UTS Data Mining

Singkatan dari apakah CRISP-DM

• Cross-Industry Standard Process for data Management

• Cross-Initial Standard Process for Data Mining

• Cross-Industry Standard Process For Data Mining

• Cross-Initial Standard For data Management

• Checking-Initial Standar Process For Data Mining

Berikut adalah proses data mining menurut CRISP-DM

• Business understanding, data understanding, data checking, modelling evaluation, deployment

• Business Intelligent, data Analisis, data preparation, modelling process, deployment

• Business understanding, data understanding, data preparation, modelling evaluation, deployment

• Business understanding, data preparation, Data analyst, modelling process, deployment

• Business Intelligent, data understanding, data preparation, modelling process, deployment

Data mining merupakan ilmu yang multidisiplin sehingga memerlukan ilmu yang lainnya, berikut adalah ilmu yang terkait dengan data mining?

• Machine learning

• Pattern recognition

• Statistic

• Data base

• Semua jawaban benar

Berikut adalah faktor yang mendukung pertumbungan data mining, kecuali?

• Banyaknya data yang semakin bertambah tiap harinya

• Akses menuju data dari website dan intranet

• Perkembangan yang cepat dari computer dan teknologi penyimpanan

• Kurangnya tenaga ahli

• Persaingan dalam rangka peningkatan pangsa pasar dalam ekonomi global

Berikut adalah hal yang benar dalam data mining

• Adanya tool yang dapat diimplementasikan pada repository data untuk menemukan jawaban atas permasalahan mining

• Rol cukup cepat

• Software mining sangat mudah digunakan

• Proses mining adalah proses yang membutuhkan peran manusia sehingga tidak bisa otomatis

• Proses mining bersifat otomatis

Berikut adalah algoritma yang ada pada data mining, kecuali

• Estimasi

• Prediction

• Classification

• Regresi

• Association

Algoritma yang memiliki nama lain segmentasi dalam rangka mengeleompokkan suatu kelas ke dalam beberapa segmen berdasarkan satu atau lebih atribut yang telah ditentukan merupakan ciri khas dari ?

• Association

• Estimasi

• Classification

• Clustering

• Estimation

Berikut adalah perbedaan antara OLAP dan data mining, kecuali

• Mining bersifat detail

• OLAP menggunakan pendekatan user driven

• OLAP dari sisi teknologi telah berkembang dan mapan

• Ukuran dimensi mining terbatas

• OLAP bersifat umum berupa rangkuman

Alasan menggunakan mining , kecuali?

• Jumlah data sangat besar

• Dimensi data sangat besar

• Atribut data sangat sedikit

• Data bersifat sangat kompleks

• Database terdiri dari berbagai field yang dapat mencapai ribuan

Berikut adalah gambar dari algoritma?

• Clustering

• Decision tree

• Artificial Neural network

• ID3

• Assosiasi