Apa proses penambangan data?

Proses penambangan data adalah alat untuk mengungkap pola yang signifikan secara statistik dalam sejumlah besar data.Ini biasanya melibatkan lima langkah utama, yang meliputi persiapan, eksplorasi data, pembangunan model, penyebaran, dan ulasan.Setiap langkah dalam proses melibatkan serangkaian teknik yang berbeda, tetapi sebagian besar menggunakan beberapa bentuk analisis statistik.

Sebelum proses penambangan data dapat dimulai, para peneliti biasanya menetapkan tujuan penelitian.Langkah persiapan ini biasanya menentukan jenis data apa yang perlu dipelajari, teknik penambangan data apa yang harus digunakan, dan bentuk apa yang akan terjadi.Langkah awal dalam proses ini mungkin penting untuk mengumpulkan informasi yang bermanfaat.

Langkah selanjutnya dalam proses penambangan data adalah eksplorasi.Langkah ini biasanya melibatkan pengumpulan data yang diperlukan dari gudang informasi atau entitas pengumpulan.Kemudian, para ahli pertambangan biasanya menyiapkan set data mentah untuk analisis.Langkah ini biasanya terdiri dari pengumpulan, pembersihan, pengorganisasian, dan memeriksa semua data untuk kesalahan.

Data yang disiapkan ini biasanya kemudian memasuki langkah ketiga dalam proses penambangan data, pembuatan model.Untuk mencapai hal ini, para peneliti biasanya mengambil sampel uji kecil data dan menerapkan berbagai teknik penambangan data kepada mereka.Langkah pemodelan sering digunakan untuk menentukan metode analisis statistik terbaik yang diperlukan untuk mencapai hasil yang diinginkan.

Ada empat teknik utama yang dapat diterapkan dalam proses penambangan data.Yang pertama adalah klasifikasi, yang mengatur data ke dalam kelompok atau kategori yang telah ditentukan.Dalam teknik kedua, yang disebut clustering, para peneliti memungkinkan komputer untuk mengatur data menjadi kelompok, seperti yang dipilih.Teknik penambangan data ketiga mencari hubungan antar variabel.Yang keempat biasanya mencari pola berurutan dalam data yang dapat digunakan untuk memprediksi tren masa depan.

Langkah terakhir dalam proses penambangan data adalah penyebaran.Untuk melakukan ini, teknik yang dipilih dalam model diterapkan pada kumpulan data yang lebih besar, dan hasilnya dianalisis.Laporan yang berasal dari langkah ini biasanya menunjukkan pola yang ditemukan di seluruh proses, termasuk klasifikasi, cluster, asosiasi, atau pola berurutan yang ada dalam set data.

Ulasan seringkali merupakan langkah akhir yang penting.Fase dalam proses ini biasanya melibatkan pengulangan model penambangan dengan set data baru untuk memastikan bahwa set utama mewakili seluruh populasi data.Hasilnya tidak dapat memprediksi tren dalam populasi yang lebih besar jika sampel data tidak secara akurat mewakili itu.