Aturan asosiasi adalah salah satu teknik dalam analisis data yang dapat membantu kita memahami hubungan antara item dalam sebuah dataset. Dalam konteks bisnis dan industri, aturan asosiasi dapat membantu kita untuk memahami pola konsumsi pelanggan, dan menerapkan strategi penjualan yang lebih efektif.
KNIME adalah salah satu platform analisis data open-source yang memungkinkan pengguna untuk menggabungkan dan memproses data dari berbagai sumber, serta melakukan analisis data dengan mudah dan cepat.
Dalam materi kali ini, kita akan membahas tentang aturan asosiasi dalam platform analisis KNIME, termasuk bagaimana mempersiapkan data dan menerapkan algoritma aturan asosiasi dalam KNIME.
Dalam aturan asosiasi, KNIME dapat digunakan untuk mengidentifikasi korelasi antara item dalam sebuah dataset. Kemudian, KNIME dapat memvisualisasikan hasilnya dalam bentuk grafik dan tabel, yang dapat membantu pengguna memahami hubungan antara item-item tersebut.
Selain itu, KNIME juga menyediakan algoritma-atgoritma terbaru yang dapat membantu pengguna dalam menerapkan aturan asosiasi dalam dataset mereka.
Dalam artikel ini, kita akan membahas langkah-langkah untuk menerapkan aturan asosiasi dalam KNIME, termasuk bagaimana mempersiapkan data, memilih algoritma yang tepat, dan memvisualisasikan hasilnya.
Selain itu, kita juga akan membahas beberapa contoh penggunaan aturan asosiasi dalam data bisnis dan industri, serta bagaimana aturan asosiasi dapat membantu kita untuk memperoleh insight yang lebih dalam mengenai pola konsumsi pelanggan.
Materi ini akan memberikan gambaran tentang bagaimana KNIME dapat digunakan sebagai alat analisis data yang kuat dan mudah digunakan untuk menerapkan aturan asosiasi dalam dataset kita. Dengan memahami aturan asosiasi dalam KNIME, kita dapat membuat keputusan yang lebih baik dalam bisnis dan industri.
Selengkapnya, simak video berikut.
Semoga bermanfaat.
