teknik ini memiliki tujuan untuk mengidentifikasi ketika anomali terjadi dalam pola data. Misalnya, ketika produk Anda terus-menerus dijual melalui pelanggan pria, namun suatu minggu di bulan Februari, tiba-tiba pembelian dilakukan melalui pelanggan wanita. Strategi deteksi outlier berperan dalam mempelajari itu dan alasannya, sehingga Anda dapat menentukan jalur pergerakan selanjutnya.
5. Clustering
Metode ini mirip dengan classification, tetapi memanggil lebih banyak label atau data grup berdasarkan gaya kesamaan. Sebagai contoh, katakanlah Anda ingin mengatur demografi spesifik dari target pasar Anda ke dalam perusahaan berdasarkan sejarah, anggaran, atau jumlah pembelian mereka saat mereka menyimpannya di toko Anda.
6. Regression
teknik selanjutnya adalah regression, metode ini berusaha untuk menemukan pola harga numerik. Hasil akhir dari teknik ini adalah fitur sebagai determinan berdasarkan inputnya. Misalnya, Anda dapat menggunakannya untuk membayar barang dagangan berdasarkan elemen lain seperti ketersediaan, permintaan pelanggan, dan pesaing.
7. Prediction
Teknik prediction dapat dikatakan sebagai yang paling berharga karena upaya untuk mengharapkan biaya dengan tujuan untuk diselesaikan dalam jangka waktu tertentu. Dengan teknik prediction, fakta dan nilai noise sebelumnya digunakan sebagai referensi atau dasar untuk prediksi. misalnya, berdasarkan data pembelian bulan lalu, Anda dapat memperkirakan secara kasar bentuk pembelian apa yang akan dilakukan pelanggan di bulan berikutnya.
Follow Instagram @kompasianacom juga Tiktok @kompasiana biar nggak ketinggalan event seru komunitas dan tips dapat cuan dari Kompasiana
Baca juga cerita inspiratif langsung dari smartphone kamu dengan bergabung di WhatsApp Channel Kompasiana di SINI
