Apa saja Jenis Teknik Data Mining yang Berbeda?

Data miningumumnya 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 memotong 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 kumpulandatatertentu.

Data mining umumnya mengacu pada metode yang digunakan untuk menganalisis data dari sumber target dan menyusun umpan balik itu menjadi informasi yang berguna.

Yang terpenting, teknik data mining bertujuan untuk memberikan wawasan yang memungkinkan pemahaman yang lebih baik tentang data dan fitur-fitur esensialnya.Perusahaan dan organisasi dapat menggunakan berbagai jenismetode data mining.Meskipun mereka mungkin mengambil pendekatan yang sama, semua biasanya berusaha untuk mencapai tujuan yang berbeda.

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

Model ringkasan bergantung pada teknik penambangan data yang merespons data yang diringkas.Misalnya, sebuah organisasi dapat menetapkan penumpang maskapai penerbangan atau transaksi kartu kredit ke dalam kelompok yang berbeda berdasarkan karakteristik mereka yang diambil dari proses analitis.Model ini juga dapat membantu bisnis mendapatkan pemahaman yang lebih dalam tentang basis pelanggan mereka.

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

Model jaringan menggunakan data mining untuk mengungkapkan struktur data yang berupa node dan link.Misalnya, cincin penipuan terorganisir mungkin 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 simpul sementara transaksi aktual bertindak sebagai tautan.

Penambangan data memiliki banyak tujuan dan dapat digunakan untuk keuntungan positif dan jahat.Semakin banyak organisasi yang datang untuk menemukan manfaat dari penggabungan teknik data mining untuk membentuk caral hybrid.Kombinasi yang kuat ini sering kali menghasilkan aplikasi dengan kinerja yang unggul.Dengan mengintegrasikan fitur kunci dari metode yang berbeda ke dalam solusi hibrida tunggal, organisasi biasanya dapat mengatasi keterbatasan sistem strategi individu.

Related Posts