Proses atau Tahapan Data Mining

 

Berikut adalah langkah-langkah dalam proses Data Mining:
  1. Penetapan Tujuan: Menentukan dengan jelas tujuan dari kegiatan penambangan data untuk memastikan kesesuaian dengan kebutuhan yang ada.
  2. Pengumpulan Data: Mengumpulkan data yang relevan dengan tujuan penambangan dan menyimpannya di dalam data warehouse.
  3. Persiapan Data: Melakukan penyusunan ulang data agar tidak terdapat duplikasi, kehilangan, atau kualitas data yang rendah.
  4. Pemodelan Data: Membuat dan menguji beberapa model data dengan menggunakan algoritma yang telah dipilih agar sesuai dengan tujuan dari proses penambangan data.
  5. Evaluasi Data: Melakukan evaluasi terhadap kinerja dan validitas dari model data yang telah dibuat.
  6. Penyajian Data: Menyajikan hasil dari penambangan data dalam bentuk yang mudah dipahami dan bermanfaat bagi pengguna.
Proses tersebut membentuk langkah-langkah sistematis yang diperlukan dalam melakukan kegiatan penambangan data untuk memastikan bahwa tujuan bisnis tercapai dan informasi yang dihasilkan bermanfaat.

Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

Quiz Data Mining Pertemuan 5

Gambar
1. Prepare Data Persiapan data, atau yang sering disebut sebagai "data preparation," adalah proses mempersiapkan data mentah menjadi format yang cocok dan relevan untuk analisis atau penggunaan selanjutnya. Ini melibatkan serangkaian langkah, seperti membersihkan data dari nilai yang hilang atau tidak valid, mengubah format data, menggabungkan data dari sumber yang berbeda, dan menormalisasi atau mengubah skala data agar konsisten. Tujuan utamanya adalah untuk memastikan bahwa data yang digunakan dalam analisis atau pemodelan berkualitas tinggi dan dapat diandalkan. Sebelum memulai pemrosesan data, langkah awalnya adalah mengimpor dataframe ke dalam platform pemrosesan data  seperti Google Colab. 1.   Integrasi dan Pembersihan Data. ·         Cari IPS setiap semester permahasiswa. ini bisa memudahkan untuk normalisasi data ·         Gabungkan IPS permahasiswa dengan dataset yang lainya ("ms_lulusan")
Read more »

Data Cleaning

Gambar
  Data cleaning (pembersihan data) adalah proses mengidentifikasi, memperbaiki, dan menghilangkan kesalahan, inkonsistensi, atau anomali dalam dataset. Tujuannya adalah untuk memastikan bahwa data yang digunakan dalam analisis atau pemodelan adalah akurat, lengkap, dan konsisten. Tahap pembersihan data merupakan bagian penting dari proses data mining karena kualitas data yang baik menjadi dasar untuk hasil analisis yang akurat. Beberapa langkah umum dalam pembersihan data meliputi: 1. Identifikasi Kesalahan Data: Melakukan audit dan pengujian awal untuk mengidentifikasi kesalahan atau ketidaksesuaian dalam data, seperti nilai yang hilang, duplikat, atau inkonsistensi. 2. Penanganan Nilai yang Hilang: Mengatasi nilai yang hilang dengan mengisi nilai yang hilang, menghapus baris atau kolom yang memiliki banyak nilai yang hilang, atau menggunakan teknik imputasi seperti rata-rata atau median. 3. Deteksi dan Penanganan Duplikat: Mengidentifikasi dan menghapus baris yang duplikat atau redun
Read more »

Data Collection

Gambar
Data collection (pengumpulan data) merupakan tahap awal dalam proses data mining di mana data yang diperlukan untuk analisis atau pemodelan dikumpulkan dari berbagai sumber. Tahap ini memainkan peran kunci dalam menentukan kualitas dan relevansi data yang akan digunakan dalam proses selanjutnya. Beberapa langkah yang umum dilakukan dalam tahap pengumpulan data dalam data mining meliputi: 1. Identifikasi Sumber Data: Mengidentifikasi sumber-sumber data potensial yang relevan dengan tujuan analisis atau pemodelan yang ingin dilakukan. Sumber data ini bisa berupa database internal perusahaan, data daring, data sensor, atau data publik dari berbagai platform. 2. Penentuan Jenis Data: Menentukan jenis data yang diperlukan untuk mencapai tujuan analisis atau pemodelan, seperti data numerik, kategorikal, temporal, spasial, atau teks. 3. Perencanaan Pengumpulan Data: Merencanakan strategi pengumpulan data yang mencakup parameter seperti waktu, metode pengumpulan, alat yang digunakan, dan ukura
Read more »