Penambangan data, juga dikenal sebagai Penemuan Pengetahuan dalam Basis Data (KDD), adalah bidang ilmu komputer interdisipliner yang menggabungkan basis data, kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, statistik, dan bidang ilmu komputer lainnya untuk mengekstrak informasi berguna dari kumpulan data besar. Dalam bentuk yang paling sederhana, ini adalah proses menemukan pola dalam kumpulan data yang besar untuk mendapatkan wawasan yang berguna.
Tujuan dari penambangan data adalah untuk mengungkap pengetahuan baru dan memberikan informasi yang berarti kepada pengguna seperti bisnis. Penambangan data melibatkan berbagai teknik seperti analisis cluster, deteksi anomali, metode berbasis aturan, analisis visual, analisis prediktif, dan metode statistik lainnya. Proses penambangan data sering kali mencakup pra-pemrosesan data, ekstraksi fitur, pembuatan model, validasi model, dan penerapan model.
Penambangan data dapat diterapkan di berbagai domain seperti segmentasi pelanggan, kampanye pemasaran, segmentasi pasar, deteksi penipuan, analisis web, rekomendasi item, dan deteksi anomali.
Dengan mengungkap pola dan hubungan dalam kumpulan data yang besar, penambangan data membantu organisasi membuka nilai dalam data mereka dan membuat keputusan yang lebih baik. Dengan meningkatnya jumlah data yang dikumpulkan oleh organisasi, data mining telah menjadi komponen intelijen bisnis yang semakin penting. Penambangan data juga dapat digunakan untuk mengungkap pola di seluruh kumpulan data yang berbeda, sehingga memungkinkan peneliti mengidentifikasi tren dan korelasi yang sebelumnya tidak terdeteksi.
Penambangan data digunakan di berbagai industri termasuk perawatan kesehatan, keuangan, ritel, dan media. Dalam layanan kesehatan, penambangan data digunakan untuk meningkatkan hasil layanan kesehatan, mengurangi biaya medis, dan lebih memahami penyakit dan perawatannya. Dalam jasa keuangan, penambangan data dapat membantu meningkatkan retensi pelanggan, mengidentifikasi risiko keuangan, dan menghasilkan strategi investasi yang lebih baik. Penambangan data juga digunakan dalam industri ritel untuk lebih memahami kebiasaan pelanggan, menargetkan kampanye pemasaran, dan mengoptimalkan penawaran produk.
Kombinasi pembelajaran mesin dan penambangan data telah meningkatkan efisiensi tugas penambangan data. Pembelajaran mesin memungkinkan sistem mengenali dan membentuk pola dari data tanpa campur tangan manusia. Hal ini memungkinkan penambang data menganalisis kumpulan data besar dengan lebih cepat dan akurat.
Penambangan data juga memiliki tantangan tersendiri. Masalah privasi dan keamanan data perlu diingat ketika menangani data sensitif. Selain itu, hasil mungkin tidak dapat diandalkan jika data tidak dibersihkan dan dianalisis dengan benar. Kurangnya pemahaman tentang teknik data mining juga dapat menyebabkan kesimpulan yang salah. Namun, data mining dapat menjadi alat yang ampuh untuk mengungkap wawasan yang berguna dari kumpulan data yang besar.
