Tahapan-tahapan utama dalam data science untuk menyelesaikan suatu studi kasus "Analisis Perilaku Konsumen dalam Meningkatkan Loyalitas terhadap Produk Populer", yaitu :
1. Definisi Masalah :
• Mengidentifikasi masalah bisnis atau penelitian yang ingin diselesaikan
• Menentukan tujuan dan target yang ingin dicapai
• Memahami konteks dan batasan masalah
• Menentukan konsep keberhasilan
2. Pengumpulan Data :
• Mengidentifikasi sumber data yang relevan
• Mengumpulkan data mentah dari berbagai sumber
• Memastikan izin dan keamanan data
• Mendokumentasikan proses pengumpulan data
3. Pembersihan Data :
• Menangani missing values
• Menghapus atau memperbaiki data yang tidak konsisten
• Menstandarisasi format data
• Mendeteksi dan menangani outliers
• Memperbaiki kesalahan pengetikan atau format
4. Eksplorasi Data :
• Melakukan analisis statistik deskriptif
• Visualisasi data untuk memahami pola dan tren
• Mengidentifikasi hubungan antar variabel
• Menemukan insight awal dari data
5. Pemodelan Data :
• Memilih algoritma yang sesuai
• Membagi data menjadi training dan testing
• Melatih model dengan data training
• Melakukan validasi model Tuning hyperparameter
6. Evaluasi Model :
• Menguji performa model dengan data testing
• Mengukur metric evaluasi yang relevan
• Membandingkan dengan baseline atau benchmark
• Melakukan cross-validation
• Menganalisis kesalahan model
7. Implementasi dan Monitoring :
• Menginterpretasikan hasil model
• Membuat visualisasi yang informatif
• Menyiapkan presentasi untuk stakeholder
• Memberikan rekomendasi berdasarkan hasil
• Mendokumentasikan proses dan temuan
1. Definisi Masalah :
• Mengidentifikasi masalah bisnis atau penelitian yang ingin diselesaikan
• Menentukan tujuan dan target yang ingin dicapai
• Memahami konteks dan batasan masalah
• Menentukan konsep keberhasilan
2. Pengumpulan Data :
• Mengidentifikasi sumber data yang relevan
• Mengumpulkan data mentah dari berbagai sumber
• Memastikan izin dan keamanan data
• Mendokumentasikan proses pengumpulan data
3. Pembersihan Data :
• Menangani missing values
• Menghapus atau memperbaiki data yang tidak konsisten
• Menstandarisasi format data
• Mendeteksi dan menangani outliers
• Memperbaiki kesalahan pengetikan atau format
4. Eksplorasi Data :
• Melakukan analisis statistik deskriptif
• Visualisasi data untuk memahami pola dan tren
• Mengidentifikasi hubungan antar variabel
• Menemukan insight awal dari data
5. Pemodelan Data :
• Memilih algoritma yang sesuai
• Membagi data menjadi training dan testing
• Melatih model dengan data training
• Melakukan validasi model Tuning hyperparameter
6. Evaluasi Model :
• Menguji performa model dengan data testing
• Mengukur metric evaluasi yang relevan
• Membandingkan dengan baseline atau benchmark
• Melakukan cross-validation
• Menganalisis kesalahan model
7. Implementasi dan Monitoring :
• Menginterpretasikan hasil model
• Membuat visualisasi yang informatif
• Menyiapkan presentasi untuk stakeholder
• Memberikan rekomendasi berdasarkan hasil
• Mendokumentasikan proses dan temuan