Implementasi menangani Data Outlier Menggunakan Z-Score di Google Colab | Python

preview_player
Показать описание
Video ini membahas cara menangani data outlier menggunakan metode Z-Score di Google Colab dengan Python. Dalam tutorial ini, Anda akan dipandu langkah demi langkah untuk mendeteksi dan mengeliminasi outlier dalam dataset, yang sering kali dapat mempengaruhi analisis data. Z-Score bekerja dengan menghitung seberapa jauh nilai data dari rata-rata dalam satuan standar deviasi. Data dengan Z-Score di luar threshold tertentu, misalnya lebih dari 3 atau -3 standar deviasi, akan dikategorikan sebagai outlier. Tutorial ini sangat cocok untuk pemula maupun praktisi data yang ingin memperdalam pemahaman tentang pengolahan data outlier secara praktis dan efisien.

#dataoutliers DataScience #Python #GoogleColab #ZScore #Outliers #MachineLearning #DataCleaning #PythonTutorial #DataPreprocessing #DataAnalysis #artificialintelligence #deeplearning #datamining #outlierdetection #skripsi #visualisasidata
  1. LIA FAROKHAH
  2. data outlier
  3. Z score
  4. python
  5. google colab
  6. cara mudah data science
Рекомендации по теме
Implementasi menangani Data 0:13:20

Implementasi menangani Data Outlier Menggunakan Z-Score di Google Colab | Python

Implementasi Python Penanganan 0:15:56

Implementasi Python Penanganan Data Outlier menggunakan Interquartile Range (IQR)

Menangani Data Outlier 0:12:57

Menangani Data Outlier Menggunakan Interquartile Range (IQR) | Dilengkapi Studi Kasus| Data Science

Explolatory Data Analysis 0:11:05

Explolatory Data Analysis : Deteksi dan Menghapus Outlier Berdasarkan Standar Deviasi

Deteksi dan Penanganan 1:11:36

Deteksi dan Penanganan Outlier

Panduan Praproses Data 0:02:28

Panduan Praproses Data Menggunakan MATLAB: Mengatasi NaN dan Outlier #dataanalysis #matlabtutorial

3b. TUTORIAL VISUALISASI 0:20:38

3b. TUTORIAL VISUALISASI DATA PENCILAN ( OUTLIER ) DENGAN BOXPLOT PADA TABLEAU

Missing Data and 1:14:17

Missing Data and Outlier Detection

Menjawab Pertanyaan Cara 0:11:37

Menjawab Pertanyaan Cara Mengatasi Imbalance Data

Penanganan Imbalanced Data 0:11:07

Penanganan Imbalanced Data dalam Machine Learning | Preprocessing Data

Outlier Detection - 0:15:34

Outlier Detection - Data Inspection - Data Mining

rapidminer normalize dan 0:04:19

rapidminer normalize dan outlier

PENANGANAN OUTLIERS DENGAN 0:34:11

PENANGANAN OUTLIERS DENGAN BOXPLOT-IQR MENGGUNAKAN EXCEL DAN PYTHON

Menangani Data Transformasi 0:13:12

Menangani Data Transformasi & Diskritisasi Data

UAS_SISTEM_PAKAR_HENDRO_GUNAWAN_200401072103_IT-801_VIDEO PRESENTASI 0:33:29

UAS_SISTEM_PAKAR_HENDRO_GUNAWAN_200401072103_IT-801_VIDEO PRESENTASI

ANALYSIS OUTLIER 0:12:38

ANALYSIS OUTLIER

Persiapan Data Mining 0:12:30

Persiapan Data Mining EDA 2 - #6 Mendeteksi Nilai Outlier

Feature Engineering in 0:22:22

Feature Engineering in Python 5- How to Detect Outliers in Machine Learning

Machine Learning #16 0:08:16

Machine Learning #16 - Exploratory Data Analysis

Penerapan Deep Learning 0:01:51

Penerapan Deep Learning Untuk Analisis dan Prediksi Data Time Series

Tutorial Data Preprocessing 0:13:19

Tutorial Data Preprocessing Menggunakan WEKA (Fill Missing Values dan Identifikasi Outliers)

Python for Machine 0:07:17

Python for Machine Learning - Part 27 - Detecting Outliers using Elliptic Envelope

Penerapan Metode K 0:22:51

Penerapan Metode K Nearest Neighbord Pada Klasifikasi Penyakit Diabetes

Klasifikasi Stroke dengan 0:25:11

Klasifikasi Stroke dengan Metode Ensemble