Proyek

Bukti kerja, bukan daftar klaim.

Project published menampilkan konteks, metode, hasil, dan keterbatasan. Draft serta archived tidak pernah muncul di halaman ini.

6 proyek ditemukan

Ringkasan pemeriksaan kualitas data FramePeek
Unggulan

FramePeek, Library EDA Ringkas untuk Pandas

Package Python untuk eksplorasi data pandas secara cepat dan terstruktur. Satu fungsi bisa menghasilkan overview data, profil tiap kolom, deteksi missing value, duplikat, outlier, korelasi, dan peringatan kualitas data sekaligus. Dirancang agar proses EDA tidak perlu menulis banyak kode berulang.

1 fungsiuntuk profil EDA

Pythonpandaspytest
Diagram tren churn dan retensi pelanggan
Unggulan

Analisis Churn Pelanggan dan Strategi Retensi

Studi kasus bisnis subscription menggunakan dataset KKBox. Fokusnya bukan hanya memprediksi churn, tapi memahami penyebabnya. Hasilnya diterjemahkan menjadi strategi retensi yang bisa langsung dipakai bisnis.

6 bulanperiode data

PythonPandasNumPy
Diagram segmentasi pelanggan berbasis RFM
Unggulan

Segmentasi Pelanggan dengan RFM dan Clustering

Segmentasi pelanggan pada dataset Online Retail II menggunakan pendekatan RFM. Lima algoritma clustering dibandingkan secara objektif lewat validasi internal, bukan dipilih secara manual. Hasil akhirnya membagi pelanggan menjadi dua segmen utama.

5.878pelanggan dianalisis

RK-MeansGaussian Mixture Model

Circular Aspiration Architecture, Pipeline Monitoring Isu Pendidikan dari Media Sosial

Prototipe pipeline data untuk mengumpulkan, memverifikasi, dan menganalisis aspirasi publik soal akses pendidikan di Jakarta dan Banten dari media sosial. Data Twitter diproses lewat verifikasi berbasis aturan, analisis sentimen dengan IndoBERT, dan pemodelan topik LDA, lalu dibobot ulang agar tidak didominasi akun tertentu.

PythonApifyIndoBERT

Prediksi Yield Padi Berbasis Data GDHY

Proyek analisis dan prediksi hasil panen padi menggunakan dataset global GDHY. Data berbentuk grid iklim dalam format NetCDF diolah menjadi model prediksi anomali yield. Fokusnya ada di eksplorasi data spasial dan evaluasi model deret waktu.

Pythonxarraypandas
"Executive overview" yang menampilkan metrik performa model machine learning untuk deteksi penipuan, termasuk metrik transaksi, presisi, recall, dan grafik batang berdasarkan tingkat risiko.

FraudRadar Detection System

Sistem machine learning untuk mendeteksi transaksi kartu kredit yang mencurigakan dan memberi skor risiko. Hasilnya membantu tim fraud memprioritaskan transaksi yang perlu diperiksa. Model Extra Trees mencapai presisi 94,83% dan recall 77,46%.

Pythonscikit-learnXGBoost