Data mining adalah proses memilah kumpulan data besar untuk mengidentifikasi pola dan hubungan yang dapat membantu memecahkan masalah bisnis melalui analisis data. Teknik dan alat data mining memungkinkan perusahaan untuk memprediksi tren masa depan dan membuat keputusan bisnis yang lebih tepat. Pada level yang lebih granular, data mining merupakan langkah dalam proses knowledge discovery in databases (KDD), sebuah metodologi ilmu data untuk mengumpulkan, memproses, dan menganalisis data. Untuk berkarir di bidang data mining, berikut 4 algoritma data mining terbaik untuk analisis data 2023 melansir dari Analytics Insight:
Ross Quinlan menciptakan C4.5, salah satu algoritma penambangan data mumpuni. C4.5 digunakan untuk membangkitkan classifier berupa decision tree dari data yang telah diklasifikasi sebelumnya. Classifier adalah alat penambangan data yang mengambil data yang perlu diklasifikasikan dan mencoba memprediksi kelas data baru. Karena decision tree C4.5 sederhana untuk ditafsirkan dan dijelaskan, C4.5 cepat dan populer jika dibandingkan dengan algoritma penambangan data lainnya.
K-means, salah satu algoritma pengelompokan yang paling umum, bekerja dengan membentuk grup dari sekumpulan objek berdasarkan kemiripannya. Tidak ada jaminan bahwa anggota grup akan identik, tetapi anggota grup akan lebih mirip daripada anggota non-grup. Menurut implementasi standar, k-means adalah algoritma dengan pendekatan unsupervised learning approach karena mampu mempelajari cluster tanpa input eksternal.
Algoritma Apriori mempelajari Association rules. Association rules adalah jenis teknik penambangan data yang digunakan untuk menemukan korelasi antar variabel dalam database. Karena algoritma Apriori digunakan untuk menemukan pola yang menarik dan hubungan timbal balik, maka diklasifikasikan sebagai pendekatan unsupervised learning approach. Meskipun algoritme ini sangat efisien, namun menghabiskan banyak memori, menempati banyak ruang disk, dan membutuhkan waktu lama.
AdaBoost kependekan dari Adaptive Boosting, adalah meta-algoritma klasifikasi statistik yang dirumuskan oleh Yoav Freund dan Robert Schapire pada tahun 1995, yang memenangkan Gödel Prize 2003 untuk karya mereka. Alogaritma ini membangun classifier. Classifier adalah alat penambangan data yang menggunakan input untuk memprediksi kelas data. Algoritma boosting adalah algoritma pembelajaran ansambel yang menjalankan dan menggabungkan beberapa algoritma pembelajaran sekaligus.