Apa saja Perbedaan Data Mining dan Text Mining?

Salah satu istilah yang membingungkan adalah data mining dan text mining. Jika Anda baru mempelajari NLP atau data science, Anda mungkin berpikir bahwa keduanya memiliki arti yang sama.

Teks adalah bentuk dari data. Sebenarnya, data mining adalah versi umum dari text mining.
Artikel ini menyajikan perbedaan antara data mining dan text mining dalam pengertian, penggunaan, maupun teknik yang digunakan. Yuk, simak!

Daftar Isi

Data Mining

Data mining adalah proses menemukan pola dan mengekstraksi data yang berguna dari kumpulan data. Data mining digunakan untuk mengubah data mentah menjadi data yang berguna.

Sumber: artoftesting.com

Data mining sangat berguna untuk meningkatkan strategi pemasaran perusahaan seperti dengan bantuan data terstruktur, kita dapat mempelajari data dari database yang berbeda dan mendapatkan lebih banyak ide inovatif untuk meningkatkan produktivitas suatu organisasi. Text mining hanyalah bagian dari data mining.

Data mining merupakan proses yang menemukan koneksi atau hubungan antara titik data yang berbeda. Pada intinya, data mining dibuat dengan menggabungkan 3 pilar berbeda:

Statistik. Digunakan untuk menggambarkan hubungan dalam data menggunakan angka.
Kecerdasan buatan
Machine learning. Digunakan untuk belajar dari data dan membuat prediksi masa depan berdasarkan pada hasil pembelajaran.

Penggunaan Data Mining

Data mining pertama kali diperkenalkan pada tahun 1990-an untuk menggambarkan proses menemukan pengetahuan dalam kumpulan data.

Pengaplikasian data mining sangat banyak, salah satunya adalah menemukan wawasan dan tren. Tren ini kemudian digunakan untuk membuat keputusan tentang masa depan.

Semakin banyak data yang dikumpulkan, semakin baik wawasan yang akan ditemukan oleh data mining.

Perusahaan dapat menggunakan wawasan ini untuk merencanakan stategi pemasaran yang lebih baik, pengoptimalan harga untuk berbagai produk, mengerjakan produk baru, dan menghindari risiko di masa depan

Selain itu, wawasan ini dapat digunakan untuk mengembangkan model bisnis baru, menemukan pendapatan baru, dan membangun hubungan antar pelanggan perusahaan yang menguntungkan.

Teknik Data Mining

Ada berbagai teknik yang digunakan untuk data mining, yang paling umum adalah:

Klasifikasi: digunakan untuk mengambil informasi yang relevan dari data dan mengelompokkannya ke dalam sekumpulan kelompok.
Clustering: digunakan untuk mengetahui titik data yang serupa.
Aturan asosiasi: digunakan untuk menemukan pola dan asosiasi antara titik data yang berbeda.
Regresi: digunakan untuk mencari hubungan antara variabel dependen dengan variabel yang mengontrolnya.
Deteksi luaran: digunakan untuk menemukan anomali dalam data. Itu adalah titik data yang tidak sesuai dengan polanya.
Pola berurutan: digunakan untuk menemukan pola dalam jangka waktu tertentu.

Text Mining

Data mining merupakan bentuk umum sehingga dapat digunakan pada semua jenis data. Namun, dalam NLP, jenis data yang kita analis dan prosesnya adalah natural language.

Bahasa ini dapat disajikan dalam bentuk teks tertulis atau audio lisan yang kemudian diubah menjadi teks tertulis.

Sumber dev.to

Text mining pada dasarnya adalah teknologi kecerdasan buatan yang melibatkan pemrosesan data dari berbagai dokumen teks.

Banyak algoritma deep learning yang digunakan untuk evaluasi teks yang efektif. Dalam text minig, data disimpan dalam format yang tidak terstruktur. Hal ini berarti menggunakan prinsip linguistik untuk evaluasi teks dari dokumen.

Text mining merupakan teknik otomatis yang digunakan dalam NLP yang mengbah teks tidak terstruktur menjadi data terstruktur yang dapat diproses dan dipahami oleh komputer.

Penggunaan Text Mining

Dengan menggunakan text mining, kita dapat memeriksa banyak dokumen dan mengekstrak wawasan darinya untuk digunakan dalam mengembangkan dan membuat alat yag dapat mengurangi waku yang terbuang untuk tugas yang berulang

Selain itu, text mining dapat digunakan untuk mengembangkan bot untuk membantu pelanggan dengan masalah umum, menghemat waktu manusia untuk mengerjakan hal-hal yang lebih penting.

Dengan menggunakan text mining memungkinkan perusahaan untuk memberikan layanan terbaik kepada pelanggan mereka dengan menganalisis interaksi sebelumnya dan mengkategorikannya sebagai netral, positif, atau negatif.

Teknik Text Mining

Teks mining pada dasarnya adalah teknik kecerdasan buatan yang menggunakan berbagai algoritma deep learning untuk mengekstraksi informasi dari teks secara efektif.

Ekstraksi informasi: teknik text mining yang paling terkenal digunakan untuk mengekstraksi informasi yang berguna dari kumpulan teks yang besar dengan mengidentifikasi entitas, atribut dan hubungannya.
Pengambilan informasi: digunakan untuk mengekstrak informasi dari text berdasarkan pola atau frasa. Mesin pencari seperti Google adalah contoh dari teknik ini.
Kategorisasi teks: teknik supervised learning digunakan untuk mengklasifikasikan teks ke dalam kategori yang telah ditentukan. Teknik ini digunakan dalam pemodelan topik dan aplikasi pemfilteran email.
Peringkasan teks: digunakan untuk mengekstrak otomatis informasi dan frasa yang berguna dari teks dan menggunakan untuk membuat ringkasan teks asli. Teknik yang digunakan seperti JST, decision tree, dan regresi.

Data Mining vs Text Mining

Di bawah ini adalah sebuah tabel perbedaan antara data mining dan text mining:

No.	Data mining	Text Mining
1	Data mining adalah teknik statistik untuk memproses data mentah dalam bentuk terstruktur.	Text mining adalah bagian dari data mining yang mana melibatkan pemrosesan teks dari dokumen
2	Database dan spreadsheet yang sudah ada sebelumnya digunakan untuk mengumpulkan informasi	Teks digunakan untuk mengumpulkan informasi berkualitas tinggi
3	Pengolahan data dilakukan secara langsung	Pengolahan data dilakukan secara linguistik
4	Teknik statistik digunakan untuk mengevaluasi data	Prinsip linguistik komputasi digunakan untuk mengevaluasi teks
5	Data pada data mining disimpan dalam format terstruktur	Data pada text mining disimpan dalam format tidak terstruktur
6	Data bersifat homogen dan mudah diambil	Data bersifat heterogen dan tidak mudah diambil
7	Menggabungkan kecerdasan buatan, machine learning dan statistik, kemudian menerapkannya pada data	Menerapkan pengenalan pola dan natural language processing ke data yang tidak terstruktur
8	Digunakan dalam bidang-bidang seperti pemasaran, kedokteran, dan kesehatan	Digunakan dalam bidang-bidang seperti biosains dan analisis profil pelanggan

Penutup

Demikianlah penjelasan lengkap mengenai perbedaan antara data mining dan text mining. Semoga informasi yang disajikan dapat bermanfaat dan menambah khazanah pengetahuan kita.

Apabila Anda suka dengan artikel seperti ini Anda dapat mengunjungi rubrik Data Science atau membaca artikel lainnya mengenai "Manfaat dan Tantangan Data Science".

Salam!

Referensi:

Trivusi