Teknik data mining menjadi topik penting kedua setelah definisi istilah ini. Data mining sendiri adalah proses melihat bank informasi yang sangat besar untuk memperoleh informasi baru.

Data mining bukanlah proses mengekstraksi data baru melainkan meramalkan kemungkinan pola dan ilmu baru dari data yang telah dikumpulkan sebelumnya. Setidaknya ada tujuh teknik data mining yang membantu spesialis data mining dalam memperoleh kesimpulan dari banyaknya informasi. Berikut penjelasannya:

1. Melacak pola

Salah satu teknik data mining paling mendasar adalah mempelajari pola dalam rangkaian data Anda. Ini biasanya berasal dari penyimpangan data Anda yang terjadi pada interval regular atau pasang surut variabel tertentu dalam waktu tertentu.

Misalnnya, Anda dapat melihat penjualan produk tertentu tampak naik sebelum hari libur. Atau saat musim lebih hangat lebih banyak orang mengunjungi situs Anda.

2. Membuat klasifikasi

Klasifikasi merupakan teknik data mining lebih rumit yang memaksa Anda mengumpulkan beragam sifat secara bersamaan menjadi kategori terlihat. Dari situ Anda dapat menarik kesimpulan atau menjalankan beberapa fungsi. Sebagai contoh, jika Anda mengevaluasi data tentang latar belakang keuangan konsumen dan riwayat penjualan, Anda dapat mengklasifikasikannya sebagai resiko kredit “rendah”, “menengah”, atau “tinggi”. Anda dapat memakai klasifikasi itu untuk mempelajari lebih banyak tentang konsumen tersebut.

3. Melakukan asosiasi

Asosiasi terkait dengan pola pelacakan tetapi lebih khusus terkait dengan variabel yang bergantung satu sama lainnya. Dalam hal ini, Anda akan mencari peristiwa atau sifat khusus yang sangat terkait dengan peristiwa atau sifat lainnya. Misalnya, Anda mungkin memperhatikan konsumen Anda membeli barang tertentu yang berlanjut ke produk kedua terkait dengan produk pertama. Di toko daring, ini biasanya masuk ke bagian “Orang Juga Membeli”.

4. Mendeteksi elemen asing

Pada banyak kasus, cukup dengan mengenali pola secara keseluruhan tidak bisa memberikan pemahaman jelas rangkaian data Anda yang jelas. Anda juga perlu untuk mengidentifikasikan anomali atau elemen asing dalam data Anda. Sebagai contoh, Anda ingin menginvestigasi kenaikan besar dan apa penyebabnya, misalnya, saat pembeli wanita tiba-tiba sering membeli produk Anda yang sebenarnya didominasi oleh konsumen pria.

Baca juga: Pilihan Data Mining Tools yang Penting untuk Perusahaan Anda

5. Mengelompokkan

Pengelompokkan sangat mirip dengann klasifikasi tetapi ia melibatkan penggolongan data besar berdasarkan persamaan. Misalnya, Anda mungkin memilih demografi kelompok berbeda atas audiens lalu membuatnya menjadi grup berbeda menurut frekuensi berbelanja di toko Anda.

6. Regresi

Regresi biasanya dipakai sebagai bentuk perencanaan dan percontohan. Ia digunakan untuk mengidentifikasikan kecenderungan variabel tertentu dengan hadirnya variabel lainnya. Anda dapat memakai teknik ini untuk memperkirakan harga tertentu berdasarkan faktor, seperti permintaan konsumen dan persaingan.

7. Memperkirakan

Yang terakhir ini menjadi salah satu teknik data mining paling berharga sebab berfungsi untuk memproyeksikan jenis data di masa depan. Pada banyak kasus, dengan mengenali dan memahami kecenderungan riwayat cukup untuk membuat prediksi akurat atas apa yang akan terjadi di masa depan.

Penerapan teknik data mining yang tepat akan sangat membantu perusahaan Anda merumuskan produk yang tepat di masa depan. Apabila Anda membutuhkan jasa penyediaan data mining terpercaya, silahkan menghubungi kami, PT Sosial Teknologi Indonesia, melalui kolom Contact.