Berita11.com—Data mining adalah proses meringkas dan mengidentifikasi informasi atau knowledge dari sekumpulan data yang sangat banyak. Data mining menggunakan teknik statistik, matematika, dan kecerdasan buatan untuk melakukan proses.
Data mining juga dapat disebut knowledge extraction, pattern analysis, information harvesting, dan data archaeology. Adapun hasil data mining dapat digunakan untuk memprediksi tren bisnis, menemukan pola yang belum diketahui, dan membuat keputusan bisnis.
Berikut adalah Sembilan data mining yang sering digunakan praktisi disertai keunggulannya.
1. Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA)
sebuah software yang menggunakan algoritma machine learning untuk melakukan proses data mining. Sejumlah fitur unggulan di WEKA yang dapat dioptimalkan guna memudahkan penggalian informasi pada basis data yang tersedia. Salah satunya, fitur regression, yaitu sebuah proses untuk memperkirakan masa yang akan datang berdasarkan pola yang sudah terbentuk.
Pola tersebut berfungsi sebagai model data. Fitur lainnya adalah clustering yang bertujuan untuk mengelompokkan data yang tersedia.
Dari proses clustering akan didapatkan pola tertentu berdasarkan hubungan antara data-data tersebut.
WEKA menampilkan hasil data mining dalam bentuk chart atau gambar sehingga mudah dipahami. Selain itu, user interface/user experience aplikasi ini sederhana sehingga gampang digunakan.
2. Rapid Miner
Software untuk melakukan data mining. Dengan software ini, Anda dapat melakukan text mining, menganalisis teks, mengekstrak pola, dan mengombinasikannya dengan metode statistika, database, dan kecerdasan buatan.
RapidMiner juga dimanfaatkan untuk memahami deep learning, machine learning, dan analisis prediktif. Tools ini bisa digunakan untuk kepentingan bisnis, komersial, pelatihan, pendidikan, riset, dan sebagainya.
Prosedur data mining yang dilakukan oleh Rapid Miner adalah extraction, transformation, loading (ETL), data preprocessing, visualization, modelling, dan evaluation.
Proses ini digambarkan dengan XML, dibuat dengan graphic user interface (GUI), dan menggunakan bahasa pemograman Java.
3. Rattle
Aplikasi ini mengandalkan kekuatan R Statistical Software. Rattle dapat digunakan sebagai sarana untuk mempelajari bahasa pemograman R.
Keunggulan Rattle adalah dapat melakukan analisis statistik dan membuat model. Sejumlah fitur yang terdapat pada Rattle. Untuk file inputs, misalnya, bisa dalam bentuk CSV, TXT, Excel, ARFF, ODBC, R Dataset, Corpus, dan Scripts.
Untuk clustering, opsi pengelompokkan yang tersedia adalah KMeans, Clara, Hierarchical, dan BiCluster.
Supaya hasilnya mudah dipahami, Rattle menggunakan charts dalam bentuk box plot, histogram, dendrograms, cumulative, dan sebagainya.
4. Xplenty
Software yang menyediakan platform untuk mengintegrasikan, memproses dan menyiapkan data untuk analitik. Tool ini bahkan menawarkan fitur lengkap untuk membangun data pipeline.
Saat menggunakan Xplenty Anda dapat mengimplementasikan fungsi persiapan data yang kompleks sekalipun. Xplenty juga memiliki antarmuka yang intuitif untuk mengimplementasikan ETL, ELT atau solusi replikasi. Ada pula fungsi untuk mentransfer dan mengubah data antara database atau data warehouse yang dapat memudahkan Anda.
5. Datawatch
Datawatch adalah aplikasi yang menawarkan solusi data mining dan business intelligence. Dengan aplikasi ini Anda bisa fokus pada visualisasi data real-time. Datawatch juga menawarkan fitur untuk membangun dan menerapkan sistem monitoring dan analisis tanpa perlu menuliskan satu baris kode pun.
Beberapa fungsi dan fitur yang ditawarkan lainnya melalui aplikasi ini adalah identifikasi trading anomali, analisis alternatif skenario yang mempengaruhi kinerja dengan data historis, serta fitur drag and drop untuk membangun tampilan data yang disesuaikan.
6. Oracle racle Data Mining
Menyediakan algoritma data mining yang sangat baik untuk klasifikasi data, prediksi dan analitik khusus yang memungkinkan kamu menganalisis wawasan, membuat prediksi dengan lebih baik, menargetkan pelanggan terbaik, serta mengidentifikasi peluang penjualan silang dan mendeteksi penipuan.
Algoritma yang dirancang dalam aplikasi data mining ini sendiri memanfaatkan potensi kekuatan database Oracle. Beberapa kelebihan lain dari tool ini adalah kemampuan menggali data dari table dan skema database, serta fitur drag and drop dalam database yang menawarkan pengguna wawasan yang lebih baik lagi.
7. KNIME
Platform integrasi terbaik untuk kebutuhan laporan dan analisis data. Pada umumnya, KNIME digunakan untuk keperluan riset farmasi. Aplikasi ini menampilkan analisis data pelanggan dan analisis data finansial.
Sejumlah fitur menarik yang ada di software KNIME, antara lain quick deployment dan scaling efficiency. Bagi pengguna, KNIME menjadi pilihan terbaik karena mudah digunakan dan pengoperasiannya butuh waktu yang singkat.
8. Orange
Software yang sangat ideal untuk melakukan machine learning dan data mining. Keunggulannya adalah menampilkan visualisasi data yang bagus.
Software ini menggunakan bahasa pemograman Python. Tiap komponen pada Orange disebut widgets.
Fungsi utama yang ditawarkan widgets antara lain menampilkan tabel data dan memilih fitur, membaca data, menampilkan elemen data, dan sebagainya. Orange identik dengan aplikasi yang interaktif dan menarik. Cara mengoperasikannya pun cukup mudah.
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.
Anda bisa memanfaatkannya untuk mengubah atau mengelola 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 (*)
