Langsung ke konten utama

Data Transform


 

Transformasi data merupakan proses mengubah format, skala, atau representasi data dari bentuk awalnya menjadi bentuk yang lebih sesuai atau lebih mudah untuk diproses, dianalisis, atau dimodelkan. Tujuannya adalah untuk meningkatkan kualitas data, mengurangi kekacauan, atau menyesuaikan data agar cocok dengan kebutuhan analisis atau pemodelan yang akan dilakukan.

Beberapa teknik transformasi data umum meliputi:

  1. Normalisasi: Mengubah nilai-nilai dalam dataset ke skala yang relatif, sering kali antara 0 dan 1, untuk memastikan bahwa semua variabel memiliki pengaruh yang seimbang dalam analisis.
  2. Standardisasi: Mengubah nilai-nilai dalam dataset sehingga memiliki mean 0 dan deviasi standar 1, sehingga mendukung perbandingan antar variabel yang memiliki unit yang berbeda.
  3. Transformasi Logaritmik: Menggunakan logaritma alami atau logaritma lainnya untuk mengubah distribusi data yang tidak normal atau cenderung mendekati distribusi normal.
  4. Transformasi Box-Cox: Menggunakan transformasi Box-Cox untuk menstabilkan varians dan meningkatkan normalitas data.
  5. Pengkodean Kategori: Mengubah variabel kategori menjadi bentuk numerik atau biner untuk digunakan dalam analisis atau pemodelan.
  6. Binning/Bucketing: Mengelompokkan nilai-nilai numerik ke dalam rentang atau kelompok tertentu untuk menyederhanakan analisis atau mengurangi kompleksitas model.
  7. Detrending: Menghilangkan tren atau pola jangka panjang dari data sehingga meningkatkan interpretabilitas hasil analisis.
  8. Pemrosesan Tekstual: Mengubah teks atau data tidak terstruktur menjadi bentuk terstruktur yang dapat digunakan dalam analisis atau pemodelan.
  9. Pengurangan Dimensi: Mengurangi jumlah atribut atau fitur dalam dataset untuk mengurangi kompleksitas dan mempercepat proses analisis atau pemodelan.

Transformasi data memainkan peran penting dalam mempersiapkan data untuk analisis yang lebih lanjut, membantu memastikan bahwa data sesuai dengan asumsi model yang digunakan, dan meningkatkan hasil akhir dari proses analisis atau pemodelan.

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