Rp 296.000
Sudarsono Ganteng Pro
Indonesia, Indonesia
<p><div class="blog-content"> <h2>Apa itu Analisis Data Eksploratif (EDA)?</h2><div><span style="font-weight:bold;">Exploratory Data Analysis (EDA)</span> atau <span style="font-weight:bold;">Analisis Data Eksploratif</span> merupakan suatu pendekatan dalam statistika yang digunakan untuk memahami dan menganalisis karakteristik dasar dari suatu dataset sebelum menjalankan model statistika yang lebih lanjut atau membuat asumsi yang lebih mendalam. EDA bertujuan untuk mengungkapkan pola-pola, hubungan, dan informasi penting lainnya yang terkandung dalam data, serta untuk mengidentifikasi <span style="font-weight:bold;">outlier</span> dan <span style="font-weight:bold;">anomali </span>yang mungkin ada.<br/></div><p><br/></p><h2>Proses Langkah Kerja</h2><p>Saya akan membantu Anda membuat <span style="font-weight:bold;">laporan analitik data </span>dan<span style="font-weight:bold;"> statistik </span>menggunakan <span style="font-weight:bold;">python</span> di <span style="font-weight:bold;">notebook jupyter</span>. Saya akan menggunakan modul seperti <span style="font-weight:bold;">pandas, seaborn, matplotlib, scipy </span>untuk membantu pekerjaan dan berikut ini beberapa langkah kerja:<br/></p><p></p><ol><li><span style="font-weight:bold;">Dataset</span> dibersihkan menggunakan <span style="font-weight:bold;">Pre-processing data</span> untuk membersihkan data dari duplikat, <span style="font-style:italic;">missing value</span>, dan lain-lain.</li><li>Memperkaya (<span style="font-weight:bold;">enrichment</span>) dataset seperti mengekstraksi <span style="font-style:italic;">datetime</span> ke kolom tahun, bulan, dan hari. Bisa juga menggabungkan beberapa dataset menjadi satu kesatuan dataset (<span style="font-weight:bold;">merging</span>).</li><li>Melakukan <span style="font-weight:bold;">Exploratory Data Analysis (EDA)</span> untuk mendapatkan <span style="font-style:italic;">insights</span> (wawasan) menggunakan <span style="font-weight:bold;">visualisasi data</span> seperti <span style="font-weight:bold;">diagram batang, diagram lingkaran, diagram garis, diagram kotak</span>, <span style="font-weight:bold;">scatter plot</span>, dan lainnya.</li><li>Menapatkan wawasan dari <span style="font-weight:bold;">EDA</span> dan penjelasannya.</li><li>(Optional) Menggunakan <span style="font-weight:bold;">uji statistik</span> seperti <span style="font-weight:bold;">uji hipotesis </span>untuk menilai apakah hipotesis akan <span style="font-weight:bold;">diterima</span> atau <span style="font-weight:bold;">ditolak</span>.</li><li>(Optional) Membuat pembelajaran mesin sederhana (<span style="font-weight:bold;">simple machine learning</span>) untuk membuat model prediksi baik<span style="font-weight:bold;"> klasifikasi</span> maupun <span style="font-weight:bold;">regresi</span>.</li><li>Membuat <span style="font-weight:bold;">report </span>dalam bentuk <span style="font-weight:bold;">Jupyter Notebook </span>dan <span style="font-weight:bold;">PDF</span>.</li></ol><h2 style="color:rgb(62,77,92);">Penawaran Harga</h2><div>Harga <span style="font-weight:bold;">Rp. 185.000 </span>merupakan harga untuk semua proses dimulai dari <span style="font-weight:bold;">langkah 1</span> hingga <span style="font-weight:bold;">langkah 4 </span>dan <span style="font-weight:bold;">langkah 7</span>. <span style="font-weight:bold;">Report</span> akan diberikan dalam bentuk file <span style="font-weight:bold;">Jupyter Notebook (.ipynb) </span>dan <span style="font-weight:bold;">PDF</span>. Pengerjaan semuanya membutuhkan waktu <span style="font-weight:bold;">3 Hari. </span>Adapun jika ingin penawaran lain dapat memilih tambahan opsi seperti berikut:</div><div><br/></div><div>Option-1 :</div><div><ol><li>Menambahkan <span style="font-weight:bold;">Uji Statistik </span>seperti <span style="font-weight:bold;">Pengujian Hipotesis (Langkah-5) </span></li><li>Penambahan biaya sebesar <span style="font-weight:bold;">Rp. 50.000 per Uji Statistik</span></li><li>Jika menggunakan dua uji statistik maka biaya menjadi <span style="font-weight:bold;">Rp. 50.000 x 2 = Rp. 100.000</span></li></ol><div><div>Option-2 :</div><div><ol><li>Membuat mode machine learning sederhana (<span style="font-weight:700;">simple machine learning model</span>) seperti pada <span style="font-weight:bold;">(Langkah-6) </span></li><li>Penambahan biaya sebesar <span style="font-weight:bold;">Rp. 100.000</span>.</li></ol><div><div>Option-3 :</div><div><ol><li>Membuat materi presentasi menggunakan<span style="font-weight:bold;"> MS.Power Point</span></li><li>Penambahan biaya sebesar <span style="font-weight:bold;">Rp. 50.000</span></li></ol></div></div></div></div></div><p></p><h2 style="color:rgb(62,77,92);">Ketentuan</h2><p></p><ol><li>Data sudah dimiliki dalam bentuk file seperti <span style="font-weight:bold;">CSV</span> atau <span style="font-weight:bold;">Excel.</span></li><li>Memberikan penjelasan detail tentang projek dan isi dari data.</li></ol><p>Terima kasih...<br/></p></div></p>
