Contoh Data Mining Paling Umum

Bicara tentang mengekstrak pengetahuan dari kumpulan data besar, bicara tentang penambangan data!

Penambangan data, penemuan pengetahuan, atau analisis prediktif – semua istilah ini berarti satu dan sama. Dipecah menjadi kata-kata yang lebih sederhana, istilah-istilah ini merujuk pada seperangkat teknik untuk menemukan pola dalam kumpulan data yang besar. Pola-pola ini membantu dalam menciptakan model prediktif untuk tetap berada di atas perilaku masa depan dalam ilmu data.
Saat ini, sebagian besar organisasi – terlepas dari domain mereka – ingin memanfaatkan Big Data mereka dan karenanya menggunakan metode analitik yang canggih. Seiring dengan pertumbuhan konsumsi Big Data, kebutuhan akan data mining juga meningkat. Saat ini, kita bisa melihat contoh data mining di mana-mana di sekitar kita.

Mari kita lihat beberapa contoh Data Mining yang sering Anda temui dalam kehidupan sehari-hari:

1. Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin

Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin mendapatkan banyak relevansi di dunia saat ini, dan penghargaan diberikan kepada Penambangan Data. Bagaimana lagi Anda membuat sistem “cerdas secara artifisial” tanpa memberinya data dan pola yang relevan? Dan, bagaimana Anda mengekstrak pola yang relevan jika tidak dengan Data Mining?
Salah satu contoh paling umum AI dan Pembelajaran Mesin yang kemungkinan besar Anda temui setiap hari adalah sistem rekomendasi yang disukai. Pernahkah terjadi bahwa setelah membeli produk dari Amazon, Anda diperlihatkan daftar produk yang direkomendasikan, dan Anda akhirnya membeli salah satunya dalam sekejap mata? Bagaimana Amazon mencapai ini? Dengan mempelajari dan menganalisis data dan perilaku masa lalu Anda secara menyeluruh. Menggunakan tren perilaku Anda, Amazon dapat mengkategorikan produk tergantung pada kemungkinan Anda membeli produk tersebut. Sementara Amazon dan situs web e-niaga lainnya menggunakan AI untuk menampilkan rekomendasi produk, platform streaming video dan musik seperti Spotify dan Netflix menggunakan hal yang sama untuk menyusun daftar putar Anda dengan lebih baik.

Contoh-contoh yang disebutkan di atas menggunakan Kecerdasan Buatan di atas data yang ditambang. Namun, penggunaan terbalik juga dimungkinkan, yaitu, Anda dapat mengembangkan teori dan kemudian menggunakan penambangan data untuk memperkuat teori Anda. Misalnya, jika mobil yang mengemudi sendiri melihat Maruti merah melaju dengan kecepatan dua kali lipat dari batas kecepatan, mungkin akan berkembang teori bahwa semua Maruti merah melebihi kecepatan. AI ini kemudian dapat menggunakan metode Data Mining untuk memperkuat atau melemahkan teori tersebut.
Siapa Ilmuwan Data, Analis Data, dan Insinyur Data?

2. Penyedia jasa

Penyedia layanan telah menggunakan Data Mining untuk mempertahankan pelanggan untuk waktu yang sangat lama sekarang. Menggunakan teknik Business Intelligence dan Data Mining memungkinkan penyedia layanan ini untuk memprediksi "churn" – istilah yang digunakan ketika pelanggan meninggalkan mereka untuk penyedia layanan lain.
Saat ini, setiap penyedia layanan memiliki terabyte data pada pelanggan mereka. Data ini mencakup hal-hal seperti informasi penagihan Anda, interaksi layanan pelanggan, kunjungan situs web, dan semacamnya. Menggunakan penambangan dan analisis data ini, penyedia layanan menetapkan skor probabilitas untuk setiap pelanggan. Skor probabilitas ini adalah cerminan dari seberapa besar kemungkinan Anda berpindah vendor. Kemudian, perusahaan-perusahaan ini menargetkan orang-orang yang berisiko lebih tinggi dengan memberikan insentif dan perhatian yang dipersonalisasi, untuk mempertahankan pelanggan.
Konsep Utama Data Warehousing: Gambaran Umum

3. Supermarket dan Toko Eceran

Penambangan data memungkinkan pemilik supermarket untuk mengetahui pilihan dan preferensi Anda lebih baik daripada diri Anda sendiri. Jika Anda tidak mempercayai kami, Anda akan kagum dengan apa yang dilakukan Target beberapa tahun yang lalu.
Mengikuti riwayat pembelian dan perilaku salah satu pelanggan wanita mereka, Target dengan benar menyimpulkan bahwa dia hamil. Oh, dan beri tahu Anda – ini bahkan sebelum wanita itu sendiri tahu. Begitulah kekuatan data, pola, dan analisis.

Baca: Proyek Data Mining di India

Secara umum, toko ritel ini membagi pelanggan ke dalam apa yang mereka sebut grup “kebaruan, frekuensi, moneter” (RFM) dan grup tertentu dengan kampanye dan strategi yang berbeda. Jadi, pelanggan yang belanja banyak tapi jarang akan diperlakukan berbeda dengan pelanggan yang belanja sedikit tapi sering. Jenis yang terakhir mungkin menerima penawaran loyalitas, upsell, atau cross-sell, sedangkan yang pertama mungkin ditawari kesepakatan win-back, misalnya.
Visualisasi Data: Apa, Mengapa, dan Bagaimana!

4. Sains, Teknik, dan Pendidikan:

Bidang sains dan teknik telah mengalami perombakan besar-besaran sejak penerapan teknik data mining. Mari kita lihat beberapa bidang spesifik yang menggunakan teknik Data Mining:

• • Penambangan urutan menemukan penggunaan yang luas dalam studi genetika manusia. Ini membantu dalam memahami hubungan antara variasi dalam urutan DNA dan variabilitas kerentanan terhadap penyakit. Sederhananya, ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana perubahan DNA sesuai dengan risiko mengembangkan penyakit umum, yang akan membantu secara signifikan dalam meningkatkan metode mendiagnosis, mencegah, dan mengobati penyakit ini.

• • Data mining digunakan di bidang penelitian pendidikan untuk memahami faktor-faktor yang menyebabkan siswa terlibat dalam perilaku yang mengurangi pembelajaran dan efisiensi mereka.

• Di bidang teknik tenaga listrik, metode data mining telah banyak digunakan untuk melakukan pemantauan kondisi pada peralatan listrik tegangan tinggi. Tujuannya adalah untuk mendapatkan informasi berharga tentang berbagai parameter terkait keselamatan seperti status isolasi, dan semacamnya, untuk menghindari kecelakaan.

5. Badan Pencegahan Kejahatan:

Penggunaan Data Mining dan Analytics tidak hanya terbatas pada aplikasi perusahaan atau pendidikan dan teknologi, dan contoh terakhir dalam daftar ini membuktikan hal yang sama. Di luar organisasi perusahaan, agen pencegahan kejahatan juga menggunakan analitik data untuk melihat tren di berbagai data. Data ini mencakup informasi termasuk rincian semua kegiatan kriminal utama yang telah terjadi.
Menambang data ini dan mempelajari serta memahami pola dan tren secara menyeluruh memungkinkan agen pencegahan kejahatan ini untuk memprediksi kejadian di masa depan dengan akurasi yang jauh lebih baik. Dengan bantuan Data Mining dan analitik, lembaga-lembaga ini dapat mengetahui segalanya mulai dari mana mengerahkan tenaga polisi maksimum (di mana kejahatan berikutnya yang paling mungkin terjadi dan kapan?), siapa yang harus dicari di perbatasan (berdasarkan jenis atau usia kendaraan, jumlah atau usia penumpang, atau sejarah penyeberangan perbatasan), bahkan intelijen yang harus dianggap serius dalam kegiatan kontra-terorisme.

Manipulasi Data: Bagaimana Anda Dapat Menemukan Kebohongan Data?

Apa yang telah kita bahas di atas hanyalah beberapa dari sekian banyak contoh Data Mining. Jika artikel ini membuat Anda terpesona dan menginginkan lebih, kami sarankan Anda menyelami lebih dalam konsep seperti penambangan data, analitik data, kecerdasan bisnis, dan kecerdasan buatan. Ini akan memperluas basis pengetahuan Anda, dan juga membantu Anda membuat pilihan karier yang lebih tepat – jika Anda ingin beralih ke Data.
Business Intelligence adalah masa kini dan masa depan dan Data Mining membentuk dasar dari segalanya sampai batas tertentu. Jadi, pastikan Anda menyeluruh dengan dasar-dasar yang sama jika Anda mencari karir yang memuaskan dan memuaskan!

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.