Portofolio Detail >> Data Classification Customer Dataset For Beginners

Customer Dataset for Beginners adalah kumpulan data yang berisi informasi tentang pelanggan atau konsumen suatu bisnis atau organisasi. Data ini mencakup berbagai macam informasi seperti nama, alamat, alamat email dan sebagaianya. Data Customer digunakan untuk memahami profil pelanggan, perilaku pembelian. Dengan menganalisi data ini, bisnis atau organisasi dapat membuat strategi pemasaran yang lebih efektif dan memperbaiki pengalaman pelanggan.
Naive Bayes adalah sebuah metode klasifikasi yang berdasarkan pada teorema Bayes dengan asumsi bahwa setiap fitur adalah independen satu sama lainnya. Metode ini cocok untuk digunakan pada data yang memiliki banyak fitur atau atribut. Secara matematis menggunakan rumus probabilitas Bayes untuk menghitung kemungkinan suatu data masuk ke dalam suatu kelas atau kategori

Untuk melakukan klasifikasi data customer dataset for beginners, yang pertama ambil data tersebut di kaggle.com dengan cara install data tersebut lalu di unggah di google colab supaya data tersebut bisa digunakan.

Setelah mengunggah data tersebut ke google colab, hal yang pertama di lakukan adalah import library merupakan cara untuk memasukkan atau memuat sebuah library ke dalam program yang sedang dibuat. Dalam bahasa pemrograman seperti Python, library dapat di impor dengan menggunakan perintah ‘import’. Dengan mengimpor library, user dapat menggunakan fungsi-fungsi atau fitur yang telah disediakan oleh library tersebut

Lalu cara yang kedua adalah import data, merupakan proses memasukan atau memuat data dari sumber data eksternal ke dalam suatu program. Sumber data eksternal ini bisa berupa file teks, basis data, atau sumber data online. Pada umumnya, import data digunakan untuk mengambil data yang akan digunakan dalam analisis atau pemrosesan lebih lanjut di dalam program. Setelah data di impor, data tersebut dapat di manipulasi atau di olah sesuai dengan kebutuhan pengguna.

Untuk membuat data yang sederhana, saya menggunakan fungsi ‘iloc’, yaitu sebuah metode dalam library pandas yang digunakan untuk memilih atau memanipulasi baris dan kolom dalam sebuah dataframe berdasarkan posisinya atau indeks. Iloc (integer location) memilih atau mengakses baris dan kolom berdasarkan indeks numeriknya. Setelah memasukkan fungsi ‘iloc’ klik run untuk mengetahui data yang sudah dimanipulasi

Setelah itu, kita akan membuat object dengan cara masukkan program ‘LabelEncoder’, yaitu sebuah class dalam library scikit-learn pada bahasa pemrograman Python, yang digunakan untuk mengubah nilai kategori atau string pada suatu fitur atau kolom menjadi bilangan bulat atau numerik

Lalu, setelah memasukkan indeks. Saya menggunakan ‘le.fit_transform’, yaitu sebuah method pada objek ‘LabelEncoder’ dalam library yang digunakan untuk mengubah nilai kategori atau string pada suatu fitur atau kolom menjadi bilangan bulan atau numerik.

Lalu, saya menggunakan split data untuk membagi dataset (kumpulan data) dengan membagi dataset menjadi train dan test, saya dapa menguji performa model pada data yang tidak terlihat pada saat pelatihan.

Setelah itu, saya menggunakan Feature Scalling, yaitu suatu teknik preprocessing pada data dilakukan untuk mengubah skala atau rentang nilai dari fitur atau variabel yang terdapat pada data.

Kemudian gunakan model training untuk menentukan algoritam Naive Bayes, yaitu proses membangun model probabilistik dari data pelatihan yang digunakan untuk melakukan klasifikasi pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya. Pada algoritma Naive Bayes, model probabilistik yang dibangun terdiri dari estimasi probabilistik kondisional dari setiap fitur atau variabel input serta output.

Kemudian, saya predict hasilnya seperti apa yaitu menggunakan ‘predict result’ merupakan hasil prediksi output atau hasil yang dihasilkan oleh suatu model machine learning ketika diberikan input atau data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya.

Terakhir, proses evaluasi dilakukan untuk mengukur performa model machine learning atau untuk memvalidasi kebenaran output dari suatu program.

0 Orang Menyukai Karya Ini

Data Classification Customer Dataset For Beginners