wildan amin

  Data visualization, atau visualisasi data, adalah proses representasi visual dari data. Ini membantu dalam mengidentifikasi pola, tren, dan outlier dalam data. Berikut adalah beberapa jenis visualisasi data yang umum: Histogram: Menunjukkan distribusi frekuensi dari sebuah dataset. Line Chart: Menunjukkan tren data sepanjang waktu. Bar Chart: Digunakan untuk membandingkan jumlah/nilai antar kategori. Scatter Plot: Menunjukkan hubungan antara dua variabel. Heatmap: Menampilkan intensitas fenomena sebagai warna dalam dua dimensi. Berikut contoh dalam google collab:

  Data preparation, atau persiapan data, melibatkan proses membersihkan dan mengorganisir data agar siap untuk dianalisis. Langkah ini sangat penting karena kualitas data yang baik merupakan kunci untuk mendapatkan insight yang akurat. Berikut adalah beberapa tugas yang biasa dilakukan dalam proses persiapan data: 1. Pembersihan Data: Mengidentifikasi dan mengoreksi kesalahan atau inkonsistensi dalam data, seperti nilai yang hilang, typo, atau format yang salah. 2. Penanganan Nilai yang Hilang: Menentukan strategi untuk mengatasi nilai yang hilang, misalnya dengan menghapus baris/kolom yang memiliki nilai hilang atau menggantinya dengan nilai tertentu seperti rata-rata atau median. 3. Transformasi Data: Mengubah data ke dalam format yang lebih sesuai untuk analisis, misalnya mengubah tipe data, normalisasi, atau standarisasi nilai. 4. Pengurangan Dimensi: Mengurangi jumlah variabel/fitur yang digunakan dalam analisis, misalnya melalui seleksi fitur atau ekstraksi fitur. berikut con...

 Dalam dunia teknologi dan ilmu pengetahuan, istilah "computational", "cognitive", dan "communication" sering muncul, masing-masing merujuk pada area yang berbeda tetapi saling terkait. Mari kita jelajahi definisi dari ketiga istilah tersebut beserta contohnya untuk memahami perbedaan dan aplikasinya dalam berbagai konteks. 1. Computational Definisi: Computational berkaitan dengan proses yang menggunakan komputer untuk melakukan perhitungan atau pemrosesan data. Ini meliputi pengembangan algoritma, pemodelan dan simulasi sistem, serta analisis data menggunakan teknik komputasi. Computational sering kali berhubungan dengan pemecahan masalah matematis dan ilmiah yang kompleks yang sulit atau tidak mungkin dipecahkan dengan cara manual. Contoh: Pemodelan Cuaca dan Iklim: Penggunaan superkomputer untuk menjalankan model kompleks yang memprediksi perubahan cuaca dan iklim. Bioinformatika: Penggunaan teknik komputasi untuk menganalisis data biologis, seperti uru...

 SEMMA merupakan singkatan dari Sample, Explore, Modify, Model, dan Assess. Ini adalah metodologi yang dikembangkan oleh SAS Institute untuk melakukan proses data mining yang efektif. SEMMA menyediakan panduan langkah demi langkah untuk memindai data besar dan mengubahnya menjadi pengetahuan yang berharga. Berikut ini adalah penjelasan setiap tahap dalam SEMMA, beserta contohnya. 1. Sample (Sampel) Definisi: Tahap ini melibatkan pemilihan sampel data dari kumpulan data yang lebih besar. Tujuannya adalah untuk membuat kumpulan data yang lebih kecil dan lebih manajemen untuk analisis awal, tanpa mengorbankan representasi statistik dari data tersebut. Contoh: Sebuah perusahaan e-commerce ingin menganalisis perilaku pembelian pelanggan. Dari jutaan transaksi, perusahaan tersebut memilih 10.000 transaksi secara acak dari setiap kategori produk sebagai sampel untuk analisis awal. 2. Explore (Eksplorasi) Definisi: Tahap eksplorasi data melibatkan pemeriksaan awal dari data sampel untuk me...

     Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) adalah metodologi proses yang banyak diadopsi dalam proyek data mining. Metodologi ini menyediakan kerangka kerja yang komprehensif dan terstruktur untuk melakukan proyek data mining. CRISP-DM diakui secara luas dan digunakan dalam berbagai industri karena fleksibilitas dan adaptabilitasnya terhadap berbagai jenis proyek data mining. Metodologi ini terdiri dari enam tahap utama yang bertujuan untuk memandu dari pemahaman awal masalah bisnis hingga penerapan solusi data mining.  Tahapan CRISP-DM 1. Business Understanding (Pemahaman Bisnis) Tahap ini berfokus pada pemahaman masalah bisnis secara mendalam dan formulasi masalah data mining sebagai solusi. Hal ini melibatkan identifikasi tujuan bisnis, tujuan data mining, dan kriteria keberhasilan. 2. Data Understanding (Pemahaman Data) Tahap ini melibatkan pengumpulan data awal, akses ke data, pemahaman terhadap data yang tersedia, dan penilaian kualitas dat...

  1. Proses Atau Tahapan Data Mining      Data mining merupakan proses penggalian (penambangan) data untuk menemukan pola, korelasi, atau asosiasi yang tersembunyi di dalam kumpulan data besar dengan menggunakan algoritma dan teknik statistik. Tujuannya adalah untuk mengubah data mentah menjadi informasi yang bermanfaat dan dapat digunakan untuk pengambilan keputusan, prediksi, serta strategi bisnis. Data mining sering digunakan di berbagai bidang seperti pemasaran, penelitian medis, genetika, ekonomi, dan lain-lain. Tahapan Data Mining Proses data mining biasanya melibatkan beberapa tahap utama, yang bisa diuraikan sebagai berikut: 1. Pemahaman Bisnis Tahap pertama adalah memahami masalah dan tujuan bisnis secara mendalam. Hal ini meliputi pemahaman atas kebutuhan, tujuan, dan kriteria keberhasilan dari proyek data mining yang akan dilakukan. 2. Pemahaman Data Setelah memahami tujuan bisnis, langkah selanjutnya adalah mengumpulkan dan memahami data yang diperlukan. ...