Data Scientist, Data Science, Machine Learning, Statistics, Data Science Indonesia, Data Analytics, Data Analysis, Data Analyst, Data, Astronomy, Astronomer, Science, Python, iPython, Jupyter Notebook, R, RStudio, Excel, Coding, Koding, Cara Mengolah Data, Mengolah Data, Olah Data, Programming, Pemrograman, Sains, Teknologi, Ilmu Data, Teknologi Informasi, Tech in Asia, Teknologi, Technology, Sains, Bisnis, Business, Business Analyst, Business Analysis, Social Media Mining, Movie Review, Muhammad Azizul Hakim, Aziz

Berkenalan dengan scikit-learn (Part 5) – Tambahan untuk Scaling dan Imputation Data

“Statistics are the triumph of the quantitative method, and the quantitative method is the victory of sterility and death.”

~ Hilaire Belloc

Setelah kita membahas mengenai scaling data pada postingan Berkenalan dengan scikit-learn (Part 3) – Scaling Data Menjadi Standard Normal dan Berkenalan dengan scikit-learn (Part 4) – Scaling Data dengan MinMaxScaler. Kali ini kita juga akan membahas mengenai Imputation. πŸ™‚

Dalam ilmu statistika, imputation adalah proses substitusi nilai kosong (missing data/null value/not available) pada dataset. Terdapat beragam metode untuk menangani missing value ini, misalnya dengan menghapus seluruh baris data yang terdapat nilai kosong, mengganti nilai kosong dengan nilai rata-rata (mean) maupun nilai yang sering muncul (mode atau modus) apabila data tersebut numerik, dsb.

Imputation adalah topik yang sangat dalam, sehingga pada kesempatan kali ini, kita berkenalan saja dulu dengan dua contoh implementasinya menggunakan scikit-learn. Selamat membaca & mencoba! πŸ™‚

 

Membuat Idempotent Scalar Objects

Baca selebihnya »

Data Scientist, Data Science, Machine Learning, Statistics, Data Science Indonesia, Data Analytics, Data Analysis, Data Analyst, Data, Astronomy, Astronomer, Science, Python, iPython, Jupyter Notebook, R, RStudio, Excel, Coding, Koding, Cara Mengolah Data, Mengolah Data, Olah Data, Programming, Pemrograman, Sains, Teknologi, Ilmu Data, Teknologi Informasi, Tech in Asia, Teknologi, Technology, Sains, Bisnis, Business, Business Analyst, Business Analysis, Social Media Mining, Movie Review, Muhammad Azizul Hakim, Aziz

Berkenalan dengan scikit-learn (Part 4) – Scaling Data dengan MinMaxScaler

β€œAs data scientists, our job is to extract signal from noise.”

~ Daniel Tunkelang

Dari postingan sebelumnya, kita telah mengenal metode scaling data menggunakan standard normal (z-score), dengan menetapkan mean 0 dan standard deviation 1. Metode tersebut bukan metode satu-satunya untuk scaling data.

Pada postingan kali ini, kita akan membahas metode lain untuk scaling data numerik, yaitu Min-Max Scaling, yang sering dikenal juga dengan normalisasi data atau normalization (karena z-score juga sering disebut normalization, maka sering terjadi ambiguitas atau tertukar-tukar :D).

Min-Max Scaling bekerja dengan scaling data/menyesuaikan data dalam rentang/range tertentu (range nilai minimum hingga nilai maksimum), dengan rentang yang biasa digunakan adalah 0 hingga 1. Berikut ini adalah uraian matematisnya:

Data Scientist, Data Science, Machine Learning, Statistics, Data Science Indonesia, Data Analytics, Data Analysis, Data Analyst, Data, Astronomy, Astronomer, Science, Python, iPython, Jupyter Notebook, R, RStudio, Excel, Coding, Koding, Cara Mengolah Data, Mengolah Data, Olah Data, Programming, Pemrograman, Sains, Teknologi, Ilmu Data, Teknologi Informasi, Tech in Asia, Teknologi, Technology, Sains, Bisnis, Business, Business Analyst, Business Analysis, Social Media Mining, Movie Review, Muhammad Azizul Hakim, AzizBaca selebihnya »

Data Scientist, Data Science, Machine Learning, Statistics, Data Science Indonesia, Data Analytics, Data Analysis, Data Analyst, Data, Astronomy, Astronomer, Science, Python, iPython, Jupyter Notebook, R, RStudio, Excel, Coding, Koding, Cara Mengolah Data, Mengolah Data, Olah Data, Programming, Pemrograman, Sains, Teknologi, Ilmu Data, Teknologi Informasi, Tech in Asia, Teknologi, Technology, Sains, Bisnis, Business, Business Analyst, Business Analysis, Social Media Mining, Movie Review, Muhammad Azizul Hakim, Aziz

Berkenalan dengan scikit-learn (Part 3) – Scaling Data Menjadi Standard Normal

“Statistics and numbers are no good unless you have good people to analyse and then interpret their meaning and importance.”

~ Brendan Rodgers

Halo! Di postingan kali ini, kita akan membahas mengenai scaling data, yaitu salah satu metode dalam preprocessing data numerik/data angka nonkategori.Β Preprocessing data adalah teknik/step dalam data mining atau machine learning, untuk mentransformasikan data mentah menjadi data yang siap dianalisis.

Metode scaling data yang akan kita bahas di sini adalah scaling data menjadi standard normal. Standard normal sendiri merupakan salah satu metode yang paling direkomendasikan dalam teknik scaling data, sekaligus merupakan salah satu distribusi yang paling dikenal dan paling penting dalam statistika.

Pernah mendengar z-score pada statistika? Ya, kita akan mengubah/scaling data kita menjadi z-score.Baca selebihnya »