Data Mining

PENDAHULUAN

Tools penting untuk profesional Manajemen Informasi yang dikenal sebagai Data Mining. Penambangan data adalah proses mengekstraksi pola dari kumpulan data besar dengan menghubungkan metode dari statistik dan kecerdasan buatan dengan Manajemen Database. Meskipun Bidang Ilmu Komputer yang relatif mudah dan interdisipliner, penambangan data melibatkan analisis massa besar data dan konversinya menjadi informasi yang berguna.

Pelatihan Data Mining ini akan membahas: keterlibatannya dalam proses Knowledge Discovery in Database 9 langkah, data mana yang dapat ditambang dan digunakan untuk meningkatkan bisnis, pola data yang dapat divisualisasikan utuk memahami data dengan lebih baik, proses, tools dan masa depan data mining dengan standar modern. Lalu akan dibicarakan juga tentang semakin pentingnya mentransformasi data digital yang belum pernah terjadi sebelumnya menjadi bentuk business intelligence yang memberi pengguna keuntungan informasi.

TUJUAN Workshop ini akan memberi anda pengetahuan untuk:

1. Memahami Data Mining dengan baik, keuntungan dan kerugiannya
2. Memiliki kesadaran terbaik betapa pentingnya memvisualisasikan data
3. Mengetahui kegunaan Data Mining pada bisnis dan industri yang berbeda-beda
4. Memiliki kemampuan untuk menerapkan proses Data Mining pada bisnis anda

MATERI 1. Introduction to Knowledge Discovery in Databases

• Introduction and Objectives
• Definition of Knowledge Discovery in Databases
• Techniques in Knowledge Discovery in Databases
• Process in Knowledge Discovery in Databases

2. Introduction to Data Mining

• Introduction and Objectives
• Definition of Data Mining
• Styles of Learning
• Advantages in Data Mining
• Disadvantages in Data Mining
• Data
• Information and Knowledge
• Data Warehouses
• Decision Tree Learning

3. Minable Data

• Introduction and Objectives
• Types of Data Studied in Data Mining
• Minable Information

4. Visualizing Data Patterns

• Introduction and Objectives
• Introduction to Visualizing Data Patterns
• Orienteering
• Why Visualize?
• Trusting a Model
• Understanding a Model

5. Data Mining Process

• Introduction and Objectives
• What Can Data Mining Do?
• Types of Data Sets
• Data Mining Process
• Process Flow
• Conclusion

6. Data Mining Tools

• Introduction and Objectives
• Introduction to Tools
• Data Mining Tools
• Data Mining Techniques

7. Usefulness and Future of Data Mining

• Introduction and Objectives
• Usefulness of Data Mining
• Basket Analysis
• Sales Forecasting
• Database Marketing
• Merchandise Planning
• Card Marketing
• Call Detail Record Analysis
• Customer Loyalty
• Marketing Segmentation
• Product Production
• Warranties
• Future of Data Mining

TRAINING METHOD Presentation Discussion Case Study Evaluation FACILITY Training Kit Handout Certificate Lunch + 2 X Coffee Break Souvenir