Membandingkan Algoritma Data Mining Dengan Tools Orange untuk Social Economy
DOI:
10.47709/digitech.v3i2.3256Keywords:
Data mining, Orange, Naive BayesDimension Badge Record
Abstract
Data mining adalah proses ekstraksi pengetahuan yang bermanfaat atau pola tersembunyi dari kumpulan data besar. Tujuan utama dari data mining adalah mengungkap informasi yang tidak terlihat secara langsung atau dapat diidentifikasi dengan mudah melalui analisis rutin. Teknik data mining menggunakan berbagai metode statistik, matematis, dan kecerdasan buatan untuk menganalisis dan menginterpretasi data. Salah satu data mining yang dibahas adalah Sosial ekonomi yang merupakan salah satu bidang studi yang mempelajari interaksi antara aspek sosial dan ekonomi dalam masyarakat. Hal ini melibatkan analisis tentang bagaimana kebijakan ekonomi dan praktek-praktek bisnis mempengaruhi kondisi sosial, dan sebaliknya, bagaimana kondisi sosial dapat mempengaruhi ekonomi. Dalam lingkup yang lebih luas, sosial ekonomi mencakup berbagai topik, termasuk pengangguran, kemiskinan, kesenjangan ekonomi, kebijakan sosial, hak-hak pekerja, dan ketidaksetaraan sosial. Tujuan utamanya adalah untuk mengembangkan pemahaman yang lebih baik tentang bagaimana faktor sosial dan ekonomi saling terkait dan bagaimana interaksi ini dapat memengaruhi kesejahteraan masyarakat secara keseluruhan. Studi sosial ekonomi dapat membantu memperbaiki kebijakan ekonomi dan sosial yang ada dengan menekankan pentingnya menciptakan kebijakan yang inklusif dan berkelanjutan, yang dapat membantu meningkatkan kesejahteraan masyarakat secara luas. Oleh karena itu, sosial ekonomi menjadi salah satu bidang studi yang penting dalam menciptakan masyarakat yang lebih baik dan berkelanjutan di masa depan, Dengan metode deskritif, kita dapat melakukan analisis untuk datasets Socio Economic Country.
Abstract viewed = 508 times