Di dunia yang serba data saat ini, organisasi menghasilkan informasi dalam jumlah besar setiap detiknya. Namun, data mentah saja tidak cukup untuk menghasilkan wawasan—di sinilah penambangan data berperan. Dengan menggunakan teknik yang tepat, analis dapat mengubah data yang tersebar menjadi pengetahuan yang dapat ditindaklanjuti. Dalam blog ini, kami akan memandu Anda melalui 7 teknik penambangan data teratas yang harus dimiliki setiap analis, baik pemula maupun profesional berpengalaman.
1. Klasifikasi
Klasifikasi adalah salah satu teknik penambangan data yang paling banyak digunakan. Teknik ini melibatkan pengurutan data ke dalam kategori atau kelas yang telah ditentukan sebelumnya. 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 pendukung umumnya digunakan untuk tujuan ini.
Baca Juga: Cara Meningkatkan Bisnis Anda Dengan Pelatihan Analisis Data
2. Pengelompokan
Berbeda dengan klasifikasi, pengelompokan (clustering) tidak bergantung pada label yang telah ditentukan sebelumnya. Sebaliknya, ia mengelompokkan data berdasarkan kesamaan. Contoh yang bagus adalah segmentasi pelanggan — menemukan pola di antara perilaku pelanggan untuk mengelompokkannya ke dalam kelompok yang serupa untuk pemasaran yang ditargetkan. Pengelompokan adalah teknik yang wajib dimiliki untuk mengungkap pola tersembunyi.
3. Pembelajaran Aturan Asosiasi
Teknik ini berfokus pada penemuan hubungan antar variabel dalam kumpulan data besar. Contoh klasiknya adalah analisis keranjang belanja: jika pelanggan membeli roti, kemungkinan besar mereka juga akan membeli mentega. Alat seperti algoritma Apriori membantu analis menemukan aturan "jika-maka" ini yang dapat mendorong penempatan produk dan strategi penjualan silang.
4. Analisis Regresi
Regresi membantu memprediksi hasil kontinu berdasarkan variabel input. Teknik ini umum 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
Teknik ini, yang juga dikenal sebagai deteksi outlier, digunakan untuk menemukan titik data yang tidak biasa dan tidak sesuai dengan pola. Dalam bidang keuangan, teknik ini berguna untuk mendeteksi penipuan; dalam bidang manufaktur, untuk mengidentifikasi kerusakan peralatan. Mendeteksi anomali sejak dini dapat mencegah masalah besar di kemudian hari.
6. Penambangan Pola Sekuensial
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 dalam menentukan waktu promosi atau pengingat. Di antara 7 teknik penambangan data teratas, metode ini adalah pilihan utama untuk pelacakan perilaku.
7. Penambangan Teks
Terakhir namun tak kalah penting, penambangan teks berfokus pada pengambilan wawasan dari data teks yang tidak terstruktur — misalnya ulasan pelanggan, komentar media sosial, atau email. Dengan meningkatnya konten yang dihasilkan pengguna, teknik ini menjadi lebih relevan dari sebelumnya.
Pikiran Terakhir
Menguasai 7 teknik penambangan data teratas dapat secara dramatis meningkatkan cara Anda menafsirkan dan menggunakan data. Baik Anda mengoptimalkan kampanye pemasaran, memperkirakan penjualan, atau mengidentifikasi tren pelanggan, metode ini memberikan dasar untuk kesuksesan berbasis data. Seiring pertumbuhan data yang terus berlanjut, mengetahui cara menambangnya secara efektif bukan hanya hal yang diinginkan—tetapi sebuah kebutuhan.
Siap menerapkan teknik-teknik ini? Mulailah dari yang kecil, bereksperimenlah dengan dataset nyata, dan lihat perbedaannya.
