MIDYEAR PROMO! Segera Beli Paket Premium Belajar Data Science 6 Bulan hanya Rp. 99.000. DAFTAR

Pakai Kode: DQMIDYEAR. Berakhir 0 Days 7 Jam : 24 Menit : 17 Detik

Data Wrangling Dengan Python, Skill Yang Wajib Dipelajari Dalam Data Science

Belajar Data Science di Rumah 08-Desember-2020
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/689914557f0ddc20f0705f55ae50932f_x_Thumbnail800.jpg

Data wrangling adalah proses transformasi data mentah ke dalam format yang lebih rapi. Pertumbuhan jumlah data yang cepat dari sumber data yang berbeda inilah yang dimaksud dengan data mentah. Data mentah ini berisikan beragam tipe data. Untuk itu perlu dilakukan data wrangling dimana data mentah akan diseragamkan tujuannya adalah agar data tersebut lebih mudah dianalisis. 


Salah satu library pada Python yang sering digunakan dalam proses data wrangling adalah Pandas. Library Pandas memiliki kemampuan dalam membaca berbagai macam tipe data. Selain itu juga dapat mengubah data dari file kedalam bentuk dataframe yang nantinya dapat diakses dan diolah. Jadi, perlu teman-teman ingat bahwa sebelum melakukan analisis data kita lebih dulu perlu melakukan data wrangling. Terdapat enam tahapan saat melakukan proses data wrangling.


Yuk, simak penjelasannya dibawah ini!


1. Proses Data Wrangling

Dalam melakukan proses data wrangling secara umum terdapat enam tahapan yang dilakukan yaitu sebagai berikut.

  • Kenali terlebih dahulu data yang digunakan, misalnya ketika kita ingin melakukan data wrangling data pelanggan, ketahui apa yang dibeli dan cabang mana yang dikunjungi.

  • Pahami struktur data mentahnya. Dengan ini, kamu akan lebih mudah melakukan proses data wrangling. 

  • Tahap selanjutnya adalah membersihkan data. Agar tujuan data wrangling tercapai, kamu harus membersihkan data mentah tersebut contohnya menghapus nilai Null pada data.

  • Simpan data yang telah dibersihkan. Bila perlu kamu dapat menambahkan data lainnya agar tujuan yang dicapai lebih optimal.

  • Memvalidasi data yang digunakan. 

  • Menyiapkan data dan mendokumentasikan proses data wrangling agar mudah dipahami.

Baca juga : Python Array : Memahami Kegunaan Array Dalam Python


2. Data Wrangling vs Data Preprocessing

Serupa tapi tak sama, itulah yang dapat menggambarkan antara data wrangling dan data preprocessing. Keduanya memiliki fungsi dalam memproses data, namun dalam proses analisis, data wrangling bertugas menyiapkan data selama analisis data interaktif dan membuat model. Tugas ini biasanya dilakukan oleh Data Scientist atau Business Analyst untuk mengubah bentuk dataset yang ada hingga dapat difungsikan untuk menemukan wawasan atau membangun model analitik terbaik.


3. Method pada Pandas Python Dalam Proses Data Wrangling

Ada beberapa method pada Pandas yang disediakan Python dalam proses data wrangling. Intip beberapa method beserta fungsinya yang sering digunakan dalam data wrangling berikut.

  • .shape untuk melihat ukuran data dari dataset yang kita gunakan.

  • .info untuk melihat apakah dataset yang kita gunakan terdapat missing value atau tidak.

  • .describe untuk melihat statistik dari dataset seperti mean dan std.

  • .columns untuk melihat nama kolom yang ada pada dataset yang kita gunakan.

  • .isnull().values.any() untuk melakukan pengecekan satu persatu data yang Null/NaN.

Baca juga : Yuk, Mulai Belajar Data Science dengan Bahasa Pemrograman Python


4. Yuk Belajar Lebih Dalam Tentang Python Sekarang!

Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industri data yang sebenarnya! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module ‘Introduction to Data Science’:

  1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  2. Akses module Introduction to Data Science

  3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

  4. Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!


Penulis : Dita Kurniasari

Editor : Annissa Widya

Share

Postingan Terkait

Mulai Bangun Karirmu Bersama DQLab!