Tag: analisis prediktif perbankan

Pendahuluan Industri perbankan telah mengalami transformasi besar dengan hadirnya teknologi data dan analytics. Salah satu metode yang digunakan untuk mengambil keputusan yang lebih baik dan lebih cepat adalah Predictive Analytics. Dengan menggunakan data yang ada, teknologi ini dapat memprediksi tren masa depan, seperti perilaku nasabah, kemungkinan kredit macet, dan banyak lagi. Dalam pelatihan ini, peserta akan mempelajari penerapan Predictive Analytics dalam konteks industri perbankan, dengan menggunakan tools dan teknik data science seperti machine learning dan statistical modeling. Unit Kompetensi Pelatihan ini akan mencakup kompetensi berikut: Pengertian Predictive Analytics: Memahami konsep dan manfaat predictive analytics dalam industri perbankan. Penggunaan Teknik Statistik dan Machine Learning: Teknik-teknik dasar untuk membangun model prediktif menggunakan Python dan R. Analisis Perilaku Nasabah: Menerapkan predictive analytics untuk memahami pola perilaku nasabah dalam industri perbankan. Penerapan Model Kredit Macet: Membuat dan mengevaluasi model prediksi untuk risiko kredit macet menggunakan data historis. Data Preprocessing untuk Predictive Analytics: Teknik-teknik untuk membersihkan dan menyiapkan data untuk analisis prediktif. Evaluasi dan Validasi Model: Memahami cara mengukur akurasi dan kinerja model prediktif. Contoh Studi Kasus Studi Kasus: Prediksi Risiko Kredit Macet Dalam industri perbankan, salah satu penerapan predictive analytics yang penting adalah untuk memprediksi kemungkinan kredit macet. Di sini, kita akan menggunakan data historis nasabah dan informasi transaksi untuk membangun model prediksi. Langkah-langkah yang dapat dilakukan dengan Python: Memasukkan Data: Menggunakan dataset nasabah yang berisi informasi seperti usia, status pekerjaan, riwayat kredit, dan lain-lain. python SalinEdit import pandas as pd # Memasukkan data dari file CSV data = pd.read_csv('data_kredit.csv') Data Preprocessing: Menghapus data yang tidak relevan dan menangani missing values. python SalinEdit # Menghapus kolom yang tidak dibutuhkan data = data.drop(columns=['Nama', 'Alamat']) # Mengisi missing values dengan rata-rata data = data.fillna(data.mean()) Modeling: Menggunakan model machine learning seperti Decision Tree untuk memprediksi kemungkinan kredit macet. python SalinEdit from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier X = data.drop('Kredit_Macet', axis=1) y = data['Kredit_Macet'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) model = DecisionTreeClassifier() model.fit(X_train, y_train) # Menilai model accuracy = model.score(X_test, y_test) print(f'Akurasi Model: {accuracy * 100:.2f}%') Evaluasi: Mengukur kinerja model dengan melihat akurasi dan recall. python SalinEdit from sklearn.metrics import classification_report y_pred = model.predict(X_test) print(classification_report(y_test, y_pred)) Silabus dalam 2 Hari Pelatihan Hari Topik Materi Hari 1 Pengenalan Predictive Analytics dalam Perbankan - Apa itu Predictive Analytics? - Penerapan dalam industri perbankan - Keuntungan menggunakan model prediktif Teknik-teknik untuk Data Preprocessing - Memahami pentingnya pembersihan data - Menangani missing values dan outliers - Transformasi data untuk analisis lebih lanjut Membangun Model Prediktif untuk Risiko Kredit Macet - Pengenalan model prediksi seperti Decision Tree - Mempersiapkan data untuk model - Membangun dan melatih model prediktif pertama Hari 2 Modeling dengan Machine Learning - Teknik-teknik machine learning untuk analisis prediktif - Membangun model menggunakan algoritma seperti Logistic Regression, Random Forest Evaluasi dan Validasi Model - Evaluasi kinerja model menggunakan metrik seperti akurasi, recall, precision - Cross-validation dan teknik evaluasi lainnya Menerapkan Predictive Analytics dalam Kasus Perbankan - Studi kasus prediksi risiko kredit macet - Implementasi model pada data nasabah dan analisis hasilnya Kesimpulan Kami menyediakan pelatihan dan sertifikasi BNSP untuk menjadi Big Data Scientist dengan spesialisasi Predictive Analytics dalam industri perbankan. Pelatihan ini dilaksanakan secara online dan dapat diikuti oleh siapa saja yang ingin meningkatkan keterampilan dalam analisis data prediktif, terutama yang berkaitan dengan risiko dalam sektor keuangan. Harga pelatihan hanya Rp2.550.000, dan peserta akan mendapatkan sertifikat BNSP yang diakui secara nasional. Untuk informasi lebih lanjut dan pendaftaran, Anda dapat mengunjungi tautan ini.