Business Understanding with Data Metrics - Soal Serius

Apa singkatan dari CRISP-DM, sebuah model proses standar untuk data mining?

• Cross-Industry Standard Process for Data Mining

  
  

• Cross-Industry Standard Procedure for Data Mining

  
  

• Cross-Industry Standard Protocol for Data Mining

  
  

• Cross-Industry Standard Practice for Data Mining

  
  

Tahap apa yang pertama kali dilakukan dalam CRISP-DM?

•  Data Preparation

  
  

• Data Understanding

  
  

• Business Understanding

  
  

• Modeling

  
  

Apa tujuan dari tahap Business Understanding dalam CRISP-DM?

• Memahami objektif dan kebutuhan proyek dari perspektif bisnis

  
  

• Memahami data yang tersedia atau dibutuhkan untuk proyek

  
  

• Memahami teknik-teknik modeling yang sesuai untuk proyek

  
  

• Memahami hasil-hasil modeling dan dampaknya bagi bisnis

  
  

Tahap apa yang dilakukan setelah tahap Business Understanding dalam CRISP-DM?

• Data Preparation

  
  

• Data Understanding

  
  

• Modeling

  
  

• Evaluation

  
  

Apa yang dilakukan dalam tahap Data Understanding dalam CRISP-DM?

• Mengumpulkan data yang diperlukan dan memuatnya ke dalam alat analisis

  
  

• Menjelaskan data dan mendokumentasikan properti-properti permukaannya seperti format, jumlah rekaman, atau identitas field

  
  

• Menjelajahi data dengan melakukan query, visualisasi, dan mengidentifikasi hubungan antar data

  
  

• Semua jawaban benar

  
  

Apa yang dilakukan dalam tahap Data Preparation dalam CRISP-DM?

• Membersihkan data dari noise, outlier, atau kesalahan lainnya

  
  

• Mengintegrasikan data dari berbagai sumber atau format

  
  

• Mengubah data menjadi bentuk yang sesuai untuk modeling, misalnya dengan melakukan transformasi, agregasi, atau seleksi fitur

  
  

• Semua jawaban benar

  
  

Apa yang dilakukan dalam tahap Modeling dalam CRISP-DM?

• Memilih teknik-teknik modeling yang sesuai dengan tujuan data mining dan persyaratan data

  
  

• Membangun model dengan menggunakan algoritma-algoritma tertentu dan parameter-parameter optimal

  
  

• Menguji model dengan menggunakan teknik-teknik validasi seperti cross-validation atau hold-out validation

  
  

• Semua jawaban benar

  
  

Apa yang dilakukan dalam tahap Evaluation dalam CRISP-DM?

• Menilai kualitas model dengan menggunakan metrik-metrik seperti akurasi, presisi, recall, atau F1-score

  
  

• Menilai relevansi model dengan menggunakan kriteria-kriteria keberhasilan bisnis yang telah ditetapkan sebelumnya

  
  

• Menilai kelayakan model untuk diimplementasikan dalam lingkungan operasional bisnis

  
  

• Semua jawaban benar

Apa yang dilakukan dalam tahap Deployment dalam CRISP-DM?

• Mengimplementasikan model ke dalam sistem produksi atau operasional bisnis

  
  

• Melakukan pemantauan dan pemeliharaan model untuk memastikan kinerja dan relevansinya tetap terjaga

  
  

• Melakukan penyebaran hasil-hasil model kepada pemangku kepentingan atau pengguna akhir

  
  

• Semua jawaban benar

  
  

Apa yang dimaksud dengan Study Case dalam tahap Business Understanding?

• Sebuah contoh nyata dari proyek data mining yang telah berhasil dilakukan di industri tertentu

  
  

• Sebuah skenario hipotesis yang menggambarkan masalah bisnis yang ingin diselesaikan dengan data mining

  
  

• Sebuah analisis mendalam tentang situasi bisnis saat ini dan tantangan-tantangan yang dihadapi

  
  

• Sebuah dokumen formal yang menjelaskan tujuan, ruang lingkup, dan rencana proyek data mining