Di dunia yang didorong oleh data saat ini, organisasi menghasilkan sejumlah besar informasi setiap detik. Tetapi data mentah saja tidak mendorong wawasan - di situlah penambangan data masuk. Dengan menggunakan teknik yang tepat, analis dapat mengubah data yang tersebar menjadi pengetahuan yang dapat ditindaklanjuti. Di blog ini, kami akan memandu Anda melalui 7 teknik penambangan data teratas yang harus dimiliki setiap analis, baik seorang pemula atau pro berpengalaman, yang harus dimiliki di toolkit mereka.
1. Klasifikasi
Klasifikasi adalah salah satu teknik penambangan data yang paling banyak digunakan. Ini melibatkan penyortiran data ke dalam kategori atau kelas yang telah ditentukan. Misalnya, mengklasifikasikan email sebagai "spam" atau "bukan spam," atau pelanggan sebagai "bernilai tinggi" atau "bernilai rendah." Algoritma pembelajaran mesin seperti pohon keputusan, hutan acak, dan mesin vektor dukungan umumnya digunakan untuk ini.
Baca Juga: Cara Meningkatkan Bisnis Anda Dengan Pelatihan Analisis Data
2. Clustering
Tidak seperti klasifikasi, pengelompokan tidak bergantung pada label yang telah ditentukan. Sebaliknya, ini mengelompokkan data berdasarkan kesamaan. Contoh yang bagus adalah segmentasi pelanggan - menemukan pola di antara perilaku pelanggan untuk mengelompokkannya ke dalam kelompok yang sama untuk pemasaran yang ditargetkan. Clustering adalah teknik yang harus dimiliki untuk mengungkap pola tersembunyi.
3. Pembelajaran Aturan Asosiasi
Teknik ini adalah tentang menemukan hubungan antar variabel dalam dataset besar. Contoh klasik adalah analisis keranjang pasar: Jika pelanggan membeli roti, mereka kemungkinan akan membeli mentega juga. Alat-alat seperti algoritma apriori membantu analis menemukan aturan "if-then" yang dapat mendorong penempatan produk dan strategi cross-selling.
4. Analisis regresi
Regresi membantu memprediksi hasil kontinu berdasarkan variabel input. Ini biasanya digunakan untuk peramalan - seperti memprediksi angka penjualan berdasarkan tren masa lalu. Di antara 7 teknik penambangan data teratas, regresi sangat berharga ketika bekerja dengan data numerik.
5. Deteksi Anomali
Juga dikenal sebagai deteksi outlier, teknik ini digunakan untuk melihat titik data yang tidak biasa yang tidak sesuai dengan polanya. Di bidang keuangan, ini berguna untuk mendeteksi penipuan; dalam manufaktur, untuk mengidentifikasi kegagalan peralatan. Menangkap anomali lebih awal dapat mencegah masalah besar di telepon.
6. Penambangan Pola Berurutan
Metode ini mengidentifikasi urutan berulang dalam data. Misalnya, situs e-commerce mungkin menemukan bahwa pelanggan yang melihat halaman produk biasanya akhirnya membeli dalam waktu tiga hari. Wawasan ini dapat membantu dengan waktu promosi atau pengingat. Di antara 7 teknik penambangan data teratas, yang satu ini adalah tujuan pelacakan perilaku.
7. Penambangan Teks
Terakhir, penambangan teks berfokus pada mengekstraksi wawasan dari data teks yang tidak terstruktur - pikirkan ulasan pelanggan, komentar media sosial, atau email. Dengan munculnya konten yang dibuat pengguna, teknik ini lebih relevan dari sebelumnya.
Pikiran Terakhir
Menguasai 7 teknik penambangan data teratas dapat secara dramatis meningkatkan cara Anda menafsirkan dan menggunakan data. Apakah Anda mengoptimalkan kampanye pemasaran, memperkirakan penjualan, atau mengidentifikasi tren pelanggan, metode ini memberikan dasar untuk keberhasilan berbasis data. Ketika data terus tumbuh, mengetahui cara menambangnya secara efektif bukan hanya menyenangkan-itu adalah suatu keharusan.
Siap untuk menempatkan teknik ini untuk bekerja? Mulai dari yang kecil, bereksperimen dengan set data nyata, dan lihat perbedaan yang mereka buat.
