Sadar atau tidak, saat ini kita hidup di dunia yang kaya akan informasi dan digerakkan oleh data.

Meskipun mengetahui bahwa ada banyak sekali pengetahuan yang tersedia itu menyenangkan, di satu sisi, banyaknya informasi yang tersedia justru menimbulkan tantangan.

Semakin banyak informasi yang tersedia, semakin lama pula waktu yang dibutuhkan untuk menemukan insight berguna yang dibutuhkan.

Untungnya, ada teknik dalam dunia data yang dapat mengumpulkan dan memilih data yang sesuai, yaitu data mining.

Di artikel ini kita akan menjelaskan apa itu data mining dalam data science? apa fungsi dan tujuannya? Apa saja metode yang ada pada data mining? Hingga contoh penerapannya.

Apa Itu Data Mining?

Data mining adalah salah satu proses memilah-milah kumpulan data yang besar untuk mengidentifikasi pola dan hubungan yang dapat membantu memecahkan masalah bisnis melalui analisis data.

Data mining merupakan bagian penting dari data analytic secara keseluruhan dan salah satu disiplin ilmu inti dalam data science, yang menggunakan teknik analisis tingkat lanjut untuk menemukan informasi yang berguna dalam kumpulan data.

Banyak perusahaan yang menggunakan perangkat lunak data mining untuk mempelajari lebih lanjut tentang pelanggan mereka.

Hal ini dapat membantu mereka mengembangkan strategi pemasaran yang lebih efektif, meningkatkan penjualan, dan mengurangi biaya. Penggalian data bergantung pada pengumpulan data yang efektif, pergudangan, dan pemrosesan komputer.

Fungsi dan Tujuan Data Mining

Saat ini, data mining digunakan di hampir semua industri dikarenakan kita terus berkembang sebagai masyarakat yang digerakkan oleh data, maka data mining juga semakin penting.

Data mining memberikan informasi penting tentang kebiasaan pelanggan dan tren industri, yang memungkinkan bisnis untuk merespons dan mengambil tindakan yang diperlukan.

Berikut beberapa fungsi dari data mining:

• Membantu perusahaan mengumpulkan informasi yang dapat diandalkan
• Solusi yang efisien dan hemat biaya dibandingkan dengan aplikasi data lainnya
• Membantu bisnis membuat penyesuaian produksi dan operasional yang menguntungkan
• Data mining menggunakan sistem baru dan sistem lama
• Membantu bisnis membuat keputusan yang tepat
• Membantu mendeteksi risiko kredit dan penipuan
• Membantu data scientist dengan mudah menganalisis data dalam jumlah besar dengan cepat
• Data scientist dapat menggunakan informasi untuk mendeteksi penipuan, membangun model risiko, dan meningkatkan keamanan produk
• Membantu data scientist dengan cepat memulai prediksi perilaku dan tren secara otomatis dan menemukan pola tersembunyi

Metode Data Mining

Metode atau proses data mining biasanya melibatkan sejumlah langkah, mulai dari pengumpulan data hingga visualisasi untuk mengekstrak informasi berharga dari kumpulan data yang besar. Berikut penjelasannya.

1. Pengumpulan data

Langkah pertama dalam data mining adalah pengumpulan data. Data yang relevan untuk aplikasi analitik diidentifikasi dan dikumpulkan.

Data dapat berada di sistem sumber yang berbeda, gudang data atau data lake, repositori yang semakin umum di lingkungan data besar yang berisi campuran data terstruktur dan tidak terstruktur.

Sumber data eksternal juga dapat digunakan. Dari mana pun data berasal, seorang data scientist sering kali memindahkannya ke data lake untuk langkah selanjutnya dalam proses.

2. Persiapan data

Tahap kedua ini mencakup serangkaian langkah untuk menyiapkan data agar siap ditambang. Dimulai dengan eksplorasi data, pembuatan profil dan pra-pemrosesan, diikuti dengan pembersihan data untuk memperbaiki kesalahan dan masalah kualitas data lainnya.

Transformasi data juga dilakukan untuk membuat kumpulan data menjadi konsisten, kecuali jika seorang ilmuwan data ingin menganalisis data mentah tanpa filter untuk aplikasi tertentu.

3. Menambang data

Setelah data disiapkan, seorang data scientist kemudian memilih teknik data mining yang sesuai dan kemudian mengimplementasikan satu atau beberapa algoritma untuk melakukan penambangan.

Dalam aplikasi pembelajaran mesin, algoritma biasanya harus dilatih pada kumpulan data sampel untuk mencari informasi yang dicari sebelum dijalankan pada kumpulan data lengkap.

4. Analisis dan interpretasi data

Terakhir adalah menganalisis dan menginterpretasi data. Hasil data mining digunakan untuk membuat model analitik yang dapat membantu mendorong pengambilan keputusan dan tindakan bisnis lainnya.

Data Scientist atau anggota lain dari tim sains data juga harus mengomunikasikan temuannya kepada eksekutif bisnis dan pengguna, sering kali melalui visualisasi data dan penggunaan teknik penceritaan data.

Contoh Penerapan Data Mining

Teknik data mining diadopsi secara luas di antara tim intelijen bisnis dan analisis data, membantu mereka mengekstrak pengetahuan untuk organisasi dan industri mereka. Berikut beberapa contoh penerapan data mining.

1. Sales dan Marketing

Contoh penerapan data mining yang paling sering dijumpai adalah pada bidang sales dan marketing. Perusahaan mengumpulkan sejumlah data dalam jumlah yang besar tentang pelanggan dan prospek mereka.

Kemudian mengamati demografi dan perilaku pengguna online. Dengan bergini, perusahaan dapat mengoptimalkan campaign pemasaran, meningkatkan segmentasi dan lain sebagainya untuk menghasilkan ROI yang lebih tinggi pada upaya pemasaran.

2. Retail

Selanjutnya adalah bidang retail, terutama pada retail online. Pada retail, data mining digunakan untuk mengumpulkan data dan catatan clickstream internet yang dapat membantu mereka menargetkan kampanye pemasaran, iklan, dan penawaran promosi kepada pelanggan.

Data mining dan predictive modeling juga mendukung mesin rekomendasi yang menyarankan pembelian kepada pengunjung website serta aktivitas manajemen inventaris dan supply chain.

3. Layanan Keuangan

Bank dan perusahaan kartu kredit menggunakan alat data mining untuk membangun model risiko keuangan, mendeteksi transaksi penipuan, dan memeriksa aplikasi pinjaman dan kredit.

Data mining juga memainkan peran penting dalam pemasaran dan dalam mengidentifikasi peluang peningkatan penjualan dengan pelanggan yang sudah ada.

4. Layanan Kesehatan

Data mining juga sangat berguna untuk layanan kesehatan. Data mining membantu para dokter mendiagnosis kondisi medis, merawat pasien, dan menganalisis sinar-X dan hasil pencitraan medis lainnya. Penelitian medis juga sangat bergantung pada data mining, machine learning, dan bentuk analisis lainnya.

5. Pendidikan

Institusi pendidikan saat ini juga telah mulai mengumpulkan data untuk memahami populasi siswa mereka serta lingkungan mana yang kondusif.

Seiring dengan beralihnya kursus ke platform online, mereka dapat menggunakan berbagai dimensi dan metrik untuk mengamati dan mengevaluasi kinerja, seperti penekanan tombol, profil siswa, kelas, universitas, waktu yang dihabiskan, dll.

Rekomendasi Bootcamp Data Science untuk Belajar Data Mining

1. Pacmann

Pacmann merupakan sebuah lembaga pendidikan yang berfokus pada layanan edukasi di bidang data, bisnis, dan engineering. Pacmann mendorong terciptanya SDM yang memiliki pemikiran kritis, sistematis, dan mampu mengambil keputusan berdasarkan data dan fakta.

Untuk kamu yang tertarik belajar lebih dalam tentang data Science, Pacmann menyediakan boot camp dan kursus seperti Data Science, Data Analytics, hingga AI for Data Science yang bisa kamu pilih.

Bootcamp di Pacmaan akan membantu kamu meningkatkan pemahaman dan kemampuan data mining kamu agar kamu mendapatkan peluang pekerjaan secara cepat.

2. Hacktiv8

Hacktiv8 merupakan sekolah di bidang IT berbentuk bootcamp yang menawarkan solusi program pembelajaran intensif untuk membuat seorang pemula menjadi profesional di bidang IT dan digital.

Bootcamp Data Science Hacktiv8 membentuk kamu menjadi seorang data scientist dan data analyst hanya dalam 12 minggu saja.

Kelas Data Science terdiri dari fase Preparation sampai dengan Bootcamp yang terdiri dari 2 fase dengan kurikulum yang dibuat sesuai dengan standar industri.

Menjadi Ahli Data Science Bersama Danacita

Kabar gembira untuk kamu yang ingin mempelajari data mining secara lebih mendalam dan menjadi Data scientist, sekarang kamu bisa belajar dengan mudah di bootcamp bersama Danacita.

Danacita adalah sebuah platform Fintech pendanaan pendidikan yang bertujuan untuk memperluas akses pendidikan tinggi dan pelatihan di Indonesia, termasuk pelatihan atau bootcamp data di Pacmann, Practicum dan Hacktiv8.

Selain dengan ketiga lembaga kursus di atas, Danacita juga sudah bekerjasama dengan lebih dari 140 institusi pendidikan lainnya di seluruh Indonesia.

Danacita memberikan solusi pembayaran bootcamp secara cicilan bagi kamu dengan alternatif pembayaran bertahap mulai dari 6 bulan hingga 12 bulan.

Syarat untuk mengajukan cicilan sangat mudah, kamu hanya perlu submit beberapa dokumen pendukung seperti KTP atau identitas diri, foto diri, dan slip gaji atau mutasi rekening 1 bulan terakhir untuk yang telah memiliki penghasilan tetap.

Akan tetapi jika kamu belum bekerja, dokumen pengajuannya bisa menggunakan data wali, seperti orang tua, dan saudara. Selain itu, Danacita juga aman, karena sudah berizin dan diawasi oleh OJK.

Ajukan biaya bootcamp mu sekarang di sini.