5 Peran Utama Data Mining dalam Dunia Data Science Terbaru 2024

Apa itu Data Mining?

Data mining merupakan suatu proses yang dilakukan untuk menggali pengetahuan berharga dan wawasan yang bermanfaat dari data yang bersifat besar dan kompleks. Proses ini melibatkan penggunaan berbagai algoritma dan metode analisis statistik guna mengidentifikasi pola, tren, serta hubungan yang tersembunyi dalam data tersebut. Dengan menerapkan teknik data mining, perusahaan dapat memanfaatkan potensi yang terkandung dalam data mereka untuk mengambil keputusan yang lebih cerdas.

Teknik data mining memainkan peran penting dalam era informasi saat ini, di mana jumlah data yang dihasilkan terus meningkat dengan cepat. Dengan adanya teknologi dan sistem yang semakin canggih, perusahaan memiliki akses ke berbagai sumber data yang melimpah, termasuk data pelanggan, data transaksi, data media sosial, data sensor, dan masih banyak lagi. Namun, dalam melihat data yang begitu besar dan kompleks ini, sulit bagi manusia untuk secara manual mengidentifikasi pola dan wawasan yang berharga.

Peran Utama Data Mining

Menurut penjelasan yang dikemukakan oleh Buulolo (2020), data mining memiliki beberapa peran utama yang berbeda. Berikut adalah penjelasan lebih lengkap tentang masing-masing peran data mining:

1. Description (Deskripsi)

Peran data mining dalam deskripsi adalah untuk mengidentifikasi pola yang sering muncul dalam data dan mengubah pola tersebut menjadi aturan yang dapat digunakan untuk memudahkan suatu aktivitas. Dalam konteks ini, data mining digunakan untuk menganalisis data dan mengungkapkan wawasan yang terkandung di dalamnya. Misalnya, dengan menggunakan algoritma data mining, kita dapat mengidentifikasi pola pembelian yang sering muncul dalam data transaksi pelanggan, dan kemudian membuat aturan yang menggambarkan perilaku pembelian tersebut. Aturan ini dapat digunakan untuk memudahkan pengambilan keputusan di bidang pemasaran, seperti penargetan pelanggan atau pengembangan strategi promosi.

2. Classification (Klasifikasi)

Peran data mining dalam klasifikasi adalah untuk melakukan pengelompokkan data berdasarkan hubungan antara variabel kriteria dengan variabel target. Dalam klasifikasi, atribut atau fitur dapat berupa nominal atau numerik, tetapi label atau kategori yang ingin diprediksi harus berupa nominal. Contoh penggunaan klasifikasi adalah penggolongan email menjadi "spam" atau "non-spam" berdasarkan kontennya, atau penggolongan pelanggan menjadi "berpotensi churn" atau "tidak berpotensi churn" berdasarkan perilaku pembelian mereka.

3. Prediction (Prediksi)

Peran data mining dalam prediksi adalah untuk melakukan prediksi terhadap nilai label atau variabel target berdasarkan atribut yang diberikan. Dalam prediksi, atributnya harus numerik, labelnya juga numerik, dan seringkali terdapat time series pada atributnya. Data mining prediksi memiliki peran yang mirip dengan klasifikasi, tetapi fokusnya lebih pada melakukan estimasi atau prediksi angka atau nilai numerik. Misalnya, dengan menggunakan data mining prediksi, kita dapat memprediksi penjualan suatu produk di masa mendatang berdasarkan data historis penjualan dan faktor-faktor lainnya.

4. Estimation (Estimasi)

Peran data mining dalam estimasi adalah untuk melakukan perkiraan atau prediksi terhadap nilai label atau variabel target yang numerik. Mirip dengan prediksi, estimasi juga melibatkan atribut numerik dan label numerik. Perbedaannya terletak pada jenis dataset yang digunakan. Data mining estimasi digunakan ketika dataset yang digunakan adalah dataset numerik. Misalnya, dengan menggunakan data mining estimasi, kita dapat memperkirakan harga rumah berdasarkan atribut-atribut seperti luas tanah, jumlah kamar tidur, lokasi, dan faktor-faktor lainnya.

5. Clustering (Pengklasteran)

Peran data mining dalam pengklasteran adalah untuk mengelompokkan data berdasarkan kemiripan nilai atribut, ketika dataset tidak memiliki label dan atributnya bersifat numerik. Tujuan utama dari pengklasteran adalah untuk mengidentifikasi kelompok data yang memiliki kesamaan karakteristik. Misalnya, dengan menggunakan algoritma pengklasteran, kita dapat mengklasifikasikan konsumen berdasarkan pola pembelian mereka tanpa memiliki informasi label sebelumnya. Pengklasteran dapat membantu dalam segmentasi pasar, pengelompokan pelanggan, atau analisis data yang kompleks.

6. Association (Asosiasi)

Peran data mining dalam asosiasi adalah untuk menemukan seberapa dekat hubungan antar atribut atau item dalam dataset. Proses asosiasi dalam data mining melibatkan pencarian atribut atau item yang sering muncul bersama dalam waktu yang bersamaan. Misalnya, dalam analisis keranjang belanja, data mining asosiasi dapat membantu kita menemukan hubungan antara produk yang sering dibeli bersama, seperti "jika seseorang membeli roti, maka kemungkinan besar mereka juga akan membeli mentega." Informasi ini dapat digunakan untuk strategi penempatan produk di toko atau rekomendasi produk yang relevan kepada pelanggan.

Jika Anda tertarik untuk menjadi seorang ahli dalam data mining dan ingin menguasai keterampilan analisis data, pengolahan data, serta pemodelan Machine Learning, Anda dapat mendaftar ke Bootcamp Data Science yang disediakan oleh Dibimbing.id. Klik di sini untuk informasi lebih lanjut dan mendaftar: Bootcamp Data Science.

Dalam Bootcamp Data Science, Anda akan mendapatkan manfaat sebagai berikut:

• Corporate training dengan mentor berpengalaman lebih dari 3 tahun.

• Jadwal dan skema kelas yang dapat disesuaikan dengan kebutuhan Anda.

• Silabus yang disesuaikan yang telah divalidasi oleh 50 mentor.

Selain itu, Anda juga akan mendapatkan sertifikasi internasional sebagai nilai tambah yang dapat meningkatkan peluang karier Anda di bidang data science.

Dengan memahami peran utama data mining dan menguasai keterampilan yang diperlukan, Anda dapat menjadi seorang profesional dalam bidang data science yang sangat dicari oleh perusahaan-perusahaan di era digital ini. Jadi, jangan ragu untuk mendaftar ke Bootcamp Data Science sekarang dan mulailah perjalanan Anda untuk menjadi ahli dalam data mining.