Public

Last edited  Apr 25, 2024 9:48 AM

Tugas Latihan - Materi 29 - Knime 1

1) Menjelajahi properti data dalam tampilan Data Explorer interaktif . 2) Mengganti outlier numerik di kolom "Age", yang berada di luar plot kotak, dengan nilai yang hilang . 3) Menangani nilai yang hilang 3.1 Kolom "Age" pelanggan tidak ada, kemdian mengganti "birtday" dengan nilai yang hilang menggunakan (node Rule Engine) . 3.2 Menghubungkan nilai yang hilang pada kolom "Age"dengan kolom "Mean" . 3b) Menghapus duplikat dalam "Customer ID" yang awalnya datanya itu 6388 menjadi 3993 data.

Last edited  Apr 30, 2024 5:56 AM

Tugas Latihan - Materi 30 - Knime 2 - Hendra Taofiqurrohman - 03_Data_Aggregation_Exercise

1. Kita membaca data set nya (Customer Information System 1 dan 2) 2. Mengubah tipe data Number to String 3. Lalu menggabungkan kedua data tersebut 4. Kemudian mengelompokkan nama Negara 5. Setelah di Agregasi kita mencari nilai Minimun dan Maksimum pada kolom "Age" 6. Karna kolom "Age" terdapat outliers maka di proses dulu menggunakan node numeric outliers 7. Dan hasilnya di dapat nilai minimun yaitu 15 dan nilai maximum nya yaitu 68

Last edited  May 2, 2024 4:33 AM

Tugas Latihan - Materi 30 - Knime 2 - Hendra Taofiqurrohman - 04_Visualization_Exercises

1. Baca dataset dari Store 2. Kemudian dikelompokkan berdasarkan kolom "Country" dan jumlah "City", misal Negara Austria jumlahnya kotanya ada 1, Negara Belgium jumlah kotanya ada 2 3. Lalu mengurutkan dari Negara dengan jumlah Kota terbesar ke terkecil dan jumlah kota terbanyak ada di Negara United State dengan jumlah kota ada 30 4. Setelah itu kita memfilter nya dari jumlah kota dengan jumlah 9 ke yang paling terbesar yaitu 30, agar pembacaannya tidak terlalu banyak 5. Selanjutnya memvisualisasikan jumlah "Store" di beberapa negara denga menggunakan Bar Chart, hasilnya Negara Spain jumlah "Store" nya 9, United Kingdom ada 12, Ukraine ada 14, Germany ada 18 dan United States ada 30

Last edited  May 2, 2024 4:48 AM

Tugas Latihan - Materi 31 - Knime 3 - Hendra Taofiqurrohman - 05_Data_Export_exersice

1. Kita membaca data set nya (Customer Information System 1 dan 2) 2. Mengubah tipe data Number to String 3. Lalu menggabungkan kedua data tersebut 4. Kemudian mengelompokkan nama Negara 5. Setelah di Agregasi kita mencari nilai Minimun dan Maksimum pada kolom "Age" 6. Karna kolom "Age" terdapat outliers maka di proses dulu menggunakan node numeric outliers 7. Karna masih ada nilai yang kosong maka diproses menggunakan node missing value 8. Dan hasilnya di dapat nilai minimun yaitu 15 dan nilai maximum nya yaitu 69 9. Kemudian Dataset tersebut di simpan dalam format xlsx dan csv

Last edited  May 2, 2024 6:19 AM