18 Teknik Data Mining yang Dapat Anda Gunakan Untuk Mendapatkan Data

Data mining adalah proses memeriksa dan menganalisis kumpulan data yang besar untuk menemukan pola dan wawasan. Ada beberapa teknik penambangan data berbeda yang sering digunakan bisnis untuk mengumpulkan wawasan dan membuat keputusan penting. Memahami teknik data mining memungkinkan Anda untuk memecahkan masalah data secara lebih efisien dan beradaptasi dengan kebutuhan data unik organisasi.

Pada artikel ini, kita membahas 18 teknik data mining yang paling umum dan menjelaskan pentingnya mereka dalam memecahkan masalah dengan data.

18 teknik data mining untuk digunakan

Berikut adalah 18 teknik data mining yang sering digunakan bisnis untuk memecahkan masalah, mengidentifikasi pola, menemukan wawasan, dan membuat prediksi:

1. Analisis klasifikasi

Analisis klasifikasi adalah teknik yang melibatkan analisis dan pengambilan informasi yang relevan tentang data dan metadata. Analisis juga melibatkan penggunaan algoritma untuk memutuskan bagaimana mengklasifikasikan atau mengkategorikan data baru.

Mengklasifikasikan data adalah bagian penting untuk mengidentifikasi informasi yang mungkin ingin dilindungi atau dihapus oleh suatu organisasi dari dokumen. Penyedia email juga menggunakan analisis klasifikasi untuk mengkategorikan email sebagai sah atau spam.

2. Deteksi outlier

Deteksi outlier membantu menentukan anomali atau penyimpangan dalam kumpulan data. Anomali adalah setiap item dalam data yang berbeda secara signifikan dari rata-rata umum.

Menemukan anomali ini dalam data memudahkan organisasi untuk menentukan mengapa hal itu terjadi dan mempersiapkan atau memanfaatkan setiap kemungkinan kejadian.

Misalnya, perusahaan pakaian online besar mungkin menggunakan deteksi outlier untuk melihat mengapa ada peningkatan penjualan yang tiba-tiba pada waktu tertentu dalam sehari dan menggunakan informasi tersebut untuk memaksimalkan penjualan tersebut.

3. Association rule learning

Teknik ini melibatkan penentuan sejauh mana ada hubungan antara satu jenis data dan yang lain dalam kumpulan data yang lebih besar. Ini dapat membantu bisnis menemukan pola tersembunyi dalam data yang mungkin membantu mengidentifikasi variabel, termasuk variabel apa pun yang muncul lebih sering daripada yang lain. Association rule learning sangat berguna bagi perusahaan yang ingin memeriksa dan memprediksi perilaku pelanggan.

4. Analisis regresi

Sebuah analisis regresi melibatkan mengidentifikasi dan menganalisis hubungan antara variabel dalam satu set data. Ini sangat berguna untuk menentukan apakah satu variabel bergantung pada variabel lain.

Perusahaan umumnya menggunakan analisis regresi untuk pemodelan dan prediksi data. Misalnya, perusahaan yang menjual perangkat lunak mungkin menggunakan teknik ini untuk memprediksi berapa banyak pendapatan yang mungkin meningkat jika tim penjualan terus menjual sejumlah perangkat lunak selama periode bulanan atau tahunan.

5. Analisis pengelompokan

Melakukan analisis pengelompokan melibatkan menemukan kelompok titik data yang berbeda dan membagi data menjadi subset berdasarkan karakteristiknya. Teknik ini sering menggunakan grafik untuk menunjukkan distribusi data dalam kaitannya dengan berbagai parameter.

Dengan cara ini, perusahaan dapat mengidentifikasi kemungkinan tren konsumen. Misalnya, pengecer mungkin menggunakan analisis pengelompokan untuk melihat jenis pelanggan yang biasanya membeli produk tertentu.

6. Analisis prediktif

Analitik prediktif sering menggunakan pola dari data masa lalu atau saat ini untuk membuat prediksi masa depan. Analisis prediksi melibatkan analisis wawasan dari data yang ada untuk membuat prediksi yang akurat tentang apa yang mungkin terjadi di masa depan.

Misalnya, pemberi pinjaman mungkin menggunakan analisis prediksi untuk menentukan apakah peminjam merupakan risiko kredit potensial berdasarkan data skor kredit mereka.

7. Clustering analysis

Clustering analysis melibatkan pengorganisasian, pengurutan, dan pemformatan data. Ini juga melibatkan penghapusan data duplikat dan pemeriksaan data untuk kemungkinan kesalahan yang mungkin memengaruhi analisis di masa mendatang.

Ketika proses pembersihan data selesai, bisnis dapat mencari informasi yang paling berguna dan menggunakannya untuk analisis lebih lanjut. Teknik ini sangat penting karena membantu memastikan bahwa kualitas datanya tinggi, mencegah perusahaan menghabiskan waktu dan sumber daya ekstra untuk bekerja dengan kumpulan data yang salah atau tidak lengkap.

Berikut adalah artikel menarik lainnya yang bisa Anda baca:

8. Pelacakan pola

Teknik ini melibatkan pengenalan dan pemantauan berbagai pola dalam data dan menggunakan pola-pola ini untuk membuat kesimpulan logis. Pelacakan pola membantu bisnis mengidentifikasi apakah ada anomali signifikan dalam data atau fluktuasi variabel tertentu dari waktu ke waktu.

Misalnya, perusahaan yang menjual perlengkapan luar ruangan mungkin menggunakan pelacakan pola untuk mengamati bahwa pelanggan mereka cenderung membeli lebih banyak peralatan berkemah selama bulan-bulan hangat dan menggunakan informasi ini untuk menentukan harga produk mereka.

9. Pelacakan pola berurutan

Mirip dengan pelacakan pola, teknik ini melibatkan pemantauan pola yang terjadi dalam urutan tertentu. Pelacakan pola sekuensial sangat berguna dalam hal menambang data transaksional, atau data yang menjelaskan peristiwa transaksional, seperti pesanan.

Organisasi sering menggunakan teknik ini untuk menentukan berapa banyak produk tambahan yang akan direkomendasikan kepada pelanggan atau diskon apa yang ditawarkan kepada mereka.

10. Pemodelan statistik umum

Pemodelan statistik umum melibatkan penggunaan statistik kompleks untuk membuat penentuan tentang kumpulan data yang besar. Data mining sering kali melibatkan penggalian informasi yang berguna dari banyak titik data yang berbeda, dan menggunakan statistik dapat mempermudah perusahaan untuk menemukan hubungan unik dan meringkas data dengan cara baru. Meskipun beberapa model statistik bersifat statis, artinya tidak berubah, model lainnya mungkin perlahan meningkat seiring waktu.

11. Visualisasi data

Visualisasi data melibatkan penyajian data dalam berbagai cara visual. Ini mungkin melalui penggunaan bagan, grafik, diagram atau peta. Organisasi sering menggunakan warna yang berbeda untuk menunjukkan berbagai tren dan pola.

Teknik ini juga umum untuk menggunakan dasbor untuk membantu menampilkan wawasan penambangan data. Sementara teknik pemodelan statistik berfokus pada angka, teknik visualisasi data lebih fokus pada simbol, warna dan diagram atau grafik lainnya.

12. Data warehousing

Data warehousing melibatkan pengumpulan dan penyimpanan data sebelum digunakan untuk analisis data lebih lanjut. Teknik ini dapat membantu perusahaan untuk mengekstrak, memfilter, dan membersihkan data sehingga lebih mudah untuk dikerjakan dan dianalisis.

Warehousing menggabungkan kumpulan data yang besar ke dalam satu lokasi pusat, membuat pengambilan keputusan lebih efisien dan menghemat waktu dan uang perusahaan. Ini juga memungkinkan perusahaan untuk mensegmentasi berbagai kelompok pelanggan untuk tujuan pemasaran.

13. Artificial intelligence

Artificial intelligence atau kecerdasan buatan adalah proses dimana komputer meniru perilaku manusia dan melakukan tugas. Dalam data mining, kecerdasan buatan dapat menggunakan data pra-label atau tidak berlabel untuk membuat klasifikasi dan memprediksi hasil. Komputer baik diawasi, semisupervised atau tidak diawasi.

Pembelajaran terawasi melibatkan komputer yang menangani data yang telah diberi label, sedangkan pembelajaran tanpa pengawasan melibatkan penanganan data yang tidak berlabel.

Pembelajaran semisupervised merupakan kombinasi dari kedua bentuk data tersebut. Perusahaan menggunakan kecerdasan buatan untuk mengidentifikasi berbagai macam pola data, mulai dari kebiasaan membeli pelanggan hingga penggunaan produk mereka.

14. Neural networking

Neural networking berhubungan dengan pembelajaran mesin dan upaya untuk menyalin bagaimana otak manusia beroperasi untuk memproses data dalam jumlah besar dengan lebih baik pada satu waktu.

Teknik ini pertama-tama membutuhkan data untuk masuk ke lapisan input. Lapisan tersembunyi kemudian memproses data dan memeriksa untuk melihat apakah ada informasi yang layak di dalamnya.

Lapisan ini dapat terdiri dari sejumlah lapisan pemrosesan yang lebih kecil, tergantung pada ukuran data. Terakhir, lapisan keluaran menampilkan data yang diproses dan dapat merekomendasikan tindakan yang relevan. Perusahaan kemudian dapat membuat keputusan yang lebih tepat berdasarkan output.

15. Decision trees

Pohon keputusan adalah teknik yang membuatnya lebih mudah untuk mendapatkan wawasan dari keluaran data dan melihat pengaruh masukan terhadapnya. Struktur seperti pohon terdiri dari satu simpul akar dan cabang yang terhubung ke simpul daun.

Setiap node mewakili label data. Label data membantu menggambarkan titik data individual. Node akar adalah titik paling atas, dan semua node lain berasal darinya.

16. Random forests

Random forests adalah teknik yang terdiri dari banyak pohon keputusan yang berbeda. Teknik ini menggunakan pembelajaran ensemble untuk membantu perusahaan menemukan solusi untuk masalah data yang kompleks.

Pembelajaran ensemble menggabungkan banyak pengklasifikasi data yang berbeda untuk memecahkan masalah kecerdasan. Sementara pohon keputusan mungkin berguna untuk kumpulan data yang lebih kecil, hutan acak seringkali diperlukan untuk kumpulan data yang lebih besar dan lebih kompleks.

17. Pemrosesan memori jangka panjang

Pemrosesan memori jangka panjang adalah teknik yang melibatkan analisis data selama periode waktu yang lebih lama. Data historis sangat berguna untuk pemrosesan memori jangka panjang.

Organisasi yang terlibat dalam teknik ini seringkali mampu mengidentifikasi pola dan wawasan yang mungkin tidak begitu terlihat. Semakin lama perusahaan dapat memproses data, semakin berguna dalam iklim bisnis yang berubah.

Misalnya, perusahaan yang menggunakan pemrosesan memori jangka panjang mungkin dapat mendeteksi penurunan pendapatan yang tidak kentara dengan melihat data konsumen selama periode 10 tahun dan membuat perubahan yang sesuai.

18. Pemodelan linier

Pemodelan linier berfokus pada pemodelan hubungan antara dua variabel yang berbeda dalam kumpulan data melalui penggunaan persamaan linier. Persamaan ini muncul sebagai garis lurus pada grafik.

Sebagian besar alat pemodelan linier sangat berguna untuk mengekstrak informasi dari kumpulan data yang besar dan kompleks. Model linier juga berguna karena dapat membantu bisnis menganalisis banyak informasi sekaligus dengan lebih baik.

Misalnya, perusahaan keuangan mungkin menggunakan pemodelan linier untuk memperkirakan kinerja operasional klien berdasarkan semua data keuangan yang ada.