DQLab Super Giveaway! Belajar Data Science 6 Bulan hanya Rp.99.000! DAFTAR

Pakai Kode: KUPON99K. Berakhir 2 Days 17 Jam : 16 Menit : 3 Detik

Kenalan Dengan Metode Pengolahan Data Menggunakan Metode Data Mining

Belajar Data Science di Rumah 08-Juni-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/8fab9600bdb0ad3bb3a8f90ebd360a4e_x_Thumbnail800.jpg

Metode pengolahan data merupakan hal yang wajib dipahami oleh seorang praktisi data karena proses ini sangat membantu untuk mencapai tujuan penelitian atau proses bisnis sebuah perusahaan. Proses pengolahan data mencakup pengumpulan data, manipulasi data, dan memproses data yang dimiliki sesuai dengan masalah yang ingin diselesaikan. Jika data hanya dibiarkan tersimpan begitu saja maka akan menjadi hal yang sia-sia. Oleh karena itu, perlu dilakukan pengolahan data agar dapat memperoleh informasi tersembunyi dari kumpulan data tersebut yang bisa jadi berguna untuk keputusan di masa depan.


Terdapat beberapa metode pengolahan data, salah satunya yaitu data mining. Data mining adalah proses eksplorasi dan analisis data dalam jumlah besar untuk menemukan pola tersembunyi yang terdapat dalam kumpulan jumlah besar data tersebut. Pola yang diperoleh dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut seperti pembelajaran mesin dan analisis prediktif. Metode pengolahan data dengan data mining mulanya diterapkan dalam dunia bisnis, namun sekarang banyak juga diterapkan di bidang-bidang lainnya. Dalam data mining ada beberapa metode yang sering digunakan untuk mengolah data. Apa saja ya? Yuk, simak pembahasannya dibawah ini!


1. Classification

Classification adalah metode yang paling umum dalam data mining. Metode classification sering digunakan untuk menyelesaikan persoalan bisnis seperti Churn Analysis dan Risk Management. Metode ini mengklasifikasikan setiap kondisi dimana kondisi tersebut berisikan sekelompok atribut, salah satunya yaitu class attribute. Metode classification membutuhkan model yang dapat menjelaskan bahwa class attribute adalah fungsi dari input attribute. Model classification yang digunakan akan menggunakan atribut lain untuk menemukan pola berdasarkan class tersebut. Supervised learning merupakan algoritma data mining yang memerlukan variabel target dalam pembelajarannya. Contoh algoritma classification adalah Naive Bayes, Decision Tree, dan Neural Networks.

Baca juga : Ini yang Akan Kamu Pelajari di Kelas Data Science DQLab!


2. Clustering

Clustering adalah metode yang digunakan untuk mengidentifikasi sebuah kelompok berasarkan atribut dan mengelompokkan datanya berdasarkan kemiripan atribut. Clustering termasuk dalam unsupervised learning dimana tidak ada variabel atau atribut target yang memandu proses pembelajarannya. Algoritma clustering akan terus melakukan pengulangan dan akan berhenti jika proses clustering sudah stabil. Contoh algoritma clustering yaitu K-Means Clustering. Kita bisa menentukan berapa jumlah cluster yang maksimal untuk data yang digunakan dengan menggunakan rumus Euclidean Distance. 


3. Regression

Regression adalah metode yang bertujuan mencari pola dan menentukan sebuah nilai numerik. Linear regression dan logistic regression merupakan teknik yang populer digunakan dalam metode regression. Linear regression adalah analisis regresi dengan menggunakan satu atau dua variabel independen untuk memprediksi sebuah nilai. Sedangkan logistic regression adalah analisis regresi yang cukup rumit dan biasanya digunakan untuk menentukan probabilitas suatu kejadian. Regression sering digunakan dalam memecahkan permasalahan di dunia bisnis seperti menentukan metode distribusi, kapasitas distribusi, dan memprediksi musim (kecepatan angin, kelembaban, dan tekanan udara). 


4. Association

Association disebut juga dengan Market Basket Analysis. Tujuan dari metode ini adalah untuk menemukan produk apa yang bisa dijual bersamaan dan mencari tahu aturan atau penyebab kesamaan produk tersebut. Metode association sering digunakan dalam dunia bisnis. Dalam bisnis adalah hal yang umum untuk menganalisa tabel penjualan dan mengidentifikasi produk yang sering dibeli bersamaan oleh pelanggan. Data pembeli yang sama digunakan untuk melihat kebiasaan pelanggan dan mengidentifikasi kelompok produk yang memiliki kesamaan. Misalnya pelanggan setiap membeli keju pasti juga membeli susu atau setiap membeli saus tomat pasti juga membeli saus sambal. Setiap item yang digunakan akan menjadi pertimbangan ketika menerapkan metode association. 

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


5. Yuk, Berlatih Menerapkan Metode Pengolahan Data Bersama DQLab Sekarang!

Selain memahami metode pengolahan data yang sering digunakan, sebagai talent data perlu untuk berlatih menerapkan metode-metode tersebut dengan berbagai jenis kasus terutama yang sering ditemui di dunia data. Bagi kamu yang tidak memiliki background IT, jangan takut! Mulai dengan Sign Up di DQLab dan nikmati modul-modul yang mirip dengan kasus-kasus di dunia data. Bangun portofolio datamu dan mulai karir impian di bidang data.

Share

Postingan Terkait

Mulai Bangun Karirmu Bersama DQLab!