OpenRefine, Tools Data Scientist untuk Data Cleaning
Punya keluhan dengan data yang berantakan dan tidak rapi? Data yang jumlahnya ratusan, ribuan, bahkan di scroll kebawah justru datanya makin acak-acakan? Tools data scientist adalah jawabannya! Data yang berantakan, tidak rapi, dan messy merupakan hambatan yang sangat mempengaruhi kinerja seorang data scientist.
Betapa tidak, data yang dikumpulkan setiap harinya rentan terduplikasi dan bercampur satu sama lain sehingga dalam proses analisis akan sangat menyulitkan penggunanya. Solusi yang bisa dilakukan adalah dengan melakukan data cleaning atau pembersihan data baik secara terpisah maupun menyeluruh. Salah satu tools data scientist yang diandalkan dalam hal data cleaning adalah OpenRefine.
OpenRefine, sebelumnya dikenal sebagai Google Refine, adalah perangkat lunak sumber terbuka yang sangat bermanfaat dalam pekerjaan Data Scientist. Ini adalah alat ETL (Extract, Transform, Load) yang kuat yang memungkinkan Anda membersihkan, transformasi, dan mempersiapkan data mentah sebelum melakukan analisis lebih lanjut.
Pada intinya, OpenRefine adalah alat yang sangat fleksibel dan kuat untuk membersihkan, mempersiapkan, dan mengolah data mentah sebelum Anda melanjutkan ke tahap analisis lebih lanjut. Dengan kemampuan ETL yang luas, OpenRefine menjadi aset yang berharga bagi seorang Data Scientist dalam memastikan data berkualitas tinggi untuk analisis yang akurat dan bermakna.
Kali ini, kita akan bahas terkait tools OpenRefine ini! Jangan lupa disimak ya sahabat DQLab!
1. Pembersihan Data
OpenRefine memungkinkan Anda membersihkan data mentah dari masalah seperti nilai yang hilang, duplikasi, format yang salah, dan banyak lagi. Anda dapat melakukan pemformatan yang konsisten, mengisi nilai yang hilang dengan nilai yang sesuai, dan mengidentifikasi entitas yang sama tetapi ditulis dengan cara yang berbeda.
Sumber Gambar: evanwill
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Transformasi Data
Anda dapat menggunakan OpenRefine untuk melakukan transformasi data kompleks. Ini termasuk pemecahan kolom yang kompleks menjadi bagian-bagian yang lebih kecil, penggabungan kolom untuk membuat informasi baru, menghitung statistik, dan banyak lagi.
3. Penggabungan dan Pemodelan Data Awal
OpenRefine membantu Anda menggabungkan data dari berbagai sumber yang mungkin memiliki format yang berbeda. Anda dapat melakukan pencocokan dan penggabungan data berdasarkan kolom yang sesuai.
Sebagai seorang Data Scientist, Anda mungkin ingin mendapatkan pemahaman awal tentang data sebelum Anda memulai proses analisis yang lebih mendalam. OpenRefine memungkinkan Anda untuk dengan cepat menjelajahi data, mengidentifikasi pola, dan membuat grafik sederhana.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
4. Penghapusan Duplikasi dan Pemrosesan Teks
Dalam analisis data, data duplikat dapat merusak hasil Anda. OpenRefine memungkinkan Anda dengan mudah menemukan dan menghapus data yang duplikat sehingga analisis Anda lebih akurat. Jika Anda bekerja dengan data teks, OpenRefine memiliki sejumlah fungsi yang berguna untuk pemrosesan teks seperti pemisahan kata, menghapus karakter khusus, menggabungkan dan memformat teks, dan lainnya.
Salah satu requirements penting untuk menjadi data scientist adalah menguasai tools data scientist. Hal ini dapat menentukan langkah-langkah apa yang dapat dilakukan oleh calon data scientist, salah satunya adalah belajar dasar-dasar data science.
DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.
DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiental Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang!
Penulis: Reyvan Maulid