Data mining adalah data yang bermanfaat untuk kepentingan berbagai bidang. Contohnya adalah dalam bidang kesehatan, analisis market, pendidikan, manufaktur, dan rekayasa. Itulah mengapa kemampuan melakukan data mining harus kamu miliki karena sangat penting.
Pengertian Data Mining Adalah
Data mining merupakan sebuah proses untuk menggali data dan mengumpulkannya menjadi informasi. Informasi yang dikumpulkan biasanya berupa data-data besar. Biasanya agar proses pengerjaannya mudah menggunakan metode kecerdasan buatan, matematika, dan statistika.
Sedangkan data mining sendiri juga sering disebut dengan Knowledge in database atau KDD. Ada juga yang menyebutkan dengan istilah business intelligence, information harvesting, data dredging, data archeology, pattern data analysis dan knowledge extraction.
Apabila dilihat dari KDD maka prosesnya terdapat banyak konsep di dalamnya. Hal tersebut juga berkaitan dengan teknik yang digunakan sehingga membutuhkan beberapa langkah agar bisa mendapatkan data sesuai keinginan.
Prosesnya termasuk ke integrasi data, transformasi data, evaluasi pola, presentasi pengetahuan. Proses lain yang juga termasuk di dalamnya adalah pembersihan data serta seleksi data.
Cara Belajar Data Mining
Setelah kamu mengetahui apa pentingnya data mining, berikutnya adalah bagaimana tips agar cepat belajar data mining. Data mining memiliki banyak manfaat oleh karena itu penting untuk mengetahui bagaimana cara cepat belajarnya.
1. Mencari Sumber yang Tepat
Cara pertama adalah dengan mencari sumber yang tepat untuk belajar. Tentunya kamu harus mengetahui dasarnya seperti R, Python, dan SQL yang merupakan 3 bahasa data populer. Agar mudah dalam mempelajarinya, bisa langsung belajar lewat situs-situs tertentu.
Sudah banyak situs yang menjelaskan tentang data mining secara jelas. Bahkan, kamu juga bisa langsung praktek agar belajar menjadi lebih cepat.
2. Lakukan Visualisasi
Visualisasi merupakan hal yang tidak kalah penting dalam proses analisis data. Cara agar bisa mempelajari visualisasi data kamu bisa mencobanya untuk belajar beberapa aplikasi terlebih dahulu. Contohnya adalah belajar Tableau, R Grafis, dan Microsoft Excel.
3. Dari Buku dan Seminar
Agar kamu bisa mendapatkan ilmu data mining langsung dari ahlinya maka kamu bisa mempelajarinya dari buku atau mengikuti workshop. Ada banyak pelatihan dan webinar yang akan memberikan ilmu mengenai data mining.
Biasanya, kamu juga akan diberikan kesempatan untuk bertanya langsung ke ahlinya.
Tantangan di Data Mining
Tentu ketika kamu belajar tentang data mining, ada tantangan yang akan dihadapi. Permasalahan dalam data mining tidak hanya dari proses pengumpulan informasi akan tetapi juga bagaimana penambangan data yang tentunya sangat berguna untuk kedepannya.
Beberapa permasalahannya adalah berikut ini:
1. Social Impacts and Applications
Adapun permasalahan pertama adalah dari social impacts and application. Hal ini dimulai dari proses keamanan data, privasi, integritas, dan perlindungan data. Selain itu, juga ada penambangan data yang tidak terlihat dan penambangan data khusus.
2. Metodologi Mining
Sedangkan permasalahan dalam metodologi mining juga lumayan banyak yaitu menambang berbagai jenis pengetahuan, evaluasi pola, menangani kebisingan, kinerja data, metode penambangan paralel.
Selain itu, ada juga integritas dari pengetahuan contohnya adalah fusi pengetahuan.
3. User Interaction
Permasalahan berikutnya adalah dari user interaction meliputi bahasa kueri dari penambangan data dan visualisasi serta ekspresi hasil data. Selain itu, ada juga permasalahan untuk penambangan pengetahuan yang interaktif.
Berdasarkan uraian di atas bahwa data mining adalah data yang sangat penting untuk berbagai bidang. Tentu mempelajarinya membutuhkan waktu. Kamu juga harus mampu menghadapi permasalahan atau tantangan dalam belajar data mining.
