PERANGKAT LUNAK DATA MINING

Buku ini menjelaskan konsep dasar data mining serta pentingnya perangkat lunak dalam proses pengumpulan dan pra-pemrosesan data. Pembaca akan diajak untuk memahami arsitektur perangkat lunak yang umum digunakan, termasuk berbagai metode dan algoritma yang menjadi andalan, seperti Decision Trees, Random Forest, Support Vector Machines (SVM), K-Means, dan Hierarchical Clustering. Selain itu, buku ini mengupas dua algoritma populer dalam analisis data, yaitu Apriori dan FP-Growth, yang membantu dalam menemukan pola dalam data besar.

Buku ini juga membahas tantangan yang sering dihadapi dalam pengembangan perangkat lunak data mining dan memberikan wawasan tentang masa depan data mining, termasuk tren dan perkembangan terbaru dalam teknologi ini. Dengan studi kasus yang mendalam, pembaca dapat melihat aplikasi praktis dari perangkat lunak data mining dalam berbagai sektor industri.

Buku ini dirancang untuk menjadi sumber daya yang bermanfaat bagi yang ingin mempelajari Data Mining, dari analis data hingga pengambil keputusan strategis, serta menambah pengetahuan praktis tentang bagaimana memaksimalkan potensi perangkat lunak Data Mining dalam berbagai sektor industri.