Data mining adalah proses menyaring sejumlah besar data untuk mengidentifikasi tren atau pola bisnis tersembunyi, memungkinkan wawasan bisnis transformasional ini.
Karena kegunaannya di banyak industri dan peran pentingnya dalam kesuksesan bisnis, Penambangan data adalah jalur karier yang menjanjikan. Perusahaan membutuhkan ilmuwan data yang ahli dalam teknik mining yang dapat mempresentasikan temuan mereka dengan cara yang dapat dimengerti.
Jadi apa saja teknik utama yang harus diketahui oleh calon penambang data? Berikut 3 teknik data mining yang akan kita gali secara detail:
Clustering
Clustering adalah teknik yang digunakan untuk merepresentasikan data secara visual — seperti dalam grafik yang menunjukkan tren pembelian atau demografi penjualan untuk produk tertentu.
Apa itu Clustering dalam Data Mining?
Clustering mengacu pada proses pengelompokan serangkaian titik data yang berbeda berdasarkan karakteristiknya. Dengan demikian, penambang data dapat dengan mudah membagi data menjadi himpunan bagian, memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih tepat dalam hal demografi yang luas (seperti konsumen atau pengguna) dan perilaku mereka masing-masing.
Metode untuk Data Clustering
- Metode Partitioning: Ini melibatkan membagi kumpulan data ke dalam kelompok cluster tertentu untuk evaluasi berdasarkan kriteria masing-masing cluster. Dalam metode ini, titik data hanya dimiliki oleh satu grup atau cluster.
- Metode Hierarchical: Dengan metode hierarkis, titik data adalah satu cluster yang dikelompokkan berdasarkan kesamaan. Cluster yang baru dibuat ini kemudian dapat dianalisis secara terpisah satu sama lain.
- Metode Density-based: Metode ini merupakan metode pembelajaran mesin di mana titik data yang diplot bersama dianalisis lebih lanjut, tetapi titik data itu sendiri diberi label “noise” dan dibuang.
- Metode Grid-based: Ini melibatkan membagi data menjadi sel-sel pada grid, yang kemudian dapat dikelompokkan berdasarkan sel-sel individu daripada seluruh database. Akibatnya, pengelompokan berbasis grid memiliki waktu pemrosesan yang cepat.
- Model-based method: Dalam metode ini, model dibuat untuk setiap cluster data untuk menemukan data terbaik agar sesuai dengan model tertentu.
Contoh Clustering dalam Bisnis
Clustering membantu bisnis mengelola data mereka dengan lebih efektif. Misalnya, seller dapat menggunakan model clustering untuk menentukan pelanggan mana yang membeli produk tertentu, pada hari apa, dan dengan frekuensi berapa. Ini dapat membantu seller menargetkan produk dan layanan kepada pelanggan di demografis atau wilayah tertentu.
Clustering dapat membantu toko kelontong mengelompokkan produk berdasarkan berbagai karakteristik (merek, ukuran, biaya, rasa, dll.) dan lebih memahami kecenderungan penjualan mereka. Ini juga dapat membantu perusahaan asuransi mobil yang ingin mengidentifikasi pelanggan yang biasanya memiliki klaim tahunan yang tinggi terhadap kebijakan harga secara lebih efektif. Selain itu, bank dan lembaga keuangan mungkin menggunakan pengelompokan untuk lebih memahami bagaimana pelanggan menggunakan layanan tatap muka versus layanan virtual untuk merencanakan jam cabang dan staf dengan lebih baik.
Baca Juga tentang Data Science and what is that?
Association
Apa itu Association dalam Data Mining?
Aturan association digunakan untuk menemukan korelasi, atau asosiasi, antara poin dalam kumpulan data. Penambang data menggunakan association untuk menemukan hubungan yang unik atau menarik antara variabel dalam database. Association sering digunakan untuk membantu perusahaan menentukan riset dan strategi pemasaran.
Metode untuk Association Dalam Data Mining
Dua pendekatan utama yang menggunakan association dalam data mining adalah metode Single-dimensional dan multi dimensi.
- Single-dimensional Association: Ini melibatkan pencarian satu contoh berulang dari titik data atau atribut. Misalnya, seller mungkin mencari databasenya untuk contoh produk tertentu yang dibeli.
- Multi-dimensional Association: Ini melibatkan pencarian lebih dari satu titik data dalam kumpulan data. Seller yang sama mungkin menginginkan lebih banyak informasi daripada yang dibeli pelanggan — seperti usia, metode pembelian (uang tunai atau kartu kredit), atau usia mereka.
Contoh Association dalam Bisnis
Analisis perilaku belanja impulsif adalah contoh association — contohnya penjual retail di Amerika memperhatikan dalam studi data bahwa orang tua yang berbelanja kebutuhan childcare lebih cenderung membeli makanan atau minuman khusus untuk diri mereka sendiri. Pembelian ini dapat dianalisis melalui asosiasi statistik.
Analisis asosiasi membawa banyak kegunaan lain dalam bisnis. Untuk pelaku bisnis, ini sangat membantu dalam membuat saran pembelian. Misalnya, jika pelanggan membeli smartphone, tablet, atau perangkat video game, analisis association dapat merekomendasikan item terkait seperti kabel, software untuk diinstall, dan casing pelindung.
Selain itu, teknik association juga digunakan oleh pemerintah untuk menggunakan data sensus dan perencanaan pelayanan publik; dokter juga menggunakannya untuk mendiagnosis berbagai penyakit dan kondisi dengan lebih efektif.
Data Cleaning
Data cleaning adalah proses mempersiapkan data yang akan ditambang.
Apa itu Data Cleaning dalam Data Mining?
Pembersihan data melibatkan pengorganisasian, penghapusan data duplikat atau rusak, dan pengisian data null. Ketika proses ini selesai, maka informasi yang paling berguna dapat dikumpulkan untuk dianalisis.
Methode untuk Data Cleaning
- Memverifikasi data: Ini melibatkan pemeriksaan bahwa setiap titik data dalam kumpulan data berada dalam format yang tepat (mis., nomor telepon, nomor jaminan sosial).
- Mengonversi tipe data: Ini memastikan data seragam di seluruh kumpulan data. Misalnya, variabel numerik hanya berisi angka, sedangkan variabel string dapat berisi huruf, angka, dan karakter.
- Menghapus data yang tidak relevan: Ini menghapus data yang tidak berguna atau tidak dapat diterapkan sehingga penekanan penuh dapat ditempatkan pada poin data yang diperlukan.
- Menghilangkan duplikat poin data: Ini membantu mempercepat proses penambangan dengan meningkatkan efisiensi dan mengurangi kesalahan.
- Menghapus kesalahan: Ini menghilangkan kesalahan pengetikan, ejaan, dan input yang dapat memengaruhi hasil analisis secara negatif.
- Melengkapi nilai yang hilang: Ini memberikan perkiraan nilai untuk semua data dan mengurangi nilai yang hilang, yang dapat menyebabkan hasil yang miring atau salah.
Contoh Data Cleaning dalam Bisnis
Menurut Experian, 95 persen bisnis terkena dampak kualitas data yang buruk. Bekerja dengan data yang salah berarti membuang-buang waktu dan sumber daya, selain itu meningkatkan biaya analisis (karena model perlu diulang), dan sering kali menyebabkan analitik yang salah.
Pada akhirnya, tidak peduli seberapa hebat model atau algoritme mereka, bisnis menderita saat datanya salah, tidak lengkap, atau rusak.
Data mining memungkinkan bisnis memanfaatkan kekuatan data, mendapatkan wawasan, mendeteksi pola dan anomali, serta menemukan cara untuk menjadi lebih produktif.
Bisnis umumnya menginginkan cara yang lebih cepat dan lebih efisien untuk bekerja dengan data mereka, lebih banyak metode untuk memvisualisasikan data, dan sistem komputasi yang dapat membuat keputusan yang lebih manusiawi. Akibatnya, banyak perusahaan berharap untuk meningkatkan investasi mereka dalam inisiatif analitik, termasuk data mining.