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.
Section Artikel
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.
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.
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.
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:
| No. | Data mining | Text Mining |
| 1 | Data mining adalah metode statistik untuk mengolah data mentah dalam bentuk terstruktur. | Text mining adalah subset dari data mining yang mencakup pemrosesan teks dari dokumen |
| 2 | Database dan tabel yang ada digunakan untuk mengumpulkan data | Teks digunakan untuk mengumpulkan data berkualitas tinggi |
| 3 | Pengolahan data dilakukan secara langsung. | Pengolahan data dilakukan secara linguistik |
| 4 | Teknik statistik digunakan dalam evaluasi data | Prinsip bahasa komputasi digunakan dalam evaluasi teks |
| 5 | Data mining data disimpan dalam bentuk terstruktur | Data text mining disimpan dalam bentuk tidak terstruktur |
| 6 | Data homogen dan mudah dicari | Data bersifat heterogen dan tidak mudah dicari |
| 7 | Menggabungkan kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan statistik, lalu menerapkannya pada data | Menerapkan pengenalan pola dan pemrosesan bahasa alami pada data yang tidak terstruktur |
| 8 | Digunakan di berbagai bidang seperti pemasaran, kedokteran, dan perawatan kesehatan | Digunakan mis. dalam ilmu kehidupan dan analisis profil pelanggan |