Penggunaan data mining telah menjadi kunci penting dalam menganalisis data besar untuk mendapatkan wawasan. Beberapa metodologi dalam proses data mining, termasuk CRISP-DM, SEMMA, dan CCC. Memahami langkah-langkahnya, dan melihat bagaimana memainkan peran penting dalam mendapatkan pemahaman yang mendalam dari data. Proses ini meliputi identifikasi tujuan bisnis, pemahaman data, persiapan data, pemodelan, evaluasi, dan penerapan. 1. Data Mining Proses data mining adalah serangkaian langkah atau tahapan yang dilakukan untuk mengekstrak informasi yang berharga atau pola yang tersembunyi dari sekumpulan data. Berikut adalah tahapan-tahapan umum dalam proses data mining: Pemahaman Bisnis: Identifikasi tujuan bisnis dan kebutuhan informasi. Pemahaman Data: Kumpulkan, pahami, dan eksplorasi data. Persiapan Data: Bersihkan, transformasikan, dan bagi data. Pemilihan Model: Pilih teknik atau model yang sesuai. Pembangunan Model: Terapkan dan latih model pada data. Evaluasi Model: Evaluasi kinerj...