Data Mining
Proses menemukan pola, anomali, dan korelasi yang bermakna dari dataset besar menggunakan metode statistik dan machine learning.
Data Mining adalah proses ekstraksi pengetahuan (knowledge discovery) dari dataset besar untuk menemukan pola tersembunyi, korelasi, dan insight yang tidak terlihat secara langsung.
Tahapan Data Mining (CRISP-DM)
- Business Understanding: Pahami tujuan dan kebutuhan bisnis
- Data Understanding: Eksplorasi dan kenali data yang tersedia
- Data Preparation: Bersihkan, transformasi, dan siapkan data
- Modeling: Terapkan algoritma mining yang sesuai
- Evaluation: Nilai hasil dan validasi dengan tujuan bisnis
- Deployment: Implementasikan model ke production
Teknik Data Mining
Classification
Memprediksi kategori data baru berdasarkan pola historis:
- Contoh: Prediksi churn pelanggan (churn vs tidak churn)
- Algoritma: Decision Tree, Random Forest, SVM
Clustering
Mengelompokkan data berdasarkan kemiripan:
- Contoh: Segmentasi pelanggan tanpa label
- Algoritma: K-Means, DBSCAN, Hierarchical Clustering
Association Rule Mining
Menemukan item yang sering muncul bersama:
- Contoh: "Pelanggan yang beli A cenderung beli B"
- Algoritma: Apriori, FP-Growth
Anomaly Detection
Menemukan data yang tidak normal:
- Contoh: Deteksi fraud transaksi
- Algoritma: Isolation Forest, One-Class SVM
Istilah Terkait
Business Intelligence
Analytics & BIStrategi dan teknologi yang digunakan perusahaan untuk menganalisis data bisnis dan mendukung pengambilan keputusan berbasis data.
OLAP
Analytics & BITeknologi pengolahan data yang memungkinkan analisis multidimensi secara cepat, dirancang khusus untuk query analitik kompleks pada data historis.
OLTP
Database & StorageSistem pengolahan transaksi secara real-time yang dirancang untuk menangani volume tinggi operasi baca-tulis harian seperti pembelian, transfer, dan booking.
Udah paham Data Mining? Lanjut latihan SQL dan Excel yuk!
Latihan interaktif, langsung di browser.