12 Aplikasi Data Mining Paling Berguna Tahun 2022

Penambangan data adalah metode mengekstraksi data dari berbagai sumber dan mengaturnya untuk mendapatkan wawasan yang berharga. Baca terus untuk mengetahui berbagai aplikasi penambangan data yang mengubah industri seperti yang kita kenal!

Perusahaan modern tidak dapat hidup dalam kekosongan data. Mereka harus berevolusi dan mengikuti evolusi teknologi dan tren digital yang akan datang untuk tetap menjadi yang terdepan dalam persaingan. Jadi, bisnis saat ini memprioritaskan untuk mengikuti semua perkembangan baru di bidang ilmu data dan analitik. Data mining adalah salah satu proses tersebut dalam ilmu data. Lihat contoh umum penambangan data.

Ini melibatkan pemeriksaan set data yang sudah ada sebelumnya untuk mendapatkan informasi baru dan berguna. Algoritme penambangan data yang kompleks memungkinkan perusahaan memahami data mentah dengan mengelompokkan kumpulan data besar, mengidentifikasi pola, dan memprediksi hasil.

Mari kita lihat beberapa aplikasi utama dari data mining.

Aplikasi Penambangan Data

1. Analisis Keuangan

Industri perbankan dan keuangan mengandalkan data yang berkualitas tinggi dan andal. Di pasar pinjaman, data keuangan dan pengguna dapat digunakan untuk berbagai tujuan, seperti memprediksi pembayaran pinjaman dan menentukan peringkat kredit. Dan metode penambangan data membuat tugas seperti itu lebih mudah dikelola.

Teknik klasifikasi memfasilitasi pemisahan faktor penting yang mempengaruhi keputusan perbankan nasabah dari yang tidak relevan. Selanjutnya, teknik pengelompokan multidimensi memungkinkan identifikasi pelanggan dengan perilaku pembayaran pinjaman yang serupa. Analisis data dan penambangan juga dapat membantu mendeteksi pencucian uang dan kejahatan keuangan lainnya. Baca lebih lanjut tentang aplikasi ilmu data di industri keuangan

2. Industri Telekomunikasi

Memperluas dan tumbuh dengan cepat, terutama dengan munculnya internet. Penambangan data dapat memungkinkan pemain industri utama untuk meningkatkan kualitas layanan mereka agar tetap terdepan dalam permainan.

Analisis pola basis data spatiotemporal dapat memainkan peran besar dalam telekomunikasi seluler, komputasi seluler, dan juga layanan web dan informasi. Dan teknik seperti analisis outlier dapat mendeteksi pengguna yang curang. Juga, OLAP dan alat visualisasi dapat membantu membandingkan informasi, seperti perilaku kelompok pengguna, keuntungan, lalu lintas data, kelebihan sistem, dll.

Baca: Pertanyaan Wawancara Data Mining

3. Deteksi Intrusi

Konektivitas global dalam ekonomi yang didorong oleh teknologi saat ini telah menghadirkan tantangan keamanan untuk administrasi jaringan. Sumber daya jaringan dapat menghadapi ancaman dan tindakan yang mengganggu kerahasiaan atau integritasnya. Oleh karena itu, deteksi intrusi telah muncul sebagai praktik penambangan data yang penting.

Ini mencakup analisis asosiasi dan korelasi, teknik agregasi, visualisasi, dan alat kueri, yang dapat secara efektif mendeteksi setiap anomali atau penyimpangan dari perilaku normal.

4. Industri Ritel

Sektor ritel terorganisir menyimpan sejumlah besar titik data yang mencakup penjualan, riwayat pembelian, pengiriman barang, konsumsi, dan layanan pelanggan. Basis data menjadi lebih besar dengan kedatangan pasar e-commerce.

Di ritel modern, gudang data sedang dirancang dan dibangun untuk mendapatkan manfaat penuh dari penambangan data. Analisis data multidimensi membantu menangani data yang terkait dengan berbagai jenis pelanggan, produk, wilayah, dan zona waktu. Pengecer online juga dapat merekomendasikan produk untuk mendorong lebih banyak pendapatan penjualan dan menganalisis efektivitas kampanye promosi mereka. Jadi, dari memperhatikan pola pembelian hingga meningkatkan layanan dan kepuasan pelanggan, penambangan data membuka banyak pintu di sektor ini.

Baca: Proyek Data Mining di India

5. Pendidikan Tinggi

Seiring dengan meningkatnya permintaan akan pendidikan tinggi di seluruh dunia, institusi mencari solusi inovatif untuk memenuhi kebutuhan yang meningkat. Institusi dapat menggunakan data mining untuk memprediksi siswa mana yang akan mendaftar di program tertentu, yang akan membutuhkan bantuan tambahan untuk lulus, menyempurnakan manajemen pendaftaran secara keseluruhan.

Selain itu, prognosis jalur karir siswa dan penyajian data akan menjadi lebih nyaman dengan analitik yang efektif. Dengan cara ini, teknik data mining dapat membantu mengungkap pola tersembunyi dalam database masif di bidang pendidikan tinggi.

6. Industri Energi

Big Data tersedia bahkan di sektor energi saat ini, yang menunjukkan perlunya teknik data mining yang tepat. Model pohon keputusan dan mendukung pembelajaran mesin vektor adalah salah satu pendekatan paling populer di industri, memberikan solusi yang layak untuk pengambilan keputusan dan manajemen. Selain itu, penambangan data juga dapat mencapai keuntungan produktif dengan memprediksi output daya dan harga kliring listrik.

7. Penambangan Data Spasial

Sistem Informasi Geografis (SIG) dan beberapa aplikasi navigasi lainnya menggunakan penambangan data untuk mengamankan informasi penting dan memahami implikasinya. Tren baru ini mencakup ekstraksi data geografis, lingkungan, dan astronomi, termasuk gambar dari luar angkasa. Biasanya, data mining spasial dapat mengungkapkan aspek-aspek seperti topologi dan jarak.

8. Analisis Data Biologis

Praktik penambangan data biologis umum dilakukan dalam penelitian genomik, proteomik, dan biomedis. Dari mengkarakterisasi perilaku pasien dan memprediksi kunjungan kantor hingga mengidentifikasi terapi medis untuk penyakit mereka, teknik ilmu data memberikan banyak keuntungan.

Beberapa aplikasi data mining di bidang Bioinformatika adalah:

• Integrasi semantik dari database yang heterogen dan terdistribusi
• Asosiasi dan analisis jalur
• Penggunaan alat visualisasi
• Penemuan pola struktural
• Analisis jaringan genetik dan jalur protein

9. Aplikasi Ilmiah Lainnya

Simulasi numerik cepat di bidang ilmiah seperti teknik kimia, dinamika fluida, iklim, dan pemodelan ekosistem menghasilkan kumpulan data yang sangat besar. Penambangan data menghadirkan kemampuan seperti gudang data, prapemrosesan data, visualisasi, penambangan berbasis grafik, dll.

10. Teknik Manufaktur

Perancangan tingkat sistem menggunakan penambangan data untuk mengekstraksi hubungan antara portofolio dan arsitektur produk. Selain itu, metode ini juga berguna untuk memprediksi biaya produk dan rentang waktu untuk pengembangan.

11. Investigasi Kriminal

Kegiatan penambangan data juga digunakan dalam Kriminologi, yang merupakan studi tentang karakteristik kejahatan. Pertama, laporan kejahatan berbasis teks perlu diubah menjadi file pengolah kata. Kemudian, proses identifikasi dan pemesinan kejahatan akan dilakukan dengan menemukan pola dalam penyimpanan data yang sangat besar.

12. Kontra-Terorisme

Algoritme matematika yang canggih dapat menunjukkan unit intelijen mana yang harus memainkan peran utama dalam kegiatan kontra-terorisme. Penambangan data bahkan dapat membantu tugas-tugas administrasi kepolisian, seperti menentukan di mana harus mengerahkan tenaga kerja dan menunjukkan pencarian di perlintasan perbatasan.

Memilih sistem penambangan data

Penambangan data terletak di persimpangan pembelajaran mesin, statistik, dan sistem basis data. Seperti yang telah kita bahas sebelumnya, ini dapat memberdayakan industri modern dengan berbagai cara. Pemilihan sistem data mining yang sesuai umumnya tergantung pada faktor-faktor berikut.

• Jenis Data: Sebelum memilih sistem penambangan, kita perlu memeriksa format data yang dapat ditangani oleh infrastruktur yang ada. Data dapat berbasis record, relasional, atau dalam bentuk teks ASCII, database atau data gudang, dll.

• Jenis Sumber: Sumber data muncul sebagai pertimbangan lain saat memilih sistem penambangan data. Beberapa sistem penambangan data bekerja pada sumber relasional, sementara yang lain hanya dapat beroperasi pada file teks ASCII. Idealnya, sistem juga harus mendukung fitur seperti Open Database Connectivity.

• Masalah sistem: Sistem penambangan data harus kompatibel dengan satu atau lebih sistem operasi. Struktur tertentu juga menyediakan UI berbasis web dan memungkinkan input data XML.

• Metodologi penambangan data: Pilih sistem penambangan data Anda berdasarkan fungsi yang ditawarkan. Sementara beberapa unit mungkin dilengkapi dengan hanya satu metodologi, katakanlah klasifikasi, yang lain mungkin menyediakan banyak kemampuan. Contohnya termasuk deskripsi konsep, penambangan asosiasi, pengelompokan, prediksi, analisis OLAP berbasis penemuan, analisis tautan, pencarian kesamaan, analisis outlier, dll.

• Basis data atau sistem gudang data: Anda harus memasangkan sistem penambangan data Anda dengan basis data atau gudang data untuk menciptakan lingkungan yang terintegrasi dan seragam yang sesuai untuk pemrosesan informasi. Ada berbagai jenis kopling yang tersedia, seperti Tanpa Kopling, Kopling Longgar, Kopling Semi Ketat, dan Kopling Ketat.

• Skalabilitas: Skalabilitas ukuran database (baris) dan dimensi (kolom) muncul sebagai aspek penting lain dari sistem data mining. Ketika jumlah baris naik sepuluh kali lipat, dan sistem membutuhkan waktu tidak lebih dari sepuluh kali untuk mengeksekusi kueri, ini dianggap dapat diskalakan baris. Di sisi lain, sistem penambangan dapat dinilai sebagai kolom yang skalabel jika ada peningkatan linier dalam waktu eksekusi kueri karena lebih banyak kolom ditambahkan.

• Alat visualisasi: Pilihan sistem penambangan data juga akan mempertimbangkan kompetensi visualisasinya. Kapasitas dapat berkisar dari visualisasi data hingga proses penambangan dan visualisasi hasil.

• Antarmuka pengguna: Antarmuka grafis yang ramah pengguna sangat penting untuk penambangan data interaktif. Sementara sistem basis data relasional mungkin memerlukan penggunaan bahasa kueri, hal yang sama tidak berlaku untuk sistem penambangan data.

Tren Teknologi dalam Penambangan Data

• Metode penambangan data yang skalabel dan interaktif: Kontrol tambahan dalam bentuk spesifikasi dan batasan dapat memandu sistem penambangan data tidak hanya secara efektif menangani volume data yang besar tetapi juga mencari pola yang menarik.
• Standarisasi bahasa kueri: Bahasa kueri standar akan meningkatkan interoperabilitas antara berbagai fungsi penambangan data dan mendorong pengembangan solusi yang sistematis.
• Penambangan data visual: Penambangan data visual telah mengambil langkah sebagai salah satu tren penambangan data teratas, menghadirkan peluang inovatif untuk penemuan pengetahuan.
• Analisis penelitian: Aplikasi penambangan data tidak terbatas pada dunia teknologi. Pembersihan data, preprocessing, visualisasi, dan integrasi database telah mengubah bidang penelitian yang luas.
• Penambangan web: Penambangan konten web, penambangan log web, dan layanan penambangan lainnya di internet telah mendapatkan tempat di antara subbidang penambangan data yang berkembang.
• Multi-database dan data mining terdistribusi: Data mining multidatabase menganalisis pola di beberapa database. Sedangkan data mining terdistribusi mencari data dari beberapa lokasi jaringan.
• Penambangan data waktu nyata: Data waktu nyata atau 'data aliran' dihasilkan dari penambangan web, penambangan data seluler, e-niaga, analisis stok, dll. Jenis data ini memerlukan model penambangan data dinamis.
• Perlindungan privasi dan keamanan informasi juga menjadi tren penting di ruang penambangan data.

Di blog ini, kami memahami berbagai aplikasi penambangan data dan menjelajahi tren yang muncul di bidang ini.

Jika Anda ingin tahu tentang mempelajari ilmu data untuk menjadi yang terdepan dalam kemajuan teknologi yang serba cepat, lihat Program PG Eksekutif upGrad & IIIT-B dalam Ilmu Data.