← āļāļĨāļąāļšāļŦāļ™āđ‰āļēāđāļ„āļ•āļ•āļēāļĨāđ‡āļ­āļ
📈 āļ”āļąāļŠāļ™āļĩāđ€āļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļˆ & āļŠāļ§āļąāļŠāļ”āļīāļāļēāļĢāļŠāļąāļ‡āļ„āļĄ

🎓 āļ„āļđāđˆāļĄāļ·āļ­āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ: āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ”āļąāļŠāļ™āļĩāļĢāļēāļ„āļēāļœāļđāđ‰āļœāļĨāļīāļ• (PPI Data Science Life Cycle)

Data Science Life Cycle: Step-by-Step Teaching Notebook for Producer Price Index (PPI) Analysis

📊 10 āļāļĢāļēāļŸðŸ›ïļ āļŠāļ™āļ„. · āļŠāļĻāļ­. · āļžāļĄ. · āļ§āļ˜.
10
āļāļĢāļēāļŸāļ—āļąāđ‰āļ‡āļŦāļĄāļ”
10
Interactive
0
āļ āļēāļžāļ™āļīāđˆāļ‡
3
āļŦāļąāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ

ðŸ§đ āļ‚āļąāđ‰āļ™āļ•āļ­āļ™āļ—āļĩāđˆ 3: āļāļēāļĢāļ—āļģāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļ°āļ­āļēāļ”āđāļĨāļ°āđāļ›āļĨāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ (Data Cleaning & Preprocessing)

Correlation Matrix: āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļžāļąāļ™āļ˜āđŒāļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļ•āļąāļ§āļŠāļĩāđ‰āļ§āļąāļ”āļĢāļēāļ„āļēāđāļĨāļ°āļ­āļąāļ•āļĢāļēāđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļŸāđ‰āļ­

📊 āļ‚āļąāđ‰āļ™āļ•āļ­āļ™āļ—āļĩāđˆ 4: āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļŠāļīāļ‡āļ āļēāļž (Exploratory Data Analysis - EDA)

āđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļ”āļąāļŠāļ™āļĩāļĢāļēāļ„āļēāļœāļđāđ‰āļœāļĨāļīāļ•āļĢāļ§āļĄāļ—āļļāļāļĢāļēāļĒāļāļēāļĢāļ‚āļ­āļ‡āļ›āļĢāļ°āđ€āļ—āļĻāđ„āļ—āļĒ (Headline PPI 2569)
āđ€āļ›āļĢāļĩāļĒāļšāđ€āļ—āļĩāļĒāļšāļĢāļ°āļ”āļąāļšāļ”āļąāļŠāļ™āļĩāļĢāļēāļ„āļēāļœāļđāđ‰āļœāļĨāļīāļ•āļĢāļēāļĒāļ āļēāļ„āļāļēāļĢāļœāļĨāļīāļ•āļŦāļĨāļąāļ (āđ€āļĄ.āļĒ. - āļĄāļī.āļĒ. 2569)
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āļĢāļēāļ„āļēāļœāļđāđ‰āļœāļĨāļīāļ• (MoM, YoY, AoA %) āđāļĒāļāļ•āļēāļĄāļ āļēāļ„āļāļēāļĢāļœāļĨāļīāļ•
Heatmap āļ­āļąāļ•āļĢāļēāđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļŸāđ‰āļ­āļĢāļēāļ„āļēāļœāļđāđ‰āļœāļĨāļīāļ• (PPI YoY %) āđƒāļ™ 32 āļāļĨāļļāđˆāļĄāļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļēāļŦāļĨāļąāļ
āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļĨāļģāļ”āļąāļšāļŠāļąāđ‰āļ™āļ”āļąāļŠāļ™āļĩāļĢāļēāļ„āļēāļœāļđāđ‰āļœāļĨāļīāļ•āđāļĨāļ°āļ­āļąāļ•āļĢāļēāđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļŸāđ‰āļ­ YoY % (Sunburst Chart āļ“ āļĄāļī.āļĒ. 2569)
10 āļ­āļąāļ™āļ”āļąāļšāļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļēāļĢāļēāļ„āļēāļŠāļđāļ‡āļ‚āļķāđ‰āļ™āļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ” vs āļĨāļ”āļĨāļ‡āļ•āđˆāļģāļŠāļļāļ” (PPI YoY % āļ“ āļĄāļī.āļĒ. 2569)
āļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļˆāļēāļĒāļ•āļąāļ§āļ‚āļ­āļ‡āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āļĢāļēāļ„āļē (YoY %) āđāļĒāļāļ•āļēāļĄāļ āļēāļ„āļāļēāļĢāļœāļĨāļīāļ•

ðŸ’Ą āļ—āļģāđ„āļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āđ€āļĨāļ·āļ­āļ Unsupervised Learning (K-Means + PCA)?

āļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļˆāļģāļ™āļ§āļ™āļ„āļĨāļąāļŠāđ€āļ•āļ­āļĢāđŒāļ—āļĩāđˆāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļ—āļĩāđˆāļŠāļļāļ” (Optimal K Evaluation)
āļœāļĨāļĨāļąāļžāļ˜āđŒāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļĨāļļāđˆāļĄāļžāļĪāļ•āļīāļāļĢāļĢāļĄāļĢāļēāļ„āļēāļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļēāļ”āđ‰āļ§āļĒ K-Means + PCA (2 āļĄāļīāļ•āļī)
Source Code 📊 āđāļ„āļ•āļ•āļēāļĨāđ‡āļ­āļ