Teknik Data Mining: Apa Itu & Pentingnya

Sebuah perusahaan mengumpulkan informasi tentang penjualan, klien, produksi, personel, inisiatif pemasaran, dan lainnya sebagai bagian dari operasi sehari-hari. Itulah mengapa bisnis dapat menggunakan teknik penambangan data untuk meningkatkan nilai aset perusahaan yang penting ini.

Pengetahuan penambangan data dapat diubah menjadi informasi yang dapat ditindaklanjuti yang dapat dimanfaatkan perusahaan untuk meningkatkan pemasaran, memperkirakan tren konsumen, mengidentifikasi penipuan, menyaring email, mengelola risiko, meningkatkan penjualan, dan meningkatkan hubungan pelanggan.

Di blog ini, kita akan mengetahui apa itu teknik data mining dan mengapa data mining penting dalam penelitian.

Mendefinisikan teknik data mining

Organisasi menggunakan penambangan data untuk menemukan pola dalam data yang mungkin memberikan wawasan tentang persyaratan operasional mereka. Hal ini diperlukan untuk intelijen bisnis dan ilmu data. Organisasi dapat menggunakan berbagai teknik penambangan data untuk mengubah data tidak terstruktur menjadi wawasan yang dapat digunakan.

Menemukan korelasi yang tersembunyi, tidak direncanakan, dan sebelumnya tidak teridentifikasi tetapi sah dalam data adalah tujuan utama penambangan data. Ini digambarkan sebagai metode untuk memisahkan data berharga dari kumpulan data mentah yang sangat besar.

Ini memerlukan pemanfaatan satu atau lebih perangkat lunak untuk menganalisis pola data dalam kumpulan data yang signifikan. Penelitian dan sains hanyalah dua contoh dari banyak domain di mana data mining dapat digunakan.

Data dapat ditambang menggunakan berbagai teknik untuk berbagai aplikasi ilmu data. Deteksi anomali, yang mencoba menemukan nilai outlier dalam kumpulan data, dan pengenalan pola adalah kasus penggunaan penambangan data umum yang dimungkinkan oleh berbagai teknik.

Pakar penambangan data telah mengabdikan upaya mereka untuk meningkatkan pengetahuan kita tentang cara menganalisis dan menarik kesimpulan dari sejumlah besar informasi. Mereka mengandalkan metode dan teknologi dari konvergensi administrasi database, statistik, dan pembelajaran mesin.

Pentingnya teknik data mining dalam penelitian

Berbagai metode digunakan untuk membuat model yang sesuai dengan hasil yang diharapkan tergantung pada tujuan penambangan data perusahaan. Model dapat digunakan untuk menjelaskan data saat ini, meramalkan tren masa depan, atau membantu mengidentifikasi kelainan pada data.

Di sini, kita akan membahas beberapa teknik data mining untuk memperkirakan hasil yang diinginkan.

Klasifikasi

Klasifikasi adalah salah satu teknik data mining yang paling rumit yang mengharuskan Anda untuk menempatkan atribut yang berbeda ke dalam kategori yang jelas. Metode ini digunakan untuk mendapatkan informasi tentang data dan metadata yang penting dan berguna serta membantu mengatur data ke dalam kelompok lain. Anda kemudian dapat menggunakannya untuk menarik lebih banyak kesimpulan atau melakukan sesuatu yang lain.

Misalnya, lihat informasi tentang keuangan dan pembelian pelanggan. Anda mungkin dapat mengklasifikasikannya sebagai risiko kredit "rendah", "sedang", atau "tinggi". Anda kemudian dapat menggunakan kategori ini untuk mempelajari lebih lanjut tentang pelanggan ini.

Kekelompokan

Clustering sangat mirip dengan klasifikasi tetapi melibatkan penggabungan potongan data berdasarkan kesamaannya. Ini adalah cara untuk menemukan kelompok data yang serupa. Proses ini membantu Anda melihat bagaimana data berbeda dan sama.

Misalnya, Anda dapat membagi audiens ke dalam kelompok yang berbeda berdasarkan berapa banyak uang yang mereka belanjakan atau seberapa sering mereka berbelanja di toko Anda.

Pola pelacakan

Pola pelacakan adalah salah satu cara paling dasar untuk menambang data. Ini berarti menemukan dan mengawasi tren atau pola dalam data untuk menarik kesimpulan cerdas tentang hasil bisnis. Begitu sebuah perusahaan melihat tren dalam data penjualannya, ia memiliki alasan untuk mengambil tindakan untuk memanfaatkan informasi itu sebaik-baiknya.

Misalkan ditemukan bahwa produk tertentu menjual lebih baik kepada sekelompok orang tertentu daripada yang lain. Dalam hal ini, organisasi dapat menggunakan informasi ini untuk membuat produk atau layanan serupa atau memastikan mereka memiliki lebih banyak produk asli untuk grup ini.

Asosiasi

Mengasosiasi mirip dengan pola pelacakan tetapi lebih spesifik untuk variabel yang bergantung satu sama lain. Teknik data mining ini membantu menemukan hubungan antara dua hal atau lebih. Ia menemukan cara yang tersembunyi dalam kumpulan data.

Dalam hal ini, Anda akan mencari peristiwa atau karakteristik yang sangat terkait dengan peristiwa atau atribut lain. Misalnya, Anda dapat melihat bahwa ketika konsumen Anda membeli barang tertentu, mereka sering membeli barang terkait kedua. Inilah yang digunakan sebagian besar toko online untuk mengisi bagian "orang juga membeli".

Deteksi luar

Dalam banyak kasus, Anda tidak bisa mendapatkan gambaran yang jelas tentang kumpulan data Anda hanya dengan melihat gambaran besarnya. Ini akan membantu jika Anda juga melihat anomali atau outlier dalam data Anda.

Misalnya, jika hampir semua pembeli Anda adalah laki-laki tetapi ada lonjakan besar dalam jumlah pembeli wanita selama minggu yang aneh di bulan Agustus, Anda sebaiknya melihat lonjakan tersebut dan mencari tahu apa penyebabnya sehingga Anda dapat mengulanginya. atau pelajari lebih lanjut tentang audiens Anda.

Regresi

Regresi digunakan untuk menentukan probabilitas suatu variabel mengingat adanya faktor lain. Ini mengidentifikasi dan menganalisis hubungan variabel. Ini menentukan probabilitas suatu variabel mengingat adanya faktor-faktor lain.

Misalnya, Anda dapat menggunakannya untuk memperkirakan harga tergantung pada penawaran, permintaan, dan persaingan. Regresi membantu Anda menemukan hubungan antara dua (atau lebih) variabel dalam kumpulan data.

Ramalan

Prediksi adalah salah satu teknik penambangan data terkuat karena memungkinkan Anda menebak jenis data apa yang akan Anda temukan di masa depan. Anda sering kali perlu melihat dan memahami pola sejarah untuk mendapatkan gambaran yang cukup bagus tentang apa yang akan terjadi di masa depan.

Misalnya, Anda dapat melihat riwayat kredit seseorang dan apa yang telah mereka beli di masa lalu untuk mengetahui apakah mereka akan menjadi risiko kredit dalam jangka panjang.

Kesimpulan:

Teknik penambangan data ini semuanya dapat digunakan untuk meneliti berbagai sudut data. Dengan pengetahuan ini, Anda dapat memilih teknik terbaik untuk mengubah data menjadi fakta yang dapat digunakan untuk menangani berbagai masalah perusahaan dan meningkatkan keuntungan, memuaskan pelanggan, atau menghemat biaya.

Pendekatan data mining yang berbeda digunakan, tergantung pada tujuan penelitian dan jenis datanya. Sekarang Anda dapat meningkatkan pemahaman Anda tentang penambangan data dengan menggunakan apa yang telah Anda pelajari tentang dasar-dasar penambangan data dan metodologi penelitian.

Jika Anda ingin bantuan melakukan penelitian atau melakukan analisis data, hubungi profesional QuestionPro. Kami dapat memandu Anda melalui prosedur dan membantu Anda memaksimalkan data Anda.

PELAJARI UJI COBA GRATIS LEBIH LANJUT