Masalah yang dihadapi dalam Data Mining

Data mining bukanlah tugas yang mudah, karena algoritma yang
digunakan bisa menjadi sangat kompleks dan data tidak selalu
tersedia di satu tempat. Perlu diintegrasikan dari berbagai sumber
heterogen data. Faktor-faktor ini juga membuatbeberapa masalah.
sebelum lebih lanjut silahan baca postingan sebelumnya mengenai
pengenalan dan tugas utama data mining.
Postingan Terkait : Apa itu Data Mining? dan Tugas Utama Data
Mining
Di sini dalam postingan ini, kita akan membahas masalah - masalah
utama mengenai data mining seperti dibawah ini −
 Pertambangan metodologi dan interaksi pengguna
 Masalah kinerja
 Jenis masakah Data beragam
Diagram berikut menjelaskan masalah besar.

*Penjelasan Dari gambar dibawah ini :
Metodologi Data Mining dan masalah pada interaksi pengguna
Ia merujuk kepada jenis berikut − masalah
 Mining jenis pengetahuan dalam database / Mining
different kinds of knowledge in databases − pengguna
yang berbeda mungkin tertarik dalam berbagai jenis

pengetahuan. Oleh karena itu sangatlah penting untuk data
pertambangan untuk menutupi berbagai pengetahuan
penemuan tugas.
 Interaktif pengetahuan data mining di berbagai tingkat
abstraksi / Interactive mining of knowledge at multiple
levels of abstraction − proses data mining perlu interaktif
karena hal itu memungkinkan pengguna untuk fokus mencari

pola, menyediakan
dan menyempurnakan permintaan
pertambangan data berdasarkan hasil yang dikembalikan.
 Proses penggabungan / Incorporation of background
knowledge − pengetahuan latar belakang penemuan
panduan dan untuk mengekspresikan pola ditemukan tidak
hanya dalam istilah yang ringkas tetapi di beberapa tingkatan
abstraksi.
 Permintaan bahasa data mining dan ad hoc data mining
/ Data mining query languages and ad hoc data mining−
Data mining Query language yang memungkinkan pengguna
untuk menggambarkan tugas-tugas di Adhoc minging, harus

diintegrasikan dengan data gudang bahasa query dan
dioptimalkan untuk memening data sehingga efisien dan
fleksibel.
 Presentasi
dan
visualisasi
hasil
data
minig
/ Presentation and visualization of data mining
results − setelah pola ditemukan perlu dinyatakan dalam
bahasa tingkat tinggi, dan presentasi visual. Pernyataan ini
harus mudah di mengerti.
 Penanganan data bising atau tidak lengkap / Handling
noisy or incomplete data − data cleaning metode
diperlukan untuk menangani noisy dan benda-benda yang
tidak lengkap sementara data mining akan keteraturan. Jika
metode data cleaning tidak ada ketepatan pola ditemukan
akan menjadi buruk.
 Pattern evaluation - Evaluasi pola menemukan harus

menarik karena baik mereka mewakili kebaruan pengetahuan
atau kekurangan yang umum.
Masalah kinerja
Ada beberaoa masalah yang berkaitan dengan kinerja seperti −
berikut
 Efisiensi dan skalabilitas data mining / Efficiency and
scalability of data mining algorithms− algoritma untuk
secara efektif mengekstrak informasi dari sejumlah besar data

dalam database, data pertambangan algoritma harus efisien
dan scalable.
 Paralel,
didistribusikan
dan
inkremental
mining
algoritma / Parallel, distributed, and incremental mining
algorithms − faktor-faktor seperti ukuran besar database,
distribusi data, dan kompleksitas dari metode pertambangan
data

memotivasi
pengembangan
data
paralel
dan
didistribusikan mining algoritma. Algoritma ini membagi data
ke partisi yang diproses lebih lanjut dalam mode paralel.
Kemudian
hasil
dari
partisi
digabungkan.
Algoritma
inkremental, update database tanpa pertambangan data lagi
dari awal.
Jenis Masalah Data beragam
 Handling of relational and complex types of data /
Penanganan relasional dan kompleks jenis data −
database dapat berisi objek datayang kompleks, objek
multimedia data, data spasial, temporal data dll. Hal ini

tidakmungkin untuk satu sistem untuk mining semua jenis data
ini.
 Mining information from heterogeneous databases and
global information systems / Pertambangan informasi
dari database heterogen dan informasi global sistem −
data tersedia di sumber data yang berbeda pada LAN atau
WAN. Sumber data ini mungkin terstruktur, semi terstruktur
atau tidak terstruktur. Oleh karena itu pengetahuan mining dari
mereka menambah tantangan data mining.
source : Here