(Pengenalan konsep machine learning dalam analisis data, termasuk supervised dan unsupervised learning dengan Python dan Scikit-learn.)
Pendahuluan
Dalam era digital, Machine Learning (ML) menjadi bagian penting dalam analisis data. Dengan kemampuan supervised dan unsupervised learning, Data Analyst dapat mengidentifikasi pola, membuat prediksi, dan mendukung pengambilan keputusan berbasis data.
Pelatihan ini dirancang untuk membekali peserta dengan pemahaman dasar Machine Learning, serta cara menerapkannya dalam analisis data menggunakan Python dan Scikit-learn. Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan memiliki keterampilan dalam membangun model prediktif, melakukan klasifikasi, dan analisis clustering, serta siap mengikuti Sertifikasi Resmi Data Analyst BNSP.
Unit Kompetensi
| No | Unit Kompetensi | Deskripsi |
|---|---|---|
| 1 | Dasar-Dasar Machine Learning | Memahami konsep supervised dan unsupervised learning dalam analisis data |
| 2 | Pengolahan Data untuk Machine Learning | Membersihkan dan menyiapkan dataset menggunakan Pandas dan NumPy |
| 3 | Supervised Learning: Klasifikasi dan Regresi | Implementasi algoritma K-Nearest Neighbors (KNN), Decision Tree, dan Linear Regression |
| 4 | Unsupervised Learning: Clustering | Penerapan K-Means dan Hierarchical Clustering untuk segmentasi data |
| 5 | Evaluasi Model Machine Learning | Menganalisis performa model menggunakan akurasi, precision-recall, dan confusion matrix |
| 6 | Studi Kasus Machine Learning untuk Data Analyst | Menggunakan Machine Learning dalam skenario bisnis seperti prediksi penjualan dan analisis pelanggan |
Contoh Kasus dan Penyelesaiannya dengan Python
Studi Kasus: Prediksi Kelompok Pelanggan dengan K-Means Clustering
Deskripsi Kasus
Sebuah perusahaan e-commerce ingin mengelompokkan pelanggan berdasarkan pola belanja mereka menggunakan unsupervised learning (K-Means Clustering).
Tujuan Analisis
- Menggunakan Python (Pandas dan Scikit-learn) untuk mengolah data transaksi pelanggan.
- Menggunakan K-Means Clustering untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan fitur belanja.
- Memvisualisasikan hasil clustering menggunakan Seaborn dan Matplotlib.
Langkah Penyelesaian
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# Simulasi data transaksi pelanggan
data = {
“Customer_ID”: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
“Annual_Spending”: [500, 700, 300, 1000, 1200, 800, 400, 1100, 600, 900],
“Visits_Per_Year”: [5, 8, 3, 12, 15, 9, 4, 14, 7, 10]
}
# Konversi ke DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
# Normalisasi data dengan StandardScaler
scaler = StandardScaler()
df_scaled = scaler.fit_transform(df[[“Annual_Spending”, “Visits_Per_Year”]])
# Menentukan jumlah cluster dengan K-Means
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)
df[“Cluster”] = kmeans.fit_predict(df_scaled)
# Visualisasi hasil clustering
plt.figure(figsize=(8, 5))
sns.scatterplot(x=df[“Annual_Spending”], y=df[“Visits_Per_Year”], hue=df[“Cluster”], palette=”viridis”, s=100)
plt.xlabel(“Total Pengeluaran Tahunan”)
plt.ylabel(“Jumlah Kunjungan per Tahun”)
plt.title(“Segmentasi Pelanggan menggunakan K-Means Clustering”)
plt.legend(title=”Cluster”)
plt.grid(True)
plt.show()
Kesimpulan
Pelatihan ini memberikan pemahaman dasar tentang Machine Learning dan aplikasinya dalam analisis data, termasuk supervised dan unsupervised learning. Dengan menguasai Python dan Scikit-learn, peserta akan dapat menerapkan model ML untuk klasifikasi, regresi, dan clustering, serta menghasilkan wawasan bisnis yang lebih mendalam.
Kami memiliki Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Analyst yang akan membekali Anda dengan keterampilan yang relevan dengan kebutuhan industri. Dengan sertifikasi ini, Anda akan lebih kompetitif dan siap bersaing dalam dunia kerja berbasis data. 🚀