Apa itu Data Mining dan Bagaimana Bisnis Menggunakan Teknik Data Mining yang Berbeda?

Anda pasti sudah banyak mendengar tentang data mining dan machine learning di internet, tren pasar, dan surat kabar tetapi sangat sedikit orang yang tahu apa sebenarnya data mining itu. Kami tenggelam dengan data. Sepertinya kita memiliki begitu banyak data dan kita tidak memiliki pengetahuan karena kebanyakan dari kita memahami penambangan data dengan cara yang sangat salah.

Jika Anda melakukan penambangan emas atau penambangan batu bara, sebenarnya Anda sedang menggali emas atau batu bara sedangkan dalam penambangan data Anda tidak menggali data tetapi pengetahuan dan wawasan yang terkandung di dalamnya. Kami memiliki sejumlah besar informasi dan data yang dapat menyediakan sistem pendukung keputusan dan beberapa wawasan berguna tentang pola dan perilaku sehingga orang dapat menggunakannya.

Sejumlah besar data tersedia sekarang dan statistik menunjukkan bahwa data yang dihasilkan dalam dua tahun terakhir lebih dari jumlah total data yang dihasilkan di seluruh abad terakhir. Jadi dari mana data ini berasal? Data ini berasal dari berbagai platform tempat Anda terhubung seperti platform media sosial, email, browser internet, platform e-niaga, dan hampir semua yang Anda gunakan setiap hari. Anda masuk ke platform media sosial seperti Facebook, Instagram, Twitter, dll dan Anda telah menggunakan internet untuk berbagai tujuan yang menghasilkan sejumlah besar data yang mencerminkan pola pikir Anda.

Anda menaruh pendapat Anda tentang tren, Anda membaca tentang topik yang berbeda, Anda mencari kueri yang berbeda, Anda membeli sesuatu dari platform e-commerce atau Anda meninjau produk secara positif atau negatif – dan semua itu disimpan dalam bentuk data yang berisi banyak pengetahuan tentang preferensi pribadi Anda, pilihan, suka-tidak suka, kecenderungan, perilaku belanja, dan gaya hidup.

Data mining pada dasarnya adalah menemukan pola tersembunyi dari data yang sudah tersedia yang disimpan dalam bentuk hard copy, soft copy, atau catatan online. Menggali pengetahuan dari data ini dapat membuat pengambilan keputusan menjadi efektif untuk bisnis, pemerintah, atau Anda sendiri.

Pada artikel ini, kita akan membahas aspek multi-dimensi dari data mining seperti jenis data apa yang dapat Anda tambang, jenis pola apa yang dapat ditambang, apa saja teknik data mining yang berbeda, dan apa konsep utama dari data mining yang dimiliki setiap orang. harus tahu.

Evolusi penambangan data dan sains

Untuk memahami bagaimana data mining telah berkembang dari waktu ke waktu, Anda perlu melihat evolusi sains. Sebelum tahun 1600, kita memiliki ilmu empiris. Dari tahun 1600 hingga 1950 kami berbicara tentang ilmu teoretis di mana kami mengemukakan banyak teori, hukum, dan model, kemudian, kami mengembangkan pola penelitian ilmiah yang sama sekali berbeda, yang kami sebut ilmu komputasi. Sekarang kami menghitung pola, kami menghitung data, dan kami menyediakan model berdasarkan pengetahuan yang diambil dari kumpulan data yang sangat besar.

Sekitar tahun 1990 kami memasuki era ilmu data ketika kami mulai mempelajari lebih dalam tentang penambangan data, dan gudang data dengan tujuan untuk melacak perilaku orang. Kami memiliki banyak informasi, dan banyak data datang dan ini menimbulkan pertanyaan serius apakah kami dapat menggunakan data dalam jumlah besar ini untuk meningkatkan produktivitas dan menciptakan teori dan sains baru?

Kekuatan ilmu komputer yang berkembang mendorong proses pengumpulan data dan penyimpanannya dengan kekuatan pemrosesan data otomatis, jaringan saraf, pengelompokan, algoritma yang kuat, pohon keputusan, dan penemuan lainnya. Pada tahun 1990, istilah "penambangan data" pertama kali diciptakan di komunitas basis data dan kemudian komunitas keuangan, bisnis, dan pengecer mulai menggunakan teknik penambangan data untuk menganalisis pola dan memperkirakan tren untuk meningkatkan penjualan dan memprediksi permintaan pelanggan.

Apa sebenarnya penambangan data itu?

Jika Anda pernah mendulang emas, Anda akan tahu bahwa dibutuhkan banyak waktu dan usaha untuk menemukan bongkahan kecil sekalipun. Diperkirakan bahwa untuk mengekstrak emas yang cukup untuk membuat satu cincin emas, Anda perlu memilah sekitar dua puluh enam ton batu dan barang-barang lainnya. Itu banyak untuk menyaring. Hal yang sama terjadi ketika beberapa bisnis atau individu menambang data, perbedaannya adalah alih-alih emas, kami mendapatkan wawasan dan proses panning dilakukan dengan bantuan algoritme.

Organisasi menyimpan, memproses, dan menganalisis data lebih dari kapan pun dalam sejarah, dan tren itu akan terus berkembang. Konsep penambangan data semakin populer di bidang perdagangan, kegiatan bisnis, dan secara umum tetapi itu adalah topik yang salah paham atau disalahpahami.

Data mining pada dasarnya adalah penemuan pengetahuan dari data yang sudah tersedia. Biasanya, pengetahuan ini tidak sepele tetapi ketika Anda melihat pola, Anda tahu bagaimana sekumpulan data tertentu dapat dianalisis dan diinterpretasikan menjadi pengetahuan, wawasan, dan prediksi pola.

Penambangan data adalah proses mengekstrak informasi berharga dari kumpulan data besar, dan digunakan di berbagai industri, mulai dari pemasaran hingga perawatan kesehatan. Dan itu dapat membantu bisnis untuk membuat keputusan yang lebih tepat. Pada dasarnya, ini semua tentang memproses data dan mengidentifikasi pola dan tren dalam informasi itu. Dan ketika kita berpikir tentang evolusi hal-hal seperti gudang data, dan ketika kita memikirkan hal-hal seperti volume data, data besar.

Saat ini yang kita miliki hanyalah data, yang semakin kuat dan berlimpah setiap menitnya. Setiap kali Anda menggesek kartu belanjaan Anda ketika Anda mencoba mendapatkan diskon untuk membeli produk apa pun, pada sebagian besar transaksi yang Anda lakukan, ada semacam data yang diunduh ke database.

Data terus bertambah, misalnya, platform jejaring sosial seperti LinkedIn, Twitter, dan Facebook tumbuh secara eksponensial dan kami memiliki sejumlah besar data untuk menggambarkan orang, apa yang mereka lakukan, apa yang mereka sukai, siapa mereka, kapan mereka keluar , membeli atau melakukan apapun. Ada pengumpulan data dan pengambilan data dan cara untuk mengekstrak informasi strategis dari data tersebut adalah data mining.

Data mining adalah penggabungan metode kuantitatif atau metode matematika yang dapat mencakup persamaan, algoritma, dan metodologi seperti regresi logistik tradisional, segmentasi jaringan saraf, klasifikasi, atau pengelompokan.

Penambangan data berlaku di seluruh sektor industri. Dengan teknik ini, organisasi mana pun dapat menganalisis penambangan data dan mengekstrak informasi yang dapat ditindaklanjuti untuk menyempurnakan proses mereka dan meningkatkan produktivitas dan efisiensi.

Teknik data mining telah berkembang pesat selama beberapa dekade terakhir. Kita perlu mengolah begitu banyak data ini dan mengubahnya menjadi pengetahuan yang bermanfaat.

Mengapa penambangan data itu penting

Data mining dapat membantu Anda membuat prediksi tentang tren masa depan. Dengan menganalisis data masa lalu, Anda dapat membangun gambaran tentang bagaimana hal-hal dapat berkembang di masa depan. Penambangan data juga dapat membantu Anda mengidentifikasi hubungan antara berbagai bagian data yang mungkin tidak dapat Anda lihat sebelumnya.

Misalnya, Anda mungkin melihat bahwa ada korelasi antara jumlah waktu yang dihabiskan seseorang di situs web Anda dan kemungkinan mereka melakukan pembelian.

Apa saja langkah-langkah berbeda dari penambangan data?

• Langkah satu: Pertama, Anda perlu menetapkan tujuan. Dan disinilah para ilmuwan data dan pemangku kepentingan bisnis bekerja sama untuk mendefinisikan masalah bisnis yang akan diterapkan oleh data mining.
• Langkah kedua: Dengan masalah yang didefinisikan dengan ruang lingkup yang ditentukan, kita beralih ke langkah kedua, yaitu persiapan data. Ini mengidentifikasi kumpulan data mana yang akan membantu menjawab pertanyaan terkait dengan bisnis yang kami tetapkan di langkah pertama. Sekarang, ada lebih dari sekadar mengidentifikasi data. Kita juga perlu membersihkannya, menghilangkan noise, seperti duplikat, nilai yang hilang, dan outlier.
• Langkah ketiga: Pada tahap ketiga, kami fokus pada penerapan data secara khusus melalui algoritma data mining. Kami mencari di sini untuk hubungan data yang menarik dan menerapkan teknik pembelajaran yang mendalam.
• Langkah keempat: Terakhir, langkah keempat adalah mengevaluasi hasil. Jadi ini benar-benar menafsirkan hasil yang valid, baru, bermanfaat dan dapat dimengerti.

Berbagai teknik penambangan data

Mari kita bicara tentang beberapa teknik penambangan data yang membentuk tahap tiga (menerapkan data secara khusus melalui algoritma penambangan data) di sini. Penambangan data adalah kombinasi dari berbagai algoritme dan alat agregasi data untuk meringkas kumpulan data yang besar menjadi informasi yang dapat ditindaklanjuti dan berguna. Ada banyak teknik dan metode yang tergabung dalam data mining, berikut adalah beberapa yang paling populer:

Asosiasi: Ini adalah jenis teknik data mining yang paling mudah. Asosiasi berbasis aturan, dan merupakan metode untuk menemukan hubungan antar variabel dalam kumpulan data tertentu. Anda membuat korelasi sederhana antara dua atau lebih item, seringkali dari jenis yang sama, untuk mengidentifikasi pola.

Jadi, misalnya, saat melacak kebiasaan membeli orang, Anda mungkin mengidentifikasi bahwa pelanggan selalu membeli krim dan kemudian mereka cenderung membeli stroberi. Oleh karena itu, Anda dapat menyarankan agar lain kali mereka membeli stroberi, mereka mungkin juga ingin membeli krim.

Klasifikasi: Semua klasifikasi yang dilakukan adalah membangun gagasan tentang jenis pelanggan atau jenis barang atau jenis objek dengan menjelaskan beberapa atribut untuk mengidentifikasi kelas tertentu.

Jadi, misalnya, Anda dapat dengan mudah mengklasifikasikan mobil ke dalam berbagai jenis seperti sedan, 4x4, dan mobil konvertibel, dan Anda dapat melakukannya dengan mengidentifikasi atribut yang berbeda seperti jumlah kursi atau bentuk mobil. Kemudian, diberikan mobil baru, Anda dapat menerapkannya ke kelas tertentu dengan membandingkan atribut dengan definisi yang kita ketahui.

Clustering: Teknik lain yang berguna adalah clustering. Sekarang, pengelompokan memungkinkan Anda untuk mengelompokkan potongan-potongan data individu bersama-sama untuk membentuk struktur. Menghubungkan contoh data dengan contoh lain sehingga Anda dapat melihat di mana kesamaan dan rentangnya cocok.

Jaringan Saraf Tiruan: Ada sejumlah teknik pembelajaran mendalam yang memanfaatkan jaringan saraf tiruan juga yang dapat kita gunakan untuk membentuk hal-hal seperti prediksi. Dengan menganalisis peristiwa masa lalu atau kejadian masa lalu, Anda dapat membuat prediksi tentang suatu peristiwa. Jika data input diberi label, regresi dapat diterapkan untuk memprediksi kemungkinan penugasan tertentu. Jika kumpulan data tidak diberi label, titik data individual dan kumpulan pelatihan dibandingkan satu sama lain untuk menemukan kesamaan mendasar - mengelompokkannya berdasarkan karakteristik bersama tersebut.

Anda juga akan melihat hal-hal seperti pohon keputusan dan K Nearest Neighbor, atau algoritme KNN, digunakan di sini. Salah satu hal yang paling penting untuk diingat adalah bahwa teknik data mining bukanlah solusi satu ukuran untuk semua, dengan teknik yang berbeda kurang lebih efektif tergantung pada data Anda - pertanyaan bisnis Anda, dan apa yang ingin Anda capai .

Sering kali merupakan kasus coba-coba untuk mengidentifikasi metode mana yang paling cocok untuk Anda. Jadi penambangan data menggabungkan pemangku kepentingan bisnis dan ilmuwan data dalam keseluruhan proses ini. Dan bila dilakukan dengan benar, Anda dapat menemukan wawasan emas yang dapat mengubah bisnis.