PAYDAY SALE! DISKON 95%
Belajar Data Bersertifikat 12 Bulan hanya 180K!
0 Hari 6 Jam 5 Menit 35 Detik

Teknik Analisis Data dengan Customer Segmentation

Belajar Data Science di Rumah 28-Oktober-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/ecfdf8fd1d54a0d3610dd756548725f9_x_Thumbnail800.jpg

Halo Sahabat DQ! Tahu gak si kalau cluster analysis merupakan salah satu teknik analisis data yang sangat banyak digunakan dalam praktik analisis data, penambangan data, sampai teknis dalam dunia analisis bisnis. Metode ini bekerja melalui banyak kumpulan data dan menganalisis fitur dengan aspek yang paling umum, mengkurasinya bersama-sama dalam kelompok yang lebih kecil untuk akses yang lebih mudah. Biasanya teknik analisis ini akan menjawab beberapa pertanyaan bisnis seperti bagaimana behaviour sekelompok pelanggan dalam melakukan proses pembelian, preferensi produk dan banyak lagi. Cluster Analysis mencatat dan mengikuti tren untuk menjaga tetap menjaga keyword produk serupa.


Analisis bisnis akan sangat erat hubunganya dengan kumpulan data besar untuk mendapatkan valuable insight untuk keberlanjutan bisnis. Di sisi lain, cluster analysis memungkinkan seluruh proses dengan metode pengelompokan yang mengelompokkan objek objek analisis yang relevan dan membantu team data analysis membuat keputusan yang tepat dengan membaca tren dan pola yang tepat.


Seperti yang kita tahu bahwa clustering adalah teknik data mining yang tidak terarah. Ini berarti dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola dan struktur tersembunyi dalam data tanpa merumuskan hipotesis tertentu. Tidak ada variabel target dalam clustering. 


Contohnya, pengecer grosir tidak secara aktif mencoba mengidentifikasi pecinta makanan pada awal proses analisa. Hal tersebut adalah salah satu cara untuk mencoba memahami perilaku pembelian yang berbeda dari basis pelanggannya.


Clustering dapat dilakukan untuk mengidentifikasi kesamaan sehubungan dengan perilaku atau dimensi tertentu. Dalam contoh kami, tujuannya adalah untuk mengidentifikasi segmen pelanggan dengan perilaku pembelian yang serupa. Oleh karena itu, pengelompokan dilakukan dengan menggunakan variabel yang mewakili pola pembelian pelanggan.


Selain itu, cluster analysis dapat digunakan untuk menemukan struktur dalam data tanpa memberikan penjelasan atau interpretasi. Dengan kata lain, cluster analysis hanya menemukan pola dalam data tanpa menjelaskan mengapa pola itu ada. Cluster yang dihasilkan tidak ada artinya dengan sendirinya. 


Lalu, contoh segmentasi apa saja yang bisa Sahabat DQ ciptakan dengan menggunakan Cluster Analysis? Yuk simak sekarang yah


1. Image Segmentation

teknik analisis data


Nah untuk implementasi yang pertama yaitu Image Segmentation adalah metode yang muncul, berkembang dengan bantuan cluster analysis untuk mengelompokkan gambar dan memisahkan titik-titik serupa dari gambar dengan karakteristik yang homogen sampai mengelompokkan bagian-bagian dari kumpulan data gambar ke dalam kelompok yang berbeda untuk analisis yang cermat.


Baca juga: Top Teknik Analisis Data untuk Pemula


2. Marketing Analytics

teknik analisis data

Para team bisnis yang berurusan dengan bagian marketing secara masif banyak menggunakan cluster analysis untuk segmentasi market untuk menciptakan strategi dan taktik pemasaran yang lebih baik berdasarkan bagian konsumen. Clustering bekerja dengan atribut pelanggan dan segmen yang identik untuk menjangkau pangsa pasar dan memiliki output yang lebih baik.


3. Collaborative Filtering

Teknik Analisis Data

Proses collaborative filtering dilakukan dengan menggunakan cluster analysis, yaitu praktik menggunakan data historis pelanggan untuk memperluas rekomendasi dan penawaran berdasarkan data yang sama. Konsep ini bergantung pada pengelompokan untuk mengkurasi sekelompok item identik berdasarkan penelusuran sebelumnya di perangkat apa pun. Proses berjalan sebagai sistem pemberi rekomendasi setiap kali aplikasi yang relevan dijalankan.


Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif


4. Data Science Knowledge

Ilmu Data adalah salah satu pengguna cluster analysis yang paling signifikan, dengan proses yang digunakan dalam skala besar. Alat penambangan data memberikan presisi dengan menganalisis aspek kualitatif dan kuantitatif dari database untuk mengelompokkannya.


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 Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login