10 Teknik Ilmu Data Terbaru Yang Harus Anda Gunakan di Tahun 2022

Dengan berlalunya waktu, konsep ilmu data telah berubah. Ini pertama kali digunakan pada akhir 1990-an untuk menggambarkan proses pengumpulan dan pembersihan kumpulan data sebelum menerapkan metode statistik kepada mereka. Analisis data, analisis prediktif, penambangan data, pembelajaran mesin, dan banyak lagi sekarang disertakan. Dengan kata lain, mungkin terlihat seperti ini:

Anda memiliki informasinya. Data ini harus penting, terorganisir dengan baik, dan idealnya digital agar berguna dalam pengambilan keputusan Anda. Setelah data Anda beres, Anda dapat mulai menganalisisnya dan membuat dasbor dan laporan untuk memahami kinerja perusahaan Anda dengan lebih baik. Kemudian Anda mengalihkan perhatian ke masa depan dan mulai menghasilkan analisis prediktif. Analitik prediktif memungkinkan Anda mengevaluasi kemungkinan skenario masa depan dan memperkirakan perilaku konsumen dengan cara baru.

Sekarang setelah kita menguasai dasar-dasar ilmu data, kita dapat beralih ke metode terbaru yang tersedia. Berikut adalah beberapa yang harus diperhatikan:

10 Teknik Ilmu Data Teratas

1. Regresi

Asumsikan Anda seorang manajer penjualan yang mencoba memperkirakan penjualan bulan depan. Anda tahu bahwa lusinan, jika bukan ratusan, variabel, dapat memengaruhi jumlahnya, mulai dari cuaca hingga promosi pesaing hingga rumor model baru dan lebih baik. Mungkin seseorang di perusahaan Anda memiliki hipotesis tentang apa yang akan memiliki dampak terbesar pada penjualan. "Percaya padaku. Kami menjual lebih banyak, semakin banyak hujan yang kami dapatkan.”

“Penjualan meningkat enam minggu setelah promosi pesaing .” Analisis regresi adalah metode matematis untuk menentukan mana yang memiliki efek. Ini memberikan jawaban atas pertanyaan-pertanyaan berikut: Faktor mana yang paling penting? Manakah dari ini yang bisa kita abaikan? Apa hubungan antara variabel-variabel tersebut? Dan, mungkin yang paling penting, seberapa yakin kita dengan masing-masing variabel ini?

2. Klasifikasi

Proses mengidentifikasi fungsi yang membagi dataset ke dalam kelas berdasarkan parameter yang berbeda dikenal sebagai klasifikasi. Sebuah program komputer dilatih pada dataset pelatihan dan kemudian menggunakan pelatihan itu untuk mengkategorikan data ke dalam kelas yang berbeda. Tujuan algoritma klasifikasi adalah untuk menemukan fungsi pemetaan yang mengubah input diskrit menjadi output diskrit. Mereka mungkin, misalnya, membantu dalam memprediksi apakah pelanggan online akan melakukan pembelian atau tidak. Baik itu ya atau tidak: pembeli atau bukan pembeli. Proses klasifikasi, di sisi lain, tidak terbatas hanya pada dua kelompok. Misalnya, metode klasifikasi dapat membantu menentukan apakah gambar berisi mobil atau truk.

Pelajari kursus ilmu data online dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.

3. Regresi Linier

Salah satu metode pemodelan prediktif adalah regresi linier. Ini adalah hubungan antara variabel dependen dan independen. Regresi membantu dalam penemuan hubungan antara dua variabel.

Misalnya, jika kita akan membeli rumah dan hanya menggunakan area sebagai faktor kunci dalam menghitung harga, kita menggunakan regresi linier sederhana, yang didasarkan pada area sebagai fungsi dan mencoba untuk menentukan target harga.

Regresi linier sederhana dinamai berdasarkan fakta bahwa hanya satu atribut yang diperhitungkan. Ketika kita mempertimbangkan jumlah kamar dan lantai, ada banyak variabel yang perlu dipertimbangkan, dan harga ditentukan berdasarkan semuanya.

Kami menyebutnya regresi linier karena grafik hubungannya linier dan memiliki persamaan garis lurus.

Pelajar kami juga membaca: Kursus Python Terbaik Gratis

4. Regresi Jackknife

Metode jackknife, juga dikenal sebagai prosedur "tinggalkan satu", adalah teknik validasi silang yang ditemukan oleh Quenouille untuk mengukur bias penduga. Estimasi jackknife parameter adalah metode iteratif. Parameter pertama dihitung dari seluruh sampel. Kemudian, satu per satu, setiap faktor diekstraksi dari sampel, dan parameter yang diinginkan ditentukan menggunakan sampel yang lebih kecil ini.

Jenis perhitungan ini dikenal sebagai perkiraan parsial (atau juga replikasi pisau lipat). Perbedaan antara estimasi seluruh sampel dan estimasi parsial kemudian digunakan untuk menghitung nilai semu. Nilai-nilai semu kemudian digunakan untuk memperkirakan parameter yang diinginkan sebagai ganti nilai asli, dan simpangan bakunya digunakan untuk memperkirakan kesalahan standar parameter, yang kemudian dapat digunakan untuk pengujian hipotesis nol dan menghitung interval kepercayaan.

5. Deteksi anomali

Dengan kata tertentu, perilaku mencurigakan dalam data dapat diamati. Mungkin tidak selalu terlihat sebagai outlier. Identifikasi anomali memerlukan pemahaman yang lebih mendalam tentang perilaku asli Data dari waktu ke waktu, serta perbandingan perilaku baru untuk melihat apakah cocok.

Ketika saya membandingkan Anomaly dengan Outlier, sama saja dengan menemukan yang ganjil dalam data, atau data yang tidak cocok dengan data lainnya. Misalnya, mengidentifikasi perilaku pelanggan yang berbeda dari mayoritas pelanggan. Setiap outlier adalah Anomali, tetapi setiap Anomali belum tentu merupakan Anomali. Sistem Deteksi Anomali adalah teknologi yang menggunakan model ensemble dan algoritme kepemilikan untuk memberikan akurasi dan efisiensi tingkat tinggi dalam skenario bisnis apa pun.

6. Personalisasi

Ingat ketika melihat nama Anda di baris subjek email tampak seperti langkah maju yang besar dalam pemasaran digital? Personalisasi — menyediakan konsumen dengan interaksi khusus yang membuat mereka tetap terlibat — sekarang memerlukan strategi yang jauh lebih ketat dan strategis, dan sangat penting untuk tetap kompetitif di sektor yang ramai dan semakin cerdas.

Pelanggan saat ini tertarik pada merek yang membuat mereka merasa didengar, dipahami, dan peduli dengan keinginan dan kebutuhan unik mereka. Di sinilah kustomisasi berperan. Ini memungkinkan merek untuk mempersonalisasi pesan, penawaran, dan pengalaman yang mereka berikan kepada setiap tamu berdasarkan profil unik mereka. Anggap saja sebagai kemajuan dari komunikasi pemasaran ke interaksi digital, dengan data sebagai fondasinya. Anda dapat membuat strategi, konten, dan pengalaman

riences yang beresonansi dengan audiens target Anda dengan mengumpulkan, menganalisis, dan secara efisien menggunakan data tentang demografi, preferensi, dan perilaku pelanggan.

7. Analisis angkat

Asumsikan bos Anda telah mengirimi Anda beberapa data dan meminta Anda untuk mencocokkan model dengannya dan melaporkan kembali kepadanya. Anda telah memasang model dan sampai pada kesimpulan tertentu berdasarkan itu. Sekarang Anda menemukan bahwa ada komunitas orang di tempat kerja Anda yang semuanya memiliki model yang berbeda dan sampai pada kesimpulan yang berbeda. Bos Anda kehilangan akal sehatnya dan mengusir Anda semua; sekarang Anda membutuhkan sesuatu untuk menunjukkan bahwa temuan Anda benar.

Pengujian hipotesis untuk penyelamatan Anda akan segera dimulai. Di sini, Anda mengasumsikan keyakinan awal (hipotesis nol) dan, dengan asumsi keyakinan itu benar, Anda menggunakan model untuk mengukur berbagai statistik uji. Anda kemudian menyarankan bahwa jika asumsi awal Anda akurat, statistik uji juga harus mematuhi beberapa aturan yang sama yang Anda prediksi berdasarkan asumsi awal Anda.

Jika statistik uji sangat menyimpang dari nilai prediksi, Anda dapat mengasumsikan bahwa asumsi awal salah dan menolak hipotesis nol.

8. Pohon keputusan

Memiliki struktur yang menyerupai diagram alur, dalam pohon keputusan, masing-masing node mewakili pengujian pada atribut (misalnya, jika lemparan koin akan muncul sebagai ekor atau kepala atau), setiap cabang mewakili tanda kelas (keputusan dibuat setelah komputasi semua atribut). Aturan klasifikasi ditentukan oleh jalur dari akar ke daun.

Pohon keputusan dan diagram dampaknya yang terkait erat digunakan sebagai metode pendukung keputusan analitis, serta visual dalam analisis keputusan untuk mengukur nilai yang diharapkan (atau utilitas yang diharapkan) dari alternatif yang menantang.

9. Teori permainan

Game Theory (dan desain mekanisme) adalah metode yang sangat berguna untuk memahami dan membuat keputusan strategis algoritmik.

Misalnya, seorang ilmuwan data yang lebih tertarik untuk membuat analisis bisnis yang masuk akal mungkin dapat menggunakan prinsip-prinsip teori permainan untuk mengekstrak keputusan strategis dari data mentah. Dengan kata lain, teori permainan (dan, dalam hal ini, desain sistem) memiliki potensi untuk menggantikan konsepsi strategi subjektif yang tidak terukur dengan pendekatan berbasis data yang dapat diukur untuk pengambilan keputusan.

10. Segmentasi

Istilah "segmentasi" mengacu pada pembagian pasar menjadi beberapa bagian, atau segmen, yang dapat ditentukan, tersedia, dapat ditindaklanjuti, menguntungkan, dan memiliki potensi untuk berkembang. Dengan kata lain, perusahaan tidak akan dapat menargetkan seluruh pasar karena kendala waktu, biaya, dan usaha. Itu harus memiliki segmen yang 'dapat ditentukan' – sekelompok besar orang yang dapat ditentukan dan ditargetkan dengan cukup banyak usaha, biaya, dan waktu.

Jika massa telah terbentuk, harus diputuskan apakah massa dapat ditargetkan secara efektif dengan sumber daya yang tersedia, atau apakah pasar terbuka untuk organisasi. Akankah segmen bereaksi terhadap upaya pemasaran perusahaan (iklan, biaya, skema, dan promosi), atau dapat ditindaklanjuti oleh perusahaan? Apakah menguntungkan untuk menjual kepada mereka setelah pemeriksaan ini, meskipun produk dan tujuannya sudah jelas? Apakah ukuran dan nilai segmen akan meningkat, menghasilkan peningkatan pendapatan dan keuntungan untuk produk?

Para ahli dalam ilmu data diperlukan di hampir setiap industri, mulai dari keamanan pemerintah hingga aplikasi kencan. Data besar digunakan oleh jutaan perusahaan dan lembaga pemerintah untuk berkembang dan melayani klien mereka dengan lebih baik. Karir dalam ilmu data sangat diminati, dan tren ini tidak mungkin berubah dalam waktu dekat, jika pernah.

Jika Anda ingin masuk ke bidang ilmu data, ada beberapa hal yang dapat Anda lakukan untuk mempersiapkan diri Anda untuk posisi yang menuntut namun menarik ini. Mungkin yang paling penting, Anda harus mengesankan calon pemberi kerja dengan menunjukkan pengetahuan dan pengalaman Anda. Mengejar program gelar lanjutan di bidang minat Anda adalah salah satu cara untuk memperoleh keterampilan dan pengalaman tersebut.

Kami telah mencoba membahas sepuluh teknik pembelajaran mesin yang paling penting, mulai dari yang paling dasar dan terus berkembang hingga ke ujung tombak. Mempelajari metode ini secara menyeluruh dan memahami dasar-dasar masing-masing dapat memberikan dasar yang kuat untuk penelitian lebih lanjut ke dalam algoritma dan metode yang lebih maju.

Masih banyak yang harus dibahas, termasuk metrik kualitas, validasi silang, perbedaan kelas dalam proses klasifikasi, dan overfitting model, untuk beberapa nama.

Jika Anda ingin mendalami ilmu data, Anda dapat memeriksa Program PG Eksekutif dalam kursus Ilmu Data yang ditawarkan oleh upGrad. Jika Anda seorang profesional yang bekerja, maka kursus akan cocok untuk Anda. Informasi lebih lanjut mengenai kursus dapat dieksplorasi di situs web kursus. Untuk setiap pertanyaan, tim bantuan kami siap membantu Anda.