Data Mining

Apa itu Penambangan Data?

Penambangan data adalah proses yang melibatkan menemukan anomali dan mengidentifikasi pola dan korelasi dalam kumpulan data besar untuk memperkirakan tren masa depan. Perusahaan menggunakan prosedur ini untuk mengubah data mentah menjadi informasi berguna yang dapat membantu mereka meningkatkan pendapatan, meminimalkan risiko, dan meningkatkan hubungan pelanggan.

Anda bebas menggunakan gambar ini di situs web Anda, templat, dll., Harap berikan kami tautan atribusiBagaimana Memberikan Atribusi? Tautan Artikel menjadi Hyperlink
Misalnya: Sumber: Penambangan Data (wallstreetmojo.com)

Proses ini bergantung pada pemrosesan komputer, pergudangan, dan akumulasi data yang efektif. Ini menggabungkan teknik yang digunakan dalam statistik dan ilmu komputer, membantu bisnis menjalankan kampanye yang akurat, mengembangkan keputusan pemasaran yang cerdas, menganalisis perilaku konsumen, dll. Hasilnya, organisasi dapat mencapai tujuan mereka dengan lebih efisien. Akibatnya, penambangan data populer di berbagai bidang bisnis seperti pengembangan produk, penjualan, pemasaran, dll.

Takeaway kunci

• Definisi penambangan data mengacu pada proses yang melibatkan pemilahan melalui kumpulan data besar untuk menemukan hubungan dan pola yang dapat memecahkan masalah bisnis, mengurangi risiko, dan meraih peluang baru. Proses ini melibatkan enam langkah — pemahaman bisnis, pemahaman data, persiapan, pemodelan, evaluasi, dan penerapan.
• Ada berbagai manfaat data mining. Misalnya, ini membantu organisasi mendeteksi penipuan dan melakukan penyesuaian operasional.
• Beberapa teknik penambangan data yang populer adalah analisis regresi, pengelompokan, klasifikasi, deteksi anomali/outlier, dan pembelajaran aturan asosiasi.
• Bisnis dapat melakukan proses ini untuk menjalankan kampanye pemasaran yang sukses dan menganalisis perilaku pembelian pelanggan mereka.

Proses Penambangan Data Dijelaskan

Definisi penambangan data mengacu pada proses yang melibatkan penggunaan komputer dan otomatisasi untuk mengubah data mentah menjadi informasi yang berguna. Misalnya, organisasi dapat memperoleh lebih banyak detail tentang pelanggan dengan menggunakan perangkat lunak untuk menemukan pola dalam kumpulan data yang besar. Ini dapat membantu bisnis untuk merumuskan strategi pemasaran yang lebih efektif, mengurangi biaya, dan meningkatkan pendapatan.

Semua organisasi harus mengikuti pendekatan yang dapat diulang dan terstruktur untuk memastikan bahwa prosedur memberikan hasil yang dapat diandalkan setiap saat. Sehubungan dengan itu, proses penambangan data harus melibatkan enam langkah berikut:

#1 – Pemahaman Bisnis

Langkah pertama melibatkan identifikasi tujuan bisnis dan memahami situasi bisnis saat ini, kriteria keberhasilan, dan parameter proyek. Jika organisasi tidak mengetahui data apa yang harus ditambang, proyek dapat menghasilkan kesalahan, atau hasilnya mungkin tidak menjawab pertanyaan yang tepat.

#2 – Pemahaman Data

Setelah sebuah organisasi menentukan tujuan utamanya, ia harus mengumpulkan data yang tepat untuk membantu memenuhi tujuan tersebut. Biasanya, data berasal dari berbagai sumber, misalnya, data geolokasi, catatan penjualan, survei pelanggan, dll. Tujuan langkah ini adalah untuk memastikan data mencakup semua kumpulan data yang diperlukan dengan benar untuk mencapai tujuan.

#3 – Persiapan Data

Tahap ini terdiri dari tiga fase – ekstraksi, transformasi, dan pemuatan. Selama tiga fase ini, pembersihan dan pengorganisasian data berlangsung untuk proses pemodelan lebih lanjut.

#4 – Pemodelan

Langkah pemodelan melibatkan penggunaan model matematika untuk mengidentifikasi pola dalam data. Berbagai teknik pemodelan data tersedia untuk bisnis, misalnya, analisis regresi, pengelompokan, klasifikasi, dll.

Harus dicatat bahwa pemodelan melibatkan banyak trial and error. Selain itu, seseorang dapat menggunakan beberapa model pada kumpulan data yang sama untuk mencapai tujuan tertentu.

#5 – Evaluasi

Setelah model selesai, bisnis harus menilainya dengan hati-hati untuk memastikannya memenuhi tujuan mereka. Langkah ini digerakkan oleh manusia karena orang yang menjalankan proyek mengevaluasi model. Pada akhir langkah ini, seseorang harus memutuskan apakah akan meneruskan hasil penambangan.

#6 – Penerapan

Bergantung pada keluaran dari proses ini, langkah ini bisa langsung atau rumit. Deployment dapat berupa report sharing insight. Atau, itu bisa menjadi representasi visual. Langkah ini dapat mengarah pada penerapan langkah-langkah meminimalkan risiko atau pembuatan strategi penjualan baru.

Setelah proses penambangan data selesai, bisnis dapat membuat keputusan dan mengimplementasikan perubahan berdasarkan temuan mereka.

Teknik

Berikut ini adalah beberapa teknik umum dari penambangan data:

#1 – Analisis Klasifikasi

Teknik ini melibatkan penugasan poin data ke kelas atau kelompok berdasarkan masalah atau pertanyaan tertentu untuk diatasi, sehingga membantu seseorang untuk menyimpulkan.

#2 – Pembelajaran Aturan Asosiasi

Metode pembelajaran aturan asosiasi mengharuskan seseorang untuk melacak pola, terutama berdasarkan variabel terkait. Hal ini bertujuan untuk mengungkapkan hubungan antar titik data.

#3 – Deteksi Anomali/Outlier

Selain pola pelacakan, penambangan data melibatkan pengungkapan data yang tidak biasa dalam satu set. Dalam kasus teknik ini, seseorang mencari data yang tidak sesuai dengan polanya. Satu dapat menggunakannya untuk mendeteksi penipuan. Selain itu, metode ini dapat membantu pengecer mengetahui peningkatan atau penurunan penjualan produk tertentu.

#4 – Analisis Regresi

Seseorang menggunakan teknik ini untuk memperkirakan rentang nilai numerik, misalnya harga saham dan penjualan, berdasarkan kumpulan data tertentu. Hasilnya, ini dapat mengurangi instans kehabisan stok dan meningkatkan penjualan. Selain itu, dapat membantu menghindari overstocking.

#5 – Pengelompokan

Clustering mirip dengan klasifikasi. Ini melibatkan penyaringan titik data yang berbagi karakteristik umum ke dalam himpunan bagian. Dalam hal ini, individu harus mencatat bahwa seseorang tidak menetapkan data ke grup yang ditentukan sebelumnya. Teknik ini dapat berguna saat menentukan ciri-ciri dalam kumpulan data. Misalnya, segmentasi pelanggan berdasarkan tahap kehidupan mereka, perilaku pembelian, dll.

Aplikasi

Konsep ini umum dalam bisnis kesehatan, ritel, dan perbankan. Jadi mari kita lihat detailnya.

• Kesehatan – Ini membuat proses diagnostik jauh lebih akurat dengan menyatukan semua hasil pemeriksaan fisik pasien, riwayat kesehatan, pola pengobatan, dan obat-obatan. Selain itu, ini membantu mengurangi pemborosan dan penipuan.
• Eceran – Dunia pemasaran dan ritel memiliki hubungan yang erat. Yang mengatakan, yang terakhir menjamin daftar yang berbeda. Toko ritel dapat memanfaatkan pola yang teridentifikasi untuk menentukan asosiasi produk dan menentukan item mana yang akan disimpan. Konsep tersebut juga membantu menentukan pemasaran mana yang mendapat respons terbaik.
• Bank – Bank dapat menggunakan konsep ini untuk bekerja dengan mekanisme anti penipuan dan peringkat kredit untuk menganalisis transaksi pembelian, data keuangan pelanggan, dan transaksi kartu. Proses ini juga memungkinkan bank lebih memahami preferensi dan kebiasaan online klien mereka. Ini, pada gilirannya, membantu mereka merancang kampanye pemasaran baru.

Contoh

Mari kita lihat contoh data mining ini untuk memahami konsepnya dengan lebih baik.

Contoh 1

Dengan rantai pasokan yang semakin rumit, organisasi merasa kesulitan untuk mendapatkan visibilitas penuh atas risiko keberlanjutan mitra dagang mereka. Untuk mengatasi masalah ini, EcoVadis telah menambahkan peningkatan penambangan data dan kecerdasan buatan (AI) ke solusi kecerdasan prediktifnya, IQ Plus.

Organisasi memerlukan kemampuan uji tuntas tambahan dan kecerdasan untuk bertindak secara efisien sejalan dengan lanskap peraturan dan risiko yang berkembang. IQ Plus memenuhi persyaratan ini dengan menawarkan visibilitas luas instan kepada organisasi di seluruh basis pasokan.

Chief product officer EcoVadis, Madhur Aggarwal, percaya bahwa peningkatan tersebut akan memungkinkan klien mereka untuk mempercepat perjalanan mereka dan memainkan peran penting dalam transisi keberlanjutan. Selain itu, AI organisasi dan inovasi yang didukung penambangan data dapat membantu klien tetap terdepan dalam industri.

Contoh #2

Misalkan pengecer, XYZ, ingin meningkatkan hubungan pelanggan menggunakan penambangan data. Itu dapat menggabungkan atau mengelompokkan pelanggan sesuai dengan frekuensi belanja mereka, total keranjang, dan perkiraan belanja bahan makanan per minggu. Kemudian, berdasarkan data dapat menawarkan diskon untuk meningkatkan belanja pelanggan. Selain memberi konsumen insentif untuk membeli lebih banyak produk, ini membantu pengecer mempertahankan dolar yang ditargetkan oleh rekan-rekannya.

Kelebihan & Kekurangan

Mari kita lihat manfaat dan keterbatasan dari proses ini.

• Proses ini membantu bisnis mendeteksi penipuan dan risiko kredit.
• Bisnis dapat menggunakan teknik penambangan data untuk menganalisis data substansial dengan cepat.
• Organisasi dapat melakukan penyesuaian operasional dan produksi yang menguntungkan dengan bantuan konsep ini.
• Penambangan data memungkinkan para ilmuwan untuk dengan cepat memulai estimasi tren dan perilaku otomatis, menemukan pola tersembunyi.

Manfaat penting lainnya dari penambangan data adalah lebih hemat biaya daripada aplikasi data lainnya.

Kerugian dari proses tersebut adalah sebagai berikut:

• Membutuhkan database yang besar. Oleh karena itu, mengelola proses ini sulit.
• Organisasi berpotensi menjual data pelanggan yang diambil dari berbagai sumber ke bisnis lain, sehingga meningkatkan masalah privasi.
• Menggunakan berbagai alat penambangan data dapat menjadi tantangan karena kerumitannya. Oleh karena itu, seseorang membutuhkan pelatihan yang tepat untuk menggunakan alat secara efektif.
• Semua teknik penambangan data tidak sempurna. Harus diingat bahwa selalu ada kemungkinan bahwa informasi tersebut tidak sepenuhnya akurat. Kemungkinan ketidakakuratan tinggi ketika kumpulan data tidak memiliki keragaman.

Penambangan Data vs Gudang Data vs Pembuatan Profil Data

Penambangan data, pergudangan data, dan pembuatan profil data dapat membingungkan individu yang tidak terbiasa dengan istilah ini. Bagi mereka, sangat penting untuk memahami karakteristik mereka yang berbeda untuk menghilangkan kebingungan tersebut. Jadi, tabel di bawah menyoroti perbedaan kritis mereka. Mari kita lihat mereka.

Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)

1. Apakah penambangan data ilegal?

Tidak, prosesnya sendiri tidak ilegal; beberapa undang-undang mengatur praktik penambangan data yang melibatkan data individu. Seseorang dapat menambang tipe data tertentu, misalnya, data cuaca, tanpa pertimbangan hukum atau etika. Namun, individu atau organisasi harus dengan hati-hati menambang jenis data lainnya, seperti perilaku konsumen dan informasi kesehatan.
Ketika penambangan dan pemeliharaan data untuk tujuan yang tidak etis, itu tidak diatur dan ilegal.

2. Apa itu algoritma penambangan data?

Algoritma ini mengacu pada beberapa heuristik dan komputasi yang membuat model dari data. Mereka terlebih dahulu menganalisis data yang diberikan, mencari tren atau pola tertentu untuk membuat model.

3. Apakah penambangan data memerlukan pengkodean?

Ya, selain perangkat lunak, ilmuwan data menggunakan berbagai bahasa pemrograman seperti Python dan R untuk menganalisis, memanipulasi, dan memvisualisasikan data.

4. Bagaimana data mining membantu dalam pengambilan keputusan?

Bisnis ini membantu bisnis memprediksi perilaku pelanggan dan tren masa depan. Hal ini memungkinkan organisasi untuk mengambil keputusan berdasarkan pengetahuan secara proaktif. Selain itu, alat penambangan data dapat membantu bisnis menjawab pertanyaan yang biasanya memakan waktu lama untuk diselesaikan.

Artikel yang Direkomendasikan

Ini telah menjadi panduan tentang apa itu Data Mining. Kami menjelaskan teknik, aplikasi, contoh, keunggulan, dan perbandingannya dengan pembuatan profil data. Anda dapat mempelajarinya lebih lanjut dari artikel berikut –

• Analisis Data
• Analisis Faktor
• Pemodelan Prediktif