Langsung ke konten utama

Data Reduction

 

 

Reduksi data merupakan proses pengurangan jumlah data yang tidak relevan, redundan, atau tidak perlu dalam sebuah dataset. Tujuannya adalah untuk menghasilkan dataset yang lebih kecil tetapi tetap mempertahankan informasi yang signifikan dan relevan. Reduksi data dapat dilakukan dengan berbagai metode, termasuk:

  1. Sampling: Memilih subset acak atau sistematis dari data asli untuk mewakili keseluruhan dataset.
  2. Dimensionality Reduction: Mengurangi jumlah dimensi atau atribut dalam dataset dengan teknik seperti Analisis Komponen Utama (Principal Component Analysis/PCA) atau Dekomposisi Nilai Singular (Singular Value Decomposition/SVD).
  3. Feature Selection: Memilih subset dari fitur atau atribut yang paling relevan dan berpengaruh terhadap analisis atau model yang ingin dibangun.
  4. Aggregation: Menggabungkan data menjadi bentuk yang lebih ringkas, misalnya dengan menghitung rata-rata, total, atau nilai statistik lainnya dari subset data.
  5. Clustering: Mengelompokkan data ke dalam kelompok yang lebih kecil berdasarkan kemiripan atau karakteristik tertentu, sehingga hanya representatif dari masing-masing kelompok yang dipertahankan.
  6. Parameterization: Menggantikan data asli dengan parameter atau representasi yang lebih sederhana atau lebih ringkas.

Reduksi data membantu mengurangi kompleksitas dataset, menghemat waktu dan sumber daya komputasi dalam proses analisis, serta meminimalkan risiko overfitting dalam pemodelan. Namun, harus dilakukan dengan hati-hati untuk memastikan bahwa informasi penting tidak hilang atau disalahartikan dalam proses reduksi.

 

Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

SEMMA (Sample, Explore, Modify, Model, Assess)

  SEMMA adalah singkatan dari Sample, Explore, Modify, Model, dan Assess. Ini adalah sebuah model proses yang dikembangkan oleh SAS Institute, salah satu produsen perangkat lunak statistik dan bisnis intelligence. Model ini membimbing pelaksanaan proyek data mining dengan menekankan pada pengembangan dan penilaian model. Berikut adalah penjelasan singkat tentang masing-masing tahap SEMMA: Sample : Tahap ini bersifat opsional, yaitu mengambil sampel data dari kumpulan data yang besar untuk menampung informasi yang signifikan, namun dapat dimanipulasi dengan cepat. Explore : Tahap ini adalah mengeksplorasi data yang sudah dikumpulkan dengan mencari tren dan anomali yang tak terduga dalam rangka untuk mendapatkan pemahaman dan ide-ide. Modify : Tahap ini adalah memodifikasi data dengan menciptakan, menyeleksi, dan mentransformasi variabel-variabel untuk fokus pada proses pemilihan model. Model : Tahap ini adalah memodelkan data yang sudah dimodifikasi dengan menggunakan perangkat lun...
Posting Komentar
Baca selengkapnya

Data Visualization

  Data Visualization atau Visualisasi Data adalah representasi grafis dari informasi dan data. Dengan visualisasi data, informasi yang kompleks dapat disajikan dalam format yang lebih mudah dipahami dan diinterpretasikan. Tujuan utama visualisasi data adalah untuk mengomunikasikan informasi secara jelas dan efisien kepada pengguna. Beberapa tipe visualisasi data yang umum digunakan: Grafik Batang (Bar Chart) : Digunakan untuk membandingkan nilai-nilai dari beberapa kategori atau kelompok data. Grafik Garis (Line Chart) : Menampilkan perubahan data dalam rentang waktu atau urutan tertentu. Grafik Pie (Pie Chart) : Menunjukkan proporsi atau persentase dari keseluruhan data dalam bentuk lingkaran. Histogram : Menggambarkan distribusi frekuensi data dalam bentuk batang. Peta (Maps) : Memvisualisasikan data berdasarkan lokasi geografis. Scatter Plot : Menunjukkan hubungan antara dua set data numerik. Treemap : Menampilkan hierarki data dalam bentuk persegi panjang bersarang. Vis...
Posting Komentar
Baca selengkapnya

CRISP-DM( Cross-Industry Standard Process for Data Mining)

  CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) adalah sebuah model proses standar yang menggambarkan pendekatan-pendekatan umum yang digunakan oleh para ahli data mining. Model ini adalah model analitik yang paling banyak digunakan. CRISP-DM terdiri dari enam tahap, yaitu: Pemahaman bisnis: menentukan tujuan dan persyaratan proyek data mining sesuai dengan kebutuhan bisnis. Pemahaman data: mengumpulkan, menjelajah, dan menganalisis data yang relevan dengan tujuan data mining. Persiapan data: membersihkan, mengintegrasikan, dan mentransformasi data agar siap untuk pemodelan. Pemodelan: membuat dan menguji beberapa model data dengan menggunakan algoritma-algoritma yang sesuai. Evaluasi: mengevaluasi kinerja dan validitas model data yang dibuat dan memilih model terbaik. Penyebaran: menyajikan atau mengimplementasikan hasil data mining kepada pihak-pihak yang terkait.
Posting Komentar
Baca selengkapnya