DATA MINING DAN APLIKASINYAMustika, Yunita Ardilla, Abraham Manuhutu, Nazaruddin Ahmad, Imanuddin Hasbi, Guntoro, Melda Agnes Manuhutu, Mohamad Ridwan, Hozairi, Anindya Khrisna Wardhani, Syariful Alim, Ikhsan Romli, Yoga Religia, D Tri Octafian, Unggul Utan Sufandi , Iin Ernawati Penerbit Widina, 4 Des 2021 Data mining merupakan suatu alat yang memungkinkan para pengguna untuk mengakses secara cepat data dengan jumlah yang besar juga sebagai suatu proses ekstraksi atau penggalian data dan informasi yang besar, yang belum diketahui sebelumnya, namun dapat dipahami dan berguna dari database yang besar serta digunakan untuk membuat suatu keputusan bisnis yang sangat penting. Data mining menggambarkan sebuah pengumpulan teknik-teknik dengan tujuan untuk menemukan pola-pola yang tidak diketahui pada data yang telah dikumpulkan. Data mining memungkinkan pemakai menemukan pengetahuan dalam data dari database yang tidak mungkin diketahui keberadaannya oleh pemakai. Teknik data mining digunakan untuk memeriksa basis data berukuran besar sebagai cara untuk menemukan pola yang baru dan berguna. Maka, buku ini menyajikan segala komponen yang dibutuhkan oleh para pengelola data dalam menjalankan pengelolaannya untuk menciptakan kualitas, yang dapat menjadikan pengolahan data secara efektif. Oleh sebab itu buku ini hadir kehadapan sidang pembaca sebagai bagian dari upaya diskusi sekaligus dalam rangka melengkapi khazanah keilmuan dibidang informatika, sehingga buku ini sangat cocok untuk dijadikan bahan acuan bagi kalangan intelektual dilingkungan perguruan tinggi ataupun praktisi yang berkecimpung langsung dibidang informatika. |
Isi
Bagian 1 | 53 |
Bagian 2 | 55 |
Bagian 3 | 100 |
Bagian 4 | 111 |
Bagian 5 | 112 |
Bagian 6 | 115 |
Bagian 7 | 119 |
Bagian 8 | 131 |
Bagian 9 | 134 |
Bagian 10 | 168 |
Bagian 11 | 184 |
Bagian 12 | 189 |
Bagian 13 | 226 |
Bagian 14 | 227 |
Istilah dan frasa umum
agglomerative akurasi algoritma aplikasi atribut basis data berdasarkan berikut Big Data bisnis candidate itemset cluster confusion matrix contoh data frame data latih data uji Data warehouse database dataset Decision Tree Diapers digunakan dilakukan dimana diprediksi Entropy error evaluasi model Facebook fitur frequent itemset Gambar hasil Hierarchical Clustering Ilmu Komputer informasi information input item jarak jumlah kandidat karakteristik kecerdasan buatan kelas kelompok kinerja Knowledge dan Discovery Knowledge Discovery kumpulan data langkah machine learning melakukan memiliki memprediksi metode Microsoft Excel model klasifikasi model regresi mungkin Naïve Bayes nilai gain node objek Orange pasien pelanggan pembelajaran pembelajaran mesin pemrograman penambangan data penerapan pengelompokan pengetahuan penggalian data pengguna Penulis perhitungan pohon keputusan pola positif Covid-19 prediksi proses data mining Proses Knowledge pusat klaster RANGKUMAN MATERI regresi linier sederhana sampel sebuah setiap sistem spam subset supervised learning support Tabel tahap teknik teknologi training transaksi transformasi data Universitas Universitas Lancang Kuning unsupervised variabel variable widget

