1 / 25

Pertemuan-1

Pertemuan-1. Pengantar Data Mining (DM) Motivasi Mengapa? Apa? Aplikasi Proses KDD Tinjauan DM Isu Utama. Pengantar DM. Motivasi: “Kebutuhan Merupakan Sumber Penemuan” • Problem ledakan data – Tool koleksi data otomatis dan perkembangan teknologi database

graiden-poole
Télécharger la présentation

Pertemuan-1

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Pertemuan-1

  2. Pengantar Data Mining (DM) Motivasi Mengapa? Apa? Aplikasi Proses KDD Tinjauan DM Isu Utama Pengantar DM

  3. Motivasi: “Kebutuhan Merupakan Sumber Penemuan” • Problem ledakan data – Tool koleksi data otomatis dan perkembangan teknologi database menyebabkan banyak sekali data yang bisa dikumpulkan di dalam database, data warehouse, dan alat peyimpanan informasi lainnya, untuk dianalisa • Kita berkubang data tetapi kelaparan pengetahuan! Pengantar DM

  4. Motivasi: “Kebutuhan Merupakan Sumber Penemuan” • Solusi: Penggudangan data dan penambangan data (Data warehousing and data mining) – Data warehousing dan on-line analytical processing (OLAP) – Penyaringan pengetahuan yang menarik (kaidah, keberaturan, pola, kendala) dari data dalam database yang besar Pengantar DM

  5. Komputer Tahun 1940-an (ENIAC) Pengantar DM

  6. Personal Home Network Tahun 2000-an Storage FileEdit 500 400 Locate View Help E D C B A 300 200 Mount 100 431 7437 1950 0 1 2 3 4 5 6 Network Traffic 7 79% / 0263196347358 Help 93% /us Storage Storage Storage Storage Storage Storage Internet Storage Pengantar DM

  7. Evolusi atau Perkembangan Teknologi Database • 1960an: Koleksi data, pembuatan data, IMS dan network DBMS • 1970an: Model data relasional dan implementasi DBMS relasional • 1980an: RDBMS, model data lanjut (extended- relational, OO, deduktif, dsb.) DBMS berorientasi aplikasi(spasial, saintifik, teknik, dsb.) • 1990an –2000an: Data mining dan data warehousing, database multimedia, teknologi Web Pengantar DM

  8. Apa Itu Data Mining? • Pada dasarnya: Perolehan pengetahuan dari data – “Ekstraksi informasi atau pola yang menarik (tidak sepele, implisit, tak-diketahui sebelumnya, mungkin bermanfaat) dari data didalam database yang besar" • Seringkali hanya: – “Memberitahu sesuatu yang menarik dari data ini", “Menguraikan data ini" Penyelidikan: analisa data semi-otomatis atas sekumpulan data yang besar Pengantar DM

  9. Apa Itu Data Mining? • Istilah yang rada baku: – Data mining • Biasanya DM adalah salah satu proses KDD – Knowledge discovery in databases (KDD) • Istilah umum yang meliputi, preprocessing data, DM, dan postprocessing • Istilah yang tidak terlalu sering digunakan: – Ekstraksi pengetahuan, arkeologi data, pengerukan data, penuaian informasi, analisa data/pola • Publisitas terbaru: – Kecerdasan bisnis, manajemen pengetahuan Pengantar DM

  10. Mengapa Data Mining? • Ketersediaan data dalam jumlah yang sangat besar: – Tool koleksi data otomatis dan perkembangan teknologi database menyebabkan banyak sekali data yang bisa dikumpulkan di dalam database, data warehouse, dan alat peyimpanan informasi lainnya – Pemeriksaan data manual adalah membosankan dan terkadang tidak masuk akal Pengantar DM

  11. Apa Manfaat Dari DM? Meningkatkan pengetahuan agar bisa membuat keputusan berdasarkan: Marketing Misal, pengaruh pada marketing Peran dan pengaruh DM yang bertumbuh pesat dan masih bertumbuh! Database Marketing KDD & Data Data Mining Warehousing Tetapi DM tidaklah sekedar marketing... Pengantar DM

  12. Potensi Aplikasi? • Analisis database dan dukungan keputusan: – Analisis dan manajemen pasar • Target pasar, manajemen relasi customer (CRM), analisis keranjang pasar, penjualan silang, segmentasi pasar – Analisis dan manajemen resiko • Peramalan, tindakan mempertahankan customer, peningkatan asuransi, kontrol kualitas, analisis kompetitif – Deteksi dan manajemen kecurangan Pengantar DM

  13. Potensi Aplikasi? • Aplikasi lain: – Text mining (news group, email, dokumen) dan Web mining – Stream data mining – Analisis DNA dan bio data Pengantar DM

  14. Analisis dan Manajemen Pasar • Dari mana data berasal? – Transaksi kartu kredit, loyalty cards, kupon discount, keluhan customer, kajian lifestyle publik • Target Pasar – Mendapatkan kelompok model customer yang berbagi karakteristik yang sama: minat, tingkat pendapatan, kebiasaan belanja, dsb. – Menentukan pola pembelian customer berdasarkan waktu • Analisis lintas pasar – Asosiasi/korelasi antara penjualan produk & taksiran berdasarkan asosiasi demikian Pengantar DM

  15. Analisis dan Manajemen Pasar • Profil customer – Tipe customer apa membeli produk apa (pengelompokan atau klasifikasi) • Analisa kebutuhan customer – Mengenali produk terbaik untuk customer berbeda – Meramalkan faktor apa yang akan memikat customer baru • Penyediaan rangkuman informasi – Rangkuman laporan multidimensi – Rangkuman informasi statistik (kecenderungan data terpusat dan variasi) Pengantar DM

  16. Analisis dan Manajemen Resiko Perusahaan • Perencanaan keuangan dan evaluasi aset – Analisis dan peramalan cash flow – Analisis ganti rugi yang mungkin untuk mengevaluasi aset – Analisis cross-sectional dan time series (financial- ratio, analisa trend, dsb.) • Perencanaan sumberdaya – Merangkum dan membandingkan sumberdaya dan pengeluaran Pengantar DM

  17. Analisis dan Manajemen Resiko Perusahaan • Kompetisi – Memantau pesaing dan arah pasar – Mengelompokkan customer kedalam kelas dan prosedur harga berbasis kelas – Menetapkan strategi harga dalam suatu pasar dengan kompetitif tinggi Pengantar DM

  18. Aplikasi Lain • Olah raga – IBM Advanced Scout menganalisa statistik (shots blocked, assists, dan fouls) pertandingan NBA untuk mendapatkan keuntungan kompetitif bagi New York Knicks dan Miami Heats • Astronomi – Observatory JPL dan Palomar menemukan 22 quasars dengan bantuan data mining • Internet Web Surf-Aid – IBM Surf-Aid menerapkan algoritma data mining untuk akses logs halaman Web yang terkait dengan pasar dalam upaya mendapatkan kesukaan dan perilaku customer, mengenalisa efektifitas pemasaran Web, perbaikan situs Web organisasi, dsb. Pengantar DM

  19. Contoh (1) • Anda seorang manajer marketing untuk perusahaan telepon cellular: – Pelanggan menerima sebuah telepon gratis (nilai 1.5 juta) dengan kontrak satu tahun; anda memberikan suatu komisi penjualan sebesar 2.5 juta per kontrak – Problem: Turnover (setelah kontrak berakhir) adalah 25% – Memberikan suatu telepon baru ke setiap orang yang kontraknya habis sangatlah mahal – Membawa kembali customer setelah keluar adalah juga sukar dan mahal Pengantar DM

  20. Contoh (1) • Tiga bulan sebelum suatu kontrak berakhir, cari tahu customer mana yang akan Yippee! I won't leave! keluar: – Jika anda ingin mempertahankan customer yang diduga akan keluar, tawarkan customer tersebut suatu telepon baru Pengantar DM

  21. Contoh (2) • Anda seorang petugas asuransi dan anda harus mendefinisikan suatu pembayaran bulanan yang pantas untuk seorang pemuda berusia 18 tahun yang membeli sebuah Ferrari … apa yang anda akan lakukan? Oh, yes! I love my Ferrari! Pengantar DM

  22. Contoh (2) • Kaji seluruh data customer dan data kompensasi pembayaran sebelumnya • Kaji peluang penyebab kecelakaan paling banyak berdasarkan dugaan… – Kelamin pengendara (pria/wanita) dan usia – Model dan usia mobil, tempat tinggal – dsb. • Jika peluang kecelakaan lebih besar dari rata-rata, aturlah pembayaran bulanan yang sesuai! Pengantar DM

  23. Contoh (3) • Anda berada diluar negeri dan seseorang mencuri atau menggandakan kartu kredit atau telepon mobile anda … • Perusahaan kartu kredit … – Menggunakan data histori untuk membangun model prilaku penipuan dan gunakan data mining untuk membantu didalam mengenali kejadian yang mirip • Perusahaan telepon … – Menganalisis pola yang menyimpang dari suatu kebiasaan yang diharapkan (tujuan, durasi, dsb.) Pengantar DM

  24. Contoh (4) • Log pengaksesan Web bisa dianalisis untuk … Excellent surfing experience! – Mendapatkan apa kesukaan customer – Memperbaiki situs Web organisasi • Demikian pula … – Seluruh jenis analisis log informasi – Adaptasi antarmuka/layanan user Pengantar DM

  25. Selesai Pengantar DM

More Related