Data mining merupakan suatu teknik untuk mengekstrak informasi dan pengetahuan dari data besar yang kompleks, beragam, dan heterogen. Namun, untuk dapat menghasilkan informasi yang bermanfaat dari data mining, dibutuhkan sebuah metodologi yang sistematis dan terstruktur. Metodologi data mining terdiri dari serangkaian langkah-langkah dan teknik yang digunakan untuk menganalisis data dan menemukan pola tersembunyi di dalamnya. Berikut adalah langkah-langkah dan teknik yang umum digunakan dalam metodologi data mining:
1. Understanding the Business Problem
Langkah pertama dalam metodologi data mining adalah memahami masalah bisnis yang sedang dihadapi. Hal ini meliputi menentukan tujuan bisnis, mengidentifikasi data yang relevan, dan memahami kendala yang terkait dengan data yang ada.
2. Data Cleaning
Setelah data yang relevan telah diidentifikasi, langkah berikutnya adalah membersihkan data dari noise, missing value, dan outlier. Hal ini penting dilakukan agar hasil data mining yang dihasilkan lebih akurat dan dapat diandalkan.
3. Data Integration
Setelah data dibersihkan, data dari berbagai sumber dapat diintegrasikan menjadi satu dataset yang lebih besar dan terstruktur. Proses ini melibatkan penggabungan data dari berbagai sumber yang berbeda ke dalam satu format data yang seragam.
4. Data Transformation
Setelah data diintegrasikan, data tersebut dapat diubah menjadi format yang lebih mudah dipahami oleh mesin, seperti format numerik atau kategorikal. Hal ini memungkinkan teknik data mining yang lebih canggih digunakan untuk menganalisis data.
5. Data Reduction
Setelah data diubah ke dalam format yang lebih mudah dipahami, data dapat direduksi menjadi ukuran yang lebih kecil. Hal ini dilakukan untuk mengurangi kompleksitas data dan mempermudah proses data mining.
6. Choosing Data Mining Technique
Langkah selanjutnya adalah memilih teknik data mining yang paling tepat untuk memecahkan masalah bisnis yang sedang dihadapi. Beberapa teknik data mining yang umum digunakan antara lain clustering, classification, regression, association, dan neural networks.
7. Data Mining
Setelah teknik data mining yang tepat telah dipilih, langkah selanjutnya adalah melakukan proses data mining. Proses ini melibatkan penggunaan teknik data mining yang dipilih untuk menganalisis data dan menemukan pola tersembunyi di dalamnya.
8. Interpretation and Evaluation
Setelah hasil data mining dihasilkan, langkah terakhir adalah menafsirkan dan mengevaluasi hasil tersebut. Hal ini meliputi menganalisis pola yang ditemukan, mengevaluasi keandalan dan relevansi hasil data mining, serta menafsirkan hasil data mining untuk memecahkan masalah bisnis yang sedang dihadapi.
Referensi:
- Witten, I. H., Frank, E., & Hall, M. A. (2016). Data mining: practical machine learning tools and techniques. Morgan Kaufmann.
- Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2011). Data mining: concepts and techniques. Elsevier.
Komentar
Posting Komentar