Buku yang berjudul Data-Driven Entrepreneur: Bisnis Berdaya Saing dengan Data Science dan RapidMiner merupakan panduan penting bagi siapa pun yang ingin memanfaatkan kekuatan data dalam memajukan bisnis. Buku ini ditulis oleh seorang dosen dan pengusaha berpengalaman. Buku ini menjelaskan konsep-konsep dasar data science dan petunjuk penggunaan perangkat lunak RapidMiner untuk mengolah dan memahami data.

Buku ini ditulis dengan bahasa yang mudah dipahami oleh masyarakat umum, khususnya para pebisnis dan pelaku Usaha Kecil dan Menengah (UKM), tanpa banyak berkutat di hal-hal teknis yang membingungkan. Melalui contoh-contoh aplikasi di berbagai bisnis, penulis berusaha menjembatani gap antara ilmu data science yang sering kali dianggap kompleks dengan kebutuhan praktis di lapangan.

Buku ini tidak hanya memberikan teori, tetapi juga pengajaran praktis Structured Query Language (SQL) dan RapidMiner, dua alat yang penting dalam dunia data science. Pembaca akan dipandu untuk memahami pentingnya data dalam pengambilan keputusan bisnis, bagaimana mengolah data dengan SQL dan RapidMiner, serta cara menginterpretasikan hasil pengolahan data untuk kepentingan bisnis.

Dilengkapi dengan kasus dan contoh yang sesuai dengan dunia bisnis, buku ini bukan hanya sebuah buku teori, tetapi merupakan panduan praktis untuk siapa pun yang ingin membuat bisnisnya lebih berdaya saing, khususnya di era digital. Melalui buku ini, kita akan belajar bahwa data bukanlah sekadar angka, tetapi kunci untuk memahami pasar dan meraih keberhasilan.

Data selalu ada di sekeliling kita dan banyak ragam bentuknya. Bisa jadi dalam bentuk angka, spreedsheet, gambar, video, dan banyak bentuk lainnya. Data dimanfaatkan oleh individu ataupun organisasi/perusahaan (untuk membantu dalam pengambilan keputusan, serta bertahan, berkembang, dan meningkatkan pertumbuhan bisnis).

Data science (ilmu data) merupakan fokus studi yang berhubungan dengan besarnya volume data menggunakan teknik modern demi menemukan pola-pola yang tidak terlihat, mendapatkan informasi yang bermakna, dan membuat keputusan (kepututsan bisnis) dengan informasi tersebut. Data science adalah bidang ilmu yang tidak berdiri sendiri. Ia merupakan kombinasi dari berbagai bidang, khususnya matematika, ilmu komputer, strategi bisnis, hingga statistik. Terdapat tiga komponen dalam data science, yaitu data organizing, data packaging, dan delivering data (the OPD of Data).

Data driven adalah suatu pendekatan bisnis yang berfokus pada pengumpulan, analisis, dan pemanfaatan data dalam pengambilan keputusan yang akurat dan berbasis fakta. Dalam pendekatan ini, data menjadi pusat dalam pengambilan keputusan. Oleh karena itu, keputusan yang diambil akan didasarkan pada pemahaman yang mendalam terhadap data yang ada. Data driven berfokus pada penggunaan data sebagai sumber informasi yang objektif untuk memperoleh wawasan dan pemahaman yang lebih baik dalam berbagai aspek bisnis.

RapidMiner merupakan perangkat lunak (software) yang bersifat terbuka (open source). Perangkat lunak ini adalah sebuah solusi dalam perkembangan data science, serta untuk melakukan analisis terhadap data mining, text mining, dan analisis prediksi. RapidMiner menggunakan berbagai teknik deskriptif dan prediksi dalam memberikan wawasan kepada pengguna sehingga dapat membuat keputusan yang paling baik.

Sampul Depan
Halaman Judul
Halaman Copyright
Tentang Penulis
Prakata
Daftar Isi
Bab 1 Memanfaatkan Data untuk Pengambilan Keputusan
     Pengantar Data Science
     Perkembangan Teknologi Komputer
     Peran Data Science dalam Bisnis
     Penerapan Data Science dalam Berbagai Industri
Bab 2 Konsep Data dan Kualitas Data
     Konsep Data
     Kualitas Data
Bab 3 Basis Data dan Manajemen Data
     Keamanan Data Digital
     Backup dan recovery
Bab 4 Structured Query Language
     Structured Query Language (SQL)—Bahasa Database
     Structured Query Language (SQL) Query
Bab 5 Statistika—Tulang Punggung Data Science
     Descriptive Statistic
          Central Tendency
          Variabilitas
          Varians
          Standar Deviasi
          Koefisien Variasi
          Kovarian
          Korelasi
     Statistik Inferensial
          Distribusi
          Interval Kepercayaan (Confidence Interval)
          Margin of Error
          Regresi Linier (Linear Regression)
          R-Square (R2)
          Dummy Variables
          Uji Hipotesis
Bab 6 Mencari Wawasan dengan Data Mining
     CRISP-DM
     Machine Learning
          Proses Machine Learning
     RapidMiner: Menjelajahi Potensi Data Mining yang Tersembunyi
Bab 7 Klasifikasi Menggunakan RapidMiner
     Klasifikasi
     Cross Validation
Bab 8 Regresi Linear Menggunakan RapidMiner
     Regresi Linear
     Interpretasi Hasil Regresi Linear
Bab 9 Clustering dengan RapidMiner
     Clustering
     Clustering dengan RapidMiner
     Interpretasi Hasil Clustering
Bab 10 Prediksi Data Time Series
     Metode Prediksi Data Time-Series
     ARIMA dengan RapidMiner
     Optimasi ARIMA dengan Operator Optimize Parameter Grid
Bab 11 Analisis Asosiasi—Menemukan Koneksi Tersembunyi
     Market Basket Analysis—Association Rule
     Association Rule dengan RapidMiner
Bab 12 Text Mining dan Sentiment Analysis
     Text Mining
     Topic Modelling
     Analisis Sentimen
Bab 13 Neural Network
     Komputer yang Belajar Seperti Manusia
     Jenis neural network
     Implementasi Neural Network
     Neural Network dengan RapidMiner
Bab 14 Membangun Bisnis Berbasiskan Data
     Pengambilan Keputusan dan Sistem Informasi
     Infrastruktur Teknologi Informasi (TI)
     Peran Sistem Informasi dalam Mendukung Strategi Bersaing
     Menuju Bisnis yang Data-Driven: Membangun Fondasi yang Kuat
     Tantangan Usaha Kecil dan Menengah (UKM) dan Entrepreneur
Daftar Pustaka­
Indeks
Sampul Belakang