Langsung ke konten utama

Data Collection

 

 
Data collection (pengumpulan data) merupakan tahap awal dalam proses data mining di mana data yang diperlukan untuk analisis atau pemodelan dikumpulkan dari berbagai sumber. Tahap ini memainkan peran kunci dalam menentukan kualitas dan relevansi data yang akan digunakan dalam proses selanjutnya. Beberapa langkah yang umum dilakukan dalam tahap pengumpulan data dalam data mining meliputi:
  1. Identifikasi Sumber Data: Mengidentifikasi sumber-sumber data potensial yang relevan dengan tujuan analisis atau pemodelan yang ingin dilakukan. Sumber data ini bisa berupa database internal perusahaan, data daring, data sensor, atau data publik dari berbagai platform.
  2.  Penentuan Jenis Data: Menentukan jenis data yang diperlukan untuk mencapai tujuan analisis atau pemodelan, seperti data numerik, kategorikal, temporal, spasial, atau teks.
  3.  Perencanaan Pengumpulan Data: Merencanakan strategi pengumpulan data yang mencakup parameter seperti waktu, metode pengumpulan, alat yang digunakan, dan ukuran sampel yang dibutuhkan.
  4. Pengumpulan Data: Melaksanakan proses pengumpulan data sesuai dengan rencana yang telah disusun, termasuk pengambilan sampel, survei, observasi, atau penggunaan sensor dan perangkat IoT.
  5. Validasi Data: Memastikan keakuratan, keabsahan, dan kebersihan data yang dikumpulkan dengan melakukan verifikasi dan validasi data.
  6. Pembersihan Data Awal: Melakukan pembersihan data awal untuk menghilangkan nilai yang hilang, outlier, atau nilai yang tidak valid.
  7. Penggabungan Data: Menggabungkan data dari berbagai sumber atau tabel jika diperlukan untuk menyusun dataset yang lengkap dan bermutu.

Tahap pengumpulan data adalah langkah kritis dalam proses data mining karena kualitas dan relevansi data yang diperoleh akan mempengaruhi hasil akhir analisis atau pemodelan. Oleh karena itu, perencanaan yang cermat dan pemantauan yang teliti diperlukan untuk memastikan bahwa data yang dikumpulkan sesuai dengan kebutuhan dan tujuan analisis yang ditetapkan.


Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

Data Transform

  Transformasi data merupakan proses mengubah format, skala, atau representasi data dari bentuk awalnya menjadi bentuk yang lebih sesuai atau lebih mudah untuk diproses, dianalisis, atau dimodelkan. Tujuannya adalah untuk meningkatkan kualitas data, mengurangi kekacauan, atau menyesuaikan data agar cocok dengan kebutuhan analisis atau pemodelan yang akan dilakukan. Beberapa teknik transformasi data umum meliputi: Normalisasi: Mengubah nilai-nilai dalam dataset ke skala yang relatif, sering kali antara 0 dan 1, untuk memastikan bahwa semua variabel memiliki pengaruh yang seimbang dalam analisis. Standardisasi: Mengubah nilai-nilai dalam dataset sehingga memiliki mean 0 dan deviasi standar 1, sehingga mendukung perbandingan antar variabel yang memiliki unit yang berbeda. Transformasi Logaritmik: Menggunakan logaritma alami atau logaritma lainnya untuk mengubah distribusi data yang tidak normal atau cenderung mendekati distribusi normal. Transformasi Box-Cox: Menggunakan tr...
Posting Komentar
Baca selengkapnya

Data Visualization

  Data Visualization atau Visualisasi Data adalah representasi grafis dari informasi dan data. Dengan visualisasi data, informasi yang kompleks dapat disajikan dalam format yang lebih mudah dipahami dan diinterpretasikan. Tujuan utama visualisasi data adalah untuk mengomunikasikan informasi secara jelas dan efisien kepada pengguna. Beberapa tipe visualisasi data yang umum digunakan: Grafik Batang (Bar Chart) : Digunakan untuk membandingkan nilai-nilai dari beberapa kategori atau kelompok data. Grafik Garis (Line Chart) : Menampilkan perubahan data dalam rentang waktu atau urutan tertentu. Grafik Pie (Pie Chart) : Menunjukkan proporsi atau persentase dari keseluruhan data dalam bentuk lingkaran. Histogram : Menggambarkan distribusi frekuensi data dalam bentuk batang. Peta (Maps) : Memvisualisasikan data berdasarkan lokasi geografis. Scatter Plot : Menunjukkan hubungan antara dua set data numerik. Treemap : Menampilkan hierarki data dalam bentuk persegi panjang bersarang. Vis...
Posting Komentar
Baca selengkapnya

Pertemuan 10 Data Mining

  Supervised learning mengacu pada sebuah teknologi kecerdasan buatan tergolong ke dalam kategori machine learning, di mana teknologi ini melatih algoritma dari perangkat komputer pada proses input data yang telah diberi label untuk output tertentu. Singkatnya, perancangan jenis learning ini khusus untuk melatih input data. Algoritma komputer dilatih sampai mendapat hasil yakni dapat melakukan deteksi pola serta hubungan mendasar antara input data dan output label. Nantinya, hal itu akan memungkinkan penyajian dengan hasil pelabelan yang akurat. Pembelajaran satu ini dapat membantu perusahaan dalam memecahkan masalah berskala besar. Jenis machine learning ini cocok untuk menyelesaikan masalah klasifikasi maupun regresi, seperti melakukan penentuan terhadap kategori yang ada pada artikel maupun melakukan prediksi terkait dengan volume penjualan pada waktu tertentu di masa mendatang. Tujuan jenis learning satu ini adalah untuk memperdalam pemahaman data dalam konteks pertanyaan. Supe...
Posting Komentar
Baca selengkapnya