Apa itu Penambangan Data? Konsep Kunci, Bagaimana Cara Kerjanya?

Data mining dapat dipahami sebagai proses mengeksplorasi data melalui pembersihan, menemukan pola, merancang model, dan membuat tes. Data Mining mencakup konsep pembelajaran mesin, statistik, dan manajemen basis data. Akibatnya, seringkali mudah untuk mengacaukan penambangan data dengan analisis data, ilmu data, atau proses data lainnya.

Penambangan data memiliki sejarah yang panjang dan kaya. Sebagai sebuah konsep, ia muncul dengan munculnya era komputasi pada 1960-an. Secara historis, Data Mining sebagian besar merupakan proses pengkodean yang intensif dan membutuhkan banyak keahlian pengkodean. Bahkan saat ini, penambangan data melibatkan konsep pemrograman untuk membersihkan, memproses, menganalisis, dan menafsirkan data. Spesialis data harus memiliki pengetahuan tentang statistik dan setidaknya satu bahasa pemrograman untuk melakukan tugas penambangan data secara akurat. Berkat sistem AI dan ML yang cerdas, beberapa proses penambangan data inti kini otomatis. Jika Anda seorang pemula dalam python dan ilmu data, program ilmu data upGrad pasti dapat membantu Anda menyelam lebih dalam ke dunia data dan analitik.

Dalam artikel ini, kami akan membantu Anda mengklarifikasi semua kebingungan seputar data mining, dengan memandu Anda melalui semua nuansa, termasuk apa itu, konsep kunci yang perlu diketahui, cara kerjanya, dan masa depan data mining!

Untuk memulainya – Data Mining bukanlah Analisis Data yang tepat

Wajar untuk mengacaukan penambangan data dengan proyek data lainnya, termasuk analitik data. Namun, secara keseluruhan, penambangan data jauh lebih luas daripada analitik data. Faktanya, analitik data hanyalah salah satu aspek analitik data. Pakar data mining bertanggung jawab untuk membersihkan dan menyiapkan data, membuat model evaluasi, dan menguji model tersebut terhadap hipotesis untuk proyek intelijen bisnis. Dengan kata lain, tugas seperti pembersihan data, analisis data, eksplorasi data adalah bagian dari keseluruhan spektrum penambangan data, tetapi itu hanya bagian dari keseluruhan yang jauh lebih besar.

Konsep Kunci Data Mining

Berhasil melakukan tugas data mining membutuhkan beberapa teknik, alat, dan konsep. Beberapa konsep terpenting seputar data mining adalah:

• Pembersihan/persiapan data: Di sinilah semua data mentah dari sumber yang berbeda diubah menjadi format standar yang dapat dengan mudah diproses dan dianalisis. Ini termasuk mengidentifikasi dan menghapus kesalahan, menemukan nilai yang hilang, menghapus duplikat, dll.

• Kecerdasan Buatan: Sistem AI melakukan aktivitas analitis seputar kecerdasan manusia, seperti perencanaan, penalaran, pemecahan masalah, dan pembelajaran.

• Pembelajaran aturan asosiasi: Juga dikenal sebagai analisis keranjang pasar, konsep ini penting untuk menemukan hubungan antara variabel yang berbeda dari kumpulan data. Selain itu, ini merupakan komponen yang sangat penting untuk menentukan produk mana yang biasanya dibeli bersama oleh pelanggan.

• Clustering: Clustering adalah proses membagi dataset besar menjadi subset yang lebih kecil dan bermakna yang disebut cluster. Ini membantu dalam memahami sifat individual dari elemen-elemen kumpulan data, yang dengannya pengelompokan atau pengelompokan lebih lanjut dapat dilakukan dengan lebih efisien.

• Klasifikasi: Konsep klasifikasi digunakan untuk menetapkan item dalam kumpulan data besar ke kelas target untuk meningkatkan akurasi prediksi kelas target untuk setiap data baru.

• Analisis data: Setelah semua data dikumpulkan dan diproses, analisis data digunakan untuk mengevaluasi semua informasi, menemukan pola, dan menghasilkan wawasan.

• Data warehousing: Ini adalah proses penyimpanan kumpulan data bisnis yang ekstensif dengan cara yang memfasilitasi pengambilan keputusan secara cepat. Pergudangan adalah komponen paling penting dari setiap proyek penambangan data skala besar.

• Regresi: Teknik regresi digunakan untuk memprediksi rentang nilai numerik, seperti suhu, harga saham, penjualan, berdasarkan kumpulan data tertentu.

Sekarang setelah kita memiliki semua persyaratan penting, mari kita lihat bagaimana proyek Data MIning biasa bekerja.

Bagaimana Cara Kerja Penambangan Data?

Setiap proyek penambangan data biasanya dimulai dengan mencari tahu ruang lingkupnya. Sangat penting untuk mengajukan pertanyaan yang tepat dan mengumpulkan dataset yang benar untuk menjawab pertanyaan tersebut. Kemudian, data disiapkan untuk analisis, dan keberhasilan akhir proyek sangat bergantung pada kualitas data. Data yang buruk menyebabkan hasil yang tidak akurat dan salah, sehingga lebih penting lagi untuk mempersiapkan data dengan rajin dan menghapus semua anomali.

Proses Data Mining biasanya bekerja melalui enam langkah berikut:

1. Memahami Bisnis

Tahap ini melibatkan pengembangan pemahaman yang komprehensif tentang proyek yang ada, termasuk situasi bisnis saat ini, tujuan bisnis, dan metrik untuk sukses.

2. Memahami data

Setelah ruang lingkup proyek dan tujuan bisnis jelas, selanjutnya adalah tugas mengumpulkan semua data relevan yang akan diperlukan untuk memecahkan masalah. Data ini dikumpulkan dari semua sumber yang tersedia, termasuk database, penyimpanan cloud, dan silo.

3. Menyiapkan data

Setelah data dari semua sumber terkumpul, saatnya menyiapkan data. Pada langkah ini, pembersihan data, normalisasi, pengisian nilai yang hilang, dan tugas-tugas semacam itu dilakukan. Langkah ini bertujuan untuk membawa semua data dalam format yang paling sesuai dan terstandar untuk dilakukan proses selanjutnya.

4. Mengembangkan model

Sekarang, setelah membawa semua data ke dalam format yang sesuai untuk analisis, langkah selanjutnya adalah mengembangkan model. Untuk ini, pemrograman dan algoritme digunakan untuk menghasilkan model yang dapat mengidentifikasi tren dan pola dari data yang ada.

5. Menguji dan mengevaluasi model

Pemodelan dilakukan berdasarkan data yang ada. Namun, untuk menguji model, Anda perlu memasukkannya dengan data lain dan melihat apakah model tersebut mengeluarkan output yang relevan atau tidak. Menentukan seberapa baik model memberikan hasil baru akan membantu dalam mencapai tujuan bisnis. Ini umumnya merupakan proses iteratif yang berulang sampai algoritma terbaik telah ditemukan untuk memecahkan masalah yang dihadapi.

6. Penerapan

Setelah model diuji dan ditingkatkan secara iteratif, langkah terakhir adalah menerapkan model dan membuat hasil proyek penambangan data tersedia untuk semua pemangku kepentingan dan pengambil keputusan.

Sepanjang seluruh siklus hidup Data Mining, penambang data perlu menjaga kolaborasi yang erat antara pakar domain dan anggota tim lainnya untuk menjaga semua orang tetap terhubung dan memastikan tidak ada yang lolos.

Keuntungan Data Mining untuk Bisnis

Bisnis sekarang berurusan dengan tumpukan data setiap hari. Data ini hanya bertambah seiring berjalannya waktu, dan tidak mungkin volume data ini akan berkurang. Akibatnya, perusahaan tidak punya pilihan lain selain didorong oleh data. Di dunia sekarang ini, keberhasilan bisnis apa pun sangat bergantung pada seberapa baik mereka dapat memahami data mereka, memperoleh wawasan darinya, dan membuat prediksi yang dapat ditindaklanjuti. Data Mining benar-benar memberdayakan bisnis untuk meningkatkan masa depan mereka dengan menganalisis tren data masa lalu mereka dan membuat prediksi akurat tentang apa yang mungkin terjadi.

Misalnya, Data Mining dapat memberi tahu bisnis tentang prospek mereka yang kemungkinan besar akan menjadi pelanggan yang menguntungkan berdasarkan data masa lalu dan kemungkinan besar akan terlibat dengan kampanye atau penawaran tertentu. Dengan pengetahuan ini, bisnis dapat meningkatkan ROI mereka dengan hanya menawarkan prospek yang cenderung merespons dan menjadi pelanggan berharga.

Secara keseluruhan, penambangan data menawarkan manfaat berikut untuk bisnis apa pun:

• Memahami preferensi dan sentimen pelanggan.
• Memperoleh pelanggan baru dan mempertahankan yang sudah ada.
• Meningkatkan up-selling dan cross-selling.
• Meningkatkan loyalitas di antara pelanggan.
• Meningkatkan ROI dan meningkatkan pendapatan bisnis.
• Mendeteksi aktivitas penipuan dan mengidentifikasi risiko kredit.
• Memantau kinerja operasional.

Dengan menggunakan teknik data mining, bisnis dapat mendasarkan keputusan mereka pada data dan kecerdasan real-time, bukan hanya insting atau insting, sehingga memastikan bahwa mereka terus memberikan hasil dan tetap menjadi yang terdepan dalam persaingan.

Masa Depan Penambangan Data

Penambangan data, dan bahkan bidang ilmu data lainnya, memiliki masa depan yang sangat cerah, karena jumlah data yang terus meningkat di dunia. Pada tahun lalu, akumulasi data kami tumbuh dari 4,4 zettabytes menjadi 44 zettabytes .

Jika Anda antusias tentang ilmu data atau penambangan data, atau apa pun yang berkaitan dengan data, ini adalah waktu terbaik untuk hidup. Karena kita sedang menyaksikan revolusi data, ini adalah waktu yang ideal untuk bergabung dan mempertajam keahlian dan keterampilan data Anda. Perusahaan di seluruh dunia hampir selalu mencari pakar data dengan keterampilan yang cukup untuk membantu mereka memahami data mereka. Jadi, jika Anda ingin memulai perjalanan Anda di dunia data, sekarang adalah waktu yang tepat!

Di upGrad, kami telah membimbing siswa dari seluruh dunia, yang berasal dari 85+ negara, dan membantu mereka memulai perjalanan mereka dengan semua kepercayaan diri dan keterampilan yang mereka butuhkan. Kursus kami dirancang untuk menawarkan pengetahuan teoretis serta keahlian langsung kepada siswa yang berasal dari latar belakang apa pun. Kami memahami bahwa ilmu data benar-benar dibutuhkan saat ini, dan kami mendorong siswa yang termotivasi dari berbagai latar belakang untuk memulai perjalanan mereka dengan bantuan karir 360 derajat kami.

Anda juga dapat memilih yang terintegrasi Master of Science dalam Ilmu Data gelar yang ditawarkan oleh upGrad bersama dengan IIT Bengaluru dan Liverpool John Moore's University. Kursus ini mengintegrasikan program PG eksekutif yang dibahas sebelumnya dengan fitur-fitur seperti Bootcamp pemrograman Python. Setelah selesai, seorang siswa menerima sertifikasi NASSCOM yang berharga yang mendukung akses global ke peluang kerja.