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

SUPERVISED LEARNING (PREDIKSI) DAN ALGORITMA-ALGORITMANYA

Supervised Learning (Prediksi) dan Algoritma-algoritmanya Supervised learning adalah salah satu teknik dalam machine learning di mana model dilatih menggunakan dataset yang sudah diberi label. Ini berarti setiap input dalam dataset memiliki output atau target yang telah diketahui. Tujuan dari supervised learning adalah untuk memprediksi output dari data baru yang belum pernah dilihat model sebelumnya, berdasarkan pola yang telah dipelajari dari data berlabel. Supervised learning sering digunakan dalam berbagai aplikasi seperti klasifikasi (misalnya, mengidentifikasi apakah email adalah spam atau tidak) dan regresi (misalnya, memprediksi harga rumah berdasarkan fitur-fitur tertentu).  Langkah-langkah dalam Supervised Learning 1. Pengumpulan Data : Mengumpulkan dataset yang relevan dan memiliki label yang jelas. 2. Pra-pemrosesan Data : Membersihkan dan mempersiapkan data, termasuk normalisasi dan penanganan data yang hilang. 3. Pemilihan Model : Memilih algoritma yang sesuai untuk m...
Read more »

Data Preparation

Gambar
  Data preparation adalah tahapan dalam proses analisis data yang melibatkan pengumpulan, pembersihan, dan pengorganisasian data agar dapat digunakan secara efektif dalam analisis atau pemodelan. Tahap ini sangat penting karena kualitas data yang baik menjadi dasar untuk mendapatkan hasil analisis yang akurat dan dapat diandalkan. Beberapa langkah umum dalam data preparation meliputi: Pengumpulan Data: Mengumpulkan data dari berbagai sumber yang relevan dengan tujuan analisis. Data dapat berasal dari database internal, file eksternal, sumber data daring, dan sumber-sumber lainnya. Pembersihan Data (Data Cleaning): Membersihkan data dari anomali, nilai yang hilang, atau duplikat. Ini melibatkan identifikasi dan penanganan masalah seperti nilai yang tidak valid, outlier, atau kesalahan pengetikan. Transformasi Data: Melakukan transformasi terhadap data untuk mempersiapkannya sesuai dengan kebutuhan analisis. Ini bisa mencakup normalisasi, pembuatan variabel baru, atau pengonversian f...
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 r...
Read more »