Apa Perbedaan Data Mining dan Text Mining?

Di era digital pada saat ini di mana ada sebagian besar data yang dikumpulkan setiap hari. Ada terabyte ataupun petabyte data yang bisa dihasilkan setiap hari. Namun, data dalam bentuk mentahnya tidak berguna, jadi analisis data itu penting.

Data mining membantu menganalisis data dalam jumlah besar dengan menyediakan alat untuk menemukan informasi di dalam data. Teks mining adalah subtipe data mining yang mengubah data teks yang tidak terpakai menjadi sumber daya yang berharga.

Apa itu Data Mining?

Sama seperti bijih emas murni yang diekstraksi dari bumi dengan menambang, data mining adalah proses mengklasifikasikan dan mengekstraksi informasi atau data yang bermakna dari kumpulan data yang besar.

Data mining biasanya melibatkan identifikasi tren atau pola dalam data,  seringkali melampaui prosedur analitik sederhana menggunakan algoritme perangkat lunak dan metode statistik. Data mining, juga dikenal sebagai Penemuan Pengetahuan dalam Data (KDD), berupaya mengekstraksi informasi berharga dari data untuk membantu menjawab pertanyaan bisnis dan memprediksi tren dan perilaku di masa depan.

Ini dapat dilihat sebagai evolusi alami dari teknologi informasi. Sederhananya, data mining adalah ekstraksi data dari data. Sumber data dapat berupa database, gudang data, World Wide Web, atau gudang data lainnya. Ini dapat diterapkan ke hampir semua data, termasuk data spasial, data grafis atau web, aliran data, data sekuensial, dan data teks.

Apa Itu Teks Mining?

Teks mining, juga dikenal sebagai data teks, adalah proses penggalian wawasan atau informasi yang bermakna dari data teks yang tidak terstruktur. Ini adalah subtipe data mining yang berisi teks, yang merupakan salah satu tipe data paling umum dalam database.

Mirip dengan data mining, hal ini mencoba untuk mengekstraksi informasi yang akan berguna dari berbagai sumber data dengan cara mengidentifikasi dan juga mengeksplorasi pola dalam sebuah data. Namun, dalam teks mining, sumber data terbatas pada teks. Ini memfilter sejumlah besar data teks dan mengekstrak informasi penting yang Anda butuhkan.

Teks mining memerlukan teks input terstruktur, kemudian mendeteksi pola dalam data terstruktur dan mengevaluasi serta menginterpretasikan output. Inti dari teks mining adalah pengelompokan dokumen, yang melibatkan pengelompokan dokumen berbasis teks.

Secara umum, teks mining mencakup ekstraksi kata kunci, klasifikasi dan pengelompokan, peringkasan dokumen, deteksi anomali dan tren, dan streaming teks.

Perbedaan Antara Teks Mining dan Data Mining

Teks Mining

Teks mining memerlukan teknik linguistik dan statistik canggih yang dapat menganalisis bentuk teks yang tidak terstruktur, serta teknik untuk mengaitkan setiap dokumen dengan metadata fungsional, yang dapat dianggap sebagai semacam jangkar untuk menyusun informasi tersebut.

Menggunakan teks mining, dapat memeriksa banyak dokumen dan mengekstraksi pengetahuan darinya untuk digunakan dalam mengembangkan dan membuat alat yang dapat mengurangi waktu yang dihabiskan untuk tugas berulang

Selain itu, dengan menggunakan teks mining, dapat mengembangkan robot yang membantu pelanggan dengan masalah umum, menghemat waktu manusia untuk hal-hal yang lebih penting.

Dengan bantuan text mining, perusahaan dapat memberikan layanan terbaik kepada pelanggan mereka dengan menganalisis interaksi masa lalu dan mengklasifikasikannya sebagai netral, positif atau negatif.

Teknik Teks Mining

Teks mining pada dasarnya adalah teknik kecerdasan buatan yang menggunakan berbagai algoritme pembelajaran mendalam untuk mengekstraksi informasi dari teks secara efisien.

1. Ekstraksi Informasi: Teknik teks mining yang paling terkenal digunakan untuk mengekstraksi informasi yang berguna dari koleksi teks besar dengan mengidentifikasi entitas, atribut, dan hubungannya.
2. Pengambilan informasi: Digunakan untuk mengekstrak informasi dari teks berdasarkan pola atau kalimat. Mesin pencari seperti Google adalah contoh dari teknologi ini.
3. Klasifikasi teks: Teknik pembelajaran terkontrol digunakan untuk mengklasifikasikan teks ke dalam kategori yang telah ditentukan. Teknik ini digunakan dalam pemodelan topik dan aplikasi pemfilteran email.
4. Ringkasan teks: digunakan untuk secara otomatis mengekstrak informasi dan kalimat yang berguna dari teks dan meringkas teks aslinya. Teknik yang digunakan adalah JST, pohon keputusan dan regresi.

Data Mining

Data mining memberikan peluang bagus untuk mengeksplorasi hubungan yang menarik antara pencarian dan penalaran, yang merupakan pertanyaan mendasar dalam sifat data mining.

Data mining pertama kali diciptakan pada 1990-an untuk menggambarkan proses pencarian informasi dari kumpulan data. Data mining ini mempunyai banyak aplikasi, jadi salah satunya yaitu menemukan wawasan dan juga tren. Tren ini kemudian digunakan untuk membuat keputusan di masa depan.

Semakin banyak data yang dikumpulkan, semakin baik data mining memberikan wawasan. Perusahaan dapat menggunakan pengetahuan ini untuk mengembangkan strategi pemasaran yang lebih baik, mengoptimalkan harga untuk berbagai produk, mengembangkan produk baru, dan menghindari risiko di masa depan. hubungan pelanggan

Teknik Data Mining

 Berbagai teknik digunakan untuk data mining, yang paling umum adalah:

1. Klasifikasi: digunakan untuk mengekstrak informasi yang relevan dari data dan mengelompokkannya ke dalam kelompok.
2. Clustering: Digunakan untuk menemukan titik data yang mirip.
3. Aturan Asosiasi: Digunakan untuk menemukan pola dan hubungan antara titik data yang berbeda.
4. Regresi : Digunakan untuk mencari hubungan antara variabel dependen dan variabel kontrol.
5. Deteksi keluaran : digunakan untuk mencari anomali pada data. Ini adalah titik data yang tidak sesuai dengan pola.
6. Pola berurutan : Digunakan untuk mencari pola dalam kurun waktu tertentu.

Data Mining vs Text Mining