan ilmuwan data untuk memahami data bisnis mereka. Para profesional data ini menggunakan proses yang disebut penambangan data untuk mengungkap informasi tersembunyi dari database perusahaan.

Namun, karena sebagian besar data ini tidak terstruktur, mungkin sulit untuk dipahami. Itu perlu diubah ke dalam format yang lebih mudah untuk dianalisis. Untuk ini, teknisi menggunakan alat transformasi data.

Pada artikel ini, kita akan belajar tentang berbagai metode transformasi data dalam data mining. Tapi pertama-tama, mari kita lihat apa artinya data mining.

Apa itu Penambangan Data?

Data mining adalah metode menganalisis data untuk menentukan pola, korelasi, dan anomali dalam kumpulan data. Kumpulan data ini terdiri dari data yang bersumber dari database karyawan, informasi keuangan, daftar vendor, database klien, lalu lintas jaringan, dan akun pelanggan. Menggunakan statistik, pembelajaran mesin (ML) dan kecerdasan buatan (AI), kumpulan data besar dapat dieksplorasi secara manual atau otomatis.

Data mining membantu perusahaan mengembangkan strategi bisnis yang lebih baik, meningkatkan hubungan pelanggan, mengurangi biaya, dan meningkatkan pendapatan.

Dalam proses data mining, tujuan bisnis yang ingin dicapai dengan menggunakan data ditentukan terlebih dahulu. Data kemudian dikumpulkan dari berbagai sumber dan dimuat ke dalam gudang data, yang merupakan tempat penyimpanan data analitis. Selanjutnya, data dibersihkan – data yang hilang ditambahkan dan data duplikat dihapus. Alat canggih dan model matematika digunakan untuk menemukan pola dalam data.

Hasilnya dibandingkan dengan tujuan bisnis untuk melihat apakah dapat digunakan untuk operasi bisnis. Berdasarkan perbandingan, data disebarkan di dalam perusahaan. Kemudian disajikan menggunakan grafik atau tabel yang mudah dipahami.

Aplikasi Data Mining

Data mining digunakan di beberapa sektor:

• Perusahaan multimedia menggunakan penambangan data untuk memahami perilaku konsumen dan meluncurkan kampanye yang sesuai.
• Perusahaan keuangan menggunakannya untuk memahami risiko pasar, mendeteksi penipuan keuangan, dan mendapatkan hasil investasi terbaik.
• Di perusahaan ritel, penambangan data digunakan untuk memahami permintaan pelanggan, perilaku mereka, memperkirakan penjualan, dan meluncurkan kampanye iklan yang lebih bertarget melalui model data.
• Industri manufaktur menggunakan alat penambangan data untuk mengelola rantai pasokan mereka, meningkatkan jaminan kualitas, dan menggunakan data mesin untuk memprediksi kerusakan mesin yang membantu dalam pemeliharaan.
• Penambangan data digunakan untuk meningkatkan sistem keamanan, mendeteksi intrusi, dan malware. Perangkat lunak penambangan data dapat digunakan untuk menganalisis email dan menyaring spam dari akun email Anda.

Transformasi Data dalam Data Mining: Proses

Transformasi data dalam data mining dilakukan untuk menggabungkan data tidak terstruktur dengan data terstruktur untuk kemudian dianalisis. Hal ini juga penting ketika data ditransfer ke gudang data cloud baru . Ketika data homogen dan terstruktur dengan baik, lebih mudah untuk menganalisis dan mencari pola.

Misalnya, sebuah perusahaan telah mengakuisisi perusahaan lain dan sekarang harus mengkonsolidasikan semua data bisnis. Perusahaan yang lebih kecil mungkin menggunakan database yang berbeda dari perusahaan induk. Selain itu, data dalam database ini mungkin memiliki ID, kunci, dan nilai unik. Semua ini perlu diformat sehingga semua catatan serupa dan dapat dievaluasi.

Inilah sebabnya mengapa metode transformasi data diterapkan. Dan, mereka dijelaskan di bawah ini:

Penghalusan Data

Metode ini digunakan untuk menghilangkan noise dari dataset. Kebisingan disebut sebagai data yang terdistorsi dan tidak berarti dalam kumpulan data. Smoothing menggunakan algoritma untuk menyoroti fitur khusus dalam data. Setelah menghilangkan noise, proses dapat mendeteksi setiap perubahan kecil pada data untuk mendeteksi pola khusus.

Setiap modifikasi data atau tren dapat diidentifikasi dengan metode ini.

Baca: Proyek Data Mining di India

Agregasi Data

Agregasi adalah proses mengumpulkan data dari berbagai sumber dan menyimpannya dalam satu format. Di sini, data dikumpulkan, disimpan, dianalisis, dan disajikan dalam format laporan atau ringkasan. Ini membantu dalam mengumpulkan lebih banyak informasi tentang cluster data tertentu. Metode ini membantu dalam mengumpulkan sejumlah besar data.

Ini adalah langkah penting karena akurasi dan kuantitas data penting untuk analisis yang tepat. Perusahaan mengumpulkan data tentang pengunjung situs web mereka. Ini memberi mereka gambaran tentang demografi pelanggan dan metrik perilaku. Data teragregasi ini membantu mereka dalam merancang pesan, penawaran, dan diskon yang dipersonalisasi.

Diskritisasi

Ini adalah proses mengubah data kontinu menjadi satu set interval data. Nilai atribut kontinu diganti dengan label interval kecil. Hal ini membuat data lebih mudah untuk dipelajari dan dianalisis. Jika atribut kontinu ditangani oleh tugas penambangan data, maka nilai diskritnya dapat diganti dengan atribut kualitas konstan. Ini meningkatkan efisiensi tugas.

Metode ini juga disebut mekanisme reduksi data karena mengubah kumpulan data besar menjadi kumpulan data kategorikal. Diskritisasi juga menggunakan algoritme berbasis pohon keputusan untuk menghasilkan hasil yang singkat, padat, dan akurat saat menggunakan nilai diskrit.

Generalisasi

Dalam proses ini, atribut data tingkat rendah diubah menjadi atribut data tingkat tinggi menggunakan hierarki konsep. Konversi dari tingkat yang lebih rendah ke tingkat konseptual yang lebih tinggi ini berguna untuk mendapatkan gambaran yang lebih jelas tentang data. Misalnya, data usia bisa dalam bentuk (20, 30) dalam kumpulan data. Ia menjelma menjadi tingkat konseptual yang lebih tinggi menjadi nilai kategoris (muda, tua).

Generalisasi data dapat dibagi menjadi dua pendekatan – proses kubus data (OLAP) dan pendekatan induksi berorientasi atribut (AOI) .

Konstruksi atribut

Dalam metode konstruksi atribut, atribut baru dibuat dari kumpulan atribut yang ada. Misalnya, dalam kumpulan data informasi karyawan, atributnya dapat berupa nama karyawan, ID karyawan, dan alamat. Atribut ini dapat digunakan untuk membangun dataset lain yang berisi informasi tentang karyawan yang telah bergabung pada tahun 2019 saja.

Metode rekonstruksi ini membuat penambangan lebih efisien dan membantu dalam membuat kumpulan data baru dengan cepat.

Normalisasi

Juga disebut pra-pemrosesan data, ini adalah salah satu teknik penting untuk transformasi data dalam penambangan data. Di sini, data ditransformasikan sehingga berada di bawah kisaran tertentu. Ketika atribut berada pada rentang atau skala yang berbeda, pemodelan dan penambangan data bisa menjadi sulit. Normalisasi membantu dalam menerapkan algoritma penambangan data dan mengekstraksi data lebih cepat.

Metode normalisasi yang populer adalah:

• Normalisasi min-maks
• penskalaan desimal
• normalisasi Z-skor

Membungkus

Teknik transformasi data dalam penambangan data penting untuk mengembangkan kumpulan data yang dapat digunakan dan melakukan operasi, seperti pencarian, menambahkan stempel waktu, dan termasuk informasi geolokasi. Perusahaan menggunakan skrip kode yang ditulis dengan Python atau SQL atau alat ETL (extract, transform, load ) berbasis cloud untuk transformasi 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.