Pengantar Teknik dan Aplikasi Data Mining

Data mining adalah proses unik yang digunakan untuk mencari kumpulan data yang besar untuk mencari pola dan tren yang sulit ditemukan. Era teknologi modern adalah zaman yang semakin bergantung pada data dan database. Untuk memastikan penggunaan database yang tepat, penambangan data digunakan secara luas, sehingga menjadikan ilmu data sebagai salah satu prospek karir terbaik bagi calon TI karena sangat berharga bagi industri TI untuk menemukan pola kumpulan data dan mengekstraknya.

Organisasi dan perusahaan yang kuat menangani kumpulan data dalam jumlah besar setiap hari. Di sinilah peran ilmuwan data masuk. Mereka memprediksi dan mengakui peristiwa dan memperkirakan kejadian di kemudian hari dengan memeriksa kumpulan data besar. Proses yang digunakan untuk mengekstrak data berharga dari kumpulan data dan menemukan pola tersebut memerlukan alat penambangan data atau perangkat lunak dan metodologi statistik.

Ini lebih lanjut membantu mereka mendeteksi anomali untuk memprediksi hasil di masa depan, yang membantu profitabilitas perusahaan dengan meminimalkan risiko yang menyebabkan hilangnya dan pemborosan sumber daya. Data yang ditambang selanjutnya diubah, disaring dari kumpulan data dari mana informasi yang dapat digunakan diekstraksi.

Data mining adalah teknik yang digunakan organisasi dan individu untuk mengubah data mentah dan tidak ditambang menjadi informasi yang dapat digunakan dan sama-sama berharga. Proses penambangan data terutama melibatkan penggunaan banyak metodologi dan alat. Lebih lanjut membantu untuk mencari tren dan pola yang dapat diekstraksi dari potongan besar dan kumpulan data.

Pelajari kursus ilmu data dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.

Proses penambangan data meningkatkan profitabilitas pengguna dan organisasi dengan mengurangi risiko melalui prediksi. Ini memungkinkan pengguna untuk membuat keputusan bisnis yang lebih efektif dan menguntungkan dan mengatasi tantangan dengan lebih baik dengan menghindari risiko. Data mining merupakan bagian integral dari setiap perusahaan atau bisnis dan membantu di banyak sektor seperti manajemen sumber daya, manajemen pelanggan dan karyawan.

Jelajahi Kursus Ilmu Data Populer kami

Teknik Penambangan Data

Penambangan data adalah kombinasi dari banyak teknik dan alat yang memungkinkan penambangan data mengekstraksi data yang berguna dari kumpulan data besar. Berikut adalah beberapa teknik penambangan data untuk membantu Anda memahami teknis yang relevan dengan penambangan data.

• Pola pelacakan – Ini adalah salah satu teknik penting dari penambangan data yang bergantung pada pengenalan pola yang ditemukan dalam kumpulan data besar. Pada fase ini ditemukan ketidaknormalan atau penyimpangan dalam data dan kemudian digunakan untuk merumuskan pola yang diekstraksi dari tren data.
• Klasifikasi – Ini lebih merupakan teknik penambangan data yang kompleks namun integral yang melibatkan pengumpulan beberapa atribut sekaligus dan memisahkannya ke dalam klasifikasi yang berbeda. Ini lebih lanjut membantu untuk fokus pada klasifikasi yang ditargetkan atau tunggal untuk mengekstrak lebih banyak informasi.
• Asosiasi – Asosiasi adalah teknik penambangan data yang melibatkan menghubungkan elemen dan variabel satu sama lain melalui kesimpulan data-sentris. Proses ini menggunakan atribut dan peristiwa yang berbeda yang terkait di alam atau proporsional dan kemudian menarik kesimpulan dengan mengandalkan informasi tersebut.
• Deteksi outlier – Teknik ini berfokus pada reorganisasi setiap anomali yang ditemukan untuk pemahaman yang lebih efektif dari kumpulan data. Ini membantu dalam memprediksi peristiwa masa depan untuk memperoleh keuntungan maksimum di perusahaan karena mereka akan dipersenjatai dengan data prediktif.
• Clustering – Teknik ini terutama melibatkan asimilasi kumpulan data besar berdasarkan kesamaan di antara mereka dan mirip dengan teknik data mining Asosiasi. Clustering menggabungkan potongan besar elemen atau demografi yang berbeda berdasarkan atributnya, sehingga menciptakan target.
• Regresi – Ini adalah teknik dalam data mining yang sangat penting karena terutama melibatkan perencanaan dan pemodelan. Ini terutama didasarkan pada berbagai variabel dan peristiwa yang diperkirakan ditentukan dari data yang diekstraksi. Di perusahaan, mereka umumnya digunakan dalam faktor ekonomi penting seperti proyeksi penjualan, harga, permintaan, dan persaingan. Ini membantu mengungkap hubungan antara lebih dari satu variabel yang termasuk dalam satu kumpulan data tertentu.
• Prediksi – Prediksi adalah teknik penting dalam data mining yang menentukan keberhasilan perusahaan di pasar. Ini terutama melibatkan proyeksi data masa depan dan prakiraan peristiwa untuk membantu menilai faktor risiko. Tindakan prediksi terutama dilakukan dengan menganalisis tren dan pola historis untuk memberikan kesimpulan yang tepat dan menentukan kejadian di masa depan seperti pengeluaran masa depan perusahaan.

Baca Artikel Ilmu Data populer kami

Aplikasi penambangan data

Data mining memiliki beberapa aplikasi di banyak bidang dan banyak proyek di era ini. Di antara banyak sekali aplikasi yang digunakan untuk penambangan data, berikut adalah aplikasi penambangan data dunia nyata yang paling signifikan yang biasanya diamati dalam aplikasi industri dan komersial sehari-hari.

Sektor Rekayasa Dan Manufaktur

Alat penambangan data berguna untuk menemukan pola dalam manufaktur dan produksi, yang sangat penting untuk setiap bisnis yang kuat. Di sinilah penambangan data membuktikan nilainya karena memungkinkan pengguna, terutama ilmuwan dan analis data, untuk memanfaatkan alat penambangan data untuk menemukan hubungan yang relevan antara arsitektur produk dan produksi. Penambangan data juga membantu dalam mengekstraksi informasi yang berpotensi digunakan dalam desain tingkat sistem. Data mining juga memungkinkan kita untuk memprediksi nilai dan biaya variabel lain dan durasi pengembangan produk.

Klasifikasi dan Segmentasi Pelanggan

Penambangan data membantu mengklasifikasikan pelanggan berdasarkan demografi atau perilaku pembelian potensial, yang membantu memungkinkan bisnis menargetkan sekumpulan pelanggan tertentu untuk meningkatkan daya jual dengan lebih efektif. Ini membantu mengurangi pemborosan sumber daya yang tidak perlu dan mengurangi biaya. Data mining membantu dalam klasifikasi pelanggan ke dalam segmen yang berbeda untuk membantu perusahaan merawat mereka secara mandiri.

Perbankan Dan Layanan Keuangan

Belakangan ini, sebagian besar masyarakat menggunakan layanan keuangan digital. Ini di-host di cloud dan terkomputerisasi, di mana informasi keuangan digital dihasilkan dan disimpan. Penambangan data juga membantu memelihara sejumlah besar layanan keuangan seperti pinjaman, catatan keuangan, dan investasi pasar.

Penelitian dan Analisis

Penambangan data sangat penting selama pra-pemrosesan data, pembersihan data, dan integrasi basis data. Beberapa alat penambangan data dan aspek penambangan data dapat digunakan dengan baik untuk menampung penelitian dan analitik apa pun dengan presisi berdasarkan data yang tersedia, elemen data yang ditambang dan data yang dihasilkan atau diekstraksi dari berbagai sumber seperti gudang data atau catatan sejarah.

Investigasi Kriminal

Kriminologi adalah salah satu bidang yang paling integral yang bertujuan untuk mengidentifikasi kejahatan. Analisis kejahatan dan analisis kriminal melalui penambangan data sangat berharga karena membantu menentukan karakteristik kejahatan dan catatan sejarah untuk menemukan polanya, membuat prediksi berdasarkan aktivitas kriminal dan memecahkan kejahatan.

Dengan meningkatnya permintaan di sektor industri, ada kebutuhan mendesak akan para ahli dalam peramalan prediktif yang berpusat pada data. Data mining merupakan bidang karir yang akan menjadi sorotan di tahun-tahun mendatang karena prospeknya yang menjanjikan, terutama di bidang data science dan computer science. Penambangan data dan ilmu data adalah pilihan karir terdepan di era digital ini di mana data berharga setara dengan nilai emas. Karier yang dibuat dengan baik dalam ilmu data akan membawa Anda ke tempat-tempat dalam hal prospek pekerjaan.

Jika Anda penasaran untuk belajar tentang Python, 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.

Jika Anda sudah mempertimbangkan untuk berkarir di bidang pemrosesan data, analisis, penambangan data, dan sejenisnya, Anda dapat melihat bimbingan upGrad , di mana Anda akan menemukan beberapa mentor terbaik yang merupakan profesional terlatih di bidang Anda untuk memandu Anda di masa depan. melangkah.