Data Science dengan Perspektif Pemula
Banyak sekali hal didunia ini yang dihasilkan dengan bercermin pada data. Maka muncullah keilmuan data atau data science. Mempelajari data sama halnya dengan kamu membuka cakrawala diri untuk mengenal dunia sekitar. Mengapa demikian ? Hal ini disebabkan karena data merupakan kumpulan informasi yang belum terolah. Pernahkah kamu membuat suatu informasi yang berkaitan dengan data ? Atau justru sudah mampu mengolahnya untuk menjadi informasi yang berguna.
Nah, kali ini kenalan yuk dengan keilmuan data atau Data Science yang mungkin kamu selalu menerapkannya tanpa sadar. Bahkan ternyata kamu telah menerapkannya pada saat berinteraksi dengan anak balita hingga orangtua. Dari hal yang sangat sederhana sampai hal-hal yang memiliki kompleksitas tinggi
1. Afinitas Kategori Produk
Fitur afinitas kategori secara otomatis menangkap kategori yang dikunjungi pengguna dan kemudian menghitung afinitas pengguna untuk kategori tersebut sehingga dapat ditargetkan dan disegmentasikan. Ini membantu memastikan bahwa konten ditargetkan kepada pengunjung yang kemungkinan besar akan bertindak berdasarkan informasi tersebut. Setiap kali pengguna mengunjungi situs Anda, parameter profil khusus untuk pengunjung dicatat dalam database Target. Data ini terkait dengan cookie pengguna. Salah satu parameter yang sangat berguna adalah user.categoryId, parameter mbox yang ditetapkan pada halaman produk. Saat pengunjung terus menelusuri, atau kembali untuk sesi lain, kategori produk yang dilihat pengguna tertentu dapat direkam. Anda juga dapat merekam informasi kategori dengan meneruskannya sebagai parameter mbox user.categoryId di mbox mana pun (termasuk mbox bertingkat), sebagai parameter URL user.categoryId, atau di parameter halaman Target dengan mbox global. Lihat perwakilan akun Anda untuk detail lebih lanjut.
Baca juga : Belajar Data Science Secara Otodidak? Berikut langkah-langkahnya!
2. Memberi makan anak
Tentunya kamu sudah pernah bukan memberi makan kepada orang lain ? Tentunya kamu juga mempertimbangkan bagaimana dosis atau porsi yang kamu berikan atau serta bahan makanan yang kamu gunakan sebagai bahan baku. Mengapa demikian ? karena kamu sudah membaca informasi yang dihasilkan oleh pengolahan data. Misalnya seperti ini, ketika kamu ingin memberi makan balita perlakuan yang akan kamu lakukan akan berbeda ketika kamu akan memberi makan orang dewasa atau bahkan lansia. Hal ini dikarenakan adanya kebutuhan asupan kalori yang berbeda beda.
Kamu dapat melakukan perhitungan kalori atau asupan gizi yang dapat kamu berikan ke beberapa segmentasi usia tersebut. Nahh, tanpa sadar kamu sudah melakukan keilmuan data untuk mempertimbangkan ukuran porsi dan gizi yang akan kamu berikan pada saat pembuatan makan. Bagaimana ? Asupan gizi tersebut akan dengan mudah disesuaikan dengan menggunakan formula baku yang sudah tersedia dari para ahli. Misalnya, jika kamu ingin menghitung jumlah kalori harian maka kamu akan menggunakan rumus yang berbeda dengan menghitung asupan gizi harian. Nah kamu akan dengan mudah mendapatkan value tersebut dengan melakukan perhitungannya.
3. Ternak Hewan
Ternak hewan atau memelihara hewan yang saat ini sedang menjadi trend millennials ternyata juga merupakan penerapan keilmuan data. Kamu bisa melakukan ternak hewan seperti unggas ayam, bebek atau melakukan pemeliharan hewan seperti kucing, anjing, ataupun hewan peliharaan lainnya. Ketika kamu melakukan treatment terhadap hewan yang sedang kamu pelihara atau ternak ternyata kamu sudah melakukan keilmuan data yang tanpa kamu sadari kamu melakukannya secara berkelanjutan. Misalnya seperti kamu melakukan pengukuran atau perhitungan pertumbuhan hewan ternak mu, kamu akan mendata dan mengingat bahkan mempertimbangkan makanan apa yang cukup untuk memberikan hewan tetap hidup dan terus berkembang.
4. Segmentasi Pelanggan
Secara umum dan sederhana, segmentasi merupakan proses penyekatan atau pembagian sekaligus pemfokusan dengan menggunakan indikator berbasis pelanggan yang ada menjadi kelompok yang dapat dikelola dan layak berdasarkan beberapa karakteristik general seperti usia, jenis kelamin, loyalitas, frekuensi pembelian, dll. Tujuannya secara umum banyak digunakan untuk menargetkan dan mengembangkan strategi pemasaran untuk setiap kelompok sesuai dengan itu. karakteristik.
Segmentasi pelanggan memiliki acuan pada pembagian sasaran pasar menjadi kelompok yang dapat dikelola dan layak sesuai dengan karakteristik bersama untuk mengembangkan strategi bisnis yang efektif dan tepat.
Tujuan segmentasi pelanggan termasuk membagi pelanggan target menjadi kelompok-kelompok yang lebih kecil yang mencerminkan kesamaan di antara pelanggan di setiap kelompok untuk
Mengembangkan hubungan yang lebih baik dengan memahami kebutuhan setiap segmen pelanggan
Mengidentifikasi pelanggan yang berharga
Mengidentifikasi peluang cross-selling dan up-selling
Meningkatkan profitabilitas dengan mengembangkan strategi pemasaran yang lebih efektif untuk setiap segmen
Baca juga : Persiapan Belajar Data Science Otodidak
5. Kenalan dengan Data Science secara Umum dan Spesifik
Yuk bersama DQLab belajar banyak tentang Data Science secara menyeluruh mulai dari dasar hingga advanced. Nikmati modul Introduction to Data Science using R adn Python secara gratis sekarang dengan melakukan register di website dqlab.id/signup