Apakah kamu tertarik dengan pekerjaan Data Scientist ?.
Mari kita belajar bersama, tentunya membaca terlebih dahulu tahapannya.
Sekarang kita akan mengetahui apa itu Data Wrangling.
Data wrangling, juga dikenal sebagai data munging, adalah proses pembersihan dan transformasi data mentah menjadi format yang lebih terstruktur dan siap untuk analisis. Ini merupakan langkah penting dalam analisis data, karena data yang tidak teratur atau tidak bersih dapat mengarah pada hasil yang tidak akurat. Berikut adalah beberapa langkah dan teknik utama dalam data wrangling:
1. Pengumpulan Data
- Sumber Data: Data dapat dikumpulkan dari berbagai sumber, termasuk database, file CSV, API, dan lebih banyak lagi.
- Penyimpanan Data: Data yang dikumpulkan harus disimpan dengan cara yang memudahkan akses dan pengolahan.
2. Pembersihan Data
- Mengatasi Nilai Hilang: Mengidentifikasi dan menangani nilai yang hilang, baik dengan menghapus baris/kolom, mengisi dengan nilai rata-rata/median, atau menggunakan teknik lain.
- Menghapus Duplikasi: Menemukan dan menghapus data duplikat untuk memastikan bahwa dataset unik.
- Koreksi Kesalahan: Memperbaiki kesalahan tipografi atau format dalam data.
3. Transformasi Data
- Normalisasi dan Skala: Mengubah data sehingga berada dalam rentang yang sama, terutama untuk algoritma pembelajaran mesin.
- Menciptakan Variabel Baru: Membuat variabel atau kolom baru berdasarkan perhitungan atau transformasi dari kolom yang ada.
- Pengkodean Kategori: Mengubah data kategori menjadi format numerik yang dapat digunakan untuk analisis (misalnya, one-hot encoding).
4. Struktur Data
- Pivoting dan Melting: Mengubah format data dari tabel lebar menjadi panjang (melting) atau sebaliknya (pivoting) sesuai kebutuhan analisis.
- Pengelompokan Data: Mengelompokkan data untuk memudahkan analisis (misalnya, berdasarkan kategori atau waktu).
5. Analisis Data Awal
- Visualisasi Data: Menggunakan grafik dan plot untuk mendapatkan wawasan awal tentang data dan menemukan pola atau trend.
- Statistik Deskriptif: Menggunakan statistik dasar untuk memahami distribusi dan karakteristik data.
6. Pengujian dan Validasi
- Memvalidasi Data: Memastikan bahwa data bersih dan siap untuk digunakan dalam analisis lebih lanjut atau modeling.
- Uji Hipotesis: Jika diperlukan, melakukan pengujian statistik untuk memahami hubungan antara variabel.
Kesimpulan
Data wrangling adalah langkah kritis dalam siklus hidup data, karena kualitas analisis dan model yang dihasilkan sangat bergantung pada kualitas data yang digunakan. Menguasai teknik data wrangling dapat meningkatkan kemampuan Anda dalam melakukan analisis data yang efektif.
Semoga informasi dari rakyat.id bisa menambah informasi & rasa keingintahuan anda bertambah.
Sumber & Gambar: {darisegalasumber}
[rakyat.id]
