Langsung ke konten utama

Data Cleaning

 

 

Data cleaning (pembersihan data) merupakan proses mengidentifikasi, memperbaiki, dan menghilangkan kesalahan, inkonsistensi, atau anomali dalam dataset. Tujuannya adalah untuk memastikan bahwa data yang digunakan dalam analisis atau pemodelan adalah akurat, lengkap, dan konsisten. Tahap pembersihan data merupakan bagian penting dari proses data mining karena kualitas data yang baik menjadi dasar untuk hasil analisis yang akurat. Beberapa langkah umum dalam pembersihan data meliputi:

  1. Identifikasi Kesalahan Data: Melakukan audit dan pengujian awal untuk mengidentifikasi kesalahan atau ketidaksesuaian dalam data, seperti nilai yang hilang, duplikat, atau inkonsistensi.
  2.  Penanganan Nilai yang Hilang: Mengatasi nilai yang hilang dengan mengisi nilai yang hilang, menghapus baris atau kolom yang memiliki banyak nilai yang hilang, atau menggunakan teknik imputasi seperti rata-rata atau median.
  3. Deteksi dan Penanganan Duplikat: Mengidentifikasi dan menghapus baris yang duplikat atau redundan dalam dataset.
  4. Penanganan Outlier: Mendeteksi dan menangani outlier, yaitu nilai ekstrem yang jauh dari pola umum dalam data.
  5. Validasi Konsistensi Data: Memastikan bahwa data mematuhi batasan dan aturan bisnis yang telah ditetapkan, serta melakukan koreksi jika diperlukan.
  6. Normalisasi atau Standarisasi: Mengubah format atau skala data agar konsisten dalam analisis atau pemodelan.
  7. Validasi Referensial dan Konsistensi: Memverifikasi referensi data eksternal dan memastikan konsistensi antara berbagai sumber data.
  8. Uji Kualitas Data Akhir: Melakukan pengujian dan verifikasi akhir untuk memastikan kualitas data yang bersih dan siap digunakan dalam proses analisis selanjutnya.

Pembersihan data adalah proses yang iteratif dan berkelanjutan yang memerlukan perhatian terus-menerus terhadap detail dan pemahaman yang mendalam tentang dataset. Hal ini penting untuk memastikan bahwa data yang digunakan dalam analisis atau pemodelan memiliki kualitas yang baik dan dapat diandalkan untuk mendukung pengambilan keputusan yang tepat.

 

Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

SEMMA (Sample, Explore, Modify, Model, Assess)

  SEMMA adalah singkatan dari Sample, Explore, Modify, Model, dan Assess. Ini adalah sebuah model proses yang dikembangkan oleh SAS Institute, salah satu produsen perangkat lunak statistik dan bisnis intelligence. Model ini membimbing pelaksanaan proyek data mining dengan menekankan pada pengembangan dan penilaian model. Berikut adalah penjelasan singkat tentang masing-masing tahap SEMMA: Sample : Tahap ini bersifat opsional, yaitu mengambil sampel data dari kumpulan data yang besar untuk menampung informasi yang signifikan, namun dapat dimanipulasi dengan cepat. Explore : Tahap ini adalah mengeksplorasi data yang sudah dikumpulkan dengan mencari tren dan anomali yang tak terduga dalam rangka untuk mendapatkan pemahaman dan ide-ide. Modify : Tahap ini adalah memodifikasi data dengan menciptakan, menyeleksi, dan mentransformasi variabel-variabel untuk fokus pada proses pemilihan model. Model : Tahap ini adalah memodelkan data yang sudah dimodifikasi dengan menggunakan perangkat lun...
Posting Komentar
Baca selengkapnya

Data Visualization

  Data Visualization atau Visualisasi Data adalah representasi grafis dari informasi dan data. Dengan visualisasi data, informasi yang kompleks dapat disajikan dalam format yang lebih mudah dipahami dan diinterpretasikan. Tujuan utama visualisasi data adalah untuk mengomunikasikan informasi secara jelas dan efisien kepada pengguna. Beberapa tipe visualisasi data yang umum digunakan: Grafik Batang (Bar Chart) : Digunakan untuk membandingkan nilai-nilai dari beberapa kategori atau kelompok data. Grafik Garis (Line Chart) : Menampilkan perubahan data dalam rentang waktu atau urutan tertentu. Grafik Pie (Pie Chart) : Menunjukkan proporsi atau persentase dari keseluruhan data dalam bentuk lingkaran. Histogram : Menggambarkan distribusi frekuensi data dalam bentuk batang. Peta (Maps) : Memvisualisasikan data berdasarkan lokasi geografis. Scatter Plot : Menunjukkan hubungan antara dua set data numerik. Treemap : Menampilkan hierarki data dalam bentuk persegi panjang bersarang. Vis...
Posting Komentar
Baca selengkapnya

CRISP-DM( Cross-Industry Standard Process for Data Mining)

  CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) adalah sebuah model proses standar yang menggambarkan pendekatan-pendekatan umum yang digunakan oleh para ahli data mining. Model ini adalah model analitik yang paling banyak digunakan. CRISP-DM terdiri dari enam tahap, yaitu: Pemahaman bisnis: menentukan tujuan dan persyaratan proyek data mining sesuai dengan kebutuhan bisnis. Pemahaman data: mengumpulkan, menjelajah, dan menganalisis data yang relevan dengan tujuan data mining. Persiapan data: membersihkan, mengintegrasikan, dan mentransformasi data agar siap untuk pemodelan. Pemodelan: membuat dan menguji beberapa model data dengan menggunakan algoritma-algoritma yang sesuai. Evaluasi: mengevaluasi kinerja dan validitas model data yang dibuat dan memilih model terbaik. Penyebaran: menyajikan atau mengimplementasikan hasil data mining kepada pihak-pihak yang terkait.
Posting Komentar
Baca selengkapnya