Apa itu Data Mining: Lingkup, Peluang Karir

Data dalam beberapa bentuk atau bentuk terus-menerus mengelilingi kita. Baik di smartphone atau laptop kita, aplikasi apa pun yang kita gunakan menghasilkan banyak data berharga. Data ini sangat bermanfaat bagi perusahaan yang ingin mengumpulkan wawasan dan membuat keputusan bisnis.

Oleh karena itu, analisis data telah menjadi penyelamat mutlak bagi semua perusahaan jauh dan luas dan telah membantu mereka membuat keputusan yang jauh lebih diperhitungkan. Namun, Analisis Data seperti tahap terakhir dari proses Ilmu Data. Semuanya dimulai dengan mengumpulkan dan mengumpulkan data dengan benar, dan itulah yang dikenal sebagai Data Mining. Jika Anda seorang pemula dalam analitik data dan ilmu data, program ilmu data upGrad pasti dapat membantu Anda menyelam lebih dalam ke dunia data dan analitik.

Proses Data Mining tidak semudah kelihatannya, dan jika Anda memulai di bidang ini, Anda perlu mengetahui semua apa, bagaimana, dan mengapa di sekitar Data Mining. Melalui artikel ini, kami akan membawa Anda melalui berbagai nuansa yang akan membantu Anda memahami dasar-dasar Data Mining dengan cara yang jauh lebih teliti.

Apa Tujuan Penambangan Data?

Tujuan Data Mining adalah untuk mengumpulkan data dari sumber yang berbeda dan menempatkannya di bawah satu wadah. Penambangan adalah tentang mengumpulkan data, membawanya ke format yang tepat, memprosesnya, dan mengekstraksi wawasan yang relevan darinya.

Data Mining membantu mendeteksi tren dari tumpukan data, memprediksi hasil, memodelkan audiens target, dan mengumpulkan informasi mendalam tentang perilaku dan sentimen pelanggan. Dengan menggunakan wawasan ini, perusahaan dapat beradaptasi dan menawarkan layanan terbaik.

Mari kita lihat berbagai operasi Data Mining secara mendalam!

Bagaimana Cara Kerja Penambangan Data?

Data Mining adalah proses langkah demi langkah yang secara garis besar terdiri dari tahapan berikut:

• Membangun kumpulan data target dengan memilih jenis data yang diperlukan.
• Menjelajahi data dan memprosesnya terlebih dahulu untuk membawanya ke format yang konsisten.
• Mempersiapkan data dengan membuat aturan segmentasi, membersihkan noise, melakukan pemeriksaan anomali, mengisi nilai yang hilang, dan lainnya.
• Akhirnya sampai pada tahap menggunakan algoritma Machine Learning pada data yang ditambang untuk menyelesaikan sesuatu!

Jika berbicara tentang Machine Learning, berikut adalah beberapa jenis algoritma pembelajaran yang sering digunakan:

• Algoritme Pembelajaran Mesin yang Diawasi
  • Untuk menyortir dan mengatur data terstruktur.
  • Metode klasifikasi digunakan untuk mengetahui pola yang diketahui dan kemudian diterapkan pada informasi baru (misalnya, mengklasifikasikan surat email yang diinput sebagai spam atau bukan spam).
  • Kemudian, regresi dilakukan untuk memprediksi nilai tertentu seperti suhu, laju, dan semacamnya.
  • Setelah regresi selesai, normalisasi dilakukan untuk meratakan variabel independen dari kumpulan data dan mengatur ulang data ke dalam bentuk yang lebih kohesif.
• Algoritme Pembelajaran Mesin tanpa pengawasan
  • Untuk menjelajahi kumpulan data berbeda yang tidak berlabel.
  • Proses clustering digunakan untuk membentuk cluster/group/struktur dari data sejenis yang memiliki pola yang berbeda.
  • Aturan asosiasi digunakan untuk mengidentifikasi hubungan antar variabel dari data masukan.
  • Peringkasan kemudian digunakan untuk melaporkan temuan dan memvisualisasikan data.
• Algoritma Pembelajaran Mesin Semi-Diawasi: Pendekatan ini menggunakan kombinasi algoritma pembelajaran mesin yang diawasi dan tidak diawasi.
• Pembelajaran Neural Network: Neural Networks mengambil inspirasi dari jaringan saraf biologis yang membentuk struktur dan fungsi otak kita. Ini adalah sistem yang lebih kompleks yang digunakan untuk membangun model belajar mandiri untuk menangani tugas dan operasi yang lebih rumit.

Teknik Data Mining yang Paling Banyak Digunakan

Metode yang tercantum di atas digunakan untuk memungkinkan mesin belajar sendiri. Langkah-langkah ini melibatkan berbagai strategi statistik dan pengenalan pola, yang didasarkan pada teknik berikut:

• Klasifikasi dan pengelompokan: Ini adalah proses menemukan grup, kluster dalam kumpulan data Anda. Klasifikasi digunakan dalam kasus pembelajaran yang diawasi, sedangkan pengelompokan digunakan dalam kasus pembelajaran tanpa pengawasan. Misalnya, berdasarkan pembelian yang dilakukan oleh pelanggan dalam sebulan terakhir, Anda dapat mengelompokkannya ke dalam "pengeluaran rendah" dan "pengeluaran tinggi", dan kemudian, berdasarkan klasifikasi ini (atau pengelompokan), Anda dapat menyempurnakan strategi pemasaran Anda untuk ini. kelompok.
• Deteksi pola: Pelacakan dan pendeteksian pola melibatkan pengenalan penyimpangan dalam kumpulan data pada interval tertentu. Misalnya, lalu lintas situs web dapat memuncak pada waktu tertentu di siang hari. Pola-pola ini mengungkapkan banyak hal tentang bagaimana orang terlibat dengan layanan.
• Asosiasi: Asosiasi adalah proses melacak pola dan menganalisis ketergantungan dan asosiasi. Misalnya, pelanggan cenderung membeli penutup ponsel setelah mereka membeli ponsel – asosiasi sederhana ini dapat berguna untuk aktivitas pemasaran.
• Analisis regresi: Analisis regresi adalah tentang mengidentifikasi berbagai variabel dan menganalisis pengaruhnya terhadap metrik yang Anda pelajari. Misalnya, penjualan minuman dingin akan berkorelasi langsung dengan iklim sedang.
• Deteksi outlier: Pencilan adalah nilai-nilai data yang tampaknya memiliki fitur yang berbeda dari sebagian besar data lainnya. Mendeteksi dan menghapus outlier tersebut sangat penting untuk analisis data yang akurat.
• Prediksi: Data Mining dapat membantu dalam membangun model peramalan yang nantinya dapat memprediksi bagaimana variabel independen kemungkinan akan berubah di masa depan. Misalnya, bisnis eCommerce dapat menggunakan data pelanggan dan penjualan untuk mengembangkan model yang memprediksi produk mana yang kemungkinan akan dikembalikan atau diganti.

Terbukti, Data Mining sangat berguna untuk beberapa hal. Nanti kita akan melihat berbagai cakupan dan peluang saat bekerja dengan Ilmu Data. Untuk saat ini, mari kita bicara sedikit tentang beberapa tantangan dengan Data Mining.

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

Tantangan dengan Data Mining

Jika Anda baru memulai Analisis Data dan mulai mengenal Data Mining, penting untuk mengetahui berbagai tantangan yang dihadapi bidang ini. Berikut adalah beberapa tantangan yang harus Anda waspadai!

Data berlebih

Ini adalah tantangan yang jelas, tetapi tantangan yang harus diulangi apa pun yang terjadi. Basis data semakin besar dan semakin berbeda seiring waktu, dan semakin sulit untuk memahaminya secara komprehensif. Tantangan ini muncul dengan sendirinya dalam tiga cara:

• Segmentasi data dengan mengenali faktor dan elemen penting.
• Memfilter noise dengan menghilangkan outlier, mengisi nilai yang hilang, dan banyak lagi.
• Mengaktifkan data mengintegrasikan semua informasi yang dikumpulkan ke dalam proses bisnis.

Ketiga langkah yang disebutkan di atas memerlukan beberapa atau algoritma pembelajaran mesin lainnya untuk diselesaikan dengan sukses.

Masalah privasi dan keamanan

Data Mining secara langsung berhubungan dengan data dan informasi yang mudah diidentifikasi. Akibatnya, privasi dan keamanan selalu menjadi salah satu tantangan yang lebih besar. Lebih lanjut, mengingat sejarah pencurian dan pelanggaran data, cenderung ada ketidakpercayaan tertentu dalam segala bentuk pengumpulan data.

Selain itu, ada kepatuhan dan peraturan yang ketat terkait penggunaan data yang dikumpulkan di UE karena GDPR. Itu juga telah mengubah operasi Data Mining dan pengumpulan di kepala mereka. Jika Anda benar-benar memikirkannya, Anda akan menyadari bagaimana Data Mining dapat dengan mudah diubah menjadi bentuk pengawasan. Anda dapat mempelajari tentang perilaku pengguna, kebiasaan mengkonsumsi, interaksi dengan iklan, dan banyak lagi informasi yang dapat digunakan untuk tujuan baik dan buruk. Garis tipis antara penambangan dan pengawasan terletak pada tujuannya. Data Mining selalu tentang memberikan pengalaman pengguna yang lebih baik.

Akibatnya, sangat penting untuk menjaga keamanan semua data yang ditambang agar tidak diubah, dimodifikasi, atau diakses tanpa izin. Berikut adalah beberapa langkah yang dapat diambil untuk memastikan bahwa:

• Mekanisme enkripsi
• Tingkat akses dan izin yang berbeda
• Audit keamanan jaringan yang konsisten.
• Tanggung jawab pribadi dan konsekuensi yang ditetapkan dari perbuatan.

Paket pelatihan data

Untuk membuat algoritme pembelajaran mesin akhir lebih efisien, mesin harus diberi jumlah data yang memadai untuk penyebab yang diperlukan. Ini tentu sesuatu yang lebih mudah diucapkan daripada dilakukan karena alasan utama ini:

• Kumpulan data tidak representatif. Misalnya, pertimbangkan aturan untuk mendiagnosis pasien. Harus ada berbagai kasus penggunaan dengan kombinasi bervariasi yang memberikan fleksibilitas yang diperlukan. Jadi, jika aturan ini didasarkan pada diagnosis orang dewasa, penerapannya pada anak-anak akan menjadi tidak akurat.
• Kasus batas hilang. Kotak batas memastikan bahwa mesin dengan jelas mengetahui perbedaan antara satu hal dari yang lain—misalnya, perbedaan antara kucing dan anjing. Mesin harus memiliki satu set properti khusus untuk kedua kelas. Selain itu, juga harus ada daftar pengecualian.
• Kurangnya informasi yang memadai. Untuk mencapai efisiensi pelatihan yang tepat, suatu algoritma perlu diisi dengan data yang cukup yang memiliki kelas dan kondisi objek yang terdefinisi dengan baik. Ketidakjelasan dalam proses ini umumnya menyebabkan kekacauan keseluruhan dalam data. Misalnya, jika kumpulan fitur yang membedakan kucing dari anjing terlalu kabur, mesin mungkin hanya memberi label pada keduanya sebagai "mamalia".

Akurasi Dataset

Agar bermanfaat untuk memecahkan masalah bisnis, data yang ditambang harus lengkap, akurat, dan dapat diandalkan. Jika faktor-faktor ini tidak terpenuhi, data akan sering mengarah ke solusi yang salah. Ada banyak algoritme yang dirancang untuk membantu Anda menjaga keakuratan, keandalan, dan kelengkapan. Namun, semuanya secara luas tergantung pada pemahaman Anda tentang informasi apa yang Anda butuhkan dan operasi mana yang perlu dilakukan.

Kebisingan dalam kumpulan data

Data yang berisik adalah salah satu tantangan terbesar saat bekerja dengan Data Mining. Pikirkan kebisingan sebagai hal-hal yang tidak menambah nilai pada operasi bisnis. Jadi, sebelum mengerjakan algoritma atau proses yang signifikan, itu harus disaring untuk memastikan bahwa upaya utama difokuskan pada data pengguna dan bukan noise. Kebisingan dalam data adalah masalah khusus, jadi dalam kasus Anda, data apa pun yang tidak memberi Anda informasi yang Anda butuhkan akan menimbulkan derau untuk Anda.

Selain noise, Anda juga perlu menangani dua hal berikut — nilai yang hilang dan nilai yang rusak.

Kedua faktor ini mempengaruhi kualitas hasil akhir Anda, yang akan mempengaruhi keputusan bisnis Anda. Baik Anda sedang melakukan prediksi, klasifikasi, atau segmentasi – nilai yang tidak jelas atau hilang dapat membuat Anda menyimpang ke arah yang sama sekali berbeda.

Sekarang, berbicara tentang ruang lingkup Data Mining secara lebih rinci, mari kita telusuri manfaat Data Mining untuk bisnis. Kami juga akan melihat berbagai contoh Data Mining dalam kehidupan nyata dan beberapa tren utama – ini akan memberi Anda gambaran tentang jenis peluang karir yang menanti Anda di bidang Data Mining!

Manfaat Data Mining untuk Bisnis

Terlepas dari manfaat menyeluruh dari membantu bisnis membuat keputusan berdasarkan data, berikut adalah beberapa manfaat lain dari Data Mining. Ini adalah manfaat yang membantu bisnis meningkatkan pengalaman dan hubungan pelanggan mereka dan memperkuat ikatan mereka dengan tim!

• Deteksi penipuan yang mungkin: Data Mining bermanfaat bagi bisnis dalam mendeteksi potensi aktivitas penipuan. Misalnya, analisis data POS dapat memberi pengecer wawasan tentang transaksi penipuan di masa lalu, yang mengarah ke beberapa bentuk deteksi pola. Bank dan lembaga keuangan lainnya menggunakan teknik tersebut untuk mengidentifikasi kemungkinan pelanggan yang salah.
• Optimalisasi pemasaran: Dengan mengumpulkan data yang terkait dengan kampanye lama, perusahaan dapat mengetahui apa yang berhasil untuk mereka dan apa yang tidak. Ini memungkinkan mereka untuk menghasilkan teknik pemasaran yang lebih menarik yang dibangun berdasarkan personalisasi.
• Pengambilan keputusan yang lebih baik: Data Mining memungkinkan bisnis membuat keputusan yang lebih tepat daripada hanya mengandalkan pengalaman atau intuisi mereka. Misalnya, intuisi mungkin mengatakan bahwa produk tertentu tidak laku karena titik harganya. Analisis, di sisi lain, dapat mengungkapkan bahwa itu sebenarnya karena saluran distribusi yang lebih sedikit. Wawasan semacam itu memungkinkan bisnis untuk memecahkan akar masalah.
• Peningkatan kohesi tim: Data Mining berguna untuk masalah internal seperti juga untuk operasi eksternal yang dihadapi pelanggan. Dengan menggunakan data, perusahaan dapat mencari tahu tentang perilaku dan keterlibatan karyawan mereka, memberi penghargaan yang sesuai, atau membantu mereka tumbuh jika diperlukan. Dalam hal ini, Data Mining dapat membantu meningkatkan kohesi tim secara keseluruhan.

Penambangan Data dalam Skenario Dunia Nyata

Dari usaha kecil dan menengah hingga bisnis raksasa – secara harfiah setiap organisasi saat ini telah mendapat manfaat dari Data Mining dalam satu atau lain cara. Mereka telah mengurangi biaya, meningkatkan pendapatan, meningkatkan layanan pelanggan, dan mengumpulkan lebih banyak pelanggan. Berikut adalah beberapa kasus penggunaan di dunia nyata di mana Data Mining terbukti menjadi gamechanger bagi organisasi:

Mari kita lihat beberapa contoh nyata tentang bagaimana perusahaan telah mengonversi data ke dolar.

• Meningkatkan konversi sebesar 40% menggunakan strategi tindak lanjut yang tepat: Envelopes meningkatkan retensi pelanggannya dengan menemukan strategi pengiriman surat yang tepat untuk pelanggannya. Setelah menganalisis rasio pentalan dan mengetahui pola pelanggan yang meninggalkan situs web mereka, mereka memutuskan untuk mengirim email 48 jam setelah pengunjung terpental – yang memberi mereka konversi 40% lebih tinggi daripada mengirim email tindak lanjut dalam sehari!
• Peningkatan desain produk dan mendorong pangsa pasar: Sebuah perusahaan CPG besar ingin meningkatkan pangsa pasar produk perawatan giginya. Untuk itu, mereka bekerja dengan perusahaan analitik data untuk menambang data dari berbagai sumber, termasuk basis data AWS dan platform sosial mereka sendiri. Mereka menganalisis lebih dari 250.000 pola perilaku pelanggan menggunakan teks dan analisis regresi, termasuk teknik lainnya.
• Analisis keranjang pasar: Analisis keranjang pasar menggunakan asosiasi untuk membantu mengidentifikasi barang-barang yang kemungkinan akan dibeli oleh pelanggan individu. Contohnya adalah mesin rekomendasi Amazon yang menganalisis data seperti riwayat pengguna, gerobak yang ditinggalkan dan dipenuhi, situs rujukan, dan banyak lagi untuk menyediakan iklan yang dipersonalisasi.

Seperti yang bisa kita lihat, Data Mining menemukan penggunaannya di berbagai organisasi dari semua ukuran. Ini secara langsung mencerminkan peluang dan jalur karier yang tersedia bagi mereka yang tertarik dengan dunia Data Mining dan analitik. Pentingnya Data Mining sebagai alat untuk mengumpulkan wawasan yang sangat dibutuhkan tidak akan berhenti dalam waktu dekat, dan tren yang akan datang adalah buktinya. Mari kita lihat itu sedikit!

Tren Data Mining dan perkembangan terbaru

Deteksi pola, klasifikasi, pengelompokan, analisis regresi, dan teknik semacam itu telah banyak digunakan sejauh ini. Namun, kemajuan teknologi yang berkelanjutan terus menghadirkan sesuatu yang baru. Berikut adalah beberapa tren dalam Data Mining yang ingin memecahkan tantangan yang telah kita bicarakan sebelumnya sambil memberikan kumpulan data yang lebih baik untuk analisis.

• Memecahkan tantangan keamanan: Penambangan Data menjadi jauh lebih berhati-hati dengan menjaga keamanan dan keamanan data setelah berbagai masalah keamanan muncul di masa lalu.
• Penambangan Data Terdistribusi: Karena data disimpan di berbagai lokasi dan perangkat saat ini, algoritme dan teknik canggih sedang dikembangkan untuk menambang data yang berbeda tersebut dan membuatnya konsisten dan terstruktur untuk analisis.
• Penambangan Data Spasial: Penambangan Data Spasial berkaitan dengan data geografis, astronomi, dan lingkungan untuk menemukan pola dan wawasan tentang topologi dan geografi. Ini sangat berguna untuk bisnis yang beroperasi di bisnis pemetaan, untuk perjalanan, navigasi, atau layanan pemerintah.

Kesimpulannya

Data Mining adalah langkah pertama dari proses analisis data yang rumit. Oleh karena itu, melakukannya dengan benar adalah sangat penting. Masalah dengan data yang ditambang dapat menyebabkan pelatihan model pembelajaran mesin yang salah, yang dapat mengakibatkan hasil yang tidak akurat. Akibatnya, Data Mining adalah sesuatu yang harus dilakukan dengan hati-hati dan hati-hati. Inilah sebabnya mengapa ada peningkatan permintaan untuk para profesional Data Mining.

Jika Anda membutuhkan bantuan profesional, kami di sini untuk Anda. Program Sertifikat Profesional upGrad dalam Ilmu Data untuk Pengambilan Keputusan Bisnis dirancang untuk mendorong Anda menaiki tangga dalam Perjalanan Ilmu Data Anda.

Jika Anda sedang mencari perubahan karir dan mencari bantuan profesional – upGrad hanya untuk Anda. Kami memiliki basis pelajar 85+ negara yang solid, 40.000+ pelajar berbayar secara global, dan 500.000+ profesional yang senang bekerja. Bantuan karir 360 derajat kami, dikombinasikan dengan paparan belajar dan bertukar pikiran dengan siswa global, memungkinkan Anda memanfaatkan pengalaman belajar Anda sebaik mungkin. Hubungi kami hari ini untuk daftar kursus yang dikurasi seputar Ilmu Data, Pembelajaran Mesin, Manajemen, Teknologi, dan banyak lagi lainnya!