Aplikasi Data Mining di Komputer

Aplikasi Data Mining di Komputer atau Laptop Terbaik

Mengenal Apa Itu Data Mining

Aplikasi Data MiningData mining merupakan sebuah proses yang dicoba untuk memperoleh dan mengumpulkan data kemudian mengidentifikasinya. Data itu diperoleh dari suatu informasi yang amat besar. Di dalam melakukan data mining, seringkali menggunakan matematika, metode statistika, dan juga menggunakan kecerdasan buatan atau artifical intelligence.

Selain dinamakan data mining, cara ini juga disebut dengan knowledge discovery( mining) in database atau KDD, pattern analysis, knowledge extraction, data dredging,, data archeology, business intelligence, information harvesting, dan lain sebagainya.

Fungsi Utama Data mining ada 2 yakni descriptive dan predictive. Selengkapnya silakan simak di bawah ini.

 

– Descriptive: sebuah fungsi yang dipakai buat menguasai secara lebih jauh terkait informasi yang sedang dicermati. Diharapkan kita bisa mengetahui perilaku dari informasi itu yang kemudian akan digunakan untuk memperoleh data sekeliling karakteristik data.

– Predictive: sebuah fungsiyang dipakai buat mengenali pola tertentu dari suatu informasi. Pola tersebut diperoleh berdasarkan variabel- variabel informasi. Jika sudah mendapatkan pola, maka pola inilah yang nantinya akan dipakai buat memperhitungkan pola yang lain.

 

Berikut ini kami sudah mempunyai beberapa aplikasi data mining di Komputer dan laptop yang dapat jadi opsi terbaik untuk menghasilkan data mining sesuai yang kita inginkan:

1. RapidMiner

RapidMiner merupakan salah satu aplikasi data mining yang banyak digunakan. RapidMiner dapat melakukan text mining, dimana konsumen dapat mengolah teks, serta mengekstrak pola. Dengan memakai aplikasi ini, konsumen juga dapat melakukan deep learning, analisis prediktif, dan machine learning. Aplikasi ini juga banyak digunakan di berbagai kepentingan, semacam bisnis, menguntungkan, pendidikan, penelitian, pengembangan aplikasi.

2. Orange

Dalam hal visualisasi data, orange merupakan aplikasi yang sempurna digunakan buat data mining dan machine learning. Orange menggunakan bahasa pemrograman Python, tiap bagian pada orange dinamakan widgets. Orange berfungsi menunjukkan bagan informasi dan memungkinkan konsumen untuk memilih fitur, membaca informasi, memvisualisasikan elemen data, dan lain sebagainya.

3. Weka

Waikato Environment for Knowledge Analysis( WEKA), aplikasi ini menggunakan algoritma machine learning dalam melakukan data mining. Weka mendukung tugas- tugas data mining, seperti pra- pemrosesan, klasifikasi, regresi, visualisasi, dan lain sebagainya.

4. SAS Data Mining

Statistical Analysis System( SAS), tool ini digunakan untuk data mining, text mining, serta pengoptimalan informasi. SAS data mining mempunyai arsitektur pemrosesan terdistribusi yang berskala. Dengan tool ini, konsumen dapat mengganti dan mengelola data dari banyak sumber untuk mendukung analisis statik.

5. KNIME

Aplikasi ini cocok dipakai untuk membuat analisa data maupun laporan. KNIME seringkali dipakai, terutama dalam penelitian farmasi. Banyak sekali fitur KNIME yang sangat gampang dipakai. Fitur- fitur tersebutlah yang membantu mempercepat pekerjaan. Beberapa fitur yang ditawarkan oleh KNIME yaitu quick deployment, dan scaling efficiency.

6. Datawatch

Aplikasi ini menawarkan solusi data mining serta business intelligence. Datawatch memungkinkan konsumennya untuk membuat dan mempraktikkan sistem monitoring serta analisa tanpa wajib menuliskan kode.

7. Oracle Data Mining

Tool ini sediakan algoritma data mining buat pengelompokan informasi, prediksi, dan analitik. Algoritma yang dirancang dalam oracle data mining ini memanfaatkan kekuatan database oracle. Tool ini memiliki beberapa keunggulan, seperti kemampuan dalam menggali data dari table dan skema database.

 

Itulah sederet informasi penting terkait pengertian data mining, fungsi, serta contoh penerapannya. Secara umum, data mining merupakan cara pengumpulan data dari sebuah sumber informasi yang sangat besar untuk mencapai tujuan khusus dan dapat bermanfaat di nyaris seluruh pabrik atau sektor apa pun. Oleh sebab itu, menguasai metode, tata cara, dan permasalahan yang timbul pada data mining amat penting untuk dicoba. Terima kasih mudah- mudahan bermanfaat.