Penambangan data. Bagaimana cara mengubah data menjadi emas dan mengapa menggunakan Java untuk ini?

Dalam publikasi di JavaRush, kami mencoba mengulas secara rutin profesi, niche, dan spesialisasi di bidang TI. Pertama-tama, mereka yang aktif menggunakan bahasa pemrograman Java dan platform serta solusi yang tertulis di dalamnya. Hari ini kita akan berbicara tentang Penambangan data (“penambangan data”, “penambangan data”, “analisis data mendalam” atau sekadar “penambangan data” dalam interpretasi Rusia). “Pada Tuhan kami percaya. Segala sesuatu yang lain memerlukan data agar dapat dipercaya.” William Edwards Deming, ilmuwan dan ahli statistik Amerika.

Apa itu Penambangan Data?

Data mining adalah nama kolektif yang digunakan untuk menggambarkan sejumlah metode untuk mempelajari dan menganalisis data dalam jumlah besar untuk mengidentifikasi pola dan aturan di dalamnya. Penambangan data dianggap sebagai disiplin ilmu tersendiri dalam bidang ilmu data. Jika kita berbicara tentang meluasnya penggunaan pengetahuan dan perkembangan di bidang ini, perusahaan paling sering menggunakan Data mining untuk mengekstrak informasi berguna dari data. Dengan menggunakan solusi perangkat lunak untuk menemukan pola dalam data dalam jumlah besar, perusahaan dapat mempelajari perilaku dan kebiasaan konsumen untuk mengembangkan solusi pemasaran yang lebih efektif, meningkatkan penjualan, dan mengurangi biaya. Selain itu, teknik penambangan data digunakan untuk membangun model pembelajaran mesin (ML), yang digunakan dalam aplikasi kecerdasan buatan modern seperti algoritma mesin pencari dan sistem rekomendasi, misalnya. “Anda dapat memiliki data tetapi tidak memiliki informasi, tetapi tidak ada informasi tanpa data.” Daniel Keys Moran, pakar pemrograman dan penulis.

Apa bedanya Penambangan Data dengan Big Data?

Akan berguna juga untuk segera memperjelas perbedaan antara data mining sebagai sebuah konsep dan Big Data (omong-omong, kami memiliki artikel terpisah tentang penggunaan Java di bidang Big Data ). Sederhananya, istilah Big data mengacu pada semua aspek berbagai jenis data dalam jumlah besar, termasuk data terstruktur dan tidak terstruktur, pengumpulan, penyimpanan, klasifikasi, dll. Sedangkan Penambangan Data hanya mengacu pada penyelaman jauh ke dalam data untuk mengekstrak wawasan, pola, dan kesamaan utama, serta informasi lainnya dari data dengan ukuran berapa pun (baik besar maupun kecil). Dengan demikian, kedua konsep tersebut berhubungan dengan data dan umumnya tumpang tindih, namun Data mining adalah tentang penggunaan informasi yang dikumpulkan untuk tujuan tertentu. “Tanpa analisis data yang mendalam, perusahaan tidak melihat dan mendengar apa pun; saat online mereka tidak berdaya dan bingung seperti rusa yang berlari ke jalan bebas hambatan.” Geoffrey Moore, penulis dan ahli teori manajemen.

Area aplikasi Penambangan data

Analisis data mendalam, seperti yang Anda pahami, digunakan secara luas. Mari kita lihat sekilas industri dan bidang kegiatan yang paling sering menggunakannya.

• Memasarkan dan menyasar kelompok konsumen sasaran di bidang ritel.

  Lebih sering daripada yang lain, data mining digunakan oleh pengecer untuk lebih memahami kebutuhan pelanggan mereka. Analisis data memungkinkan mereka membagi konsumen ke dalam kelompok secara lebih akurat dan menyesuaikan promosi untuk mereka.

  Misalnya, supermarket grosir sering kali menawarkan kartu loyalitas kepada pelanggan, yang memberikan diskon yang tidak tersedia bagi orang lain. Dengan bantuan kartu tersebut, pengecer mengumpulkan data tentang pembelian apa yang dilakukan oleh kelompok konsumen tertentu. Penerapan analisis mendalam terhadap data ini memungkinkan Anda mempelajari kebiasaan dan preferensi mereka, mengadaptasi pilihan dan promosi untuk mempertimbangkan informasi ini.

• Manajemen risiko kredit dan sejarah kredit di bank.

  Bank sedang mengembangkan dan menerapkan model penambangan data untuk memprediksi kemampuan peminjam dalam mengambil dan membayar kembali pinjaman. Dengan menggunakan berbagai jenis data demografis dan pribadi peminjam, model ini secara otomatis menentukan tingkat suku bunga tergantung pada tingkat risiko masing-masing klien secara individual.

• Mendeteksi dan memerangi penipuan keuangan.

  Organisasi keuangan menggunakan Data mining untuk mendeteksi dan mencegah transaksi penipuan. Bentuk analisis ini berlaku untuk semua transaksi, dan seringkali konsumen bahkan tidak menyadarinya. Misalnya, melacak pengeluaran rutin nasabah bank dapat secara otomatis mengidentifikasi pembayaran mencurigakan dan langsung menunda pelaksanaannya hingga pengguna mengonfirmasi pembelian. Dengan demikian, Data mining digunakan untuk melindungi konsumen dari berbagai jenis penipu.

• Analisis sentimen dalam sosiologi.

  Analisis sentimen dari data media sosial juga merupakan aplikasi penambangan data yang umum, menggunakan teknik yang disebut penambangan teks. Ini dapat digunakan untuk mendapatkan wawasan tentang bagaimana perasaan sekelompok orang tertentu tentang suatu topik tertentu. Hal ini dilakukan dengan menggunakan analisis otomatis data dari jejaring sosial atau sumber publik lainnya.

• Bioinformasi dalam perawatan kesehatan.

  Dalam dunia kedokteran, model penambangan data digunakan untuk memprediksi kemungkinan pasien terkena berbagai penyakit berdasarkan faktor risiko. Untuk melakukan hal ini, data demografi, keluarga dan genetik dikumpulkan dan dianalisis. Di negara-negara berkembang dengan populasi besar, model seperti itu baru-baru ini mulai diterapkan untuk mendiagnosis pasien dan memprioritaskan perawatan medis sebelum dokter datang dan pemeriksaan tatap muka.

“Jika Anda mempelajari datanya dengan cukup cermat, Anda dapat menemukan pesan-pesan dari Tuhan di dalamnya.” Scott Adams, penulis, humoris

Penambangan data dan Java

Seperti yang mungkin sudah Anda pahami dari konteksnya, di bidang penambangan data, seperti di tempat lain di Big data , Java adalah salah satu bahasa pemrograman utama. Oleh karena itu, kami akan membuat gambaran singkat tentang alat utama data mining di Java.

• Penambang Cepat

  RapidMiner adalah platform penambangan data terbuka yang ditulis dalam Java. Salah satu solusi analitik prediktif terbaik yang ada, dengan kemampuan untuk menciptakan lingkungan terintegrasi untuk pembelajaran mendalam, penambangan teks, dan pembelajaran mesin. Banyak organisasi menggunakannya untuk analisis data mendalam. RapidMiner dapat digunakan baik di server lokal maupun di cloud.

• Apache Mahout

  Apache Mahout adalah perpustakaan pembelajaran mesin Java open source dari Apache. Mahout adalah alat pembelajaran mesin yang dapat diskalakan dengan kemampuan memproses data pada satu atau lebih mesin. Implementasi pembelajaran mesin ini ditulis di Java, beberapa bagian dibangun di Apache Hadoop.

• Strategi Mikro

  MicroStrategy adalah platform perangkat lunak intelijen bisnis dan analisis data yang mendukung semua model penambangan data. Berkat berbagai gateway dan driver berpemilik, platform ini dapat terhubung ke sumber daya perusahaan mana pun dan menganalisis datanya. MicroStrategy unggul dalam mengubah data kompleks menjadi visualisasi sederhana yang dapat digunakan untuk berbagai tujuan.

• Paket Penambangan Data Java

  Paket Java Data Mining adalah perpustakaan Java sumber terbuka untuk penambangan data dan pembelajaran mesin. Ini memfasilitasi akses ke sumber data dan algoritma pembelajaran mesin dan menyediakan modul visualisasi. JDMP mencakup sejumlah algoritme dan alat, serta antarmuka ke pembelajaran mesin dan paket penambangan data lainnya (seperti LibLinear, Elasticsearch, LibSVM, Mallet, Lucene, Octave, dan lainnya).

• Rangkaian Pembelajaran Mesin WEKA

  Rangkaian Pembelajaran Mesin Lingkungan Waikato untuk Analisis Pengetahuan (WEKA) adalah daftar terbuka algoritme yang digunakan untuk mengembangkan metode pembelajaran mesin. Semua algoritma WEKA disesuaikan untuk pembelajaran mesin dan penambangan data. WEKA Machine Learning Suite kini banyak digunakan di lingkungan bisnis, menyediakan analisis data yang disederhanakan dan analisis prediktif bagi perusahaan.

“Dunia saat ini penuh dengan data, dan berkat ini, kami dapat melihat konsumen dengan lebih jelas.” Max Levchin, salah satu pendiri PayPal

Bagaimana data ditambang

Proses penambangan data yang diterima secara umum terdiri dari enam langkah.

• Mendefinisikan tujuan bisnis.

  Pertama, Anda perlu merumuskan tujuan bisnis proyek secara keseluruhan dan memahami bagaimana data mining akan membantu mencapainya. Pada tahap ini, sebuah rencana harus dikembangkan yang mencakup jadwal, tindakan, dan penetapan peran.

• Memahami datanya.

  Pada tahap kedua, data yang diperlukan dikumpulkan dari berbagai sumber. Alat visualisasi sering kali digunakan untuk memeriksa properti data guna memastikan data membantu mencapai tujuan bisnis. Pada tahap ini dan tahap selanjutnya, alat Java paling sering digunakan dan oleh karena itu, kualifikasi seorang programmer Java diperlukan.

Persiapan data.

Data tersebut kemudian dibersihkan dan ditambah untuk memastikan array siap untuk ditambang. Bergantung pada volume data yang dianalisis dan jumlah sumber data, pemrosesan dapat memakan banyak waktu. Oleh karena itu, sistem manajemen basis data modern (DBMS) digunakan untuk pemrosesan, yang mempercepat proses analisis mendalam.

• Pemodelan data.

  Pada tahap ini, alat khusus dan model matematika diterapkan pada data, yang memungkinkan untuk menemukan pola di dalamnya.

• Nilai.

  Hasilnya kemudian dievaluasi dan dibandingkan dengan tujuan bisnis untuk menentukan apakah data dapat mencapainya.

• Penyebaran.

  Nah, pada tahap akhir, data yang diperoleh dari langkah-langkah yang dijelaskan di atas diintegrasikan ke dalam operasional bisnis. Berbagai platform intelijen bisnis sering digunakan sebagai alat untuk mengimplementasikan informasi yang diperoleh.

“Data mining adalah keterampilan yang dibutuhkan hampir di mana pun. Pelajarilah dan Anda akan diminati secara universal.” John Elder, pendiri perusahaan analitik Elder Research

Gaji spesialis penambangan data

Seperti yang mungkin sudah Anda pahami dari semua hal di atas, penambangan data sangat, sangat diminati di pasar, dan oleh karena itu permintaan akan spesialis di bidang ini tetap tinggi. Oleh karena itu, pada akhirnya, mari kita lihat berapa penghasilan spesialis Data mining. Di AS, rata-rata gaji penambangan data berkisar antara $44.000 per tahun untuk analis data hingga sekitar $141.000 per tahun untuk spesialis pembelajaran mesin, menurut situs perekrutan Indeed . Sumber daya PayScale melaporkan bahwa gaji rata-rata seorang spesialis penambangan data di Amerika Serikat adalah $60 ribu per tahun. Di Rusia, menurut data ini , pakar penambangan data memperoleh penghasilan dari 50 ribu rubel hingga 180 ribu rubel per bulan. Untuk Ukraina dan Belarus, kami tidak dapat menemukan informasi terkini mengenai gaji di bidang ini, namun setelah mempelajari sejumlah lowongan yang terbuka, kami dapat menyimpulkan bahwa angkanya tidak jauh berbeda dengan Rusia dan rata-rata berkisar antara $1.000 hingga 2.000. -3 ribu per tahun bulan.