Data Science Metodologi

Data science metodologi adalah kerangka kerja yang menjelaskan bagaimana seorang data scientist harus mengekstrak informasi dan menemukan pengetahuan dari data. Metodologi ini biasanya terdiri dari beberapa tahap yang membantu data scientist dalam menganalisis data dan membuat keputusan yang terinformasi.

Salah satu metodologi yang paling terkenal adalah Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM), yang dikembangkan oleh John Rollin.

Metodologi ini terdiri dari enam tahap utama, yaitu:

1. Pemahaman Bisnis

Pemahaman bisnis adalah tahap pertama dari metodologi Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). Pemahaman bisnis merupakan proses memahami konteks bisnis dan tujuan dari proyek data science yang akan dilakukan.

Dalam tahap ini, data scientist harus memahami bagaimana proyek data science akan membantu mencapai tujuan bisnis dan menjawab pertanyaan-pertanyaan seperti:

  1. Apa yang ingin dicapai oleh proyek ini?
  2. Bagaimana proyek ini akan membantu mencapai tujuan bisnis?
  3. Siapa yang akan terlibat dalam proyek ini dan apa kepentingannya?
  4. Apa batasan waktu dan anggaran yang tersedia untuk proyek ini?

Pemahaman bisnis sangat penting karena membantu menentukan arah proyek data science dan memastikan bahwa proyek tersebut relevan dengan tujuan bisnis yang ingin dicapai. Ini juga membantu menentukan apakah proyek data science merupakan prioritas utama bagi organisasi dan apakah sumber daya yang tersedia cukup untuk menyelesaikan proyek dengan sukses.

Kamu dapat mengukur Pencapaian dalam proyek menggunakan Bussiness Metric

Business metrics adalah ukuran kinerja bisnis yang digunakan untuk mengukur keberhasilan atau efektivitas suatu organisasi yang biasanya digunakan untuk membantu mengukur kinerja bisnis secara keseluruhan, memonitor perkembangan bisnis, dan mengambil keputusan strategis.

Business metrics dapat dibagi menjadi dua kategori utama, yaitu financial metrics dan operational metrics.

Financial metrics adalah ukuran yang berkaitan dengan keuangan dan mencakup indikator seperti pendapatan, keuntungan, laba kotor, dan margin laba.

Operational metrics, di sisi lain, adalah ukuran yang berkaitan dengan proses bisnis dan mencakup indikator seperti tingkat produktivitas, waktu respon, tingkat kepuasan pelanggan, dan tingkat kesalahan.

Beberapa contoh business metrics yang umum digunakan adalah:

  1. Pendapatan: Menghitung jumlah total uang yang dihasilkan oleh bisnis.
  2. Keuntungan bersih: Menghitung selisih antara pendapatan dan biaya.
  3. Return on Investment (ROI): Menghitung keuntungan yang dihasilkan dari suatu investasi.
  4. Tingkat penjualan: Menghitung jumlah produk atau layanan yang terjual dalam periode waktu tertentu.
  5. Tingkat konversi: Menghitung persentase pengunjung situs web yang melakukan pembelian.
  6. Tingkat kepuasan pelanggan: Menghitung tingkat kepuasan pelanggan terhadap produk atau layanan yang diberikan.
  7. Tingkat pembatalan: Menghitung persentase pelanggan yang membatalkan pesanan mereka.
  8. Tingkat produktivitas: Menghitung jumlah produk atau layanan yang diproduksi dalam periode waktu tertentu.

Business metrics sangat penting untuk mengukur kinerja bisnis dan membuat keputusan yang terinformasi. Dengan mengukur business metrics secara teratur, organisasi dapat mengetahui apakah mereka bergerak ke arah yang tepat dan membuat perubahan yang diperlukan untuk mencapai tujuan bisnis.

2. Pemahaman Data

Tahap kedua dari metodologi Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). Pemahaman data merupakan proses mengumpulkan dan mengidentifikasi data yang tersedia serta menentukan apakah data tersebut cukup dan sesuai untuk tujuan proyek data science.

Dalam tahap ini, data scientist harus memahami apa yang terkandung dalam data yang tersedia, bagaimana data tersebut terkumpul, dan apakah data tersebut cukup dan sesuai untuk tujuan proyek. Ini juga termasuk proses menentukan kebutuhan data yang belum terpenuhi dan cara untuk mengumpulkan data tersebut.

Pemahaman data sangat penting karena data yang tidak sesuai atau tidak cukup akan mempengaruhi keakuratan dan keandalan hasil analisis. Oleh karena itu, data scientist harus memastikan bahwa data yang digunakan adalah data yang tepat dan cukup sebelum melanjutkan ke tahap selanjutnya dalam metodologi CRISP-DM.

Untuk memahami tentang data kamu dapat menggunakan Analytic Approach 

Analytic Approach

Analytic approach adalah pendekatan yang digunakan untuk menganalisis data dengan menggunakan metode statistik, matematika, atau teknik lainnya. Analytic approach biasanya digunakan untuk menemukan pola dalam data, membuat prediksi, atau menemukan solusi untuk masalah yang terkait dengan data.

Untuk melakukan analytic approach pada data kamu dapat menggunakan EDA ( Exploratory Data Analysis)

Exploratory Data Analysis
Image Source : cdn.educba.com

 

Exploratory Data Analysis (EDA) adalah proses mengeksplorasi data dengan tujuan menemukan pola, struktur, atau karakteristik yang menarik dari data tersebut yang biasanya dilakukan sebelum melakukan analisis yang lebih kompleks atau membuat model statistik, dan bertujuan untuk memahami lebih dalam tentang data yang akan dianalisis.

EDA biasanya meliputi beberapa langkah seperti:

  1. Pembersihan data: Mengatasi masalah seperti data yang hilang atau tidak valid.
  2. Statistik deskriptif: Menghitung statistik seperti rata-rata, standar deviasi, dan persentil untuk menggambarkan data secara umum.
  3. Visualisasi data: Menggambarkan data dengan menggunakan grafik atau diagram untuk memudahkan pemahaman.
  4. Penemuan pola: Mencari pola atau hubungan antar variabel dalam data.

EDA sangat penting karena membantu menemukan informasi yang tidak terduga dari data dan memberikan ide-ide untuk analisis yang lebih lanjut. Ini juga membantu menentukan apakah data yang tersedia cukup dan sesuai untuk tujuan analisis yang diinginkan.

Baca Juga : Apa Itu Database ?

3. Persiapan Data

Tahap ketiga dalam metodologi Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). Persiapan data merupakan proses menyiapkan data untuk analisis dengan cara mengidentifikasi dan mengatasi masalah yang mungkin terjadi pada data.

Dalam tahap ini, data scientist akan melakukan beberapa langkah seperti:

  1. Pembersihan data: Mengatasi masalah seperti data yang hilang, tidak valid, atau tidak sesuai dengan format yang diharapkan.
  2. Integrasi data: Menggabungkan data dari sumber yang berbeda menjadi satu set data yang terintegrasi.
  3. Transformasi data: Menyesuaikan data agar sesuai dengan format yang diinginkan atau memodifikasi data agar sesuai dengan kebutuhan analisis yang diinginkan.
  4. Penyiapan data untuk modeling: Menyiapkan data untuk digunakan dalam proses modeling dengan cara membagi data menjadi data “latih” dan data “test” sesuai dengan kebutuhan.

Persiapan data sangat penting karena data yang tidak sesuai atau tidak cukup akan mempengaruhi keakuratan dan keandalan hasil analisis. Oleh karena itu, data scientist harus memastikan bahwa data yang akan digunakan telah diperiksa dengan hati-hati dan dipersiapkan dengan benar sebelum melanjutkan ke tahap selanjutnya dalam metodologi CRISP-DM.

4. Modeling

 

Tahap keempat dalam metodologi Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). Modeling merupakan proses menggunakan algoritme atau teknik statistik untuk menemukan pola dalam data.

Dalam tahap ini, data scientist akan memilih algoritme atau teknik yang sesuai dengan tujuan proyek dan menyesuaikan parameter algoritme tersebut sesuai dengan kebutuhan. Setelah itu, algoritme tersebut akan diterapkan pada data yang telah disiapkan sebelumnya dan hasilnya akan diuji dengan menggunakan data yang terpisah (biasanya disebut sebagai data “test”).

Hasil dari tahap modeling akan menghasilkan model yang dapat digunakan untuk membuat prediksi atau mengambil tindakan yang sesuai. Namun, model tersebut masih perlu diuji kembali dalam tahap selanjutnya yaitu evaluasi untuk memastikan bahwa model tersebut cocok untuk digunakan.

Modeling sangat penting karena membantu menemukan pola dalam data yang dapat digunakan untuk membuat prediksi atau mengambil tindakan yang sesuai. Dengan memilih algoritme atau teknik yang tepat dan menyesuaikan parameter dengan benar, data scientist dapat memastikan bahwa model yang dihasilkan akan memberikan hasil yang bermanfaat.

5. Evaluasi

Evaluasi adalah tahap kelima dalam metodologi Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). Evaluasi merupakan proses mengevaluasi keakuratan model yang dihasilkan dari tahap modeling sebelumnya dan menentukan apakah model tersebut cocok untuk digunakan.

Dalam tahap ini, data scientist akan menguji model dengan menggunakan data “test” yang telah disiapkan sebelumnya. Hasil dari evaluasi akan menunjukkan seberapa baik model tersebut dapat memprediksi atau mengambil tindakan yang sesuai.

Jika hasil evaluasi menunjukkan bahwa model tersebut tidak cocok untuk digunakan, data scientist harus kembali ke tahap modeling dan menyesuaikan model dengan cara mengubah parameter algoritme atau mencari algoritme yang lebih sesuai. Jika hasil evaluasi memenuhi standar yang diinginkan, maka model tersebut dapat digunakan untuk membuat prediksi atau mengambil tindakan yang sesuai.

Evaluasi sangat penting karena membantu menentukan apakah model yang dihasilkan dapat digunakan dengan aman dan efektif. Ini juga membantu meningkatkan kepercayaan pada hasil yang dihasilkan oleh model tersebut dan memastikan bahwa model tersebut dapat memberikan manfaat yang nyata bagi organisasi.

6. Implementasi

Tahap terakhir dalam metodologi Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). Implementasi merupakan proses menerapkan model yang dihasilkan dari tahap modeling dan evaluasi untuk membuat prediksi atau mengambil tindakan yang sesuai.

Dalam tahap ini, data scientist akan menyiapkan model untuk digunakan dalam sistem atau proses bisnis yang relevan dan memastikan bahwa model tersebut dapat dijalankan dengan mudah oleh pengguna yang terlibat. Data scientist juga harus memantau hasil dari model tersebut secara teratur untuk memastikan bahwa model tersebut masih memberikan hasil yang diinginkan.

Implementasi sangat penting karena memastikan bahwa model yang dihasilkan dapat digunakan secara efektif dalam organisasi dan memberikan manfaat yang nyata bagi bisnis. Ini juga membantu menjaga agar model tersebut tetap relevan dan memberikan hasil yang diinginkan seiring dengan perubahan yang mungkin terjadi dalam data atau lingkungan bisnis.

——————————–

Selain metodologi CRISP-DM, ada juga metodologi lain yang bisa digunakan dalam data science metodologi, seperti KDD (Knowledge Discovery in Databases), yang lebih menekankan pada pengumpulan dan pemahaman data sebelum melakukan modeling, dan metodologi Agile, yang lebih menekankan pada iterasi dan pengembangan model secara bertahap.

Data science metodologi sangat penting untuk memastikan bahwa proyek data science berjalan dengan lancar dan memberikan hasil yang bermanfaat.

Dengan mengikuti metodologi yang tepat, data scientist dapat memastikan bahwa data yang digunakan adalah data yang tepat, model yang dibuat telah diuji dengan benar, dan hasil yang diperoleh dapat diandalkan dan berguna bagi bisnis atau organisasi.

 

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.