Data Mining Definisi Data Mining Kemampuan Data Mining :

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
BAB 11 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN
Advertisements

Bab 10 BASIS DATA.
KNOWLEGDE DISCOVERY in DATABASE (KDD)
Manajemen Sumber Daya Data
Aplikasi Basis Data.
5.
MENGELOLA SUMBER DAYA DATA
Data Warehouse, Data Mart, OLAP, dan Data Mining
Database dan Managemen Informasi
BASIS DATA LANJUTAN.
Data Warehouse dan Decision Support
Data Warehouse, Data Mart, OLAP, dan Data Mining
Sistem Manajemen Basis Data
Pengenalan Data Warehouse
Pengenalan Datawarehouse
Manajemen Sumber Daya Data
Clustering Lecture Note Pengantar Data Mining 2006 Sumber : ngExample.htm
Ferry Setiawan Hendra Rizki Ramadhan Winny Narwastu Wijaya Andri Gunawan Steven
M ANAJEMEN D ATA “Pengaksesan Data”. P ENDAHULUAN Selama beberapa waktu, teknologi informasi berkonsentrasi pada pembangunan sistem bermisi kritis,- sistem.
Data Resource Management
Data Mining.
Data Warehouse dan Data Mining
SISTEM INFORMASI Pertemuan 5.
ONLINE ANALYTICAL PROCESSING (OLAP)
Pengenalan Datawarehouse
1 Pertemuan > > Matakuliah: >/ > Tahun: > Versi: >
Perjalanan Menuju Client Server
Manajemen Sumber Daya Data
Tahapan dan Pengelompokan Data Mining
Pengenalan Data Mining
A rsitektur dan M odel D ata M ining. Arsitektur Data Mining.
Pertemuan #3 DATA MINING.
Informasi Dalam Praktik
DATA MINING 25 Januari 2008.
Data Warehouse dan Data Mining
Dasar-dasar Intelijen Bisnis:
Pertemuan 4 Teknik-teknik Data Mining
KECERDASAN BISNIS Data Warehouse, Data Mart, OLAP, dan Data Mining
MANAJEMEN DATA.
PERSPEKTIF DAN PROSPEKTIF SISTEM INFORMASI Pertemuan Minggu-2
Data Warehouse, Data Mart, OLAP, dan Data Mining
SISTEM MANAJEMEN DATABASE
Pengenalan Microsoft Access
Sistem Basis Data Lanjut (KMP306)
Pertemuan 5 Manajemen Sumberdaya Data
Charitas Fibriani, S.Kom, M.Eng
ARSITEKTUR DATA WAREHOUSE
KECERDASAN BISNIS (Data Warehouse, Data Mart, OLAP, dan Data Mining)
KARAKTERISTIK DW Pertemuan ke-2.
Konsep Data Warehouse Kelompok 3 :
Apa yang anda ketahui tentang sotware/perangkat lunak?
Aplikasi Business Intelligence & Data Mining
Modul II Bab 5: Manajemen Sumber Daya Data
Business Intelligent Ramos Somya, S.Kom., M.Cs.
KNOWLEGDE DISCOVERY in DATABASE (KDD)
6.1 MENGORGANISASIKAN DATA DALAM LINGKUNGAN FILE TRADISIONAL
DATA WAREHOUSE.
7. Mengelola Sumber Data Anggota Kelompok :
KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING
Sistem Manajemen Basis Data
Pengantar Business Intelligence
Data Mining-1.
KLASIFIKASI.
Pengantar Business Intelligence
Pertemuan 8, 9, 10 Teknik-teknik Data Mining
6.1 MENGORGANISASIKAN DATA DALAM LINGKUNGAN FILE TRADISIONAL
Arsitektur dan Model Data Mining
DISUSUN OLEH: SUHERTI ROFIQAH
KELOMPOK 6 AGUNG BIANTORO.M ( 042 ) JONI PUTRA ( 103 ) HARIS FERDIAN ( 033 ) TEKNIK-TEKNIK DATA MINING.
MANAJEMEN SUMBER DATA SISTEM INFORMASI MANAJEMEN.
Transcript presentasi:

Data Mining Definisi Data Mining Kemampuan Data Mining : Data mining adalah serangkaian proses untuk menggali nilai tambah dari suatu kumpulan data berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual Kemampuan Data Mining : - Mengotomatisasi prediksi tren dan sifat-sifat bisnis Mengotomatisasi penemuan pola-pola yang tidak diketahui sebelumnya Cara Kerja Data Mining Tentang bagaimana tepatnya data mining “menggali” hal-hal penting yang belum diketahui sebelumnya atau memprediksi apa yang akan terjadi ?

Teknik-teknik Data Mining Clustering Induksi (pohon keputusan dan aturan induksi) Jaringan syaraf buatan (Neural Network) OLAP (On-line Analytical Processing) Visualisasi Data Peralatan Data Mining Karakteristik yang terpenting dari peralatan data mining: Fasilitas persiapan data Skalabilitas produk dan kinerja Fasilitas untuk visualisasi hasil

Perbedaan Data Mining Dengan DataWarehouse : Kualitas dan konsistensi data merupakan persyaratan untuk data mining untuk menjamin keakuratan model-model prediksi. Data warehouse dipopulasikan dengan data yang bersih dan konsisten. Data mining akan sangat berguna jika mendapatkan data dari banyak sumber untuk mendapatkan sebanyak mungkin keterhubungan antar data. Data warehouse hanya berisikan data dari beberapa sumber. Pemilihan subset-subset record dan field untuk data mining membutuhkan kemampuan query dari data warehouse. Hasil pembelajaran data mining berguna jika ada cara untuk menyelidiki lebih jauh lagi mengenai pola-pola yang ditemukan. Data warehouse menyediakan kemampuan untuk melihat sumber data masa lalu.

Contoh Kasus Data Mining - Telekomunikasi - Keuangan - Asuransi - Olah Raga - Astronomi Kesimpulan Data mining merupakan salah satu bidang yang berkembang pesat karena besarnya kebutuhan akan nilai tambah dari database dengan skala yang besar yang makin banyak terakumulasi sejalan dengan pertumbuhan teknologi informasi. Selain itu data mining merupakan perangkat lunak yang digunakan untuk menemukan pola tersembunyi maupun hubungan yang terdapat dalam basis data yang besar dan menghasilkan aturan yang digunakan untuk memperkirakan perilaku di masa medatang.