Tahapan dan Pengelompokan Data Mining

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
KNOWLEGDE DISCOVERY in DATABASE (KDD)
Advertisements

ER - Diagram Oleh: Devie Rosa Anamisa. Pendahuluan ER-Diagram menggambarkan entitas bisnis yang ditangani sistem. Tujuan: mengidentifikasi entitas data.
Kesimpulan BUKU Data Mining
ARSITEKTUR & MODEL DATA MINING
CONTOH PENERAPAN PENDEKATAN SCIENTIFIC DALAM PEMBELAJARAN IPA
Topik-Topik Lanjutan Sistem Informasi Johanes Kevin Lumadi Deny Setiawan Machliza Devi Sasmita Silvia Line Billie.
Data mining Pengantar data mining.
Data Mining Definisi Data Mining Kemampuan Data Mining :
Oleh I Putu Agus Hendra Krisnawan
DATA MINING 1.
Pengenalan Data Warehouse
PERTEMUAN 3 ARSITEKTUR & MODEL DATA MINING
Pengenalan Datawarehouse
PROBABILITAS DAN STATISTIKA - 1
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.
The Knowledge Discovery Process
Data Mining.
Data Warehouse dan Data Mining
Pengenalan Datawarehouse
Pertemuan X DATA MINING
PENGANTAR DATA MINING.
Pengenalan Supervised dan Unsupervised Learning
Pengenalan Data Mining
A rsitektur dan M odel D ata M ining. Arsitektur Data Mining.
DATA MINING (Machine Learning)
DATA MINING 25 Januari 2008.
Data Warehouse dan Data Mining
PROPOSAL PENELITIAN ILMIAH
Penambangan data Pertemuan 2.
DISUSUN OLEH: SUHERTI ROFIQAH
Sampling dan Investigasi Hard Data
Data dan Informasi Daurat Sinaga, M.Kom.
Pengenalan Pola Materi 1
Pengenalan Analisa Desain
Konsep Data Mining Ana Kurniawati.
RESEARCH FIELDS BIDANG PENELITIAN.
PENELITIAN KUANTITATIF & KUALITATIF
Pengolahan dan Analisis Data DALAM PTK
Aplikasi Business Intelligence & Data Mining
PROBABILITAS DAN STATISTIKA - 1
Business Intelligent Ramos Somya, S.Kom., M.Cs.
KNOWLEGDE DISCOVERY in DATABASE (KDD)
6.1 MENGORGANISASIKAN DATA DALAM LINGKUNGAN FILE TRADISIONAL
Oleh : Devie Rosa Anamisa
Aljabar Dan Kalkulus Relasional
7. Mengelola Sumber Data Anggota Kelompok :
BAB V Metoe Penalty (Teknik M)
Analisis Klastering K-Means Model Datamining Kelompok 1 Eko Suryana
PRODI MIK | FAKULTAS ILMU-ILMU KESEHATAN
Data Mining-1.
Data Mining 1 S2 Kom.
ANALISIS CLUSTER Part 1.
KLASIFIKASI.
Konsep Aplikasi Data Mining
DATA PREPARATION Kompetensi
Proses Rekayasa Kebutuhan
Oleh : Devie Rosa Anamisa
6.1 MENGORGANISASIKAN DATA DALAM LINGKUNGAN FILE TRADISIONAL
Perancangan Perangkat Lunak –Part 2
KETERAMPILAN PROSES SAINS
K-Nearest Neighbourhood (KNN)
Pertemuan 1 & 2 Pengantar Data Mining 12/6/2018.
DATA PREPARATION.
DISUSUN OLEH: SUHERTI ROFIQAH
KLASIFIKASI.
Konsep Data Mining Ana Kurniawati.
FEATURE SELECTION.
1 DEVI NURITA DIAN FITRI CHAPTER 5 RISET DAN AKUNTANSI.
MATA KULIAH : METODE PENELITIAN
Transcript presentasi:

Tahapan dan Pengelompokan Data Mining Oleh : Devie Rosa Anamisa

Pembahasan Tahapan Data Mining Pengelompokan Data Mining

Tahapan Data Mining 1. Data Selection 2. Preprocessing atau cleaning Pemilihan data dari sekumpulan data operasional, sebelum melakukan tahap penggalian informasi dimulai. Data hasil seleksi digunakan untuk proses data mining dan disimpan dalam berkas. 2. Preprocessing atau cleaning Mencakup pembuangan duplikasi data, memeriksa data yang inkonsisten, dan memperbaiki kesalahan data, seperti kesalahan cetak.

3. Transformation 4. Data Mining Coding adalah proses transformasi pada data yang telah dipilih, dan bergantung pada jenis atau pola informasi yang akan dicari dalam basis data. 4. Data Mining Proses pencarian pola atau informasi menarik dalam data terpilih dengan menggunakan teknik atau metode tertentu. Pemilihan metode yang tepat tergantung pada tujuan dan proses KDD secara keseluruhan

Interpretation atau evaluation Pola informasi yang dihasilkan dari proses data mining perlu ditampilkan dalam bentuk yang mudah dimengerti karena tahap ini mencakup pemeriksaan apakah pola informasi yang ditemukan bertentangan dengan fakta atau hipotesis yang ada pada sebelumnya.

Pengelompokan Data Mining Data mining dibagi menjadi beberapa kelompok tugas yang dapat dilakukan yaitu: Deskripsi Estimasi Prediksi Klasifikasi Pengklusteran Asosiasi

Deskripsi Deskripsi adalah menggambarkan pola dan kecenderungan yang terdapat dalam data yang memungkinkan memberikan penjelasan dari suatu pola atau kecenderungan tersebut.

Estimasi Hampir sama dengan klasifikasi. Kecuali variabel target estimasi lebih kearah numeric dari pada kearah kategori. Model yang dibangun menggunakan record lengkap dan menyediakan nilai variabel target sebagai nilai prediksi.

Prediksi Prediksi hampir sama dengan klasifikasi dan estimasi. Akan tetapi dalam prediksi nilai dari hasil akan ada dimasa mendatang.

Klasifikasi Klasifikasi adalah proses untuk menemukan model atau fungsi yang menggambarkan dan membedakan kelas data atau konsep dengan tujuan memprediksikan kelas untuk data yang tidak diketahui kelasnya.

Pengklusteran Pengklusteran adalah pengelompokan record, pengamatan atau memperhatikan dan membentuk kelas objek-objek yang memiliki kemiripan. Kluster adalah kumpulan record yang memiliki kemiripan satu dengan yang lainnya dan memiliki ketidakmiripan dengan record-recorddalam klaster lain

Asosiasi Asosiasi adalah menemukan atribut yang muncul dalam satu waktu. Dalam dunia bisnis lebih umum disebut analisis keranjang belanja.