Apakah kamu tertarik untuk menjadi seorang data scientist? Atau mungkin kamu sering menambah wawasan tentang ilmu data? Jika iya, pasti kamu pernah mendengar istilah data mining.
Tapi, sebenarnya apa itu data mining? Mengapa orang-orang yang menguasai skill ini banyak dicari oleh perusahaan?
Jawabannya sederhana: Melalui data mining, pemilik perusahaan bisa menemukan berbagai informasi penting yang dapat membantu mereka dalam proses pengambilan keputusan.
Ingin belajar lebih dalam? Yuk simak artikelnya lebih lanjut!
Apa Itu Data Mining?
Data mining adalah proses penggalian data untuk menemukan pola-pola penting yang bisa menjadi informasi bermanfaat, khususnya bagi pemilik bisnis.
Contohnya seperti menemukan pola perilaku konsumen dari kumpulan data konsumen pada periode waktu tertentu.
Dengan mengetahui pola perilaku konsumen, pemilik bisnis tentu bisa menyesuaikan strategi bisnis mereka. Sehingga, mereka dapat membuat keputusan berdasarkan fakta di lapangan.
Baca juga: Apa itu Data? Berikut Pengertian serta Fungsinya!
Nah, masih banyak lagi manfaat yang perlu kamu ketahui. Selanjutnya kita akan membahas fungsinya satu per satu.
Apa Saja Fungsi Data Mining?
Pada dasarnya, data mining punya empat fungsi utama, yaitu:
- Prediksi – Setelah menemukan suatu pola dari kumpulan data, pola tersebut digunakan untuk memprediksi hasil yang terjadi di periode berikutnya.
- Deskripsi – Fungsinya untuk memahami karakteristik utama dari suatu data.
- Asosiasi – Berfungsi untuk menemukan hubungan antar data. Sehingga kamu bisa tahu apakah karakteristik suatu data dapat mempengaruhi data lainnya.
- Klasifikasi – Fungsinya untuk memberikan atribut tertentu pada suatu data. Jadi, datanya lebih mudah untuk diinterpretasikan.
Walaupun tiap fungsi praktiknya berbeda, tapi tujuan akhirnya tetap sama, yaitu mempermudah pemilik data untuk memahami makna datanya.
Data mining juga merupakan satu dari sekian banyak hal yang perlu kamu pahami apabila ingin berkarir di bidang data. Baik itu sebagai seorang data analyst, data engineer, hingga AI specialist.
Jika kamu ingin menguasai berbagai skill penting yang dibutuhkan oleh AI Specialist, kamu bisa bergabung ke Bootcamp AI & Machine Learning Bitlabs bersama Kampus Merdeka. Yuk klik banner di bawah untuk cari tahu lebih lanjut!
Bagaimana Metode Data Mining?
Mungkin sekarang kamu sudah bertanya-tanya. Bagaimana cara mempraktikkan data mining?
Terlepas dari tujuanmu, berikut adalah langkah-langkah yang bisa kamu ikuti:
1. Memahami Tujuan Data Mining
Pertama-tama, kamu harus mengidentifikasi apa yang bisnismu butuhkan. Karena langkah ini dapat menentukan arah data mining-nya.
Contohnya, misalkan bisnismu sudah melakukan promosi selama berbulan-bulan, tapi belum juga mendapat hasil yang diinginkan. Sehingga, kamu ingin mengetahui pola pembelian target konsumen-mu.
Dengan memahami pola pembelian mereka, kamu bisa menyajikan produk dan layanan yang sesuai dengan minat para konsumen.
2. Mengumpulkan Data
Selanjutnya, kamu perlu menggunakan teknik pengumpulan data yang relevan dengan tujuan data mining-nya.
Jika kamu ingin mengetahui pola pembelian target konsumen. Kamu perlu melakukan riset pada orang-orang yang berpotensi menjadi konsumen produkmu.
Contoh paling sederhana adalah dengan menyebar kuesioner. Setelah kamu memperoleh datanya, kamu perlu memasang label pada tiap datanya.
Sehingga, proses identifikasi data bisa lebih mudah. Kamu juga bisa menemukan data yang tidak sesuai dengan kriteria risetnya.
Baca juga: Tipe Data Pemrograman yang Wajib Diketahui Programmer
3. Menyiapkan Data
Agar informasi yang diperoleh benar-benar akurat, kamu harus melewati fase persiapan data terlebih dahulu.
Artinya, kamu harus memastikan bahwa data yang digali memang sudah lengkap. Contohnya saat mengecek data identitas konsumen, kamu harus tahu apakah ada yang namanya kosong? Atau mungkin ada data yang belum memiliki label?
Semakin lengkap data yang kamu miliki, semakin kredibel informasi yang akan kamu dapatkan. Jadi, pastikan datanya sudah layak untuk diproses, ya!
4. Proses Modelling
Setelah datanya dipersiapkan, kamu bisa langsung mencari pola yang ada di dalam datanya.
Tapi kenapa langkah ini disebut sebagai modelling? Karena proses pencarian pola biasanya dilakukan dengan menggunakan model matematika.
Dengan menggunakan model matematika tertentu, kamu bisa langsung melakukan testing pada set datanya.
Oh ya, sebelum melakukan pencarian pola, pastikan model matematika yang kamu gunakan relevan dengan tujuan data mining-nya.
5. Evaluasi Pola
Apakah kamu sudah berhasil menemukan pola di dalam set datanya? Bagus! Sekarang kamu tinggal mengevaluasi polanya.
Saat menentukan tujuan data mining, pasti ada semacam hipotesis yang kamu ajukan. Di sini, kamu bisa mengetahui apakah pola yang ditemukan sesuai dengan hipotesisnya atau tidak.
Nah, walaupun kamu sudah menemukan korelasi antara pola datanya dengan bisnismu, prosesnya tidak berhenti di sini. Karena kamu bisa mengevaluasi hasil temuannya untuk dijadikan referensi proses data mining selanjutnya.
6. Penyajian Data
Apalah artinya proses pengolahan data jika hasilnya tidak dapat dimengerti? Oleh karena itu, pada fase ini kamu harus bisa mempresentasikan temuan polanya dengan bahasa yang mudah dimengerti.
Sehingga, hasilnya benar-benar bisa dilihat sebagai informasi yang bermanfaat. Dalam hal ini, tentu kamu juga harus tahu siapa yang akan mengakses informasinya.
Apakah informasinya akan digunakan sebagai bahan pertimbangan tim internal? Atau mungkin kamu ingin membagikan hasil risetnya untuk menarik konsumen potensial?
Dengan mengetahui siapa yang akan mengkonsumsi informasinya, kamu bisa menyesuaikan cara penyampaian informasinya agar lebih mudah dimengerti.
Contoh Penerapan Data Mining
Secara garis besar, kamu sudah tahu cara mempraktikkan data mining. Tapi, sebenarnya contoh penerapannya gimana sih? Berikut daftarnya:
| Bidang | Penerapan Data Mining |
| Pemasaran | Mengidentifikasi karakteristik pembeli dan memprediksi perilaku mereka saat melakukan pembelian. |
| Pendidikan | Memahami karakteristik masing-masing pelajar. Sehingga dapat diketahui pola pembelajaran terbaik untuk mereka. |
| Perbankan | Memprediksi seberapa besar kemungkinan nasabah mengalami gagal bayar saat melakukan pinjaman. Jadi, bank dapat meminimalisir risiko. |
| Asuransi | Memahami minat dan kebutuhan nasabah asuransi. Sehingga perusahaan asuransi mampu memberikan penawaran yang lebih menarik. |
| Industri Telekomunikasi | Memahami pola yang muncul ketika pembeli mulai berlangganan paket internet, dan juga pola di mana mereka berhenti berlangganan. |
| Bisnis Retail | Mengidentifikasi korelasi antara penjualan satu produk dengan produk lainnya. Sehingga pemilik bisnis bisa melakukan strategi bundling atau cross selling. |
Itu baru sebagian saja. Seiring dengan meningkatnya pengalamanmu, kamu akan menemukan lebih banyak lagi manfaatnya di berbagai bidang.
Baca juga: 15+ Contoh Algoritma dan Flowchart dalam Kehidupan Sehari-hari
Sudah Siap Mempraktikkan Data Mining?
Di artikel ini, kamu sudah mempelajari apa itu data mining, fungsinya, hingga contoh penerapannya. Dengan kata lain, kamu sudah punya wawasan dasar yang cukup untuk mempraktikkannya.
Tapi, tentunya kamu masih harus menggali lebih dalam tentang teori dan praktiknya di luar sana. Dan jangan lupa untuk terus melatih skillmu agar menjadi lebih ahli dalam mengolah data.
Selain itu, ilmu data juga sangat penting lho di bidang AI dan Machine Learning. Oleh karena itu, Bitlabs dengan Kampus Merdeka mengadakan Bootcamp Artificial Intelligence yang akan mengajarkanmu berbagai skill penting di bidang ini, mulai dari AI, Python, hingga IT Documentation.
Jadi, udah #SiapKerja sebagai AI Specialist bersama Bitlabs? Yuk klik banner di bawah!
Comments
Loading…