Pelajari Cara Melakukan Analisis Kluster

Analisis kluster adalah alat yang sangat berguna dalam lingkungan kerja ilmu data. Digunakan untuk menemukan kelompok pengamatan (kluster) yang memiliki karakteristik serupa. Kesamaan-kesamaan ini dapat menjadi acuan untuk berbagai keputusan bisnis; misalnya, dalam pemasaran, hal ini digunakan untuk mengidentifikasi kelompok-kelompok pelanggan yang berbeda agar iklan dapat disesuaikan dengan kebutuhan mereka.

Jelajahi Teknik Pengelompokan Hierarkis dan K-Means

Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari dua metode pengelompokan yang umum digunakan - pengelompokan hierarkis dan pengelompokan k-means. Anda tidak hanya akan belajar cara menggunakan metode-metode ini, tetapi juga akan mengembangkan intuisi yang kuat tentang cara kerjanya dan cara menafsirkan hasilnya. Anda akan mengembangkan intuisi ini dengan menganalisis tiga dataset yang berbeda: posisi pemain sepak bola, data pengeluaran pelanggan grosir, dan data gaji pekerjaan longitudinal.

Asah Keterampilan Anda dengan Studi Kasus Praktis

Anda akan menyelesaikan kursus ini dengan menerapkan keterampilan baru Anda pada studi kasus yang berfokus pada gaji rata-rata dan bagaimana gaji tersebut telah berubah seiring waktu. Hal ini akan menggabungkan teknik pengelompokan hierarkis seperti pohon pekerjaan, persiapan untuk eksplorasi, dan pemetaan kluster pekerjaan, dengan teknik k-means termasuk analisis siku dan lebar siluet rata-rata.

Kursus DataCamp terdiri dari kombinasi video, artikel, dan latihan praktik sehingga Anda memiliki kesempatan untuk menguji dan menguatkan keterampilan baru yang Anda pelajari, sehingga Anda merasa percaya diri untuk menerapkannya di luar lingkungan kursus.

Kapan perlu melakukan penskalaan data?

Analisis Klaster di R

Latihan interaktif praktis