Melalui jaringan backlink yang kami miliki merupakan penyedia jasa backlink menerima berbagai backlink Indonesia dengan layanan jasa backlink murah yang kami kelola secara manual dan profesional. Kami menawarkan jasa backlink terbaik. Bagaimana cara membeli backlink dari kami?. Silahkan 👉 Hubungi Kami! harga sangat terjangkau!

01. Backlink Indonesia 26. Iklan Maluku Utara
02. Backlink Termurah 27. Iklan Nusa Tenggara Barat
03. Cara Membeli Backlink 28. Iklan Nusa Tenggara Timur
04. Iklan Aceh 29. Iklan Online Indonesia
05. Iklan Bali 30. Iklan Papua
06. Iklan Bangka Belitung 31. Iklan Papua Barat
07. Iklan Banten 32. Iklan Riau
08. Iklan Bengkulu 33. Iklan Semesta
09. Iklan Dunia 34. Iklan Sulawesi Barat
10. Iklan Gorontalo 35. Iklan Sulawesi Selatan
11. Iklan Internet 36. Iklan Sulawesi Tengah
12. Iklan Jakarta 37. Iklan Sulawesi Tenggara
13. Iklan Jambi 38. Iklan Sulawesi Utara
14. Iklan Jawa Barat 39. Iklan Sumatra Barat
15. Iklan Jawa Tengah 40. Iklan Sumatra Selatan
16. Iklan Jawa Timur 41. Iklan Sumatra Utara
17. Iklan Kalimantan Barat 42. Iklan Terbaru
18. Iklan Kalimantan Selatan 43. Iklan Yogyakarta
19. Iklan Kalimantan Tengah 44. Jaringan Backlink
20. Iklan Kalimantan Timur 45. Jasa Backlink
21. Iklan Kalimantan Utara 46. Jasa Backlink Murah
22. Iklan Kepulauan Riau 47. Jasa Backlink Terbaik
23. Iklan Lampung 48. Jasa Backlink Termurah
24. Iklan Link 49. Media Backlink
25. Iklan Maluku 50. Raja Backlink

Kami jaringan backlink sebagai media backlink bisa juga menerima content placement yakni jasa backlink termurah kami di dalam artikel. Pesan segera jasa backlink termurah ini. Karena kami adalah raja backlink yang sebenarnya!

Data Mining


Data mining merupakan salah satu ilmu dalam cabang informatika, dari namanya saja mungkin terdengar mengarik karna berkaitan dengan data atau secara singkat lebih mendalami data sehingga bisa dibentuk sebuah informasi untuk lebih jelasnya bisa dilihat pengertian dari data mining yang dikutip dari wikipedia adalah sebagai berikut.


Penggalian data (bahasa Inggris: data mining) adalah ekstraksi pola yang menarik dari data dalam jumlah besar . Suatu pola dikatakan menarik apabila pola tersebut tidak sepele, implisit, tidak diketahui sebelumnya, dan berguna. Pola yang disajikan haruslah mudah dipahami, berlaku untuk data yang akan diprediksi dengan derajat kepastian tertentu, berguna, dan baru. Penggalian data memiliki beberapa nama alternatif, meskipun definisi eksaknya berbeda, seperti KDD (knowledge discovery in database), analisis pola, arkeologi data, pemanenan informasi, dan intelegensia bisnis. Penggalian data diperlukan saat data yang tersedia terlalu banyak (misalnya data yang diperoleh dari sistem basis data perusahaan, e-commerce, data saham, dan data bioinformatika), tapi tidak tahu pola apa yang bisa didapatkan.


Proses Pencarian Pola
Penggalian data adalah salah satu bagian dari proses pencarian pola. Berikut ini urutan proses pencarian pola :
·         Pembersihan Data: yaitu menghapus data pengganggu (noise) dan mengisi data yang hilang.
·         Integrasi Data: yaitu menggabungkan berbagai sumber data.
·         Pemilihan Data: yaitu memilih data yang relevan.
·         Transformasi Data: yaitu mentransformasi data ke dalam format untuk diproses dalam penggalian data.
·         Penggalian Data: yaitu menerapkan metode cerdas untuk ekstraksi pola.
·         Evaluasi pola: yaitu mengenali pola-pola yang menarik saja.
·         Penyajian pola: yaitu memvisualisasi pola ke pengguna. 

 
Teknik Penggalian Data
Pada dasarnya penggalian data dibedakan menjadi dua fungsionalitas, yaitu deskripsi dan prediksi. Berikut ini beberapa fungsionalitas penggalian data yang sering digunakan:

·         Karakterisasi dan Diskriminasi, yaitu menggeneralisasi, merangkum, dan mengkontraskan karakteristik data.
·         Penggalian pola berulang, yaitu pencarian pola asosiasi (association rule) atau pola intra-transaksi, atau pola pembelian yang terjadi dalam satu kali transaksi.
·         Klasifikasi, yaitu membangun suatu model yang bisa mengklasifikasikan suatu objek berdasar atribut-atributnya. Kelas target sudah tersedia dalam data sebelumnya, sehingga fokusnya adalah bagaimana mempelajari data yang ada agar klasifikator bisa mengklasifikasikan sendiri.
·         Prediksi, yaitu memprediksi nilai yang tidak diketahui atau nilai yang hilang, menggunakan model dari klasifikasi.
·         Penggugusan/Cluster analysis, yaitu mengelompokkan sekumpulan objek data berdasarkan kemiripannya. Kelas target tidak tersedia dalam data sebelumnya, sehingga fokusnya adalah memaksimalkan kemiripan intrakelas dan meminimalkan kemiripan antarkelas.
·        Analisis outlier, yaitu proses pengenalan data yang tidak sesuai dengan perilaku umum dari data lainnya. Contoh: mengenali noise dan pengecualian dalam data.
·         Analisis trend dan evolusi,  meliputi analisis regresi, penggalian pola sekuensial, analisis periodisitas, dan analisis berbasis kemiripan




sumber : 

http://id.wikipedia.org/wiki/Penggalian_data





Link100Juta.com