Posts Tagged ‘data mining’

Perkerjaan yang berkaitan dengan data mining dapat dibagi menjadi empat kelompok, yaitu model prediksi (predictinon modelling), analisis kelompok (cluster analysis), analisis asosiasi (association analysis), dan deteksi anomali (anomaly detection).

Model Prediksi

Model prediksi berkaitan dengan pembuatan sebuah model yang dapat melakukan pemetaan dari setiap himpunan variabel ke setiap targetnya, kemudian menggunakan model tersebut untuk memberikan nilai target pada himpunan baru yang didapat. Ada dua jenis model prediksi, yaitu klasifikasi dan regresi. Klasifikasi digunakan untuk variabel target diskret, sedangkan regresi untuk variabel target kontinu.

Misalnya, pekerjaan untuk melakukan deteksi jenis penyakit pasien berdasarkan sejumlah nilai parameter penyakit yang diderita masuk dalam jenis klasifikasi karena disini target yang diharapkan adalah diskret, hanya beberapa jenis kemungkinan nilai target yang didapatkan, tidak ada nilai deret waktu (time series) yang harus didapatkan untuk mendapat target nilai akhir. Sementara, pekerjaan prediksi jumlah penjualan yang didapatkan pada tiga bulan ke depan termasuk regresi karena untuk mendapatkan nilai penjualan bulan ketiga nilai penjulan bulan kedua harus didapatkan dan untuk mendapatkan nilai penjualan bulan kedua, nilai penjualan bulan pertama harus didapatkan. Disini ada nilai deret waktu yang harus dihitung untuk sampai pada target akhir yang diinginkan, ada nilai kontinu yang harus dihitung untuk mendapatkan nilai target akhir yang diinginkan. Read the rest of this entry »

Teknologi data warehouse telah memungkinkan sebuah organisasi untuk mengelola dan menyimpan data bisnis dalam volume yang sangat besar dalam bentuk yang dapat dianalisa. Target dibangunnya sistem data warehouse adalah untuk mengubah volume penyimpanan data yang sangat besar, yang telah terkumpul sepanjang sejarah suatu organisasi, menjadi informasi pengambilan keputusan strategis dan memberikan penyelesaian kepada pengguna.

Dalam hal ini data warehouse berperan untuk memberi para manajer organisasi suatu kemampuan untuk melakukan kueri secara efisien terhadap basisdata yang sangat besar agar dapat memperoleh ringkasan informasi secara cepat, serta menyusun data kedalam berbagai perspektif yang berbeda-beda dan independen.

Kegunaan data mining adalah untuk pengungkapan pengetahuan (knowledge discovery) dimana para penggunanya mencari pola-pola yang menarik dalam sekumpulan besar data dan mencoba memformulasikan sebuah kueri yang dapat menangkap esensi dari pola-pola yang menarik tersebut. Sistem pendukung keputusan menyokong para pengambil keputusan suatu organisasi dengan menyediakan data tingkat-tinggi untuk keputusan-keputusan yang kompleks dan penting.

 

 

 

Archives
Kalender
March 2024
M T W T F S S
« Sep    
 123
45678910
11121314151617
18192021222324
25262728293031