Belajar Data Scientist: Mengenal Algoritma yang Dapat Digunakan dalam Customer Churn Analysis

Mulai belajar Data Scientist dalam dunia bisnis. Kamu perlu tahu, kita tidak bisa memungkiri bahwa akan selalu ada kompetitor yang memiliki produk yang sama persis dengan produk yang telah ada sebelumnya. Tiru, amati, dan modifikasi merupakan sesuatu hal yang sedang berkembang saat ini. Sehingga tidak heran ketika ada sesuatu hal yang sedang viral, maka akan diikuti oleh banyak orang. Nah, dengan belajar data scientist, kita dapat mengatasi bagaimana caranya agar pelanggan tidak lari ke kompetitor.

Customer Churn Analysis merupakan sebuah analisis yang dilakukan oleh Data Scientist untuk mendapatkan model dan memprediksi kira-kira berapa banyak customer yang akan memutuskan untuk beralih dan berlanggan ke kompetitor. Meskipun sebuah perusahaan telah memperhatikan tingkat kepuasan customer, namun analisis ini tetap diperlukan untuk membantu perusahaan berkembang dengan lebih cepat.

Wah, keliatan seru banget ya! Kira-kira algoritma apa aja sih yang biasanya digunakan dalam analisis ini? Yuk, simak ulasan berikut ini!

1. Logistic Regression

Algoritma Logistic Regression merupakan salah satu algoritma yang digunakan dalam klasifikasi untuk mencari hubungan antara nilai input (baik yang berbentuk diskrit maupun kontinu) dengan probabilitas hasil output diskrit tertentu. Algoritma ini terbagi menjadi 3 tipe, yaitu Binary Logistic Regression, Multinomial Logistic Regression, dan Ordinal Logistic Regression. Selanjutnya agar dapat menggunakan algoritma ini dalam Python, kita cukup memanggil LogisticRegression() dari sklearn.

Baca Juga : Mengenal Metode Pengolahan Data Statistik yang Sering Digunakan

2. Random Forest

Algoritma ini merupakan algoritma yang digunakan untuk klasifikasi data yang bervolume besar dan biasanya digunakan untuk mengatasi data non-linear. Algoritma ini merupakan bagian dari Decision Tree, yaitu sebuah diagram alir yang berbentuk pohon. Dalam Random Forest, untuk membentuk suatu hutan maka dibutuhkan kumpulan pohon. Selanjutnya akan di analisis di kelompok hutan tersebut. Kita dapat memanggil RandomForestClassifier() dari sklearn di Python untuk menggunakan algoritma ini.

3. Support Vector Machine

Support Vector Machine atau yang biasa disingkat SVM merupakan salah satu algoritma supervised learning. Pada dasarnya, algoritma SVM ini digunakan untuk mengatasi data linear. Namun seiring berkembangnya teknologi, algoritma ini juga mulai berkembang untuk mengatasi masalah non-linear. Cara kerja SVM adalah dengan mentransformasi training data awal ke dimensi yang lebih tinggi.

Baca Juga : Machine Learning : Tingkatkan Ilmu Datamu dengan Kenali Lebih Dalam Pengertian Machine Learning

4. Tertarik? Yuk, Belajar Data Science Gratis sekarang!!

Terapkan ilmunya sekarang dengan bergabung bersama platform belajar online DQLab! Selain bisa meningkatkan ilmu data yang dimiliki, kamu juga bisa membangun portofolio datamu di DQLab guna mempersiapkan dirimu berkarir di industri data. 

Sign Up untuk nikmati module GRATIS "Introduction to Data Science" dengan pengalaman belajar yang seru menyenangkan serta aplikatif pada industri nyata! Untuk kamu yang ingin mulai belajar Data Science atau siap berkarir jadi Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer, persiapkan diri kamu dengan tepat sekarang. Tidak ada kata terlambat untuk belajar. Yuk #MulaiBelajarData di DQLab.

Dengan belajar di DQLab, kamu bisa:

• Menerapkan teknik mengolah data kotor, hasilkan visualisasi data dan model prediksi dengan studi kasus Retail dan Finansial

• Dapatkan sesi konsultasi langsung dengan praktisi data lewat data mentoring

• Bangun portofolio data langsung dari praktisi data Industri

• Akses Forum DQLab untuk berdiskusi.

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":

1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

2. Akses module Introduction to Data Science

3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab.

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri

Editor : Annissa Widya Davita

Tags