Data mining adalah proses penggalian informasi praktis dari data, menafsirkan data, menemukan pola dan hubungan dalam data, dan memprediksi tren dan perilaku melalui metode cerdas. Proses ini sering kali melibatkan teknik statistik informasi seperti pembersihan data, pembelajaran mesin, kecerdasan buatan, analisis data, sistem basis data, serta regresi dan pengelompokan. Jelas, semakin besar dan kompleks kumpulan data, semakin mudah bagi kita untuk menemukan makna yang relevan melalui tools analisis otomatis Data Mining. Dan dengan mengidentifikasi dan memahami data yang bermakna, perusahaan pengguna dapat membuat berbagai keputusan berdasarkan informasi dan mencapai tujuan mereka.
Langkah dasar data mining
Kita dapat menerapkan data mining ke berbagai skenario seperti: segmentasi pasar, analisis tren, deteksi penipuan, pemasaran basis data, manajemen risiko kredit, pendidikan, dan analisis keuangan. Sementara metode yang digunakan oleh masing-masing organisasi mungkin berbeda, secara umum, proses data mining biasanya terdiri dari lima langkah berikut:
- Menentukan kebutuhan bisnis berdasarkan tujuan yang telah ditetapkan.
- Identifikasi sumber data untuk menentukan titik data mana yang perlu dianalisis.
- Memilih dan menerapkan teknik pemodelan.
- Mengevaluasi model untuk memastikannya sesuai dengan tujuan yang dinyatakan.
- Laporkan hasil data mining, atau lanjutkan proses data mining berulang.
Perbedaan Antara Data mining dan Pergudangan Data
Gudang data adalah proses mengumpulkan dan mengelola data. Ini menyimpan data dari berbagai sumber ke dalam satu repositori untuk digunakan oleh sistem bisnis operasional seperti sistem CRM. Proses tersebut biasanya terjadi sebelum data mining, dan manfaatnya meliputi: peningkatan kualitas data dalam sistem sumber, perlindungan data dari pembaruan sistem sumber, kemampuan untuk mengintegrasikan berbagai sumber data, dan pengoptimalan data.
Data mining tools
Seperti disebutkan sebelumnya, proses data mining melibatkan berbagai teknik, termasuk yang populer: analisis regresi (prediktif), penemuan aturan asosiasi (deskriptif), pengelompokan (deskriptif), dan klasifikasi (prediktif). Saat ini, dengan kematangan pasar, peningkatan perangkat lunak, dan iterasi teknologi, kami dapat menggunakan tools dengan algoritme berbeda untuk analisis dan data mining. Di bawah ini, saya akan memperkenalkan dan membandingkan 21 tools umum dengan Anda dari 7 kategori berikut.
- Tools Data mining Kelas Terintegrasi untuk Analisis Statistik
- Solusi Data mining Sumber Terbuka
- Tools Data mining Data Besar
- Solusi Data mining Kecil
- Solusi untuk Cloud Data Mining
- Tools Data mining Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan
- Tools Data mining untuk Visualisasi Data
Tentu saja, beberapa tools ini dapat menjangkau beberapa kategori. Misalnya, meskipun Amazon EMR adalah solusi cloud, ini juga merupakan tools yang hebat untuk menangani big data. Oleh karena itu, kami telah mencoba mengkategorikan setiap tools berdasarkan fitur-fiturnya yang paling menonjol.
Sebelum benar-benar memperkenalkan berbagai tools, pertama-tama mari kita pahami secara singkat perbedaan antara dua bahasa pemrograman ilmu data paling populer: R dan Python.
R dan Phyton
Dari sumbernya, R dikembangkan dengan mempertimbangkan analisis statistik; sementara Python memberikan pendekatan yang lebih umum untuk ilmu data. Dari tujuan penggunaannya, R lebih fokus pada analisis data dan menyediakan library kode yang dapat digunakan secara fleksibel. Sebaliknya, tujuan utama Python adalah penyebaran ke produksi, yang memungkinkan pengguna membuat model dari awal. Dalam hal metode penggunaan khusus, R biasanya diintegrasikan untuk dijalankan secara lokal, sedangkan Python dapat diintegrasikan dengan aplikasi. Jadi, terlepas dari perbedaannya, kedua bahasa dapat menangani data dalam jumlah besar dan menawarkan basis kode yang besar.
Tools Data mining Kelas Terintegrasi untuk Analisis Statistik
1. IBM SPSS
SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) adalah salah satu platform perangkat lunak statistik yang paling populer saat ini. Sejak mulai menyediakan produk statistik dan solusi layanan pada tahun 2015, berbagai fungsi lanjutan perangkat lunak telah banyak digunakan dalam skenario seperti algoritme pembelajaran, analisis statistik (termasuk regresi deskriptif, pengelompokan, dll.), analisis teks, dan integrasi dengan besar data.middle. Pada saat yang sama, SPPS memungkinkan pengguna menggunakan Python dan R untuk meningkatkan sintaks SPSS mereka melalui berbagai ekstensi profesional.
2. R
Seperti disebutkan sebelumnya, R adalah bahasa pemrograman yang dapat digunakan dalam komputasi statistik dan lingkungan grafis. Ini kompatibel dengan sistem operasi UNIX, FreeBSD, Linux, macOS dan Windows. R dapat digunakan dalam berbagai skenario analisis statistik seperti analisis deret waktu, pengelompokan, dan pemodelan linier dan nonlinier. Pada saat yang sama, sebagai lingkungan komputasi statistik gratis, ia juga dapat menyediakan sistem yang koheren, berbagai paket data mining yang sangat baik, tools grafis untuk analisis data, dan sejumlah besar tools middleware. Selain itu, ini juga merupakan solusi sumber terbuka untuk perangkat lunak statistik seperti SAS dan IBM SPSS.
3. SAS
SAS (Statistical Analysis System) adalah pilihan yang cocok untuk data mining dan teks (tex mining) dan optimasi. Ini menyediakan berbagai teknik analisis dan fungsi metodologis sesuai dengan kebutuhan dan tujuan organisasi. Saat ini, ia mampu memberikan pemodelan deskriptif (membantu mengklasifikasikan dan mendeskripsikan pelanggan), pemodelan prediktif (memfasilitasi prediksi hasil yang tidak diketahui) dan pemodelan analitik (berguna untuk menguraikan, memfilter, dan mengubah bidang seperti email, catatan, buku, dan data tidak terstruktur lainnya) . Selain itu, arsitektur pemrosesan memori terdistribusi juga sangat terukur.
4. Data mining Oracle
Oracle Data Mining (ODB) adalah bagian dari Oracle Advanced Analytics. Tools data mining ini menyediakan algoritme prediksi data yang sangat baik, yang dapat digunakan untuk klasifikasi, regresi, pengelompokan, asosiasi, penilaian kepentingan atribut, dan analisis profesional lainnya. Selain itu, ODB juga dapat menggunakan antarmuka seperti SQL, PL/SQL, R, dan Java untuk mengambil wawasan data yang berharga dan membuat prediksi yang akurat.
Data mining Tools sumber terbuka
5. KNIME
Perangkat lunak sumber terbuka KNIME (Konstanz Information Miner), yang dirilis pada tahun 2006, telah banyak digunakan di bidang ilmu data dan pembelajaran mesin di industri perbankan, ilmu kehidupan, penerbitan dan konsultasi. Pada saat yang sama, ini menyediakan konektor lokal dan cloud untuk mewujudkan migrasi data antara lingkungan yang berbeda. Meskipun diimplementasikan di Java, KNIME menyediakan berbagai node untuk memudahkan pengguna menjalankannya di Ruby, Python, dan R.
6. RapidMiner
Sebagai tools data mining sumber terbuka, RapidMiner dapat diintegrasikan secara mulus dengan R dan Python. Ini menyediakan produk yang kaya untuk membuat proses data mining baru dan memberikan berbagai analisis lanjutan. Pada saat yang sama, RapidMiner ditulis dalam Java dan dapat diintegrasikan dengan WEKA dan R-tool.Ini adalah salah satu sistem analisis prediktif yang paling berguna saat ini. Ini menyediakan fitur seperti pemrosesan analitik jarak jauh, pembuatan dan validasi model prediktif, beberapa metode manajemen data, templat bawaan, alur kerja berulang, pemfilteran data, dan penggabungan dan penggabungan.
7. Orange
Orange adalah perangkat lunak data mining sumber terbuka berdasarkan Python. Tentu saja, selain menyediakan fungsi data mining dasar, Orange juga mendukung algoritma pembelajaran mesin yang dapat digunakan dalam pemodelan data, regresi, pengelompokan, prapemrosesan, dan bidang lainnya. Pada saat yang sama, Orange juga menyediakan lingkungan pemrograman visual dan kemampuan bagi pengguna untuk menarik dan melepaskan komponen dan tautan.
Tools Data mining Data Besar
Secara konseptual, big data dapat terstruktur, tidak terstruktur, atau semi-terstruktur. Biasanya mencakup karakteristik lima V, yaitu: volume (yang dapat mencapai tingkat TB atau PB), variasi, kecepatan, kebenaran, dan nilai. Mengingat kompleksitasnya, sulit bagi kita untuk mengolah dan mewujudkan penyimpanan data yang masif, penemuan pola, dan prediksi tren pada satu komputer, sehingga diperlukan tools data mining terdistribusi.
8. Apache Spark
Apache Spark sangat populer karena kemudahan penggunaannya dan performa tinggi dalam memproses data besar. Ini memiliki banyak antarmuka untuk Java, Python (PySpark), R (SparkR), SQL, Scala, dll., Dan dapat menyediakan lebih dari 80 operator tingkat lanjut untuk memfasilitasi pengguna menulis kode lebih cepat. Selain itu, Apache Spark juga menyediakan pustaka kode untuk SQL dan DataFrames, Spark Streaming, GrpahX, dan MLlib untuk mencapai pemrosesan data yang cepat dan platform streaming data.
Membuat prediksi dengan regresi logistik Python di Apache Spark
9. Hadoop MapReduce
Hadoop adalah kumpulan tools sumber terbuka untuk memproses data dalam jumlah besar dan berbagai masalah komputasi. Meskipun ditulis dalam Java, bahasa pemrograman apa pun dapat digunakan bersamaan dengan Hadoop Streaming. Diantaranya, MapReduce adalah model implementasi dan pemrograman Hadoop. Ini memungkinkan pengguna untuk “memetakan” dan “mengurangi” berbagai fungsi yang umum digunakan, dan dapat melakukan operasi gabungan besar di kumpulan data yang sangat besar. Selain itu, Hadoop juga menyediakan aplikasi seperti analisis aktivitas pengguna, pemrosesan data tidak terstruktur, analisis log, dan penambangan teks. Saat ini, ini telah menjadi skema yang dapat diterapkan secara luas untuk melakukan data mining kompleks pada data besar.
10. Qlik
Qlik adalah platform yang dapat menangani analisis dan data mining dengan cara yang dapat diskalakan dan fleksibel. Ini memiliki antarmuka drag-and-drop yang mudah digunakan dan langsung merespons modifikasi dan interaksi pengguna. Untuk mendukung banyak sumber data, Qlik mencapai integrasi tanpa batas dengan berbagai format aplikasi eksternal melalui berbagai konektor, ekstensi, aplikasi bawaan, dan kumpulan API. Pada saat yang sama, ini juga merupakan tools yang hebat untuk analisis bersama yang terpusat.
Small Data Mining Solution Tools
11. Scikit-learn
Sebagai tools perangkat lunak gratis yang tersedia untuk pembelajaran mesin Python, Scikit-learn menyediakan analisis data dan kemampuan penambangan yang sangat baik. Ini memiliki berbagai fungsi seperti klasifikasi, regresi, pengelompokan, preprocessing, pemilihan model, dan pengurangan dimensi.
Pengelompokan Hirarki di Scikitlern
12. Rattle(R)
Rattle, dikembangkan dengan bahasa R, kompatibel dengan sistem operasi seperti macOS, Windows, dan Linux. Ini terutama digunakan oleh pengguna di AS dan Australia untuk tujuan bisnis dan akademik perusahaan. Daya komputasi R dapat memberi pengguna fungsi-fungsi seperti: pengelompokan, visualisasi data, pemodelan, dan fungsi analisis statistik lainnya.
13. Panda (Python)
Panda juga merupakan “tangan yang baik” untuk data mining menggunakan Python. Pustaka kode yang disediakan olehnya dapat digunakan baik untuk analisis data maupun untuk mengelola struktur data sistem target.
14. H3O
Sebagai perangkat lunak data mining sumber terbuka, H3O dapat digunakan untuk menganalisis data yang disimpan dalam arsitektur cloud. Meskipun ditulis dalam bahasa R, tools ini tidak hanya kompatibel dengan Python, tetapi juga dapat digunakan untuk membuat berbagai model. Selain itu, berkat dukungan bahasa Java, H3O dapat diterapkan dengan cepat dan mudah ke dalam lingkungan produksi.
Solusi Data Mining Tools untuk Cloud
Dengan menerapkan teknologi data mining cloud, pengguna dapat mengambil informasi penting dari gudang data terintegrasi virtual, sehingga mengurangi biaya penyimpanan dan infrastruktur.
15. Amazon ESDM
Sebagai solusi cloud untuk memproses data besar, Amazon EMR tidak hanya dapat digunakan untuk data mining, tetapi juga melakukan tugas ilmu data seperti pengindeksan web, analisis file log, analisis keuangan, dan pembelajaran mesin. Platform ini menyediakan berbagai solusi open source termasuk Apache Spark dan Apache Flink, dan dapat meningkatkan skalabilitas lingkungan big data dengan menyesuaikan tugas secara otomatis seperti cluster.
Platform data besar Amazon
16. Azure ML
Sebagai lingkungan berbasis layanan cloud, Azure ML dapat digunakan untuk membangun, melatih, dan menerapkan berbagai model pembelajaran mesin. Untuk berbagai analisis data, penambangan, dan tugas peramalan, Azure ML memungkinkan pengguna untuk menghitung dan memanipulasi berbagai volume data di platform cloud.
17. Google AI Platform
Mirip dengan Amazon EMR dan Azure ML, Google AI Platform berbasis cloud juga dapat menyediakan berbagai tumpukan pembelajaran mesin. Google AI Platform mencakup berbagai database, perpustakaan pembelajaran mesin, dan tools lainnya. Pengguna dapat menggunakannya di cloud untuk melakukan data mining dan tugas ilmu data lainnya.
Tools Data mining Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan saraf terutama memproses data dengan cara yang sama seperti otak manusia memproses informasi. Dengan kata lain, karena otak kita memiliki jutaan neuron yang memproses informasi eksternal dan menghasilkan keluaran yang sesuai, jaringan saraf dapat mengikuti prinsip tersebut untuk mencapai data mining dengan mengubah data mentah menjadi informasi yang terkait satu sama lain.
18. PyTorch
Pytorch adalah paket Python dan kerangka pembelajaran mendalam berdasarkan perpustakaan Torch. Ini awalnya dikembangkan oleh AI Research Lab (FAIR) Facebook sebagai tools ilmu data seperti jaringan saraf yang dalam. Pengguna dapat memprogram seluruh jaringan saraf melalui Pytorch dengan: memuat data, memproses data, menentukan model, melakukan pelatihan dan evaluasi, langkah-langkah data mining tersebut. Selain itu, dengan kemampuan akselerasi GPU yang kuat, Torch dapat mencapai kalkulasi array yang cepat. Pada September 2020, ekosistem R obor ( https://torch.mlverse.org/) sudah termasuk torch, torchvision, torchaudio, dan ekstensi lainnya.
Jaringan saraf di PyTorch
19. TensorFlow
Mirip dengan PyTorch, TensorFlow yang dikembangkan oleh Google Brain Team juga merupakan framework pembelajaran mesin sumber terbuka berdasarkan Python. Ini dapat digunakan baik untuk membangun model pembelajaran yang mendalam dan untuk fokus pada jaringan saraf yang dalam. Ekosistem TensorFlow tidak hanya secara fleksibel menyediakan berbagai pustaka dan tools, tetapi juga memiliki komunitas yang luas dan populer bagi pengembang untuk melakukan berbagai tanya jawab dan berbagi pengetahuan. Meskipun milik pustaka Python, TensorFlow memperkenalkan antarmuka R ke TensorFlow API pada tahun 2017.
Tools Data mining untuk Visualisasi Data
Visualisasi data adalah representasi grafis dari informasi yang diambil dari proses data mining. Tools tersebut memungkinkan pengguna untuk memvisualisasikan tren, pola, dan outlier dalam data melalui grafik, bagan, peta, dan elemen visualisasi lainnya.
20. Matplotlib
Matplotlib adalah pustaka tools yang luar biasa untuk visualisasi data dengan Python. Ini memungkinkan pengguna memanfaatkan grafik interaktif untuk membuat bagan berkualitas seperti: histogram, plot pencar, plot 3D, dll. Dan bagan ini dapat dikustomisasi dalam hal gaya, properti sumbu, font, dll.
21. ggplot2
ggplot2 juga merupakan perangkat R yang populer untuk visualisasi data. Ini memungkinkan pengguna untuk membangun berbagai grafik berkualitas tinggi dan indah. Pada saat yang sama, pengguna juga dapat menggunakan tools ini untuk memodifikasi berbagai komponen dalam diagram secara abstrak.
Kesimpulan
Seperti disebutkan sebelumnya, sebagian besar tools atau solusi data mining menggunakan dua bahasa pemrograman utama R dan Python, serta berbagai paket dan pustaka terkait. Bagi developer atau data scientist yang bergerak di bidang data mining, sangat perlu untuk mempelajari dan memahami berbagai jenis analisis data dan tools mining. Tentu saja, cara memilih tools yang tepat bergantung pada tujuan bisnis atau penelitian Anda saat ini.
