Postingan

Analisis Data Pelanggan dengan Teknik Klasifikasi dan Klasterisasi Menggunakan Python

Gambar
Pendahuluan Dalam dunia bisnis, data pelanggan memainkan peran penting dalam menyusun strategi pemasaran. Melalui teknik data mining seperti klasifikasi dan klasterisasi, kita dapat menemukan pola perilaku dan kelompok pelanggan yang tersembunyi. Pada proyek ini, saya menggunakan dataset pelanggan mall dan mengimplementasikan analisis dengan Python di Google Colab. Dataset dan Deskripsi Data Dataset ini terdiri dari 200 pelanggan dengan atribut: Jenis Kelamin Usia Pendapatan Tahunan Skor Belanja (1-100) Tujuan analisis adalah: Mengklasifikasikan pelanggan berdasarkan usia. Mengelompokkan pelanggan berdasarkan penghasilan dan perilaku belanja. Gambar 1. Load dataset dan ringkasan statistik Pra-Pemrosesan Data Saya mengelompokkan usia ke dalam: Remaja (<25) Dewasa (25–50) Lansia (>50) Kolom gender juga diubah menjadi bentuk numerik menggunakan LabelEncoder. Gambar 2. Kolom baru AgeGroup hasil konversi dari data usia Gambar 3. Kolom age...
Posting Komentar
Baca selengkapnya

Summary Materi Sebelum UTS

Gambar
📘 Pendahuluan Dalam era transformasi digital, perusahaan dan organisasi dituntut untuk mampu mengambil keputusan strategis berdasarkan data. Data Mining menjadi salah satu solusi penting dalam mengolah informasi tersembunyi dari data yang bersifat besar dan kompleks. Melalui penerapan teknik statistik dan algoritma pembelajaran mesin, Data Mining memungkinkan kita untuk mengidentifikasi pola dan tren dalam data secara otomatis. Dalam artikel ini, saya mengulas proses penerapan dua algoritma data mining yang paling populer, yaitu Naive Bayes Classifier dan Decision Tree Classifier , untuk menyelesaikan studi kasus prediksi keputusan pembelian berdasarkan dua variabel utama: Umur (Age) dan Pendapatan (Income) .  📂 Dataset yang Digunakan Data yang digunakan dalam proyek ini berbentuk file .csv dengan struktur sebagai berikut: Age Income Buy 22 35 No 25 40 No 47 80 Yes 52 100 Yes 46 70 Yes 56 95 Yes 55 92 Yes 60 110 Yes 35 60 ...
Posting Komentar
Baca selengkapnya