Data mining adalah proses menemukan pola, pengetahuan.pptx

Data mining adalah proses menemukan pola, pengetahuan, dan informasi tersembunyi dari kumpulan data besar. Intinya, data mining adalah "menambang" data untuk menemukan sesuatu yang berharga dan bermanfaat. Proses ini melibatkan penggunaan berbagai teknik statistik, matematika, dan kecerdasan buatan untuk mengidentifikasi hubungan, tren, dan pola yang mungkin tidak terlihat secara manual. Lebih detailnya, data mining: Menemukan pola tersembunyi: Data mining membantu mengungkap pola dan hubungan dalam data yang mungkin tidak terlihat pada pandangan pertama. Menggunakan berbagai teknik: Proses ini menggunakan berbagai metode seperti analisis statistik, algoritma machine learning, dan teknik visualisasi data. Beragam aplikasi: Data mining banyak diterapkan dalam berbagai bidang, termasuk bisnis, kesehatan, pemasaran, dan penelitian ilmiah. Tujuan utama: Tujuan utamanya adalah untuk mengubah data mentah menjadi informasi yang berguna dan dapat ditindaklanjuti, yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan yang lebih baik dan pemecahan masalah. Proses iteratif: Data mining seringkali merupakan proses yang iteratif, di mana analisis dan interpretasi data dilakukan secara berulang untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat dan bermakna. Contoh Penerapan Data Mining: Pemasaran: Memahami perilaku pelanggan, mengidentifikasi segmen pasar, dan melakukan pemasaran yang ditargetkan. Keuangan: Mendeteksi penipuan, mengelola risiko kredit, dan memprediksi tren pasar. Kesehatan: Mengidentifikasi faktor risiko penyakit, memprediksi wabah, dan meningkatkan efektivitas pengobatan. Riset: Mengidentifikasi hubungan antara variabel dalam penelitian ilmiah, dan mempercepat penemuan pengetahuan baru. Dengan kata lain, data mining adalah alat yang ampuh untuk mengubah data mentah menjadi wawasan yang berharga, yang dapat memberikan keuntungan kompetitif dan membantu dalam berbagai bidang.