Apa saja Jenis Analisis Data Mining yang Berbeda?

Analisis data mining dapat menjadi proses yang berguna yang memberikan hasil yang berbeda tergantung pada algoritma spesifik yang digunakan untuk evaluasi data. Jenis umum dari analisis data mining termasuk analisis data eksplorasi (EDA), pecaralan deskriptif, pecaralan prediktif dan menemukan pola dan aturan. Pemanfaatan masing-masing alat penambangan data ini memberikan perspektif yang berbeda tentang informasi yang dikumpulkan. Profesional yang menggunakan teknik ini dapat memperoleh wawasan tambahan tentang masalah atau masalah yang menjadi perhatian berdasarkan alat analisis khusus yang digunakan.

Pecaralan deskriptif adalah alat analisis penambangan data yang digunakan untuk secara kolektif menggambarkan semua data dalam kumpulan data yang diberikan.

Karena hasil yang berbeda yang diberikan alat analisis data mining saat digunakan, penting untuk mempertimbangkan tinjauan dasar masing-masing. Analisis data eksplorasi, atau EDA, melibatkan peninjauan kumpulan data tanpa tujuan hasil yang jelas untuk pemeriksaan. Variabel yang mendefinisikan data digunakan sebagai dasar untuk memberikan representasi visual kepada peneliti. Seiring bertambahnya jumlah variabel, alat analisis ini mungkin menjadi kurang efektif untuk memvisualisasikan data.

Hasil penambangan data dapat bergantung pada algoritma tertentu yang digunakan untuk mengevaluasi data.

Pecaralan deskriptif adalah alat analisis penambangan data yang digunakan untuk secara kolektif menggambarkan semua data dalam kumpulan data yang diberikan. Secara khusus, pendekatan ini mensintesis semua data untuk memberikan informasi mengenai tren, segmen, dan klaster yang ada dalam informasi yang dicari. Analisis data mining deskriptif umumnya digunakan dalam periklanan. Salah satu contohnya adalah segmentasi pasar di mana pemasar mengambil kelompok pelanggan yang lebih besar dan menyegmentasikannya berdasarkan karakteristik yang homogen.

Data mining dapat menghasilkan hasil yang berbeda tergantung pada algoritma yang digunakan untuk mengevaluasi data.

Alat lain juga termasuk pecaralan prediktif. Pecaralan prediktif melibatkan pengembangan caral berdasarkan data yang ada. Model tersebut kemudian digunakan sebagai dasar prediksi variabel lain yang relevan dengan data yang ditelaah. Istilah “prediktif” menunjukkan bahwa alat penambangan data ini dapat memungkinkan pengguna untuk memprediksi beberapa nilai berdasarkan apa yang diketahui dalam kumpulan data. Analisis prediktif dapat digunakan oleh pemasar untuk menentukan produk apa yang dicari pelanggan. Berdasarkan tren pembelian saat ini, pemasar mungkin dapat membuat prediksi tentang produk baru mana yang mungkin populer di masa depan.

Menemukan pola dan aturan berbeda dari alat penambangan data deskriptif dan prediktif. Sementara alat deskriptif dan prediktif menggunakan pembangunan caral sebagai dasar untuk analisis, menemukan pola dan aturan berfokus pada identifikasi pola dalam data. Pemasar yang bekerja untuk toko kelontong, misalnya, sering menggunakan alat analisis data mining ini sebagai sarana untuk menentukan pola pembelian. Dengan menentukan produk apa yang dibeli pelanggan secara konsisten dalam urutan yang sama, promosi yang ditargetkan untuk item tersebut dapat dikembangkan.

Kegunaan data mining adalah program atau paket perangkat lunak komputer yang memungkinkan ekstraksi dan identifikasi pola dari data yang disimpan.

Author: fungsi