Data Analyst & Machine Learning

DATA 

Data adalah kumpulan fakta, angka, atau informasi yang dikumpulkan dan dianalisis untuk tujuan tertentu. Data dapat berupa angka, teks, gambar, audio, video, atau bentuk lainnya yang bisa diolah oleh komputer atau dianalisis oleh manusia. 

DATA  ANALYST

Data analyst adalah seorang profesional yang bertugas mengumpulkan, memproses, dan menganalisis data untuk membantu organisasi membuat keputusan yang didasarkan pada informasi yang valid dan terukur. Data analyst menggunakan berbagai alat dan teknik untuk menginterpretasikan data dan mengidentifikasi pola atau tren yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan strategis.

Pentingnya Peran Data Analyst

Data analyst berperan penting dalam membantu organisasi membuat keputusan yang lebih baik dan berdasarkan data. Mereka membantu dalam:

Pengoptimalan Proses Bisnis: Mengidentifikasi area yang dapat ditingkatkan untuk efisiensi dan efektivitas.

Pengembangan Produk: Menggunakan data untuk memahami kebutuhan dan preferensi pelanggan.

Strategi Pemasaran: Menganalisis data pelanggan untuk mengembangkan strategi pemasaran yang lebih efektif.

Manajemen Risiko: Mengidentifikasi risiko potensial dan membuat rekomendasi untuk mitigasi.

Dalam era big data, peran data analyst semakin krusial karena organisasi menghadapi volume data yang besar dan kompleks. Kemampuan untuk menganalisis data ini secara efektif dapat memberikan keunggulan kompetitif yang signifikan.

BIG DATA

Big data merujuk pada kumpulan data yang sangat besar, beragam, dan kompleks sehingga sulit untuk diproses dan dianalisis menggunakan metode dan alat pengolahan data tradisional. Big data mencakup volume data yang sangat besar, baik yang terstruktur maupun tidak terstruktur, yang dihasilkan dengan kecepatan tinggi dan bervariasi dalam bentuknya. Big data biasanya didefinisikan oleh tiga karakteristik utama yang dikenal sebagai 3V, yaitu Volume, Velocity, dan Variety.

Sumber Big Data

Big data dapat berasal dari berbagai sumber, termasuk:

Media Sosial: Data dari platform seperti Facebook, Twitter, Instagram, dan lain-lain.

Transaksi Bisnis: Data yang dihasilkan dari aktivitas bisnis seperti pembelian, penjualan, dan transaksi keuangan.

Sensor dan IoT (Internet of Things): Data dari perangkat yang terhubung seperti sensor, alat kesehatan, kendaraan, dan peralatan rumah tangga.

Log dan Peristiwa: Data yang dihasilkan dari aktivitas pengguna, log server, dan aplikasi.

Teknologi dan Alat Big Data

Untuk mengelola dan menganalisis big data, diperlukan teknologi dan alat khusus, seperti:

Hadoop: Kerangka kerja yang memungkinkan penyimpanan dan pemrosesan data besar secara terdistribusi.

Spark: Alat pemrosesan data besar yang cepat dan dapat menangani batch dan stream processing.

NoSQL Databases: Basis data non-relasional seperti MongoDB, Cassandra, dan HBase yang dirancang untuk skala besar dan data tidak terstruktur.

Tools BI (Business Intelligence): Alat analisis dan visualisasi data seperti Tableau, Power BI, dan Qlik.

Pentingnya Big Data

Big data memiliki banyak manfaat dan aplikasi di berbagai bidang, termasuk:

Bisnis dan Pemasaran: Menganalisis data pelanggan untuk meningkatkan layanan, personalisasi pemasaran, dan mengidentifikasi peluang bisnis baru.

Kesehatan: Menggunakan data dari rekam medis elektronik, perangkat medis, dan penelitian untuk meningkatkan perawatan pasien dan efisiensi operasional.

Ilmu Pengetahuan dan Penelitian: Memproses data eksperimen dalam skala besar untuk menemukan wawasan baru dalam berbagai bidang ilmu.

Pemerintah dan Kebijakan Publik: Menganalisis data dari sumber-sumber publik untuk membuat kebijakan yang lebih efektif dan responsif.

Secara keseluruhan, big data membuka peluang besar untuk inovasi, efisiensi, dan peningkatan kualitas di berbagai sektor, namun juga memerlukan pendekatan baru dalam hal penyimpanan, pengelolaan, dan analisis data.

PANDAS DATAFRAME

Pandas DataFrame berfungsi untuk menyimpan data dalam format grid yang bisa diubah-ubah dengan fleksibilitas yang sangat besar. Gambaran sederhananya, Pandas DataFrame mirip dengan tabel yang ada di Microsoft Excel. Setiap baris dan kolom akan memiliki label yang bisa kamu gunakan untuk mengakses dan memanipulasi data

Contoh sederhana membuat DataFrame dari dictionary:

import pandas as pd data = { 'Nama': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Usia': [25, 30, 35], 'Kota': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago'] } df = pd.DataFrame(data) print(df)

Nama Usia Kota 0 Alice 25 New York 1 Bob 30 Los Angeles 2 Charlie 35 Chicago

Library Visualisasi Data Pada Bahasa Python? minimal 5 dan di sertakan penjelasannya

1. Matplotlib:

Salah satu library paling populer untuk visualisasi data di Python.

Digunakan untuk membuat berbagai jenis grafik dan diagram, seperti:

Histogram: Menampilkan distribusi data numerik.

Bar Chart: Membandingkan nilai antar kategori.

Line Chart: Menampilkan tren data dari waktu ke waktu.

Scatter Plot: Menampilkan hubungan antara dua variabel numerik.

Matplotlib menawarkan kontrol yang fleksibel atas elemen visualisasi, seperti warna, label, dan judul.

Kekurangan: Kurang interaktif dibandingkan library lain.

2. Seaborn:

Dibangun di atas Matplotlib, menawarkan API yang lebih mudah digunakan dan estetika visual yang lebih menarik.

Menyediakan berbagai fungsi khusus untuk visualisasi data statistik, seperti:

Violin Plots: Membandingkan distribusi data antar kategori.

Heatmaps: Menampilkan intensitas data dalam format tabel warna.

Statistical Plots: Menampilkan distribusi data dan uji statistik.

Seaborn ideal untuk analisis data statistik dan menghasilkan visualisasi yang informatif.

3. Bokeh:

Memfokuskan pada pembuatan visualisasi data interaktif.

Memungkinkan pengguna untuk menjelajahi data dengan mengklik, menggulir, dan zooming.

Cocok untuk membuat dashboard dan presentasi data interaktif.

Mendukung berbagai jenis grafik, seperti:

Line Plots: Menampilkan tren data dari waktu ke waktu.

Bar Charts: Membandingkan nilai antar kategori.

Scatter Plots: Menampilkan hubungan antara dua variabel numerik.

Maps: Menampilkan data geografis.

Bokeh membutuhkan JavaScript untuk menjalankan visualisasi interaktif.

4. Plotly:

Library lain untuk visualisasi data interaktif yang kuat.

Menawarkan berbagai jenis grafik 3D dan animasi.

Cocok untuk membuat visualisasi data yang kompleks dan menarik.

Mendukung integrasi dengan Jupyter Notebook dan aplikasi web.

Plotly membutuhkan akun berbayar untuk beberapa fitur lanjutan.

5. Geeks for Geeks:

Sumber daya online yang menyediakan tutorial dan contoh visualisasi data dengan Python.

Mencakup berbagai library, seperti Matplotlib, Seaborn, dan Bokeh.

Cocok untuk pemula yang ingin mempelajari visualisasi data dengan Python.

Menyediakan panduan langkah demi langkah dan kode contoh untuk berbagai jenis grafik dan diagram.

MACHINE LEARNING

Teknologi machine learning (ML) adalah mesin yang dikembangkan untuk bisa belajar dengan sendirinya tanpa arahan dari penggunanya.Machine Learning (ML) adalah cabang dari kecerdasan buatan (Artificial Intelligence, AI).  Pembelajaran mesin dikembangkan berdasarkan disiplin ilmu lainnya seperti statistika, matematika dan data mining sehingga mesin dapat belajar dengan menganalisa data tanpa perlu di program ulang atau diperintah.

OUTLIER PADA DATA ANALYTIC 

Dalam analisa data, outlier adalah data point yang nilainya jauh menyimpang dari kebanyakan data lainnya. Outlier bisa berupa nilai yang sangat tinggi atau sangat rendah dibandingkan keseluruhan data.

Sebagai contoh, outlier bisa terjadi pada saat menghitung pendapatan rata-rata. Jika kebanyakan orang memiliki pendapatan di sekitar 5 juta rupiah, namun ada satu orang yang pendapatannya 100 juta rupiah, maka data orang tersebut bisa jadi outlier.

Outlier bisa mempengaruhi hasil analisa data secara keseluruhan. Oleh karena itu, penting bagi seorang data analyst untuk bisa mengenali dan menangani outlier dengan tepat.

Jenis-jenis Outlier:

Univariate Outliers: Nilai outlier yang hanya menonjol dalam satu variabel.

Multivariate Outliers: Nilai outlier yang menonjol ketika mempertimbangkan dua atau lebih variabel 

MODEL SUPERVISED LEARNING    

Model supervised learning, atau model pembelajaran terarah dalam Bahasa Indonesia, adalah model kecerdasan buatan yang belajar dari contoh berlabel. Contoh berlabel ini maksudnya adalah data yang sudah diberi label atau penanda yang menunjukkan output yang diinginkan.  Dengan mempelajari pola antara input (data masuk) dan output (data keluar) yang benar ini, model bisa memprediksi output untuk data baru yang belum pernah dilihatnya sebelumnya.

Proses Belajar Model Supervised Learning:

Persiapan Data: Data terlebih dahulu dikumpulkan dan dipersiapkan agar bisa dimengerti model. Ini termasuk membersihkan data, menangani nilai yang hilang, dan mengubah format data agar sesuai dengan kebutuhan model.

Pembagian Data: Data dibagi menjadi dua bagian: data training dan data testing. Data training digunakan untuk melatih model, sedangkan data testing digunakan untuk mengevaluasi kemampuan model terhadap data baru.

Pemilihan Algoritma: Kita perlu memilih algoritma pembelajaran terarah yang tepat berdasarkan masalah yang ingin diselesaikan. Beberapa algoritma umum dalam supervised learning meliputi:

Klasifikasi: Digunakan untuk memprediksi kategori tertentu (misalnya, spam atau bukan spam, kucing atau anjing). Contoh algoritma klasifikasi: Regresi Logistik, Pohon Keputusan (Decision Tree), K-Nearest Neighbors (KNN), Support Vector Machine (SVM).

Regresi: Digunakan untuk memprediksi nilai kontinu (misalnya, harga rumah, suhu). Contoh algoritma regresi: Regresi Linear, Random Forest.

Pelatihan Model: Model dilatih menggunakan data training. Pada tahap ini, model mempelajari pola dan hubungan antara input dan output yang diinginkan.

Evaluasi: Kinerja model dievaluasi menggunakan data testing. Metrik seperti akurasi (untuk klasifikasi) atau mean squared error (untuk regresi) digunakan untuk mengukur kemampuan model dalam memprediksi data baru secara umum.

CROSS VALIDATION SAMPLING

Sampling validasi silang adalah teknik yang digunakan untuk mengevaluasi seberapa baik kinerja model machine learning pada data yang tidak terlihat. Cara kerjanya dengan membagi data Anda menjadi beberapa lipatan, kemudian melatih model pada subkumpulan lipatan (kumpulan pelatihan) dan mengujinya pada lipatan yang tersisa (kumpulan validasi). Proses ini diulang untuk semua lipatan, memungkinkan Anda mendapatkan perkiraan yang lebih kuat tentang generalisasi model.

Ada beberapa teknik sampling validasi silang yang berbeda, masing-masing dengan kelebihan dan kekurangannya sendiri. Berikut adalah beberapa yang paling umum:

Validasi Silang K-Fold: 

Ini adalah teknik yang paling banyak digunakan. Ini membagi data menjadi k lipatan berukuran sama. Dalam setiap iterasi, satu lipatan digunakan untuk validasi, dan k-1 lipatan sisanya digunakan untuk pelatihan. Proses ini diulang k kali.

Validasi Silang K-Fold Terstratifikasi: 

Ini adalah variasi dari validasi silang k-fold yang sangat berguna untuk kumpulan data yang tidak seimbang. Ini memastikan bahwa setiap lipatan memiliki proporsi kelas yang serupa dengan seluruh kumpulan data.

Validasi Silang Leave-P-Out: 

Teknik ini meninggalkan p titik data untuk validasi di setiap iterasi, dan menggunakan data yang tersisa untuk pelatihan. Meskipun memberikan evaluasi yang sangat menyeluruh, ini bisa memakan banyak sumber daya komputasi untuk kumpulan data yang besar.

Dengan menggunakan sampling validasi silang, Anda dapat menghindari overfitting, yaitu ketika model berkinerja baik pada data pelatihan tetapi buruk pada data yang tidak terlihat. Ini membantu Anda mengembangkan model yang lebih mungkin digeneralisasi dengan baik ke data baru. 

HYPERPARAMETER TUNING

Hyperparameter tuning adalah proses untuk mencari nilai optimal dari hyperparameter model machine learning yang tidak dapat dipelajari secara langsung dari data selama proses pelatihan. Hyperparameter berbeda dengan parameter model (seperti bobot dalam jaringan saraf atau koefisien dalam regresi linear), yang dipelajari dari data pelatihan.

Sumber

• chatgpt.com
• gemini.google.com
• https://digitalskola.com/blog/home/pandas-dataframe
• https://dqlab.id/top-5-library-dalam-data-science-untuk-visualisasi-data
• https://www.dicoding.com/blog/machine-learning-adalah/