INFORMASI TEKNOLOGI KOMPUTER

 CCC, dalam merupakan penambangan data, mengacu pada pengelompokan, klasifikasi, dan asosiasi.  Kategori utama  teknik data mining yang digunakan untuk mengekstrak informasi dari data adalah:  Clustering : Tujuan clustering adalah  mengelompokkan data ke dalam kelompok-kelompok  serupa berdasarkan karakteristik atau atribut tertentu.  Teknik ini membantu Anda mengidentifikasi pola alami dalam data Anda dan mengelompokkan data serupa.   Klasifikasi : Klasifikasi digunakan untuk memprediksi kategori atau label dari  data berdasarkan atribut tertentu.  Tujuannya adalah untuk membuat model yang dapat memprediksi kelas dari data yang tidak diketahui berdasarkan kelas yang  diketahui dari data pelatihan.   Asosiasi : Teknik asosiasi digunakan untuk mencari hubungan atau ketergantungan antar variabel dalam data.  Biasanya digunakan untuk menemukan pola tersembunyi dan aturan asosiasi yang terjadi bersamaan dalam data.  Kombinasi  ketiga teknik ini memungkinkan analisis  data yang ada secara r

  SEMMA merupakan singkatan dari Sample, Explore, Modify, Model, Assess dan  merupakan framework yang digunakan dalam proses data mining.  Kerangka  SEMMA diperkenalkan oleh SAS Institute sebagai alternatif  kerangka  CRISP-DM.  Berikut tahapan kerangka SEMMA .  1. Sampel : Pilih sampel yang representatif dari data yang tersedia.  Fase ini mengumpulkan data yang berisi subset  data lengkap yang relevan untuk dianalisis.  2. Eksplorasi : Mengeksplorasi dan menganalisis data untuk memahami karakteristiknya.  Ini mencakup visualisasi data, statistik deskriptif, dan teknik eksplorasi data lainnya untuk mengidentifikasi pola, anomali, dan tren yang menarik.  3. Perubahan : Memproses dan mengubah data untuk mempersiapkannya untuk analisis lebih lanjut.  Hal ini dapat mencakup normalisasi, memasukkan data yang hilang, atau menyesuaikan fitur untuk meningkatkan kualitas data.  4. Model : Membangun model atau algoritme yang sesuai untuk menganalisis data dan mengekstrak informasi  berguna.  T

  CRISP-DM adalah singkatan dari Cross-Industry Standard Process for Data Mining, yang merupakan kerangka  umum  untuk menggambarkan tahapan  proses data mining.  Kerangka kerja ini terdiri dari enam fase utama.  1. Memahami Masalah : Memahami tujuan dan persyaratan bisnis  yang ingin dicapai melalui analisis data.  2. Pemahaman Data : Kumpulkan data yang relevan untuk dianalisis dan dipahami struktur, kualitas, dan karakteristiknya.  3. Persiapan Data : Mempersiapkan data untuk dianalisis dengan membersihkan, mengubah, dan mengintegrasikan seperlunya.  4. Pemodelan : Pilih model atau algoritme yang sesuai, latih model atau algoritme tersebut berdasarkan data yang telah disiapkan, dan evaluasi performanya.  5. Evaluasi : Mengevaluasi model yang  dibuat untuk memastikan model tersebut memenuhi tujuan bisnis dan kriteria kinerja yang ditentukan.  6. Implementasi : Menerapkan hasil analisis ke  lingkungan produksi dan mengkomunikasikan hasil dan resolusi kepada pemangku kepentingan.   CR

 Proses penambangan data  melibatkan beberapa fase, biasanya mencakup fase berikut: Memahami Masalah: Memahami tujuan  atau masalah bisnis yang ingin diselesaikan melalui analisis data.  Pemahaman Data: Kumpulkan dan pahami data terkait masalah yang ingin Anda pecahkan.  Pembersihan Data: Membersihkan data dari nilai yang hilang, duplikat, atau tidak akurat.  Transformasi Data: Melakukan transformasi atau penyesuaian  data untuk memenuhi kebutuhan analitis.  Pemilihan Model: Pilih model atau algoritma penambangan data  yang paling tepat untuk analisis data Anda.  Pemodelan Data: Menerapkan model atau algoritma yang dipilih pada data yang  dibersihkan dan diubah.  Evaluasi model: Mengevaluasi kinerja model  untuk memastikan keakuratannya dalam memprediksi atau mengidentifikasi pola yang relevan.  Menafsirkan dan Menggunakan: Menafsirkan hasil analisis dan menggunakan wawasan yang dihasilkan untuk membuat keputusan dan tindakan yang tepat.  Iterasi dan Perbaikan: Jika diperlukan, proses