在“Assignment-5---Data-Mining---Pertemuan-6”作业中，学生将深入探讨数据挖掘的核心概念，重点包括数据预处理、模式发现和结果解释三个关键阶段。

数据预处理

在预处理阶段，数据需要经过清洗、整合和转换。具体任务可能包括去除重复值、处理缺失数据、标准化数值、编码以及解决数据不一致性。例如，“Pertemuan-6”可能涉及如何处理异常值和空值，以确保后续分析的准确性。

模式发现

数据挖掘的核心是模式发现。常用的几种方法包括：

1. 分类：建立预测模型，如决策树、随机森林、支持向量机，用于将数据分类。

2. 聚类：无监督学习方法，将数据按相似性分组，如K-means、层次聚类。

3. 关联规则学习：寻找频繁共现关系的算法（如Apriori），用于市场篮分析。

4. 序列挖掘：分析事件顺序，如时间序列分析。

5. 回归分析：预测连续变量，方法有线性回归、逻辑回归等。

在Assignment-5中，学生将根据特定问题，选择一种或多种方法来构建数据挖掘模型，并学习如何评估模型的性能，包括准确率、召回率和F1分数等。

结果解释与应用

在数据挖掘的结果解释环节，学生需将找到的模式转化为业务洞见，并通过柱状图、散点图、热力图等可视化工具来展示结果。此外，第六次会议可能还会涉及深度学习和神经网络在图像和文本分类中的应用、大数据环境下的分布式数据挖掘等新趋势，甚至探讨数据隐私保护和合规性问题。

本次作业的关键在于掌握从数据预处理到模式发现，再到结果解释的完整数据挖掘流程。