FLASH PROMO 90% + 50%! BELAJAR DATA SCIENCE 6 BULAN CUMA 180K
Bebas Akses 65 Modul Data Interaktif, Mentoring, Portofolio Data, dan Bersertifikat
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 0 Jam 12 Menit 31 Detik 

Penerapan Algoritma Data Science SEMMA Framework

Belajar Data Science di Rumah 27-Agustus-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/7a66b2f677bd0542bcc6211aa75f859c_x_Thumbnail800.jpg

Ketika data scientist sering tidak setuju tentang implikasi dari kumpulan data yang diberikan, hampir semua profesional ilmu data setuju tentang perlunya mengikuti proses ilmu data, yang merupakan kerangka kerja terstruktur yang digunakan untuk menyelesaikan proyek ilmu data.


Ada banyak kerangka kerja yang berbeda, dan beberapa lebih baik untuk kasus penggunaan bisnis, sementara yang lain bekerja paling baik untuk kasus penggunaan penelitian.


Proses ilmu data adalah pendekatan sistematis untuk memecahkan masalah data. Ini menyediakan kerangka kerja terstruktur untuk mengartikulasikan masalah Sahabat DQ sebagai pertanyaan, memutuskan bagaimana menyelesaikannya, dan kemudian menyajikan solusi kepada pemangku kepentingan.


data science


Data digunakan oleh bisnis untuk mencapai keunggulan kompetitif, meningkatkan kinerja, dan memberikan layanan yang lebih bermanfaat kepada pelanggan. Data yang Sahabat DQ kumpulkan tentang lingkungan sekitar Sahabat DQ berfungsi sebagai dasar untuk hipotesis dan model dunia tempat Sahabat DQ tinggal.


Pada akhirnya, data diakumulasikan untuk membantu mengumpulkan pengetahuan. Artinya, data tersebut tidak bernilai banyak sebelum dipelajari dan dianalisis. Tetapi menimbun data dalam jumlah besar tidak sama dengan mengumpulkan pengetahuan yang berharga.


Hanya ketika data diurutkan dan dievaluasi, kita belajar sesuatu darinya. Dengan demikian, SEMMA dirancang sebagai metodologi ilmu data untuk membantu praktisi mengubah data menjadi pengetahuan.


SAS Institute mengembangkan SEMMA sebagai proses data mining. Ini memiliki lima langkah (Sample, Explore, Modify, Model, and Assess), menghasilkan akronim SEMMA.


Metode data mining dapat digunakan untuk memecahkan berbagai masalah bisnis, termasuk identifikasi penipuan, retensi dan pergantian pelanggan, pemasaran basis data, loyalitas pelanggan, peramalan kebangkrutan, segmentasi pasar, serta risiko, afinitas, dan analisis portofolio.


Lalu, bagaimana step yang dimiliki oleh SEMMA? Yuk simak selengkapnya sekarang!


1. Sample

data science

Langkah ini memerlukan pemilihan subset dari dataset volume yang sesuai dari dataset besar yang telah diberikan untuk konstruksi model.


Tujuan dari tahap awal proses ini adalah untuk mengidentifikasi variabel atau faktor (baik dependen maupun independen) yang mempengaruhi proses. Informasi yang terkumpul kemudian disortir ke dalam kategori persiapan dan validasi.


Baca juga: Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis



2. Explore

data science

Dalam langkah ini, analisis univariat dan multivariat dilakukan untuk mempelajari hubungan yang saling berhubungan antara elemen data dan untuk mengidentifikasi kesenjangan dalam data. Sementara analisis multivariat mempelajari hubungan antar variabel, analisis univariat melihat setiap faktor secara individual untuk memahami bagiannya dalam skema keseluruhan.


Semua faktor yang mempengaruhi yang dapat mempengaruhi hasil studi dianalisis, dengan sangat bergantung pada visualisasi data.


3. Modify

data science

Pada langkah ini, insight yang dipetik dalam fase eksplorasi dari data yang dikumpulkan dalam fase sampel diturunkan dengan penerapan logika bisnis. Dengan kata lain, data diurai dan dibersihkan, kemudian diteruskan ke tahap pemodelan, dan dieksplorasi jika data memerlukan penyempurnaan dan transformasi.


4. Model dan Value Assess

data science

Dengan variabel yang disempurnakan dan data dibersihkan, langkah pemodelan menerapkan berbagai teknik penambangan data untuk menghasilkan model yang diproyeksikan tentang bagaimana data ini mencapai hasil akhir yang diinginkan dari proses.


Pada tahap akhir SEMMA ini yaitu Value Assesing, model dievaluasi seberapa berguna dan dapat diandalkan untuk topik yang dipelajari. Data sekarang dapat diuji dan digunakan untuk memperkirakan kemanjuran kinerjanya.


Baca juga: 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian


Belajar memulai karir sebagai praktisi data science dengan menggunakan Python, R dan SQL sederhana dengan sign up dan login melalui DQLab Academy! Yuk nikmati kemudahan belajar tanpa ribet melalui live code editor DQLab. Belajar sambil buat portfolio dengan modul DQLab! 


Signup sekarang atau isi form dibawah ini ya Sahabat DQ!

Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :