Teknik Klasifikasi(Classification/Predictive) pada Data mining

Pengertian Data Mining

Data mining adalah proses yang mempekerjakan satu atau lebih teknik pembelajaran komputer (machine learning) untuk menganalisis dan mengekstraksi pengetahuan (knowledge) secara otomatis.

Macam-macam Teknik dan Sifat Data mining

Ada beberapa teknik dan sifat data mining yaitu sebagai berikut :

1. Classification (Predictive)
2. Clustering (Descriptive)
3. AssociationRule Discovery (Descriptive)
4. SequentialPattern Discovery (Descriptive)
5. Regression (Predictive)
6. DeviationDetection (Predictive)

Teknik Klasifikasi atau Classification (Predictive) pada Data Mining

Teknik Klasifikasi adalah menentukan sebuah record data baru ke salah satu dari beberapa katagori (atau klas] yang telah didefinisikan sebelumnya.Disebut juga dengan ‘supervised learning'. Berikut beberapa aplikasi dari klasifikasi :

1. Penjualan Langsung (Direct Marketing)
Tujuan: mengurangi costsurat menyurat dengan menentukan (targeting) satu set konsumen yang mempunyai kesamaan dalam membeli produk telepon selular baru.
Pendekatan:

• Gunakan data penjualan untuk suatu produk telepon selular.
• Kita mengetahui pelanggan yang memutuskan untuk membeli dan yang memutuskan untuk tidak membeli. Keputusan (buy, don’t buy} ini membentuk class attribute.
• Himpun bermacam demografi, gaya hidup dan company-interaction sehubungan dengan informasi mengenai pelanggan tertentu. Misalkan: Tipe bisnis, dimana .mereka tinggal, berapa banyak mereka membayar, dll. 
• Gunakan informasi tersebut sebagai atribut input untuk mempelajari suatu model klasifikasi.

2. Fraud Detection
Tujuan: Memprediksi kasus-kasus transaksi curang dengan menggunakan kartu kredit.
Pendekatan:

• Gunakan transaksi kartu kredit dan informasi pemegang kartu kredit sebagai atributnya Misalkan : Kapan seorang pelanggan membeli, apa yang dibeli apa selalu membayar tepat waktu, dsb.
• Beri label transaksi-transaksi sebelumnya sebagai transaksi ‘fraud’ atau 'fair' dan bentuk ini menjadi class attribute.
• Pelajari satu model untuk class transaksi tersebut.
• Gunakan model ini untuk mendeteksi kecurangan dengan mengobservasi transaksi kartu kredit tiap account.

3. CustomerAttrition/Churn:
Tujuan: Untuk memprediksi pelanggan mana yang akan berpindah ke competitor kita.
Pendekatan:

• Gunakan record transaksi dengan pelanggan yang lalu maupun yang sekarang untuk mendapatkan atribut, seperti : Seberapa sering pelanggan menghubungi, dimana dia menghubungi, pada hari apa dia paling sering menghubungi, status keuangannnya, status perkawinannya, dsb.
• Beri label pelanggan sebagai ‘setia’ atau ‘tidak setia'.
• Temukan suatu model untuk 'onalty’.