Studi Kasus Terupdate untuk Portfolio Data Scientist

Peran data scientist semakin krusial dalam dunia bisnis dan teknologi modern. Dengan jumlah data yang terus meningkat, banyak perusahaan yang mulai mengandalkan data scientist untuk mengubah data menjadi informasi berharga dan solusi bisnis yang inovatif. Oleh karena itu, membangun portofolio yang kuat dan relevan dengan studi kasus terbaru adalah langkah tepat untuk menarik perhatian HR atau klien.

Artikel ini bertujuan untuk memberikan rekomendasi tentang studi kasus terupdate yang bisa menjadi portofolio seorang data scientist. Studi kasus ini mencakup berbagai industri dan domain. Dengan memilih studi kasus yang tepat, kalian dapat menunjukkan keterampilan dan kemampuannya dalam menerapkan analisis data, kecerdasan buatan, dan teknik machine learning untuk mengatasi masalah dunia nyata. Yuk, simak pembahasannya!

1. Peramalan Penjualan Tiket Konser

Peramalan penjualan tiket konser merupakan salah satu aspek penting dalam industri musik. Kalian bisa menggunakan permasalahan ini sebagai portfolio data scientist. Caranya dengan mengembangkan model peramalan yang akurat dan efektif untuk membantu pihak penyelenggara acara dalam mengatur persiapan dan strategi pemasaran. Berikut adalah langkah-langkah dan metode yang dapat digunakan:

• Langkah pertama adalah mengumpulkan data penjualan tiket konser dari acara-acara sebelumnya. Data ini meliputi informasi seperti tanggal konser, harga tiket, tempat konser, artis yang tampil, promosi, dan faktor-faktor lain yang relevan.

• Setelah data dikumpulkan, langkah selanjutnya adalah membersihkan dan preprocessing data. Misalnya mengatasi nilai yang hilang, menghapus outlier yang tidak biasa, dan mengubah format data jika diperlukan. Preprocessing yang tepat akan membantu meningkatkan kualitas model peramalan.

• Fitur-fitur (variabel) yang akan digunakan dalam model peramalan harus dipilih dengan cermat. Beberapa fitur yang dapat mempengaruhi penjualan tiket adalah tanggal konser, hari dalam seminggu, musim, artis yang tampil, lokasi, harga tiket, dan promosi. Analisis korelasi dapat membantu mengidentifikasi fitur-fitur yang memiliki pengaruh signifikan terhadap penjualan tiket.

• Ada berbagai jenis model yang dapat digunakan untuk peramalan, seperti Time Series (deret waktu), regresi linier, regresi logistik, atau bahkan model-machine learning seperti Random Forest atau Gradient Boosting. Pemilihan model yang tepat akan sangat bergantung pada karakteristik data dan tujuan peramalan.

• Setelah fitur-fitur dipilih dan model diputuskan, langkah selanjutnya adalah membangun model peramalan. Data akan dibagi menjadi dua bagian: data latih (training data) dan data uji (testing data). Model akan dilatih menggunakan training data dan diuji menggunakan data uji untuk mengevaluasi kinerjanya.

• Model peramalan akan dievaluasi berdasarkan metrik kesalahan, seperti Mean Absolute Error (MAE) atau Root Mean Squared Error (RMSE). Jika hasilnya tidak memuaskan, model perlu disetel kembali dengan mencoba berbagai parameter dan fitur untuk meningkatkan akurasi peramalan.

  
  

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Prediksi Pertandingan Sepak Bola

Tren berikutnya yang bisa dijadikan sebagai portfolio data scientist adalah prediksi pertandingan sepak bola. Kalian dapat menggunakan berbagai metode dan teknik analisis data untuk mencoba memprediksi hasil pertandingan sepak bola. Salah satu prediksi yang paling populer adalah hasil pertandingan sepak bola. Berbagai metode dapat digunakan, termasuk Regresi Logistik, Decision Trees, Random Forest, Naive Bayes, atau model-machine learning seperti Support Vector Machines (SVM) atau Neural Networks. Data yang relevan untuk prediksi ini meliputi performa tim di pertandingan sebelumnya, formasi, rekor head-to-head, statistik pemain, dan faktor-faktor lain yang mempengaruhi hasil pertandingan.

Selain hasil, prediksi skor akhir pertandingan juga menarik bagi penggemar sepak bola. Model regresi dan model time series seperti ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) atau SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving-Average) dapat digunakan untuk melakukan peramalan skor pertandingan berdasarkan data historis. Data statistik pemain seperti jumlah gol, assist, tembakan, atau peran di lapangan juga dapat digunakan untuk memprediksi performa pemain di pertandingan selanjutnya. Model machine learning seperti regresi linier atau model rekursi seperti LSTM (Long Short-Term Memory) dalam Deep Learning, dapat diterapkan untuk melakukan prediksi ini.

3. Klasifikasi Pelanggan E-Commerce

Dalam studi kasus ini, seorang Data Scientist bertugas untuk mengembangkan model klasifikasi pelanggan e-commerce. Tujuan dari proyek ini untuk mengidentifikasi dan memprediksi perilaku pelanggan, seperti apakah mereka akan melakukan pembelian lagi atau meninggalkan platform e-commerce tersebut. Kalian akan menggunakan data transaksi, aktivitas, dan profil pelanggan sebelumnya untuk mengenali pola dan faktor yang mempengaruhi keputusan pelanggan dalam berinteraksi dengan e-commerce.

Selain klasifikasi, kalian juga bisa mencoba studi kasus lain seperti mengembangkan sistem rekomendasi produk yang personal dan akurat berdasarkan preferensi pelanggan, riwayat pembelian, atau perilaku penelusuran. Model rekomendasi seperti Collaborative Filtering, Content-Based Filtering, atau Hybrid Filtering dapat digunakan untuk membuat pengalaman belanja yang lebih disesuaikan.

Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar

4. Deteksi Fraud Pinjaman Online

Dalam studi kasus ini, kalian bertugas untuk mengembangkan model deteksi fraud dalam industri pinjaman online. Tujuannya untuk mengidentifikasi dan memprediksi aplikasi pinjaman yang berpotensi fraud atau penipuan. Data Scientist akan menggunakan data aplikasi pinjaman sebelumnya dan faktor-faktor terkait untuk mengenali pola dan perilaku yang mencurigakan dari calon peminjam.

Logistic Regression adalah algoritma yang cocok untuk masalah klasifikasi biner, di mana tujuan adalah untuk memprediksi kelas target yang memiliki dua nilai, dalam kasus ini, fraud (penipuan) atau non-fraud (bukan penipuan). Logistic Regression menghasilkan probabilitas prediksi dan mengubahnya menjadi nilai kelas diskrit berdasarkan batas probabilitas yang ditentukan. Kalian juga bisa menggunakan decision tree. Decision Trees adalah algoritma yang membangun pohon keputusan dengan menggabungkan fitur-fitur dan membagi data ke dalam kelompok yang lebih homogen. Pohon keputusan ini digunakan untuk mengambil keputusan berdasarkan rangkaian fitur yang diberikan. Decision Trees dapat melakukan klasifikasi biner dan banyak kelas.

Untuk bisa mengeksplorasi beragam studi kasus di atas, kalian bisa loh mengaksesnya dari DQLab. DQLab merupakan platform pembelajaran online yang berfokus pada data science. Selain menyediakan kursus dan pelatihan interaktif, situs ini juga menyediakan proyek-proyek data science yang dapat kalian kerjakan. Kalian dapat memanfaatkan studi kasus tersebut sebagai sumber inspirasi dan ide untuk portofolio. 

Platform ini juga memiliki berbagai tingkat kesulitan. Mulai dari pemula hingga tingkat lanjutan, sehingga kalian dapat memilih ide kasus yang paling sesuai dengan kemampuan kalian. Dengan mengerjakan proyek-proyek di DQLab, pasti kalian akan memperoleh pengalaman praktis dan membangun portofolio yang kuat.

Tahukah kalian kelebihan lain dari DQLab? Bahkan juga diintegrasikan dengan ChatGPT! Manfaatnya apa, ya?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan persiapkan diri untuk membuat portfolio yang menarik! 

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya