Skip to content
Jasa Analisis Data Dengan Python dan R-Studio
Melayani Analisis Data Serta Pembuatan Skript Python dan R-Studio
Analisis Statistik Dasar
Analisis Regresi
Analisis Data Kategori
Analisis Time Series
Machine Learning
Analisis Data Tekstual
Visualisasi Data
Analisis Cluster
Analisis Dimensionalitas Tinggi (PCA, SVD, dll.)
Jasa Analisis Data Dengan Python dan R-Studio
Layanan Dengan Python & R-Studio
Master punya banyak layanan karena kami faham kamu butuh macam-macam layanan.
Analisis Statistik Dasar
Python memiliki beberapa library utama yang sering digunakan untuk analisis statistik dasar, seperti pandas, numpy, dan scipy. Pandas memungkinkan kita untuk mengelola dan memanipulasi data dalam bentuk dataframe, yang merupakan struktur data serbaguna dan efisien. Dengan library yang dimiliki, kita dengan mudah menghitung statistik deskriptif seperti mean, median, modus, dan standar deviasi menggunakan metode bawaan pandas.
Untuk analisis statistik yang lebih mendalam, scipy menyediakan fungsi-fungsi statistik yang lebih canggih seperti uji-t, analisis varians (ANOVA), dan regresi. Dengan scipy, kita dapat melakukan uji hipotesis untuk menentukan apakah data kita menunjukkan perbedaan signifikan antara kelompok-kelompok.
Tanya Admin
Analisis Regresi
Analisis regresi adalah salah satu teknik statistik paling umum yang digunakan untuk memahami hubungan antara variabel independen dan variabel dependen. Python, dengan ekosistem library yang kaya, memudahkan para analis dan peneliti untuk melakukan analisis regresi dengan cepat dan efisien. Library utama yang sering digunakan untuk analisis regresi di Python adalah scikit-learn dan statsmodels. Keduanya menyediakan alat yang kuat untuk membangun dan mengevaluasi model regresi.
Python membuat proses analisis regresi menjadi lebih mudah dan cepat. Dengan alat yang tepat, Anda dapat dengan mudah memahami hubungan antar variabel dalam data Anda dan membuat prediksi yang akurat.
Tanya Admin
Analisis Data Kategori
Analisis data kategori adalah proses menganalisis data yang terdiri dari kategori atau kelompok, bukan data numerik. Data kategori sering digunakan dalam penelitian sosial, pemasaran, dan banyak bidang lainnya. Python menyediakan berbagai alat yang kuat untuk melakukan analisis ini dengan mudah.
Dengan menggunakan Python, analisis data kategori menjadi lebih sederhana dan terstruktur. Alat-alat yang disediakan memungkinkan peneliti dan analis untuk memperoleh wawasan yang berharga dari data mereka dengan cepat dan efektif.
Tanya Admin
Analisis Time Series
Analisis time series adalah metode yang digunakan untuk menganalisis data yang dikumpulkan atau diukur dalam urutan waktu. Data time series sering muncul dalam berbagai bidang seperti ekonomi, cuaca, dan keuangan. Python menyediakan berbagai alat yang kuat untuk melakukan analisis time series dengan mudah dan efisien.
Dengan Python, analisis time series menjadi lebih terstruktur dan efisien. Python menyediakan alat yang diperlukan untuk mengelola, menganalisis, memvisualisasikan, dan memprediksi data time series, memungkinkan peneliti dan analis untuk mendapatkan wawasan yang lebih mendalam dari data mereka.
Tanya Admin
Machine Learning
Machine Learning (ML) adalah cabang dari kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan sistem komputer untuk belajar dari data dan membuat prediksi atau keputusan tanpa diprogram secara eksplisit. Python adalah bahasa pemrograman yang sangat populer dalam pengembangan model ML karena memiliki ekosistem library yang kaya dan kuat.
Python, dengan ekosistem library-nya yang lengkap, memungkinkan pengembangan model Machine Learning yang efektif dan efisien. Dari preprocessing data hingga pembangunan dan evaluasi model, Python menawarkan alat yang diperlukan untuk menerapkan ML dalam berbagai domain, mulai dari analisis bisnis hingga pengembangan produk cerdas.
Tanya Admin
Analisis Data Tekstual
Analisis data tekstual adalah proses mengeksplorasi dan mengekstrak informasi berharga dari teks. Dengan semakin banyaknya data berbasis teks, seperti ulasan, media sosial, dan dokumen, analisis ini menjadi semakin penting. Python adalah bahasa yang sangat efektif untuk melakukan analisis data tekstual karena menyediakan banyak library yang memudahkan proses ini.
Dengan Python, analisis data tekstual menjadi lebih mudah dan dapat diakses. Library seperti NLTK, spaCy, dan scikit-learn menyediakan alat yang diperlukan untuk membersihkan, memodelkan, dan menganalisis teks. Ini memungkinkan kita untuk mengungkap wawasan berharga dari data teks dalam berbagai domain, termasuk pemasaran, analisis sentimen, dan penelitian.
Tanya Admin
Visualisasi Data
Visualisasi data adalah proses mengubah data mentah menjadi representasi grafis yang dapat dengan mudah dipahami. Ini membantu dalam menganalisis tren, pola, dan anomali dalam data, sehingga memudahkan pengambilan keputusan. Python adalah salah satu bahasa yang paling populer untuk visualisasi data, berkat berbagai library yang kuat dan fleksibel.
Visualisasi data dengan Python memungkinkan analis dan ilmuwan data untuk mengubah data kompleks menjadi grafik yang mudah dipahami. Dengan library seperti Matplotlib, Seaborn, dan Plotly, Python menyediakan alat yang kuat dan fleksibel untuk berbagai kebutuhan visualisasi, mulai dari grafik dasar hingga visualisasi interaktif yang canggih. Visualisasi yang baik tidak hanya membantu dalam memahami data tetapi juga dalam menyampaikan temuan kepada audiens yang lebih luas.
Tanya Admin
Analisis Cluster
Analisis cluster adalah teknik eksplorasi data yang digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam beberapa kelompok (cluster) berdasarkan kemiripan di antara mereka. Ini berguna dalam berbagai aplikasi seperti segmentasi pasar, pengelompokan gambar, dan analisis perilaku konsumen. Python menyediakan berbagai alat yang kuat untuk melakukan analisis cluster secara efektif.
Analisis cluster dengan Python adalah cara yang efektif untuk menemukan pola tersembunyi dalam data. Dengan library seperti scikit-learn dan SciPy, Python menyediakan alat yang diperlukan untuk mengelompokkan data, mengevaluasi hasil, dan memvisualisasikan cluster dengan mudah. Teknik ini memungkinkan peneliti dan analis untuk memahami struktur kompleks dalam data dan membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan temuan tersebut.
Tanya Admin
Analisis Dimensionalitas Tinggi
Analisis dimensionalitas tinggi adalah teknik yang digunakan untuk mengurangi jumlah fitur dalam dataset sambil mempertahankan informasi penting. Teknik ini sangat berguna ketika bekerja dengan data yang memiliki banyak variabel, yang seringkali dapat menyebabkan masalah seperti overfitting atau kesulitan dalam visualisasi. Python menawarkan berbagai alat untuk melakukan analisis dan reduksi dimensionalitas secara efektif.
Analisis dimensionalitas tinggi dengan Python memungkinkan pengurangan kompleksitas data sambil mempertahankan informasi penting. Dengan menggunakan library seperti scikit-learn dan teknik seperti PCA dan LDA, Anda dapat mengatasi masalah dimensionalitas tinggi secara efektif, memudahkan visualisasi, dan meningkatkan kinerja model machine learning. Teknik ini tidak hanya membantu dalam memahami struktur data tetapi juga mempermudah proses analisis dan interpretasi data yang lebih besar.
Tanya Admin
1. Pandas
Library ini bertujuan digunakan untuk manipulasi dan analisis data. Pandas menyediakan struktur data yang cepat, fleksibel dan ekspresif serta menyediakan fitur seperti penanganan data yang hilang, pengindeksan yang rumit dan penyelarasan data. Selain itu, Pandas juga menyediakan struktur data yang cepat, fleksibel, dan ekspresif yang dapat membantu developer bekerja dengan data berlabel dan relasional.
2. NumPy
NumPy atau Numerical Python merupakan library Python dasar untuk perhitungan matematis dan ilmiah. NumPy memiliki fungsi aljabar linier, Fourier transform, dan komputasi matriks yang digunakan untuk mengembangkan aplikasi dimana kecepatan dan sumber daya menjadi prioritas utama. NumPy bertujuan untuk menyediakan objek array 50 kali lebih cepat dibanding daftar Python tradisional.
3. TensorFlow
TensorFlow adalah library open source yang digunakan untuk Deep Learning. Meski awalnya library ini dikembangkan untuk kompilasi numerik, tetapi seiring perkembangannya TensorFlow juga menawarkan ekosistem tools, library, dan community resources yang komprehensif dan fleksibel yang memungkinkan developers untuk membangun dan menyebarkan aplikasi berbasis Machine Learning.
4. SciPy
SciPy singkatan dari Scientific Python digunakan untuk masalah matematika, sains dan teknik yang kompleks. SciPy dibangun di atas library NumPy dan memungkinkan untuk memanipulasi serta memvisualisasikan data. SciPy menyediakan rutinitas numerik yang mudah digunakan dan efisien untuk aljabar linier, statistik, integrasi, dan optimisasi. Penggunannya meliputi pemrosesan gambar multidimensi, penyelesaian transformasi Fourier,dan persamaan diferensial.
5. SciKit-Learn
SciKit-Learn menampilkan algoritma klasifikasi, regresi, dan pengelompokan, termasuk DBSCAN, peningkatan gradien, mesin vektor dukungan, dan random forsts. Library yang dikembangkan oleh David Cournapeau ini berfungsi untuk menangani standard machine learning dan aplikasi penambangan data.
6. Plotly
Jika kamu ingin memvisualisasi data baik untuk publikasi maupun imersif, Plotly sangat cocok digunakan. Plotly adalah platform analitik dan grafik kolaboratif berbasis web. Library ini cocok untuk pengembangan Machine Learning, Data Science, dan operasi terkait Artificial Intelligence (AI). Library ini dapat digunakan untuk mengimpor data ke bagan serta memungkinkan pengembang membuat dek slide dan dasbor dengan mudah. Plotly biasa digunakan untuk mengembangkan tools seperti Dash dan Chart Studio.
Kami Layak Melayani Kamu
1. Berpengalaman lebih dari 15 tahun
2. Dilayani online dan offline
3. Harga terjangkau, rasional dan wajar
4. Teknisi lulusan S2 universitas negeri ternama
5. No tipu-tipu dan no gimik
Tanya Admin
Back To Top

Roy Halim