This project analyzes an OTT dataset using R to understand patterns in movies and TV shows. It includes data cleaning, exploratory data analysis, correlation, and regression techniques to identify trends and relationships. The analysis helps in understanding content distribution and predicting outcomes using statistical methods.

Impact factor analysis of journals classified in the categories “Ecology” (JCR) and “Biodiversity” (CAPES), using recently published data from last year, extracted from Journal Citation Reports (JCR).

Homework 9 for Data 101

A Capstone project for the Data Science Specialisation on Coursera by JHU

Penelitian ini bertujuan untuk memetakan profil kualitas udara di berbagai kota di India dengan membandingkan tiga algoritma clustering: K-Means, Hierarchical Clustering, dan DBSCAN. Analisis dilakukan menggunakan data polutan seperti PM2.5, PM10, dan NO2 untuk mengidentifikasi kota-kota dalam kategori kualitas udara buruk, moderat, dan baik. Berdasarkan pengujian Silhouette Score, metode Hierarchical Clustering (Ward’s Method) ditemukan sebagai model yang paling optimal dengan skor 0.2266. Hasil ini diharapkan dapat menjadi landasan prioritas mitigasi polusi bagi pemerintah setempat