APA ITU DATA PREPARATION DAN DATA VISUALIZATION DALAM DATA MINING

Penjalasan Tentang Data Preparation dan Data Visualization

    Data preparation dan data visualization adalah dua proses penting dalam ilmu data. Keduanya bekerja sama untuk membantu Anda memahami dan mengomunikasikan data Anda dengan lebih baik. Data Preparation adalah proses membersihkan dan mengatur data Anda sehingga siap untuk dianalisis. Ini termasuk tugas-tugas seperti:

  1. Memeriksa data Anda untuk missing values dan outliers. Missing values adalah data yang hilang, dan outliers adalah data yang jauh dari nilai normal. Kedua hal ini dapat memengaruhi hasil analisis Anda, jadi penting untuk mengidentifikasinya dan menanganinya.
  2. Membersihkan data Anda. Ini termasuk memperbaiki kesalahan ketik, memformat data Anda dengan benar, dan mengubah data Anda menjadi format yang konsisten.
  3. Menormalisasi data Anda. Ini berarti menskalakan data Anda ke kisaran yang sama sehingga dapat dibandingkan dengan mudah.
Sedangkan Data Visualization adalah proses mengubah data Anda menjadi format visual yang mudah dipahami. Ini termasuk tugas-tugas seperti:

  1. Memilih jenis bagan yang tepat. Ada banyak jenis bagan yang berbeda, seperti grafik garis, diagram batang, dan pie chart. Jenis bagan yang Anda pilih akan bergantung pada jenis data yang Anda miliki dan apa yang ingin Anda komunikasikan.
  2. Membuat bagan Anda. Ini termasuk memilih warna, font, dan label yang tepat.
  3. Menjelaskan bagan Anda. Ini termasuk menjelaskan apa yang ditunjukkan bagan Anda dan apa artinya.

Manfaat Data Preparation dan Data Visualization

Data preparation dan data visualization memiliki banyak manfaat, antara lain:

  1. Membantu Anda memahami data Anda dengan lebih baik. Ketika Anda melihat data Anda dalam format visual, Anda dapat dengan mudah melihat pola dan tren yang mungkin tidak Anda lihat dalam format teks.
  2. Membantu Anda mengkomunikasikan data Anda dengan lebih baik. Orang-orang lebih cenderung memahami dan mengingat informasi jika disajikan dalam format visual.
  3. Membantu Anda membuat keputusan yang lebih baik. Ketika Anda memiliki pemahaman yang lebih baik tentang data Anda, Anda dapat membuat keputusan yang lebih tepat berdasarkan data.

Alat atau Tools Apa Saja Yang Bisa Digunakan Untuk Data Preparation dan Data Visualization?

  1. Python: Python adalah bahasa pemrograman yang kuat yang dapat digunakan untuk data preparation dan data visualization. Ada banyak pustaka Python yang dapat membantu Anda dengan tugas-tugas ini, seperti pandas dan matplotlib.
  2. R: R adalah bahasa pemrograman lain yang populer untuk data preparation dan data visualization. R memiliki banyak paket yang dapat membantu Anda dengan tugas-tugas ini, seperti ggplot2.
  3. Tableau: Tableau adalah alat visualisasi data yang populer yang mudah digunakan. Tableau memungkinkan Anda membuat bagan interaktif yang indah tanpa harus menulis kode.
  4. Power BI: Power BI adalah alat visualisasi data lain yang populer yang mudah digunakan. Power BI memungkinkan Anda membuat bagan interaktif yang indah yang terhubung ke database Anda.

Contoh Kode Data Preparation





Contoh Kode Data Visualization




Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

Studi Kasus Data Mining Dalam Menentukan Tingkat Kelulusan Mahasiswa

Gambar
Studi Kasus:  Anda diberikan data transkrip nilai dan data lulusan dari universitas melalui API. Data transkrip nilai mencakup detail nilai yang diperoleh mahasiswa untuk mata kuliah yang diambil. Data lulusan memberikan informasi demografis dan akademik mahasiswa, termasuk tanggal masuk dan lulus, serta predikat kelulusan. (API Dokumentasi :  https://documenter.getpostman.com/view/6355959/2sA35HY1XM  atau dapat di lihat pada bagian FInal Project Information ). 1. Integrasi dan Pembersihan Data. Cari IPS setiap semester permahasiswa. ini bisa memudahkan untuk normalisasi data Gabungkan IPS permahasiswa dengan dataset yang lainya ("ms_lulusan") berdasarkan NIM. Tambahkan hasil dari durasi studi masing-masing mahasiswa Lakukan pembersihan data, termasuk mengidentifikasi dan mengatasi nilai yang hilang atau tidak konsisten dalam data. Hilangkan mahasiswa pindahan. Standardisasi format tanggal dan jenis kelamin untuk analisis lebih lanjut. 2. Analisis Cari pola atau tren yang pal
Baca selengkapnya

30 JENIS ALGORITMA SUPERVISED LEARNING (PREDIKSI)

Penjelasan Tentang Pembelajaran Supervised Learning Pembelajaran Supervised Learning adalah salah satu jenis metode pembelajaran mesin (machine learning) yang paling umum digunakan. Dalam pembelajaran terawasi, model dilatih menggunakan dataset yang sudah memiliki label atau jawaban yang benar. Tujuannya adalah untuk mengajarkan model agar dapat memprediksi output atau label yang benar untuk input baru yang belum pernah dilihat sebelumnya. Komponen Utama dalam Supervised Learning: Data Pelatihan (Training Data) : Input (Fitur atau Variabel Independem) : Merupakan atribut atau karakteristik yang digunakan untuk membuat prediksi. Biasanya dilambangkan dengan X X X . Output (Label atau Variabel Dependen) : Merupakan hasil atau kategori yang ingin diprediksi oleh model. Biasanya dilambangkan dengan Y Y Y . Model Pembelajaran Mesin : Model adalah algoritma yang digunakan untuk mempelajari hubungan antara input dan output dari data pelatihan. Model ini kemudian digunakan untuk memprediksi ou
Baca selengkapnya

Apa Itu Entitas, Atribut dan Relasi Dalam ERD

Gambar
Apa Itu Entitas, Atribut dan Relasi di Dalam ERD                                                Sumber : https://www.ekrut.com/ Dalam pembuatan database, ternyata diperlukan satu komponen penting bernada ERD yang wajib dibuat. Diagram relasi ini bisa dikatakan hal paling mendasar dalam penyimpanan atau menyusun informasi berbasis data. Sebenarnya, apa itu ERD? ERD (Entity Relationship Diagram) ERD (Entity Relationship Diagram) adalah model atau rancangan untuk membuat database, supaya lebih mudah dalam menggambarkan data yang memiliki hubungan atau relasi dalam bentuk sebuah desain. Dengan adanya ERD, maka sistem database yang terbentuk dapat digambarkan dengan lebih terstruktur dan rapi Komponen ERD ERD biasanya erat kaitannya dengan DFD (Data Flow Diagram) untuk menampilkan sebuah data store. Tujuannya untuk memvisualisasikan bagaimana proses data dapat saling terhubung dan dapat mengkontruksi data relasional. Berikut adalah beberapa komponen penting dalam ERD yaitu sebagai berikut:
Baca selengkapnya