Tantangan dalam data mining adalah besarnya ukuran basis data yang digunakan disebut

Pengukuran dilakukan dengan variasi pengukuran dari kuantitas yang sedang diukur dengan pengukuran antara mean dan nilai kuantitas yang diketahui, adalah jenis kesalahan pengukuran

Termasuk dalam metode penyelesaian masalah dalam data mining adalah

Banyaknya jumlah atribut dalam data yang akan diproses pada data mining

Data mining digunakan untuk melakukan information discovery yang ditujukan untuk

Kumpulan dari objek dan atributnya disebut

Kodepos, dan atribut yang memiliki himpunan nilai yang berhingga maupun yang tak berhingga tetapi bisa dihitung termasuk dalam kelompok atribut

Angka 0,75 atau ¾ , berdasarkan jumlah nilainya dapat dikelompokkan kedalam atribut

Yang tidak termasuk dalam penanganan missing value adalah

Proses mengkombinasikan dua atau lebih atribut-atribut atau objek-objek kedalam satu atribut tunggal

Objek data dengan sifat yang berbeda sekali dari kebanyakan objek data dalam data-set

Terdapat tiga langkah utama dalam pemrosesan Data Mining

Proses menghilangkan fitur/atribut yang tidak diperlukan terdapat dalam proses

Ranking yang memiliki skala 1-10, grade, tinggi atau pendidikan merupakan contoh tipe data

Model data mining, berikut ini adalah....

Yang termasuk Deskriptif pada model data mining berikut ini adalah...

Pengelompokan data mining berikut ini, kecuali

Klasifikasi, terdapat target variable kategori, berikut ini Contohnya...

Berikut ini ada empty ciri-ciri Data Warehouse..

Knowledge discovery in databases (KDD) adalah keseluruhan proses non-trivial untuk mencari dan mengidentifikasi pola (pattern) dalamdata, dimana pola yang ditemukan bersifat sah, baru, dapat bermanfaat dan dapat dimengerti. Berikut ini yang bukan merupakan tahapan dari proses KDD...

Data berikut ini yang merupakan jawban yang benar dari perlakuan Proses klasifikasi dalam data mining adalah...

Konsep Data

Dalam Decision Tree. Sebagaimana berikut: Data dinyatakan dalam bentuk tabel dengan atribut dan record.

•Atribut menyatakan suatu parameter yang dibuat sebagai kriteria dalam pembentukan tree. Misalkan untuk menentukan main tenis, kriteria yang diperhatikan adalah cuaca, angin dan temperatur. Salah satu atribut merupakan atribut yang menyatakan data solusi per-item data yang disebut dengan target atribut.

•Atribut memiliki nilai-nilai yang dinamakan dengan instance. Misalkan atribut cuaca mempunyai instance berupa cerah, berawan dan hujan. Coba perhatikan tabel yang ada, pada Jawaban yang ada dibawah ini, mana yang menyatakan: Sample, Attribute, Target Atribut

k- Means termasuk kedalam unsupervised learning merupakan algoritma yang menyeleesaikan permaslahan yang telah meiliki kategori

Setiap data harus memiliki cluster dan setiap data dapat berpindah dari kelompok yang satu ke kelompok yang lain merupakan karakteristik hierarical clustering

Perhitungan jarak data berdasarkan Jarak rata-rata atau means setiap datanya disebut dengan average lingkade clustering

Berikur ini merupakan contoh praproses data, yaitu kategorisasi, diskritisasi, agregasi, reduksi atribut dan asosiasi rule

Dataverse merupakan penyimanan datasets , sedangkan data set tempat menyimpat data file, dokumentasi, code yang dilengkapi dnegan metadata

Nilai dari atribut nominal merupakan nama yang berbeda yang hanya menyediakan informasi yang cukup tentang pembeda antara objek satu dnegan yang lainnya misalnya predikat kelulusan

Setiap dataset harus memiliki karakteristik minimal dari segi dimensi, sparsity dan resolusi

Trend penelitian data mining saat ini lebih banyak menguji metode yang dikembangkan dengan dataset publik sehingga penelitian bersifat interaktif, repeatable dan comparable

Normalisasi merupakan penggabungan obyek ke dalam sebuah obyek tunggal

Reduksi fitur atau dimensi merupakan pengurangan jumlah waktu dan memory yang dibutuhkan yaitu membuat data lebih mudah divisualisasi, membantu mengurangi fitur-fitur yang tdk relevan/mengurangi gangguan/derau

Pemilihan fitur dapat dilakukan dengan langkah melakukan pengukuran untuk evaluasi suatu subset fitur, lalu menggunakan metode pencarian yang mengontrol pemilihan subset-fitur baru, menggunakan kriteria untuk melakukan penghentian proses, menggunakan visualisasi hasil

Assosiasi rule mining dapat digunakan untuk Market Basket Analysis (menganalisa kebiasaan customer dengan mencari asosiasi dan korelasi dari data transaksi) sebagai saran pembuatan produk baru dalam mencari keuntungan yang maksimum

Transformasi data merupakan proses yang memetakan keseluruhan himpunan nilai dari fitur-fitur yang diberikan ke suatu subset nilai pengganti sedemikian sehingga nilai yang lama dapat dikenali dengan satu dari nilai-nilai yang baru tersebut, salah satu contoh nya adalah

Berikut ini merupakan sumber data yang dapat digunakan untuk data mining, kecuali

Sebuah atribut memiliki instance "Lulus " dan "Tidak Lulus", jenis atribut tersebut merupakan

Keterkaitan data minin g dan business intellegent salah satunya adalah ekplorasi data, berikut yang bukan merupakan contoh ekplorasi data adalah

Data Mining adalah Kegiatan menemukan suatu ... dari suatu data yang jumlahnya banyak, yang sebelumnya tidak diketahui.

Memiliki Big Data sehingga Informasi menjadi sangat banyak, tetapi Knowledge sangat kurang; akibatnya Kebijaksanaan dalam mengambil keputusan kurang efektif dan kurang efisien. Apa arti dari efisien ? 

Urutan yang benar dalam peran data mining adalah ...

Berikut bidang2 lain yang berkontribusi dalam membangun keilmuan Data Mining, kecuali ...

Berikut termasuk dalam lima metode data mining, kecuali

Berikut adalah knowledge yang diperoleh dari metode Data Mining, kecuali ...

Berikut ini yang bukan merupakan Data Mining adalah :