Proses Data Mining

1. Pemahaman Masalah:

   • Menentukan tujuan dan kebutuhan bisnis.
   • Memahami domain yang terkait dengan data.

2. Pengumpulan Data:

   • Mengumpulkan data dari berbagai sumber (database, API, web scraping).
   • Mengidentifikasi jenis data yang diperlukan (data terstruktur vs. tidak terstruktur).

3. Pembersihan dan Persiapan Data:

   • Menghapus data yang tidak relevan.
   • Menangani nilai hilang dan duplikasi.
   • Mengubah data menjadi format yang dapat dianalisis.

4. Pemodelan:

   • Menggunakan algoritma untuk membuat model dari data yang telah dipersiapkan.
   • Menguji dan memvalidasi model untuk memastikan akurasi.

5. Evaluasi:

   • Mengevaluasi hasil model dan membandingkannya dengan tujuan awal.
   • Memastikan model dapat diterapkan dalam situasi nyata.

6. Penyebaran Hasil:

   • Mengimplementasikan model dalam proses bisnis.
   • Membagikan hasil dan wawasan kepada pemangku kepentingan.