Operasi Dan Tahapan Proses Data Mining
Sunday, September 23, 2018
Edit
Pengertian Data Mining
Data mining ialah proses yang mempekerjakan satu atau lebih teknik pembelajaran komputer (machine learning) untuk menganalisis dan mengekstraksi pengetahuan (knowledge) secara otomatis.
Operasi Data Mining
Operasi data mining berdasarkan sifatnya dibedakan menjadi dua, yaitu bersifat :
Tahapan Proses Data Mining
Tahapan proses dalam penggunaan data mining yang merupakan proses Knowledge Discovery in Databases (KDD) menyerupai yang terlihat pada Gambar 1.2 sanggup diuraikan sebagai berikut :
Data mining ialah proses yang mempekerjakan satu atau lebih teknik pembelajaran komputer (machine learning) untuk menganalisis dan mengekstraksi pengetahuan (knowledge) secara otomatis.
Operasi Data Mining
Operasi data mining berdasarkan sifatnya dibedakan menjadi dua, yaitu bersifat :
- Prediksi (prediction driven) untuk menjawab pertanyaan apa dan sesuatu yang bersifat remang-remang atau transparan.0perasi prediksi dipakai untuk validasi hipotesis, querying dan pelaporan (misal : spreadsheet dan pivot tabel), analisis multidimensi (dimensional summary); OLAP (Online Analytic Processing) serta analisis statistik.
- Penemuan (discovery driven)bersifat transparan dan untuk menjawab pertanyaan “mengapa?". Operasi inovasi dipakai untuk analisis data eksplorasi, pemodelan prediktif, segmentasi database, analisis keterkaitan (link analysis) dan deteksi deviasi.
Tahapan Proses Data Mining
Tahapan proses dalam penggunaan data mining yang merupakan proses Knowledge Discovery in Databases (KDD) menyerupai yang terlihat pada Gambar 1.2 sanggup diuraikan sebagai berikut :
- Memahami domain aplikasi untuk mengetahui dan menggali pengetahuan awal serta apa sasaran pengguna.
- Membuat sasaran data-set yang mencakup pemilihan data dan fokus pada sub-set data.
- Pembersihan dan transformasi data mencakup eliminasi derau, outliers, missing value serta pemilihan fitur dan reduksi dimensi.
- Penggunaan algoritma data mining yang terdiri dari asosiasi, sekuensial, klasifikasi, klasterisasi. dll.
- Interpretasi. penilaian dan visualisasi contoh untuk melihat apakah ada sesuatu yang gres dan menarik dan dilakukan iterasi bila diperlukan.
