Manipulasi Data Rapid Miner BigData Analytics
- 1. Big Data & Data Analytics Pertemuan 6
- 3. Menggunakan Operator Cut • Operator Cut digunakan untuk menghilangkan beberapa karakter dalam suatu kata pada suatu attribute. • Misal pada Data Set “Iris” terdapat attribute label yang berisi Jenis bunga Iris yaitu “Iris-setosa”, “Iris-versicolor” dan “Iris-virginica”. • Kita akan hilangkan nama genus dari bunga Iris tersebut yaitu “Iris-” sehingga didapat nama spesiesnya saja “setosa”, “versicolor” dan “virginica”
- 4. Retrieve Data Set “Iris” ke panel proses Pilih operator “Cut” – klik Pada Parameter, Isikan : • Attribute filter type : pilih Single • Attribute : pilih Label • First character Index : Isilah dengan 6 (karena karakternya dimulai dari digit ke 6) • Last character index : isilah dengan 20 • Klik include special attributes Klik
- 6. Hasil
- 7. Menggunakan Operator Split • Operator Cut digunakan untuk memisahkan nilai suatu attribute menjadi beberapa attribute. • Misal pada Data Set “Iris” terdapat attribute label yang berisi Jenis bunga Iris yaitu “Iris-setosa”, “Iris-versicolor” dan “Iris-virginica”. • Kita akan pisahkan nama genus dari bunga Iris tersebut yaitu “Iris” dengan nama Spesiesnya yaitu “setosa”, “versicolor” dan “virginica”
- 8. Retrieve Data Set “Iris” ke panel proses Pilih operator “Split” – klik Pada Parameter, Isikan : • Attribute filter type : pilih Single • Attribute : pilih Label • Split Pattern : Isilah dengan - (karena separator antar kata adalah -) • Split Mode : Pilih Ordered_split • Klik include special attributes Klik
- 10. Hasil
- 11. Menggunakan Operator Merge • Operator Merge digunakan untuk menggabungkan 2 nilai nominal pada suatu attribute. • Misal pada Data Set “Golf” akan ditambahkan kata “hot” di belakang kata “Sunny” pada attribute “Outlook” sehingga diperoleh kata “Sunny_hot”.
- 12. Retrieve Data Set “Golf” ke panel proses Pilih operator “Merge” – klik Pada Parameter, Isikan : • Attribute name : pilih attribute “Outlook” • First value : ketikkan “sunny” • Last value : ketikkan “hot” Klik
- 14. Hasil
- 15. Menggunakan Operator Set Data • Operator Merge digunakan untuk menyetting data pada salah satu atau beberapa attribute pada baris tertentu. • Misal pada Data Set “Golf”, data baris pertama pada attribute “Temperature” diganti dengan nilai 50 dan “Wind” diganti dengan “fast”
- 16. Retrieve Data Set “Golf” ke panel proses Pilih operator “Set Data” – klik Pada Parameter, Isikan : • Example Index : isikan dengan 1 • Attribute name : Pilih attribute “Temperature” • Value : ketikkan “50” • Additional values : klik edit list – pada attribute name : pilih “Wind” dan value isilah dengan “fast” • Klik apply Klik
- 19. Hasil
- 21. Aggregate • Operator aggregate dapat digunaan untuk memperlihatkan fungsi agregasi dari suatu SQL. Operator ini dapat menghasilkan berbagai fungsi seperti rata-rata, nilai max atau min, dsb. Selain itu juga dapat digunakan untuk melakukan pengelompokan data.
- 22. Contoh Kasus Misalkan digunakan dataset “Golf” 1. Akan ditambahkan baris / examples dengan nilai-nilai pada attribute “Outlook” 2. Akan dikelompokkan baris yang tersisa pada data set tersebut dengan nilai yang ada pada “Play” dan “Wind” 3. Selanjutnya, akan dicari rata-rata Temperature dan rata-rata “Humidity” untuk data tersebut. 4. Akan dilihat rata-rata Temperature yang kurang dari 71 dan akan dilihat secara urutan menaik (ascending)
- 23. Jawaban Kasus 1 Retrieve data set “Golf” ke panel proses Pilih operator “filter Examples” – klik Pada parameter , Isikan : Filters : Klik Add filters – pilih “outlook” lalu “equals” lalu “overcast” - Klik OK Condition class : pilih custom_filters Klik
- 27. Jawaban Kasus 2 Pilih operator “aggregate” – klik Pada parameter, Isikan : Aggregation attributes : Pilih “Temperature” dengan attribute functions “average” Klik add entry Aggregation attributes : Pilih “Humidity” dengan attribute functions “average” Klik Apply Lalu, pada group by attributes : klik Select attributes Pindahkan attribute yang dikehendaki Klik
- 32. Jawaban Kasus 3 Pilih operator “filter Examples” – klik Pada parameter Isikan : Filters : klik add filters – pilih average (Temperature) – pilih < (di tengah)- ketikkan 71 (paling kanan) Klik
- 36. Jawaban Kasus 4 Pilih operator “sort”- klik Pada parameter, sort by : -> klik Edit list – attribute name : pilih average(Temperature) - sorting order : pilih Ascending - klik apply Klik
- 40. Operator PIVOT
- 41. Menggunakan Operator Pivot • Operator pivot digunakan untuk membentuk suatu table pivot, meringkas data dalam table yang lebih besar dengan mengelompokkannya dalam beberapa grup dan melakukan penghitungan jumlah, rata-rata, dan statistic lainnya untuk setiap grupnya. • Misalkan akan ditentukan peluang penumpang selamat (survived) dari data Titanic berdasarkan kelompok “passenger class” dan “sex” serta membentuk suatu attribute baru “Family Size” dan melakukan penghitungan terhadapnya menggunakan operator pivot.
- 42. Menentukan Penumpang Selamat Berdasarkan Kelompok Kelas & Jenis Kelamin • Retrieve data “Titanic” ke panel proses • Karena pada attribute “survived” masih bertipe nominal maka harus diubah menjadi “numeric” menggunakan Operator “Nominal to Numerical” • Pada parameter, isilah : a. Attribute filter type : Pilih Single b. Attribute : pilih Survived c. Unexpected value handling : pilih all 0 and warning
- 45. • Pilih Operator “Pivot”- klik • Pada Parameter, Isikan dengan : a. Group by attributes : Klik Select Attributes – pindahkan “Passenger Class” ke kanan – klik apply b. Column grouping attributes : pilih Sex c. Aggregation attributes : Klik Edit List – aggregation attributes : Survived = YES aggregation functions : average d. Klik Apply * Klik
- 49. Menentukan Family Size dari Data Titanic • Retrieve data “Titanic” ke panel proses • Dibentuk attribute baru dengan nama “Family Size” menggunakan operator Generate Attribute • Pada parameter, isilah : a. Function attribute : Klik Edit List b. Attribute name : Ketikkan nama attribute baru “Family Size “ c. Function Expressions : klik gambar kalkulator – definisikan fungsi berikut : d. Klik Apply * Klik
- 54. • Pilih Operator “Pivot”- klik • Pada Parameter, Isikan dengan : a. Group by attributes : Klik Select Attributes – pindahkan “Passenger Class” dan “Sex” ke kanan – klik apply b. Column grouping attributes : pilih “Survived” c. Aggregation attributes : Klik Edit List – aggregation attributes : Family Size & aggregation functions : average - aggregation attributes : Family Size & aggregation functions : count d. Klik Apply * Klik
- 58. Hasil
- 59. TUGAS
- 65. Ketentuan Tugas • Kerjakan Semua tugas tersebut secara mandiri • Kerjakan tugas – tugas tersebut dalam format pdf • Setiap jawaban dari semua soal wajib disertai dengan screen shoot Langkah-Langkah yang dilakukan dan hasil yang diperoleh menggunakan Rapidminer Studio • Kumpulkan tugas tersebut paling lambat hari Selasa, 23 Oktober 2024 pukul 23.59 WIB di elearning