Data cleaning (pembersihan data) adalah 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.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar