Apa saja berbagai jenis teknik penambangan data?

Penambangan data umumnya mengacu pada metode yang digunakan untuk menganalisis data dari sumber target dan menyusun umpan balik itu menjadi informasi yang berguna.Informasi ini biasanya digunakan untuk membantu organisasi memangkas biaya di area tertentu, meningkatkan pendapatan, atau keduanya.Seringkali difasilitasi oleh aplikasi penambangan data, tujuan utamanya adalah untuk mengidentifikasi dan mengekstrak pola yang terkandung dalam kumpulan data yang diberikan.

Yang paling penting, teknik penambangan data bertujuan untuk memberikan wawasan yang memungkinkan pemahaman data yang lebih baik dan fitur-fitur pentingnya.Perusahaan dan organisasi dapat menggunakan berbagai jenis teknik penambangan data.Meskipun mereka dapat mengambil pendekatan yang sama, semua biasanya berusaha untuk memenuhi tujuan yang berbeda.

Tujuan dari teknik penambangan data prediktif hampir selalu adalah untuk mengidentifikasi model atau pola statistik yang dapat digunakan untuk memprediksi respons yang menarik.Misalnya, lembaga keuangan dapat menggunakannya untuk mengidentifikasi transaksi mana yang memiliki probabilitas penipuan tertinggi.Ini adalah teknik penambangan data yang paling umum dan yang telah menjadi alat pengambilan keputusan yang efisien untuk perusahaan berukuran sedang hingga besar.Ini juga telah terbukti efektif dalam memprediksi perilaku pelanggan, mengkategorikan segmen pelanggan, dan memperkirakan berbagai peristiwa.

Model ringkasan mengandalkan teknik penambangan data yang merespons sesuai dengan data yang dirangkum.Misalnya, suatu organisasi dapat menugaskan penumpang maskapai atau transaksi kartu kredit ke dalam kelompok yang berbeda berdasarkan karakteristik mereka yang diekstraksi dari proses analitik.Model ini juga dapat membantu bisnis mendapatkan pemahaman yang lebih dalam tentang basis pelanggan mereka.

Model asosiasi mempertimbangkan bahwa peristiwa tertentu dapat terjadi bersama secara teratur.Ini bisa berupa pembelian item secara simultan seperti mouse dan keyboard atau urutan peristiwa yang menyebabkan kegagalan perangkat perangkat keras tertentu.Model asosiasi mewakili teknik penambangan data yang digunakan untuk mengidentifikasi dan mengkarakterisasi kejadian terkait ini.

Model jaringan menggunakan teknik penambangan data untuk mengungkapkan struktur data yang dalam bentuk node dan tautan.Misalnya, cincin penipuan yang terorganisir dapat menyusun daftar nomor kartu kredit curian, dan kemudian berbalik dan menggunakannya untuk membeli barang secara online.Dalam ilustrasi ini, kartu kredit dan pedagang online mewakili node sementara transaksi yang sebenarnya bertindak sebagai tautan.

Penambangan data memiliki banyak tujuan dan dapat digunakan untuk keuntungan positif dan berbahaya.Lebih banyak organisasi datang untuk menemukan manfaat menggabungkan teknik penambangan data untuk membentuk model hibrida.Kombinasi yang kuat ini sering menghasilkan aplikasi dengan kinerja yang unggul.Dengan mengintegrasikan fitur -fitur utama dari berbagai metode ke dalam solusi hibrida tunggal, organisasi biasanya dapat mengatasi keterbatasan sistem strategi individu.