Pentingnya Data Cleaning dalam Data Science
10 Februari 2022
Get In Touch
PT. Algoritma Data Indonesia.
RDTX Square, 9th Floor. Setiabudi, DKI Jakarta 12930.
WhatsApp: 0816-692-471
Email: community@algorit.ma
Dalam dunia data science, dikenal istilah bernama data cleaning. Pengertian data cleaning sendiri berhubungan dengan kualitas data. Seperti yang sudah Anda ketahui, kualitas data sangat memengaruhi hasil analisis. Sebaik dan mutakhir apa pun analisis yang Anda lakukan, jika kualitasnya buruk, hasilnya pun tidak akan memuaskan. Nah, kualitas data bisa dipastikan melalui suatu prosedur yang disebut dengan data cleaning. Mari simak penjelasannya berikut ini.
Apa itu data cleaning?
Data cleaning adalah suatu prosedur untuk memastikan kebenaran, konsistensi, dan kegunaan suatu data yang ada dalam dataset. Caranya adalah dengan mendeteksi adanya error atau corrupt pada data, kemudian memperbaiki atau menghapus data jika memang diperlukan.
Terkadang, saat Anda menggabungkan beberapa data sources sekaligus, ada kemungkinan data terduplikasi atau bahkan salah label. Situasi seperti ini juga memerlukan data cleaning agar tidak muncul masalah yang lebih rumit.
Kenapa data cleaning harus dilakukan?
Kembali lagi pada masalah kualitas data. Data berkualitas buruk akan memberikan hasil dan algoritma yang tidak bisa dijamin kebenaranya meski proses analisisnya benar. Berikut adalah beberapa alasan mengapa data cleaning harus dilakukan:
- Menghilangkan kesalahan dan inkonsistensi yang muncul saat beberapa data sources dikumpulkan dalam satu dataset.
- Meningkatkan efisiensi kerja karena proses ini akan memudahkan Anda dan tim pengolah data untuk menemukan apa yang dibutuhkan dari data.
- Tingkat error yang lebih rendah juga akan mendatangkan kepuasan pelanggan dan mengurangi beban kerja tim.
- Membantu Anda memetakan beberapa fungsi data yang berbeda. Proses ini juga akan membuat Anda lebih mengenal kegunaan data dan mempelajari asalnya.
Cara melakukan data cleaning
Sekarang masuk dalam pembahasan utama, yaitu mengenai cara melakukan data cleaning. Untuk pembersihan data yang benar-benar menyeluruh, Anda bisa mengikuti langkah-langkah berikut:
1. Mendeteksi error
Langkah awal yang harus dilakukan adalah memantau notifikasi error atau corrupt. Ada baiknya Anda mencatat titik yang paling sering terjadi error. Dengan begitu, deteksi error bisa dilakukan lebih cepat.
2. Hapus duplikat data atau data yang tidak perlu
Jika sudah menemukan data yang error, corrupt, atau inkonsisten, Anda bisa langsung melakukan tindakan, baik itu perbaikan atau penghapusan. Ini juga berlaku untuk duplikat dan data yang dirasa tidak perlu. Untuk mencegah terjadinya duplikasi data saat Anda menggabungkan beberapa data sources, lakukan standarisasi proses. Dengan begitu, saat terdapat data ganda, sistem secara otomatis akan membuangnya.
3. Perbaiki kesalahan struktur
Anda menemukan penamaan yang aneh, typo, atau penggunaan simbol aneh saat sedang melakukan transfer data? Bisa jadi ada kesalahan struktur pada dataset Anda. Kesalahan struktur tersebut biasanya disebabkan oleh adanya inkonsistensi data.
4. Filter outlier yang tidak diinginkan
Dalam proses pengolahan data, terkadang muncul data yang sekilas tampak tidak sesuai atau terpaut jauh dengan data lain. Inilah yang disebut dengan outlier atau pencilan.
Sah-sah saja menghapus outlier yang ditemukan, tentu saja dengan alasan jelas. Sebab, penyaringan outlier memang bisa membantu performa data yang sedang Anda kerjakan. Meski begitu, perlu diingat bahwa kemunculan outlier bukan berarti teori yang sedang Anda kerjakan salah. Justru sebaliknya, adanya outlier bisa menjadi indikator untuk menentukan validitas data.
5. Tangani data yang hilang
Data yang hilang harus ditangani dengan serius. Sebab, sering kali algoritma tidak akan menerima nilai yang hilang. Untuk menanganinya, Anda bisa mengikuti cara berikut:
- Cara pertama, masukkan nilai yang hilang berdasarkan observasi lain. Cara ini sangat riskan karena mengandalkan asumsi, yang mana bisa mengancam integritas data.
- Cara kedua, buang observasi dengan nilai yang hilang. Namun, langkah ini bisa membuat Anda kehilangan informasi penting.
- Cara terakhir, mengubah bagaimana cara data digunakan agar nilai yang kosong dapat dinavigasikan dengan efektif.
6. Validasi dan lakukan QA
Langkah terakhir data cleaning adalah validasi dan QA (quality assurance). Anda harus bisa memastikan bahwa data bisa diterima dan memang masuk akal. Selain itu, data juga harus sesuai dengan aturan yang ada. Pun dengan teori kerja yang Anda terapkan, apakah terbukti atau justru tidak. Jika tidak, apakah kualitas data berpengaruh? Pertanyaan-pertanyaan tersebut harus terjawab sebagai validasi data Anda.
Kesimpulan
Data cleaning adalah serangkaian proses untuk mengidentifikasi kesalahan pada data dan kemudian mengambil tindakan lanjut, baik berupa perbaikan ataupun penghapusan data yang tidak sesuai. Prosedur data cleaning dilakukan untuk memastikan kualitas data yang digunakan.
Keberadaan data saat ini sangat bermanfaat bagi kehidupan manusia. Di dunia bisnis, misalnya, data bisa membantu untuk memprediksi tren yang akan digemari banyak orang di masa mendatang sehingga kemudian inovasi produk dapat diarahkan ke sana.
Jika Anda atau perusahaan Anda ingin menerapkan data science dalam keseharian, bisa mulai dengan mengikuti kelas di Algoritma Data Science School. Tersedia beragam kelas mengenai data science bahkan untuk pemula!
Referensi
- tableau – Guide To Data Cleaning: Definition, Benefits, Components, And How To Clean Your Data
- towardsdatascience – The Ultimate Guide to Data Cleaning
Related Blog
https://algorit.ma/wp-content/uploads/2019/04/4800x1800_Redesign_Cover_Blog4-05.png
450
1200
Algoritma Team
https://algorit.ma/wp-content/uploads/2023/04/Algoritma-Data-Science-School-300x100.png
Algoritma Team2013-01-24 18:20:212022-07-18 16:42:30Bagaimana Industri Memanfaatkan Machine Learning?Dalam dunia data science, dikenal istilah bernama data cleaning. Pengertian data cleaning sendiri berhubungan dengan kualitas data. Seperti yang sudah Anda ketahui, kualitas data sangat memengaruhi hasil analisis. Sebaik dan mutakhir apa pun analisis yang Anda lakukan, jika kualitasnya buruk, hasilnya pun tidak akan memuaskan. Nah, kualitas data bisa dipastikan melalui suatu prosedur yang disebut dengan data cleaning. Mari simak penjelasannya berikut ini.
Apa itu data cleaning?
Data cleaning adalah suatu prosedur untuk memastikan kebenaran, konsistensi, dan kegunaan suatu data yang ada dalam dataset. Caranya adalah dengan mendeteksi adanya error atau corrupt pada data, kemudian memperbaiki atau menghapus data jika memang diperlukan.
Terkadang, saat Anda menggabungkan beberapa data sources sekaligus, ada kemungkinan data terduplikasi atau bahkan salah label. Situasi seperti ini juga memerlukan data cleaning agar tidak muncul masalah yang lebih rumit.
Kenapa data cleaning harus dilakukan?
Kembali lagi pada masalah kualitas data. Data berkualitas buruk akan memberikan hasil dan algoritma yang tidak bisa dijamin kebenaranya meski proses analisisnya benar. Berikut adalah beberapa alasan mengapa data cleaning harus dilakukan:
- Menghilangkan kesalahan dan inkonsistensi yang muncul saat beberapa data sources dikumpulkan dalam satu dataset.
- Meningkatkan efisiensi kerja karena proses ini akan memudahkan Anda dan tim pengolah data untuk menemukan apa yang dibutuhkan dari data.
- Tingkat error yang lebih rendah juga akan mendatangkan kepuasan pelanggan dan mengurangi beban kerja tim.
- Membantu Anda memetakan beberapa fungsi data yang berbeda. Proses ini juga akan membuat Anda lebih mengenal kegunaan data dan mempelajari asalnya.
Cara melakukan data cleaning
Sekarang masuk dalam pembahasan utama, yaitu mengenai cara melakukan data cleaning. Untuk pembersihan data yang benar-benar menyeluruh, Anda bisa mengikuti langkah-langkah berikut:
1. Mendeteksi error
Langkah awal yang harus dilakukan adalah memantau notifikasi error atau corrupt. Ada baiknya Anda mencatat titik yang paling sering terjadi error. Dengan begitu, deteksi error bisa dilakukan lebih cepat.
2. Hapus duplikat data atau data yang tidak perlu
Jika sudah menemukan data yang error, corrupt, atau inkonsisten, Anda bisa langsung melakukan tindakan, baik itu perbaikan atau penghapusan. Ini juga berlaku untuk duplikat dan data yang dirasa tidak perlu. Untuk mencegah terjadinya duplikasi data saat Anda menggabungkan beberapa data sources, lakukan standarisasi proses. Dengan begitu, saat terdapat data ganda, sistem secara otomatis akan membuangnya.
3. Perbaiki kesalahan struktur
Anda menemukan penamaan yang aneh, typo, atau penggunaan simbol aneh saat sedang melakukan transfer data? Bisa jadi ada kesalahan struktur pada dataset Anda. Kesalahan struktur tersebut biasanya disebabkan oleh adanya inkonsistensi data.
4. Filter outlier yang tidak diinginkan
Dalam proses pengolahan data, terkadang muncul data yang sekilas tampak tidak sesuai atau terpaut jauh dengan data lain. Inilah yang disebut dengan outlier atau pencilan.
Sah-sah saja menghapus outlier yang ditemukan, tentu saja dengan alasan jelas. Sebab, penyaringan outlier memang bisa membantu performa data yang sedang Anda kerjakan. Meski begitu, perlu diingat bahwa kemunculan outlier bukan berarti teori yang sedang Anda kerjakan salah. Justru sebaliknya, adanya outlier bisa menjadi indikator untuk menentukan validitas data.
5. Tangani data yang hilang
Data yang hilang harus ditangani dengan serius. Sebab, sering kali algoritma tidak akan menerima nilai yang hilang. Untuk menanganinya, Anda bisa mengikuti cara berikut:
- Cara pertama, masukkan nilai yang hilang berdasarkan observasi lain. Cara ini sangat riskan karena mengandalkan asumsi, yang mana bisa mengancam integritas data.
- Cara kedua, buang observasi dengan nilai yang hilang. Namun, langkah ini bisa membuat Anda kehilangan informasi penting.
- Cara terakhir, mengubah bagaimana cara data digunakan agar nilai yang kosong dapat dinavigasikan dengan efektif.
6. Validasi dan lakukan QA
Langkah terakhir data cleaning adalah validasi dan QA (quality assurance). Anda harus bisa memastikan bahwa data bisa diterima dan memang masuk akal. Selain itu, data juga harus sesuai dengan aturan yang ada. Pun dengan teori kerja yang Anda terapkan, apakah terbukti atau justru tidak. Jika tidak, apakah kualitas data berpengaruh? Pertanyaan-pertanyaan tersebut harus terjawab sebagai validasi data Anda.
Kesimpulan
Data cleaning adalah serangkaian proses untuk mengidentifikasi kesalahan pada data dan kemudian mengambil tindakan lanjut, baik berupa perbaikan ataupun penghapusan data yang tidak sesuai. Prosedur data cleaning dilakukan untuk memastikan kualitas data yang digunakan.
Keberadaan data saat ini sangat bermanfaat bagi kehidupan manusia. Di dunia bisnis, misalnya, data bisa membantu untuk memprediksi tren yang akan digemari banyak orang di masa mendatang sehingga kemudian inovasi produk dapat diarahkan ke sana.
Jika Anda atau perusahaan Anda ingin menerapkan data science dalam keseharian, bisa mulai dengan mengikuti kelas di Algoritma Data Science School. Tersedia beragam kelas mengenai data science bahkan untuk pemula!
Referensi
- tableau – Guide To Data Cleaning: Definition, Benefits, Components, And How To Clean Your Data
- towardsdatascience – The Ultimate Guide to Data Cleaning
Related Blog
