Pre-processing_Data Mining (Pertemuan 3)

 Data Preprocessing 

A. Data Cleaning

    Data cleaning adalah proses identifikasi, koreksi, dan penghapusan kesalahan serta ketidaksesuaian dalam dataset agar data tersebut dapat digunakan secara efektif dalam analisis.

Dalam Google Colab :

.str.replace("","") mengganti satu string di setiap baris kolom dengan string lainnya
.str.split("") mengambil sebuah string dan memungkinkan Anda membagi kolom menjadi dua berdasarkan string tersebut
.astype() memungkinkan Anda mengonversi kolom dari satu tipe ke tipe lainnya



B. Data Collection

    Data collection adalah proses pengumpulan informasi atau data dari berbagai sumber untuk tujuan analisis, penelitian, atau pengambilan keputusan.

Dalam Google Collab :


Collecting data dari Roboflow untuk selanjutnya dilakukan training


C. Data Transform 
    Data transform adalah proses manipulasi atau perubahan struktur data dari satu bentuk ke bentuk lainnya untuk memenuhi kebutuhan analisis atau pengolahan data tertentu.

Dalam Google Collab :

Transformasi tabel menjadi histogram


D. Data Reduction 
    Data reduction adalah proses mengurangi jumlah data yang tidak relevan, kompleks, atau redundan dalam suatu dataset.

Dalam Google Colab :



Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

PHYSICAL MODEL

Gambar
    APA ITU PHYSICAL MODEL      Physical Data Model merupakan model yang menggunakan sejumlah tabel untuk menggambarkan data serta hubungan antara data-data tersebut. Setiap tabel mempunyai sejunlah kolom di mana setiap kolom memiliki nama yang unik.      Sebuah physical data model adalah representasi dari design data yang memperhitungkan fasilitas dan kendala sistem database yang diberikan manajemen. Dalam siklus hidup proyek itu biasanya berasal dari model data logis, meskipun mingki reversed engineered dari implementasi data yang diberikan. Sebuah physical data model lengkap akan mencakup semua artefak database yang diperlukan untuk membuat hubungan antara tabel atau mencapai tujuan kinerj, seperti indeks defisini kendala, menghubungkan tabel, tabel dipartisi atau cluster. Physical data model biasanya dapat digunakan untuk menghitung perkiraan penyimpanan dan mungkin termasuk rician alokasi penyimpanan khusus untuk sistem database tertentu.   Jangan lupa kunjungi :  www.ubpkarawa
Baca selengkapnya

Tahapan Data Mining (pertemuan 1)

Gambar
  Tahapan Data Mining A. Cross-Industry Standard Process for Data Mining          A dalah salah satu model proses datamining (datamining framework) yang awalnya (1996) dibangun oleh 5 perusahaan yaitu Integral Solutions Ltd (ISL), Teradata, Daimler AG, NCR Corporation dan  OHRA. Framework ini kemudian dikembangan oleh ratusan organisasi dan perusahaan di Eropa untuk dijadikan methodology standard non-proprietary bagi data mining Tahapan tahapan yang ada di  Cross-Industry Standard Process for Data Mining meliputi : 1. Business Understanding Adalah tahap pertama dalam CRISP-DM dan termasuk bagian yang cukup vital. Pada tahap ini membutuhkan pengetahuan dari objek bisnis, bagaimana membangun atau mendapatkan data, dan bagaimana untuk mencocokan tujuan pemodelan untuk tujuan bisnis sehingga model terbaik dapat dibangun. 2. Data Understanding Secara garis besar untuk memeriksa data, sehingga dapat mengidentifikasi masalah dalam data. Tahap ini memberikan fondasi analitik untuk sebuah penel
Baca selengkapnya

Apa Yang Diharapkan Dari MK Basis Data

Gambar
  Apa yang di harapkan dari mk basis data Mahasiswa bisa mengetahui dan mempelajari MK ini, mengoprasikan program yang saya buat dengan benar secara struktur atau rapi   Agar mahasiswa mampu menyusun suatu pandangan ( view ) abstraksi dari data. Hal ini bertujuan menyederhanakan interaksi antara pengguna dengan sistem nya dan Database dapat mempresentasikan pandangan yang berbeda kepada para pengguna, programmer dan administratornya.   Agar mahasisawa mamu Mengelompokkan data dan informasi sehingga lebih mudah dimengerti. Mencegah terjadinya duplikat data maupun inkonsistensi data . Mempermudah proses penyimpanan, akses, pembaharuan, dan menghapus data . Menjaga kualitas data dan informasi yang diakses sesuai dengan yang diinput.   Mahasiswa Dapat mempelajari relasi pada database.   Mahasisawa Dapat mengatur akses database oleh beberapa user saja Mahasiswa dapat mengolah informasi dengan cepat   Jangan lupa kunjungi :  www.ubpkarawang.a
Baca selengkapnya