Tag: Algoritma Decision Tree

(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. 🚀