Intip Tutorial Data Quality Python untuk Pemula

Data yang berkualitas merupakan dasar utama dalam analisis yang akurat dan pengambilan keputusan yang tepat. Kesalahan dalam data, seperti ketidakakuratan atau inkonsistensi, dapat menyebabkan hasil analisis yang menyesatkan dan berdampak pada berbagai sektor, termasuk bisnis dan penelitian.

Untuk menghindari masalah ini, penting untuk memahami tahapan dalam menjaga data quality, terutama dengan bantuan Python, yang menawarkan berbagai libarary untuk validasi dan pembersihan data secara efektif. Artikel ini akan menjelaskan tahapan utama dalam menjaga data quality menggunakan Python, mulai dari proses pembersihan, validasi, hingga pemrosesan data agar lebih akurat dan dapat diandalkan.

1. Apa itu Data Quality?

Data quality adalah ukuran seberapa baik suatu data memenuhi standar akurasi, konsistensi, relevansi, kelengkapan, dan keandalannya. Data yang berkualitas tinggi harus bebas dari kesalahan, tidak memiliki duplikasi, serta sesuai dengan kebutuhan analisis yang dilakukan.

Jika data tidak memenuhi standar ini, hasil analisis dapat menjadi kurang tepat atau bahkan menyesatkan. Oleh karena itu, menjaga kualitas data sangat penting dalam berbagai bidang, mulai dari bisnis hingga riset akademik.

Baca juga: Bootcamp Data Analyst with Python & SQL

2. Pentingnya Data Quality untuk Analisis Data

Analisis data sangat bergantung pada kualitas data yang digunakan. Jika data memiliki kesalahan, hasil analisis pun akan keliru, sehingga dapat menyebabkan keputusan yang tidak tepat. Data yang berkualitas baik memungkinkan proses analisis berjalan lebih akurat dan menghasilkan wawasan yang lebih dapat diandalkan.

Dalam dunia bisnis, misalnya, keputusan strategi pemasaran atau perencanaan produksi yang didasarkan pada data yang valid akan lebih tepat sasaran. Begitu pula dalam dunia kesehatan, diagnosis dan rekomendasi medis yang berbasis data berkualitas akan lebih efektif dalam menangani pasien. Oleh karena itu, menjaga kualitas data sangat krusial dalam berbagai sektor yang mengandalkan analisis data.

3. Tahapan Data Quality dengan Python

Python adalah salah satu bahasa pemrograman yang banyak digunakan untuk memastikan kualitas data dalam berbagai proyek analisis. Berikut tahapan-tahapan utama dalam menjaga data quality menggunakan Python agar analisis yang dilakukan lebih akurat dan dapat diandalkan.

a. Data Profiling

Data profiling merupakan kegiatan merangkum dataset menggunakan statistik deskriptif. Data profiling ini bertujuan untuk memiliki pemahaman yang kuat mengenai data sehingga dapat mulai menyusun framework analisis dan memvisualisasikan data.

Langkah awalnya adalah menginisialisasi library ke dalam python menggunakan library Pandas dan diassign sebagai retail_raw. Library yang perlu diimpor adalah library pandas, numpy, io dan pandas_profiling. Contoh importing data terdapat pada gambar berikut dengan contoh dataset yang digunakan adalah file "namadata.csv".

b. Missing Data

Mayoritas dataset apalagi yang berukuran besar biasanya akan memiliki banyak missing value. Missing value adalah hilangnya beberapa data yang diperoleh dalam dataset. Salah satu penyebab missing value adalah tidak terkumpulnya beberapa informasi.

Terdapat beberapa cara dalam menangani missing value yaitu mengabaikan missing value, mengisi missing value (imputasi), dan menghapus baris yang mengandung missing value. Jika pengguna ingin melakukan pengisian terhadap missing value dapat menggunakan function fillna berikut

lalu pengguna dapat drop row yang mengandung missing value dengan function dropna berikut ini

Adapun contoh kodenya adalah sebagai berikut

c. Outliers

Outliers adalah data observasi yang muncul dengan nilai ekstrim, artinya adakalanya data observasi ini nilainya sangat jauh dan beda sama sekali dengan sebagian besar nilai lain di dalam kelompoknya.

Adapun penanganan untuk data yang outliers adalah dengan cara membuang, mengisi missing value (imputasi), capping, dan prediction. Biasanya outliers dapat diatasi dengan penentuan IQR (interquartile range) dengan syntax di python

adapun syntax untuk membuang outliersnya adalah

Adapun contoh kode untuk menghapus outliers adalah sebagai berikut

d. Duplikasi Data

Duplikasi data merupakan data yang memiliki kesamaan dalam seluruh kolomnya pada baris-baris tertentu. Duplikasi data ini dapat diatasi dengan cara mengeliminasi baris yang memiliki duplikasi. Proses ini disebut dengan deduplikasi. Adapun syntax untuk mengecek adanya duplikasi data adalah

Sedangkan syntax untuk membuang duplikasi data adalah

Baca juga: Data Analyst vs Data Scientist

4. Hal Penting Lainnya dalam Analisis Data

Selain kualitas data, ada beberapa hal lain yang perlu diperhatikan dalam analisis data agar hasilnya lebih optimal. Salah satunya adalah pemilihan metode analisis yang tepat sesuai dengan jenis data yang digunakan. Teknik analisis yang salah dapat menghasilkan interpretasi yang kurang sesuai dengan kondisi sebenarnya.

Selain itu, alat atau perangkat lunak yang digunakan juga berpengaruh terhadap efektivitas analisis. Penggunaan teknologi yang tepat akan membantu dalam mengolah data dengan lebih baik. Selain itu, keahlian dari analis data juga sangat berperan, karena pemahaman yang baik tentang data dan metode analisis akan membantu dalam menghasilkan kesimpulan yang lebih akurat.

Menjaga kualitas data adalah langkah penting dalam analisis data agar hasil yang diperoleh akurat dan dapat diandalkan. Dengan memahami konsep data quality dan menerapkan teknik yang tepat, proses analisis menjadi lebih efektif dan bermanfaat dalam pengambilan keputusan.

Jika kalian ingin mendalami lebih lanjut cara menangani data menggunakan Python dan SQL, bergabunglah di Bootcamp Data Analyst with Python and SQL dari DQLab. Program ini akan membantu kalian menguasai keterampilan analisis data dengan praktik langsung yang sesuai dengan kebutuhan industri. Daftar sekarang dan mulai perjalanan menjadi Data Analyst!

FAQ:

1. Apa yang dimaksud dengan data quality?

Data quality mengacu pada kondisi data yang dinilai berdasarkan faktor seperti akurasi, kelengkapan, konsistensi, keandalan, dan ketepatan waktu. Menilai tingkat kualitas data dapat membantu mendeteksi kesalahan yang perlu diperbaiki serta menentukan apakah data dalam sistem TI sesuai untuk mencapai tujuan yang diharapkan.

2. Apa saja kriteria kualitas data yang baik?

Kualitas data merujuk pada sejauh mana suatu data dianggap memenuhi standar yang baik. Data yang memiliki kualitas tinggi harus akurat, lengkap, konsisten, relevan, serta dapat dipercaya dalam penggunaannya.

Tags

Belajar Data Science Online DQLab Data Science Free Module DQLab belajar data science