Kursus Teknik Belajar Data Science: Tips untuk Memperbaiki Kualitas Data

Data adalah bentuk jamak dari datum yang berasal dari bahasa yunani yang artinya sesuatu yang diberikan. Data merupakan kumpulan informasi yang berisi fakta. Oleh karena itu, semua pengambilan keputusan harus berdasarkan data. Data memiliki banyak manfaat, salah satunya adalah sebagai "bahan bakar" machine learning. Namun, sebagian data yang ada di dunia merupakan data mentah yang kualitasnya masih rendah sehingga kita membutuhkan preprocessing data. Preprocessing data adalah serangkaian prosedur untuk memperbaiki kualitas data sehingga hasil analisis lebih akurat.

Data preprocessing merupakan salah satu tanggung jawab seorang data scientist. Data yang terlalu banyak noise, missing value, format yang kurang tepat, dan lain sebagainya akan mempengaruhi hasil analisis sehingga akan berdampak pada hasil pengambilan keputusan. Preprocessing data tidak hanya berhubungan dengan format dan missing value saja, tetapi juga berhubungan dengan teknik pengambilan data. Untuk memperbaiki dan meningkatkan kualitas data, diperlukan metode khusus dan harus dilakukan oleh seseorang yang berkompeten yang memahami teknik preprocessing data. Pada artikel kali ini, DQLab akan memberikan tips untuk meningkatkan kualitas data agar hasil analisismu lebih baik. Penasaran? Yuk simak artikelnya hingga akhir!

1. Lakukan Identifikasi Masalah di Awal

Dalam sebuah penelitian, hal awal yang harus dilakukan adalah mengidentifikasi masalah apa yang ingin dipecahkan. Proses ini sering disebut dengan membuat rumusan masalah. Proses ini berguna untuk mempermudah kita untuk memutuskan data apa yang kita butuhkan. Saat merumuskan masalah, lakukan eksplorasi data dan pikirkan beberapa metode yang tepat seperti klasifikasi, clustering, regresi, dan lain sebagainya. Klasifikasi adalah algoritma yang digunakan untuk mengelompokkan data-data tersebut menjadi beberapa kelas yang sudah memiliki sampel. Clustering adalah pengelompokkan titik-titik data berdasarkan kemiripannya. Perbedaan mendasar clustering dan klasifikasi adalah clustering tidak membutuhkan sampel di dalam kelas sehingga kita bisa mengelompokkan berdasarkan atribut apapun. Regresi adalah algoritma yang menghasilkan beberapa nilai numerik. Ketiga metode tersebut adalah metode yang paling banyak digunakan didunia industri. Namun, kamu juga bisa menggunakan metode lain.

Baca juga : Awali Kursus Data Science Gratis Di Era Pandemi Bersama DQLab

2. Tetapkan Mekanisme Pengumpulan Data yang Tepat

Salah satu masalah yang sering muncul dalam raw data adalah adanya fragmentasi data. Contoh fragmentasi data adalah ketika seseorang ingin memesan hotel melalui salah satu e-commerce, pihak hotel akan mengetahui nomor kredit yang kita gunakan, jenis fasilitas yang kita pilih, alamat rumah, dan lain sebagainya. Data-data ini disimpan di sebuah database terpisah di bawah pengawasan beberapa departemen. Data-data tersebut tidak disimpan dalam satu database sehingga proses analisis data akan lebih sulit karena harus mengumpulkan data dari berbagai sumber database. Oleh karena itu, langkah awal sebelum melakukan pengumpulan data adalah menetapkan metode pengumpulan datanya terlebih dahulu sehingga kita tidak perlu mencari-cari lagi dimana kita menyimpan data-data tersebut. 

3. Format Data dan Menghapus Data

Data raw belum tentu memiliki format sesuai dengan algoritma dan alat analisis yang akan kita gunakan sehingga kita perlu melakukan pemformatan data untuk mengubah format data agar sesuai dengan kebutuhan kita. Format data yang digunakan harus konsisten agar semua data dapat terbaca di alat analisis. Jika kita menggabungkan data dari berbagai sumber yang berbeda, pastikan bahwa semua variabel dalam atribut tertentu ditulis secara konsisten. Contohnya adalah format penulisan tanggal ada format MM/DD/YYYY dan DD/MM/YYYY. Contoh lainnya adalah format penulisan desimal. Pastikan dahulu alat analisis yang akan kita gunakan menggunakan karakter desimal koma atau titik.

Data yang berukuran besar dan banyak belum tentu menghasilkan hasil analisis yang akurat. Agar hasil analisis lebih baik, ada kalanya kita harus menghapus beberapa data seperti missing value, data pencilan, dan lain sebagainya. Hal ini dapat meningkatkan akurasi pada beberapa metode seperti analisis regresi.

Saat ini, perkembangan jumlah data meningkat pesat. Jenis data yang berukuran besar, memiliki percepatan pertumbuhan yang tinggi, dan tidak terstruktur disebut dengan big data. Proses analisis big data tidaklah mudah karena sebagian metode konvensional tidak bisa digunakan untuk mengolah data ini. Oleh karena itu, munculah istilah baru yang disebut dengan data science. Data science merupakan gabungan dari ilmu matematika, statistika, dan ilmu komputer. Ilmu ini dapat diterapkan pada semua bidang industri dan dapat dipelajari oleh siapapun.

Baca juga : Kursus Data Science Jakarta: Tips Cermat Belajar Data Science bersama DQLab!

4. Yuk Mulai Belajar Data Science 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!

Penulis: Galuh Nurvinda Kurniawati

Editor: Annissa Widya Davita