23
Menurut (Moss & Atre, 2003), data mining dan statistik sama -
sama mempunyai
kekuatan dan kelemahan.
Statistik
Data Mining
Statistik selalu dimulai dengan hipotesis.
Data mining tidak membutuhkan hipotesis
Statistik harus mengembangkan persamaan
mereka sendiri untuk mencocokkan hipotesis
mereka.
Algoritma data mining bisa mengembangkan
persamaannya sendiri.
Analisis statistic hanya menggunakan data
numerik.
Data mining bisa menggunakan berbagai tipe
data (contoh: teks, suara), tidak hanya data
numerik.
Statistik dapan menemukan dan menyaring
data kotor selama analisis.
Data mining tergantung pada data yang
bersih dan terdokumentasi secara teratur.
Statistik menginterpretasikan hasilnya dan
menyampaikan hasil ini kepada manajer
bisnis dan eksekutif bisnis.
Hasil data mining tidak mudah untuk
diinterpretasikan. Statistik tetap dilibatkan
dalam analisis hasil data mining dan
menyampaikan temuannya kepada manajer
bisnis dan eksekutif bisnis.
Jadi berdasarkan perbandingan diatas maka digunakan Data Mining dengan
pertimbangan analisis data yang mengandung teks di dalamnya.
 |