Teknologi – Dalam puasa ini – era digital terbaik, data bukan hanya informasi mentah. Telah dikonversi menjadi aset berharga yang, jika diperlakukan dengan benar, dapat memberikan keunggulan kompetitif yang signifikan untuk bekerja. Salah satu alat yang kuat untuk mengeksplorasi potensi tersembunyi data adalah peledakan data. Apa itu penambangan data?
Data penambangan atau penambangan data adalah proses menemukan model, tren, dan informasi yang berharga dari pengumpulan data besar (data besar). Ini menggunakan teknik dalam berbagai disiplin ilmu, seperti statistik, pembelajaran mesin (pembelajaran mekanis) dan kecerdasan buatan (kecerdasan buatan) untuk mengonversi data mentah dalam pengetahuan yang dapat diikuti. Bagaimana cara melakukan peledakan data?
Proses penambangan data terutama mencakup beberapa langkah utama: pengumpulan data: pengumpulan data dari berbagai sumber, internal dan eksternal. Data Reformed: Peningkatan menghilangkan salinan atau data yang benar. Transformasi Data: Ubah data dalam format yang cocok untuk analisis. Aplikasi: Menafsirkan hasil analisis dan lakukan dalam pengambilan keputusan bisnis. Teknik penambangan data utama
Berbagai data teknis untuk penambangan dapat digunakan untuk tujuan yang berbeda. Beberapa teknik yang paling umum meliputi: klasifikasi: pengelompokan data dalam kategori yang telah ditentukan. Contoh: Memprediksi apakah pelanggan akan membeli atau tidak. Llustering: Pengelompokan grup dalam kelompok berdasarkan karakteristik kesamaan. Contoh: Grup untuk pelanggan berdasarkan perilaku pembelian. Creole: Memprediksi bahwa nilai numerik didasarkan pada variabel lain. Contoh: Prediksi penjualan berdasarkan anggaran pemasaran. Asosiasi: Temukan hubungan antara item dalam pengumpulan data. Contoh: Temukan produk yang sering berbelanja bersama. Deteksi anomali: Identifikasi data yang tidak biasa atau menyimpang dari sampel normal. Contoh: Penemuan transaksi penipuan. Aplikasi Data Mining dalam Analisis Bisnis
Data Mining memiliki aplikasi yang luas di bidang bisnis yang berbeda. Contoh: 1. Kelola Hubungan Pelanggan (CRM)
Data penambangan dapat digunakan untuk: Segmentasi pelanggan: Pengelompokan demografi – Pelanggan yang dilarang, perilaku pembelian dan preferensi. Analisis Churn: Memprediksi bahwa pelanggan berisiko transisi ke pesaing.
Contoh Segmentasi Pelanggan: Perilaku Segmanhalian 25-45, Beli Tinggi Pendapatan, 20 Hemumiti 18-30, Beli Diskon 30% Hanya Oleh Semua Orang Asia Membeli 2. Pasokan Rantai Pasokan
Data penambangan dapat digunakan untuk: Permintaan prediksi: Memprediksi persyaratan produk di masa depan. Optimalisasi inventaris: Optimalisasi inventaris mengurangi biaya dan meningkatkan ketersediaan produk. Manajemen Risiko: Mengidentifikasi dan mengurangi risiko rantai pasokan.
Contoh Prediksi Kartu: Persyaratan Produk Saat Ini untuk Deteksi Prediktif Prediksi
Tambang data dapat digunakan untuk mendeteksi transaksi penipuan di berbagai industri, seperti perbankan, asuransi dan perdagangan elektronik.
Contoh Tabel Deteksi Penipuan: IDTAGATIAH Nomor Transaksi di Blockasistatus123452023-10-261000JakarHanormal678902023-10-265000 з Negerienty4 радра. Pemasaran
Penambangan data dapat membantu mempersonalisasikan kampanye pemasaran, menargetkan audiens yang tepat dan meningkatkan efisiensi iklan.
Contoh Analisis Kampanye Kampanye: Campass AudiensiaAAAAAMAIMEMEMEMEMEMAILILILAILAILAILAILAILAILAILALAKA LOYAL 1005050% MEDIA SOSIAL 18-30500204% 5. Analisis Perasaan
Penambangan data, terutama Teknik Bahasa Alami (NLP) dapat digunakan untuk menganalisis rasa pelanggan dari media sosial, ulasan produk, dan survei pelanggan. Informasi ini dapat digunakan untuk meningkatkan kualitas dan layanan produk, serta menanggapi banding pelanggan lebih cepat.
Contoh Perasaan untuk Perasaan Analisis: Ulasan produk adalah produk yang sangat bagus! Aposititis saya kecewa dengan kualitasnya. Negatif6. Analisis risiko
Dalam industri keuangan, penambangan data digunakan untuk menganalisis risiko kredit, risiko pasar, dan risiko operasional. Ini membantu lembaga keuangan membuat keputusan yang lebih baik dalam memberikan pinjaman, investasi, dan manajemen aset.
Contoh Analisis Risiko Kredit Tabel: Kredit Pinjaman Ubgria Risiko Kredit75030% Rendah B60060% Manfaat Besar Dari Data Pertambangan Untuk Kerja
Penggunaan peledakan data dapat memberikan berbagai manfaat bagi perusahaan, termasuk: meningkatkan keputusan yang lebih baik dan keputusan yang relevan. Tingkatkan efisiensi operasional dengan mengoptimalkan proses bisnis dan mengidentifikasi opsi penghematan biaya. Tingkatkan kepuasan pelanggan dengan memberikan lebih banyak layanan pribadi dan relevan. Peningkatan pendapatan dengan meningkatkan penjualan dan retensi pelanggan.
Dengan menggunakan kekuatan penambangan data, perusahaan dapat membuka potensi data tersembunyi dan mencapai keberhasilan di era digital ini.
Jakarta, 23. Januari 2025dr. Ir Hendri, St., Teknologi Solarbitsystem Mtceo
