Pengertian Data Mining, Fungsi, Metode dan Contoh Penerapan

       Data mining adalah proses mengekstraksi informasi dari data besar dan menemukan pola yang berguna dalam data tersebut. Tujuan dari data mining adalah untuk menemukan informasi yang berguna dari data yang besar dan tidak terstruktur.

Fungsi dari data mining adalah untuk menemukan pola yang berguna dalam data, mengidentifikasi hubungan antara variabel dalam data, dan memprediksi masa depan berdasarkan data yang ada.

Metode yang digunakan dalam data mining meliputi klasifikasi, agregasi, asosiasi, dan kluster. Klasifikasi digunakan untuk menemukan pola dalam data dan mengelompokkannya ke dalam kelas yang sesuai. Agregasi digunakan untuk menemukan pola dalam data dengan mengelompokkan data ke dalam kategori yang sesuai. Asosiasi digunakan untuk menemukan hubungan antara item dalam data. Kluster digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam kelompok yang serupa.

Informasi Lebih lanjut kunjungi: https://digoogling.com/perbedaan-antara-data-mining-dan-statistics

Contoh penerapan data mining adalah dalam perdagangan e-commerce, dimana data mining digunakan untuk menganalisis data pelanggan dan menemukan pola pembelian. Data mining juga digunakan dalam bidang kesehatan untuk menemukan pola dalam data pasien dan menemukan faktor risiko penyakit. Data mining juga digunakan dalam bidang keamanan untuk menemukan pola dalam data pengawasan dan mendeteksi kegiatan yang tidak diinginkan.