Intro
Istilah “9 hukum data mining” merujuk pada seperangkat prinsip yang dijelaskan oleh Tom Khabaza, seorang konsultan dan penulis data mining terkemuka, dalam artikelnya yang berjudul “The 9 Laws of Data Mining” pada tahun 1999. Hukum-hukum ini memberikan kerangka kerja untuk praktik data mining yang efektif dan menyoroti pertimbangan kunci yang harus diingat oleh penambang data saat menjalankan proyek data mining.
Berikut ini adalah 9 hukum data mining:
- Tujuan Bisnis: Data mining harus didorong oleh tujuan bisnis organisasi. Penting untuk memahami tujuan dari proyek dan hasil yang diinginkan sebelum memulai kegiatan data mining.
- Persiapan Data: Persiapan data adalah langkah penting dalam proses data mining. Penting untuk memastikan bahwa data yang dianalisis relevan, akurat, dan lengkap sebelum mencoba menganalisisnya.
- Pengetahuan Domain: Penambang data harus memiliki pemahaman yang mendalam tentang domain di mana mereka bekerja. Ini termasuk memahami proses bisnis, sumber data, dan masalah kualitas data.
- Pemodelan: Tahap pemodelan melibatkan pemilihan algoritma dan teknik yang tepat untuk menganalisis data. Penting untuk memilih model yang sesuai untuk data dan dapat menghasilkan wawasan yang bermakna.
- Validasi: Model yang dikembangkan selama tahap pemodelan harus divalidasi untuk memastikan bahwa mereka akurat dan dapat diandalkan. Ini melibatkan pengujian model pada dataset independen dan membandingkan hasilnya dengan observasi dunia nyata.
- Iterasi: Data mining adalah proses iteratif. Penting untuk terus menyempurnakan model dan teknik persiapan data berdasarkan umpan balik dan data baru.
- Interpretasi: Hasil dari proses data mining harus diinterpretasikan dalam konteks tujuan bisnis. Penting untuk memahami implikasi hasil dan mengkomunikasikan mereka dengan efektif kepada stakeholder.
- Implementasi: Wawasan yang dihasilkan melalui data mining harus diimplementasikan. Ini melibatkan integrasi model dan wawasan ke dalam proses bisnis dan pengambilan keputusan.
- Pemeliharaan: Model dan proses data mining harus dipelihara dari waktu ke waktu untuk memastikan bahwa mereka terus menghasilkan hasil yang akurat dan bermakna. Ini melibatkan memantau kualitas data, memperbarui model sesuai kebutuhan, dan menggabungkan sumber data baru.
Secara keseluruhan, 9 hukum data mining memberikan kerangka kerja untuk praktik data mining yang efektif. Dengan mengikuti prinsip-prinsip ini, penambang data dapat memastikan bahwa proyek mereka didorong oleh tujuan bisnis, didasarkan pada data yang akurat dan relevan, dan menghasilkan wawasan bermakna yang dapat digunakan untuk meningkatkan proses bisnis dan pengambilan keputusan.
Penerapan 9 Hukum Data Mining
Berikut ini adalah beberapa contoh konkret tentang bagaimana masing-masing dari 9 hukum data mining dapat diterapkan pada layanan penilaian mobil (Car Valuation Service):
Tujuan Bisnis
Tujuan bisnis dari layanan penilaian mobil adalah untuk menentukan nilai pasar kendaraan tertentu secara akurat berdasarkan berbagai faktor, seperti usia, jarak tempuh, kondisi, dan lokasi. Tujuan ini dapat membantu pembeli dan penjual membuat keputusan yang tepat tentang penetapan harga dan negosiasi.
Persiapan Data
Untuk mempersiapkan data yang akan di analisis, layanan penilaian mobil perlu mengumpulkan data dari berbagai sumber, seperti daftar online, inventaris dealer, dan hasil lelang. Lalu membersihkan dan menyaring data, menghapus outlier atau variabel yang tidak relevan, dan melakukan langkah-langkah preprocessing lainnya untuk memastikan data akurat dan relevan.
Pengetahuan Domain
Layanan penilaian mobil harus memiliki pemahaman mendalam tentang industri otomotif, termasuk faktor-faktor yang dapat mempengaruhi nilai kendaraan, seperti merek dan model, level trim, fitur opsional, dan kondisi pasar regional.
Modeling
Layanan penilaian mobil dapat menggunakan model regresi untuk memprediksi nilai pasar kendaraan berdasarkan berbagai faktor, seperti merek dan model, tahun, jarak tempuh, dan kondisi.
Validasi
Selama tahap validasi, layanan penilaian mobil akan menguji akurasi dan keandalan model tersebut dengan membandingkan nilai yang diprediksi dengan harga jual aktual untuk sampel kendaraan.
Iterasi
Data mining adalah proses iteratif, dan layanan penilaian mobil mungkin perlu memperbaiki model dan teknik dari waktu ke waktu. Misalnya, mengidentifikasi variabel baru yang akan dimasukkan ke dalam model tersebut berdasarkan umpan balik dari pelanggan dan pemangku kepentingan.
Interpretasi
Hasil data mining harus diinterpretasikan dalam konteks tujuan bisnis. Misalnya, layanan penilaian mobil mungkin menafsirkan hasil model untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang memiliki dampak terbesar pada nilai pasar kendaraan.
Implementasi
Setelah wawasan dihasilkan melalui data mining, maka selanjutnya harus diterapkan. Misalnya, layanan penilaian mobil mungkin menyediakan antarmuka yang mudah digunakan yang memungkinkan pembeli dan penjual dengan cepat dan mudah memperoleh perkiraan nilai pasar yang akurat untuk kendaraan tertentu.
Pemeliharaan
Model dan proses data mining harus dipelihara dari waktu ke waktu untuk memastikan bahwa layanan dapat terus menghasilkan hasil yang akurat dan bermakna. Misalnya, memperbarui model secara berkala untuk memasukkan data baru dan memastikan bahwa hasil perhitungan tetap akurat dan relevan di pasar yang berubah.
Penerapan Dalam Machine Learning
Definisikan Masalah
Masalahnya adalah membangun layanan penilaian mobil yang dapat memprediksi dengan akurat nilai mobil berdasarkan merek, model, tahun, jarak tempuh, dan kondisinya.
Kumpulkan dan Persiapkan Data
Kumpulkan data penjualan mobil, termasuk informasi tentang merek, model, tahun, jarak tempuh, kondisi, dan harga penjualan. Data ini dapat diperoleh dari pasar online atau dengan scraping data dari berbagai situs web. Pra-pemrosesan dan pembersihan data mungkin melibatkan penanganan nilai yang hilang, penanganan outlier, dan transformasi variabel kategorikal menjadi numerik.
Pilih Model
Model yang digunakan untuk layanan penilaian mobil dapat berupa model regresi, seperti regresi linier atau regresi pohon keputusan, yang dapat memprediksi nilai mobil berdasarkan fiturnya.
Latih Model
Model dapat dilatih menggunakan data yang dikumpulkan. Parameter model dapat disesuaikan untuk mencapai kinerja yang lebih baik, seperti menggunakan regularisasi untuk menghindari overfitting atau mengoptimalkan hyperparameter untuk meningkatkan akurasi.
Evaluasi Model
Setelah model dilatih, sebaiknya dievaluasi menggunakan satu set data uji yang terpisah. Akurasi model dapat dinilai menggunakan berbagai metrik seperti mean absolute error atau R-squared. Ini akan membantu mengidentifikasi apakah model overfitting atau underfitting data.
Optimalkan Model
Jika kinerja model tidak memuaskan, maka dapat dioptimalkan dengan mengubah arsitektur atau algoritma model, menambahkan fitur baru, atau menyesuaikan hyperparameter.
Terapkan Model
Setelah kinerja model memuaskan, model dapat diimplementasikan sebagai aplikasi web. Pengguna dapat memasukkan merek, model, tahun, jarak tempuh, dan kondisi mobil, dan model akan memprediksi nilai mobil tersebut.
Monitor dan Pertahankan Model
Model harus dimonitor dan dipelihara dari waktu ke waktu untuk memastikan bahwa ia terus bekerja dengan baik seiring data baru tersedia. Hal ini mungkin melibatkan pengajaran ulang model secara berkala menggunakan data yang diperbarui atau menyesuaikan parameter model sesuai kebutuhan.
Photo by Markus Spiske on Unsplash
