Oke, kita mulai dari dasar dulu!

Pelajaran 1: Pengantar Data Mining#

1️⃣ Apa Itu Data Mining?#

Data mining adalah proses menemukan pola, tren, atau informasi berharga dari kumpulan data besar menggunakan teknik statistik, machine learning, dan analisis data.

2️⃣ Kenapa Data Mining Penting?#

Data mining digunakan di berbagai bidang, misalnya:

  • Bisnis → Menganalisis kebiasaan pelanggan untuk meningkatkan penjualan.
  • Keuangan → Mendeteksi transaksi mencurigakan untuk mencegah penipuan.
  • Keamanan Siber → Menganalisis log sistem untuk menemukan aktivitas mencurigakan.
  • Sains → Menemukan pola dalam data genom atau cuaca.

3️⃣ Proses Data Mining#

Data mining terdiri dari beberapa langkah utama:

  1. Pengumpulan Data → Mengambil data dari database, file, atau API.
  2. Preprocessing (Pembersihan Data) → Menghapus data yang tidak relevan atau duplikat.
  3. Transformasi Data → Mengubah data agar bisa dianalisis lebih mudah.
  4. Analisis & Pemodelan → Menggunakan algoritma statistik atau machine learning.
  5. Evaluasi & Interpretasi → Mengecek hasil dan menemukan pola yang berguna.
  6. Visualisasi & Pelaporan → Menyajikan hasil dalam bentuk grafik atau laporan.

4️⃣ Contoh Data Mining di Dunia Nyata#

  • Netflix → Menggunakan data mining untuk merekomendasikan film berdasarkan histori tontonan.
  • E-commerce (Tokopedia, Shopee, Amazon) → Menganalisis perilaku belanja untuk menampilkan produk yang mungkin kamu suka.
  • Bank & Kartu Kredit → Menggunakan data mining untuk mendeteksi transaksi yang mencurigakan.

🎯 Tugas Praktik:#

1️⃣ Coba cari dataset dari Kaggle dan download satu yang menarik.
2️⃣ Buka dataset di Excel atau Google Sheets.
3️⃣ Analisis sederhana:

  • Berapa banyak baris dan kolom?
  • Apa saja jenis data yang ada (angka, teks, tanggal, dll.)?
  • Apakah ada data yang kosong atau tidak lengkap?

Kalau sudah selesai, kasih tahu hasilnya, ya! Kita lanjut ke pelajaran berikutnya. 🚀