LANGKAH Termasuk Dalam Penambangan Data

Untuk menentukan secara teknis proses & # 39; penambangan data & # 39 ;, dapat dikatakan bahwa ini adalah ekstraksi informasi otomatis untuk analisis prediktif mereka. Informasi ini disembunyikan ke dalam jumlah besar database.

Singkatnya, pengambilan data yang dianggap penting dari sejumlah besar set data atau data. Data ini kemudian disajikan dalam bentuk yang dianalisis untuk tujuan membuat keputusan untuk bisnis.

Proses penambangan data membutuhkan penggunaan berbagai jenis algoritma matematika serta teknik statistik yang dilemparkan bersama dengan perangkat lunak.

Penggunaan penambangan Data BI dilaksanakan untuk tujuan riset pasar, analisis pesaing, dan untuk riset industri.

Apa Langkah-Langkah Yang Terlibat Dalam Penambangan Data?

Penyimpanan Data: Ada sejumlah besar data yang tersedia di sekitar kita, dan lebih banyak data dihasilkan setiap detik. Ada kebutuhan untuk penyimpanan data ini, dan langkah-langkah pra-pemrosesan cukup penting untuk keberhasilan analisisnya.

Pilihan tanggapan: Pemilihan variabel respon yang sesuai harus dilakukan dan seseorang harus memutuskan angka variabel yang harus diperiksa.

Penapisan data: Untuk pencilan, ada kebutuhan untuk menyaring data. Nilai-nilai yang hilang lainnya harus diatasi, ini termasuk nilai-nilai yang dihilangkan atau yang secara tepat diklaim oleh salah satu dari banyak metode yang tersedia.

Penentuan dan Analisis Data: Ada kebutuhan untuk set data untuk dibagi menjadi set data evaluasi dan pelatihan. Dalam kasus set data yang sangat besar, mereka tidak dapat diartikan dan dianalisis dengan mudah, oleh karena itu, data harus diambil sampelnya.

Visualisasi Data: Sebelum penerapan model-model canggih, data perlu diringkas dan divisualisasikan. Dengan menggunakan grafik dasar termasuk grafik garis dan diagram batang, plot pencar, ditambah plot matriks, histogram dan plot kotak, seseorang dapat menggunakannya untuk deret waktu, mengelompokkan variabel, menampilkan matriks korelasi, dan grafik multidimensi dengan warna, untuk plot overlay, visualisasi data jaringan, peta Geo serta data spasial, dll. Semua ini digunakan untuk tujuan tampilan grafis.

Untuk pembuatan grafik yang baik, perlu ada ketepatan tentang pelabelan yang benar, dan penskalaan bersama dengan agregasi dan masalah yang berkaitan dengan stratifikasi.

Meringkas data : Untuk rangkuman data, beberapa statistik rangkuman tipikal dilibatkan seperti standar deviasi, korelasi, persentil, dan median, dll. Mereka dianggap sebagai salah satu ringkasan yang lebih maju seperti komponen utama.

Business Intelligence dianggap sebagai area pemimpin untuk pengambilan keputusan yang melibatkan penggunaan data mining sebagai alat. Dengan bantuan data mining, data dalam intelijen bisnis menjadi lebih relevan untuk penggunaan. Di sana ada, berbagai macam data mining. Mereka termasuk penambangan data jaringan sosial, penambangan bergambar, penambangan web, database relasional, penambangan teks, penambangan web, penambangan data video, dll. Semua ini diterapkan di bidang Business Intelligence.

Artikel ini berasal dari IDN Poker yang merupakan website terpercaya di indonesia ini.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *