Belajar Data Science dengan Python : Kenali Library Python yang Digunakan untuk Customer Segmentation
Balajar Data Science dengan Python terbilang susah-susah gampang. Meskipun Python termasuk ke dalam kategori bahasa pemrograman high-level programming language (dimana bahasa pemrograman ini mudah untuk dibaca dan ditulis oleh manusia), namun tetap saja sebagai pemula kita tidak jarang merasa panik ketika menemukan hasil output dari program kita tidak sesuai dengan hasil yang diharapkan, atau bahkan error.
Ada banyak hal yang dapat menyebabkan error, bisa jadi karena salah tulis tanda baca, kesalahan dalam penggunaan spasi, atau bahkan yang parahnya kita tidak memanggil library yang membawahi perintah yang akan dipanggil. Wah, emang sebegitu pentingnya ya library? Ternyata library itu ibaratkan rumah untuk berbagai perintah. Misalkan saja kita ingin bertemu dengan seseorang di rumahnya, namun kita hanya diam di tempat dan tidak menuju alamat dari rumah orang tersebut. Tentu saja kita tidak akan bisa bertemu.
Nah, begitu pula dengan Python. Kita perlu mengenali perintah yang akan kita gunakan tersebut ada di library apa. Berikut ini kita akan Membahas Mengenai Library yang digunakan untuk mencari Customer Segmentation. Penasaran kan? Yuk, simak terus!
1. Pengertian Customer Segmentation
Sebelum mencari tahu tentang library Python apa yang dapat digunakan untuk customer segmentation, kita perlu memahami apa itu customer segmentation terlebih dahulu. Sesuai dengan namanya, customer segmentation merupakan proses pengelompokan pelanggan berdasarkan produk yang dipilih. Misalkan pengelompokan berdasarkan gender, maka kita dapat melihat produk mana yang lebih laku untuk pria, dan produk mana yang lebih laku untuk wanita. Hal ini akan sangat membantu dalam proses marketing, pemasaran, dan juga proses produksi produk.
Baca juga : Python Array : Memahami Kegunaan Array Dalam Python
2. Library Kmodes dan Pickle Sebagai Library Utama
Library Python utama yang digunakan dalam proses customer segmentation adalah Kmodes. Library ini digunakan untuk melakukan pemodelan dengan menggunakan algoritma K-Modes dan K-Prototype. Umumnya K-Mode digunakan untuk mengelompokkan sesuatu berdasarkan kategorinya, berbeda dengan K-Means yang digunakan untuk mengelompokkan angka. K-Modes digunakan untuk mendefinisikan cluster berdasarkan jumlah kategori yang cocok antara titik data. Sementara K-Prototype merupakan penggabungan antara K-Means dan K-Prototype.
Library Pickle juga termasuk library utama yang dapat digunakan untuk customer segmentasi. Kira-kira kenapa ya? Ternyata library ini dapat digunakan untuk menyimpan hasil permodelan yang telah dibuat. Jadi jika ada tambahan data, atau kesalahana data sehingga harus diganti, kita tidak perlu lagi memprosesnya dari awal karena model yang akan digunakan telah tersimpan. Wah, keren banget kan. Kita tidak perlu kerja dua kali lagi.
3. Penggunaan Library Pendukung
Untuk library pendukung juga tidak kalah pentingnya. Hal ini karena sebelum sampai di tahap pembuatan model, kita perlu melalui tahapan-tahapan lainnya. Library Pandas dapat digunakan untuk melakukan pemrosesan analisis data. Library untuk visualisasi juga dibutuhkan, dalam hal ini kita dapat menggunakan matplotlib dan seaborn. Bedanya, matplotlib digunakan untuk visualisasi dasar, sedangkan seaborn digunakan untuk visualisasi yang lebih menarik. Selain itu, library Scikit-Learn juga dibutuhkan untuk mempersiapkan data sebelum dilakukan permodelan.
Baca juga : Yuk, Mulai Belajar Data Science dengan Bahasa Pemrograman Python
4. Mulai Terapkan Ilmunya dengan Belajar Data Science bersama DQLab!
Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industi masa kini! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!
Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":
1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
2. Akses module Introduction to Data Science
3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab
4. Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri
Editor : Annissa Widya