Rekomendasi Data Mining Yang Sering DIgunakan Oleh Para Spesialis

Untuk melakukan sebuah data mining, ada sejumlah aplikasi atau software yang bisa kamu gunakan. Kamu sekarang mungkin sedang memilah - milah mana aplikasi data mining yang paling cocok buatmu.

Data mining merupakan sebuah proses meringkas dan juga mengidentifikasi informasi atau knowledge dari sekumpulan data yang sangat banyak. Data mining menggunakan teknik statistik, matematika serta kecerdasan buatan untuk melakukan proses ini. Istilah lain yang mengacu pada data mining adalah knowledge extraction, pattern analysis, information harvesting, dan juga data archaeology.

Hasil data mining dapat digunakan untuk memprediksi tren bisnis, menemukan pola yang belum diketahui serta membuat keputusan bisnis.
 

Berikut Aplikasi Data Mining diantaranya

1. WEKA

WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) merupakan sebuah software yang menggunakan algoritma machine learning untuk melakukan sebuah proses data mining.

Ada sejumlah fitur unggulan di WEKA yang dapat dioptimalkan guna memudahkan penggalian informasi pada basis data yang banyak serta tersedia.

Salah satunya fitur regression, yakni sebuah proses untuk memperkirakan masa yang akan datang berdasarkan pola yang sudah terbentuk.

Pola tersebut berfungsi sebagai bagian dari model data. Fitur lainnya adalah clustering yang bertujuan untuk mengelompokkan data diantara data yang tersedia.

Dari proses clustering tersebut akan didapatkan pola tertentu berdasarkan hubungan antara data - data tersebut.

WEKA akan menampilkan hasil data mining dalam bentuk chart atau gambar sehingga mudah untuk dipahami. Selain itu UI/UX aplikasi ini sederhana sehingga gampang untuk diimplementasikan.

2. Rapid Miner

Rapid Miner merupakan salah satu software untuk melakukan data mining. Dengan software ini, kamu dapat melakukan text mining, yakni menganalisis teks, mengekstrak pola, dan mengkombinasikannya dengan metode statistika, database serta kecerdasan buatan.

Selain itu, Rapid Miner juga dimanfaatkan untuk memahami konsep deep learning, machine learning, dan juga analisis prediktif.

Alat ini bisa diaplikasikan untuk melakukan kepentingan bisnis, komersial, pelatihan, pendidikan, riset, dan lain sebagainya.

Prosedur data mining yang dilakukan oleh Rapid Miner adalah ETL (extraction, transformation, loading), data preprocessing, visualization, modelling serta evaluation.

Proses ini digambarkan dengan format XML, dibuat dengan GUI (graphic user interface), serta menggunakan bahasa pemrograman Java.

3. Rattle

Rattle juga berguna untuk melakukan keperluan data mining. Aplikasi ini dapat mengumpulkan kekuatan R Statistical Software.

Bahkan Rattle juga dapat digunakan sebagai sarana untuk mempelajari bahasa pemrograman R. Keunggulan Rattle lainnya adalah dapat melakukan analisis statistik serta membuat model.

Ada sejumlah fitur yang terdapat pada Rattle. Untuk file inputs, misalnya, bisa dalam bentuk CSV, TXT, Excel, ARFF, ODBC, R Dataset, Corpus, dan juga Scripts.

Untuk clustering, opsi pengelompokkan yang tersedia adalah KMeans, Clara, Hierarchical, dan juga BiCluster.

Agar hasilnya mudah dipahami, Rattle menggunakan charts dalam bentuk boxplot, histogram, dendrograms, cumulative, dan lain sebagainya.

4. Orange

Orange merupakan software yang sangat ideal untuk melakukan machine learning dan juga data mining. Keunggulannya adalah mampu untuk menampilkan visualisasi data yang bagus.

Software ini juga menggunakan bahasa pemrograman Python. Tiap komponen yang terdapat pada Orange disebut widgets.

Fungsi utama yang ditawarkan widgets diantaranya menampilkan tabel data dan memilih fitur, membaca data, menampilkan elemen data, dan lain sebagainya.

Orange identik dengan aplikasi yang interaktif dan juga menarik. Cara mengoperasikannya pun terbilang mudah.

5. KNIME

KNIME merupakan platform integrasi terbaik untuk kebutuhan pembuatan laporan dan juga analisis data. Pada umumnya, KNIME digunakan untuk keperluan riset bidang farmasi. Aplikasi ini menampilkan analisis data pelanggan dan juga analisis data finansial.

Ada sejumlah fitur menarik yang ada di software KNIME ini, antara lain quick deployment dan juga scaling efficiency. Bagi pengguna, KNIME menjadi pilihan terbaik karena mudah untuk digunakan serta pengoperasiannya butuh waktu yang singkat.

6. Xplenty 

Kamu dapat membangun data pipeline dengan menggunakan Xplenty

Xplenty menyediakan platform untuk mengintegrasikan, memproses serta menyiapkan data untuk kebutuhan analitik. Tool ini juga bahkan menawarkan fitur lengkap untuk membangun data pipeline. 

Saat menggunakan Xplenty kamu dapat mengimplementasikan fungsi dalam persiapan data yang kompleks sekalipun. Xplenty juga memiliki antarmuka yang intuisi untuk mengimplementasikan ETL, ELT atau solusi replikasi. Ada pula fungsi untuk proses mentransfer serta mengubah data antara database atau data warehouse yang dapat memudahkanmu. 

7. Datawatch 

Datawatch merupakan sebuah aplikasi yang menawarkan solusi data mining dan juga business intelligence. Dengan aplikasi ini kamu bisa fokus pada visualisasi data secara real-time. Datawatch juga menawarkan fitur untuk membangun serta menerapkan sistem monitoring dan juga analisis tanpa perlu menuliskan satu baris kode. 

Beberapa fungsi serta fitur yang ditawarkan lainnya melalui aplikasi ini adalah dapat mengidentifikasi trading anomali, analisis alternatif skenario yang mempengaruhi kinerja dengan data historis, serta fitur drag and drop untuk membangun tampilan data yang dapat disesuaikan.

8. Oracle Data Mining

Oracle Data Mining menyediakan algoritma data mining yang sangat baik untuk melakukan klasifikasi data, prediksi hingga analitik khusus yang memungkinkan kamu menganalisis wawasan, membuat prediksi dengan lebih baik, menargetkan pelanggan terbaik, serta mengidentifikasi peluang penjualan silang hingga mendeteksi penipuan. 

Algoritma yang dirancang dalam aplikasi data mining ini sendiri memanfaatkan potensi kekuatan database dari Oracle. Beberapa kelebihan lain dari tool ini adalah kemampuan untuk menggali data dari tabel dan skema database, serta fitur drag and drop dalam database yang menawarkan pengguna wawasan yang lebih baik lagi. 

9. SAS Data Mining 

Statistical Analysis System atau SAS adalah produk dari SAS Institute yang dikembangkan untuk analitik dan manajemen data. Tool ini sangat cocok digunakan untuk data mining, text mining dan pengoptimalan data. 

Kamu bisa memanfaatkannya untuk mengubah atau mengolah data dari berbagai sumber untuk mendukung analisis statistik. Tidak hanya itu, salah satu kelebihan lainnya dari aplikasi data mining ini adalah memiliki arsitektur pemrosesan memori terdistribusi yang berskala. 

Nah, itu dia tadi beberapa pilihan aplikasi data mining yang paling banyak digunakan saat ini.
 

Tujuan Data Mining

Setelah tahu apa itu data mining, kamu juga perlu tahu tujuannya. Berikut ini adalah tiga di antaranya:

1. Explanatory
Tujuan data mining ini adalah untuk menjawab atau menjelaskan penyebab dari suatu hal. 

Katakanlah, kamu ingin tahu mengapa salah satu produk di website kamu kurang laku dibanding produk lainnya.

Setelah menggali data aktivitas pengunjung di website, kamu menemukan bahwa produk tersebut tidak menawarkan pilihan warna. Sedangkan, pengunjung kamu cenderung memilih warna favorit sebelum memasukkannya ke keranjang belanja. 

Dengan begitu, kamu jadi mendapat gambaran solusi agar produk tersebut bisa lebih laris.

2. Confirmatory
Sesuai namanya, tujuan data mining ini adalah untuk mengkonfirmasi sebuah pendapat atau hipotesis. Umumnya, tujuan ini penting dalam proses pembuatan suatu produk.

Ketika merancang sebuah produk, kamu pasti punya asumsi tentang masalah yang dihadapi target konsumen dan menciptakan produk sesuai kebutuhan tersebut. Namun, benarkah produk kamu nantinya akan dibutuhkan?

Nah, untuk memastikan hal itu, kamu perlu mengumpulkan data tentang kebiasaan konsumen terkait produk yang diharapkan. Bisa menggunakan sampling dari calon konsumen kamu atau menggunakan data dari kompetitor apabila memilikinya.

Apapun itu, kamu harus mampu menjawab benar tidaknya sebuah asumsi dengan data mining yang dilakukan.

3. Exploratory
Penambangan data juga bertujuan untuk menemukan kemungkinan atau pola baru dalam sebuah proses bisnis. Contohnya, tren pasar yang akan berdampak kepada penjualan produk.

kamu bisa memanfaatkan data mining untuk menentukan produk apa yang akan dijual sesuai dengan tren kebutuhan di masyarakat. Dengan menciptakan produk sesuai tren, kemungkinan penjualan bisa ditingkatkan. Jadi, akan berdampak bagi kelangsungan bisnis.
 

Manfaat Data Mining

Ada banyak manfaat yang bisa didapatkan dari data mining, terutama dalam dunia bisnis, seperti:

1. Meningkatkan Kualitas Layanan 
Meskipun memiliki produk yang berkualitas, tapi kalau bisnis tidak mampu memberikan layanan kepada calon konsumen dengan baik, pasti mereka akan kecewa bukan?

Nah, data mining menjanjikan manfaat untuk bisa meningkatkan kualitas layanan bisnis.

Sebagai contoh, dengan sebuah tool CRM,  kamu jadi  tahu kendala yang sering mereka hadapi dan menyediakan proses yang lebih baik agar kendala tersebut tidak terjadi lagi pada konsumen.

2. Mendorong Penjualan
Inilah salah satu alasan utama banyak bisnis mulai memanfaatkan data mining. Sebab, data mining bisa meningkatkan conversion rate atau jumlah transaksi di website.

Dengan menambang data aktivitas konsumen di website, kamu bisa mengetahui apa saja yang mengurungkan niat konsumen untuk bertransaksi. Contohnya, pada menu navigasi yang sulit dipahami, minimnya deskripsi di halaman produk, dan lainnya.

Kalau sudah tahu berbagai penyebabnya, kamu bisa mulai menerapkan strategi yang tepat untuk mendorong penjualan.

3. Melakukan Analisis Risiko 
Data mining juga cukup efektif dalam melakukan analisis risiko. Itulah kenapa cara ini kerap dilakukan oleh institusi keuangan. Salah satu contohnya adalah untuk memproses nasabah bank yang mengajukan pinjaman.

Pada praktiknya, bank akan mengumpulkan riwayat keuangan nasabah dari berbagai bank serta penyedia layanan finansial lainnya. Nah, jika orang tersebut memiliki catatan yang buruk, bank akan menangguhkan permintaan pinjamannya.

4. Mengoptimalkan Pengeluaran
Manfaat data mining yang lain adalah mendeteksi pemborosan dan dan mengupayakan belanja perusahaan lebih optimal. Upaya ini cukup sering dilakukan di berbagai jenis industri.

Sebagai contoh, kamu memasarkan produk lewat iklan media sosial. Setelah melakukan data mining, ternyata sumber transaksi dari blog lebih banyak dibanding dari iklan yang dipasang. 

Artinya, iklan di media sosial kamu kurang efektif. Dengan begitu, kamu bisa mengevaluasi kampanye iklan kamu dan mengalokasikan anggarannya untuk memaksimalkan blog. Misalnya, membeli tema premium untuk fitur lebih lengkap, atau mencari penulis blog berkualitas agar bisa membuat konten lebih rutin.

5. Bisa Lebih Memahami Konsumen
Kebutuhan konsumen akan suatu produk bisa saja berubah-ubah. Bisa karena tren, atau lainnya. Nah, agar produk atau layanan kamu senantiasa laris, pastikan penawaran produk tetap relevan dengan kebutuhan itu.

Dengan data mining, kamu bisa mencatat perubahan tersebut sehingga dapat memberikan solusi produk yang tepat.

Contohnya, saat Hari Raya, terdapat beberapa produk yang sering dibeli sesuai data mining yang dilakukan. Maka, kamu bisa menampilkan produk tersebut di halaman utama toko online. Dengan begitu, akan memudahkan konsumen dalam berbelanja produk. 

6. Memastikan Produksi Berjalan Baik
Untuk memastikan produksi berjalan dengan baik, memanfaatkan data mining adalah langkah jitu. Data mining yang dilakukan bisa berupa mengumpulkan data penggunaan, kapasitas produksi, dan lainnya. 

Dengan semua data yang dimiliki, kamu bisa tahu kapan harus melakukan pemeliharaan untuk menghindari perbaikan yang tidak terjadwal dan mengurangi produktivitas.

7. Mengelola Pasokan Bahan Baku Lebih Baik
Manfaat data mining selanjutnya adalah untuk mengetahui kapan permintaan pasar meningkat. Jadi, mereka bisa menyiapkan jumlah pasokan untuk menghadapi permintaan yang membludak.