PROMO TEBUS HOKI, DISKON 98%
Belajar Data Science Bersertifikat, 6 Bulan hanya 100K!
0 Hari 3 Jam 1 Menit 12 Detik

Tutorial Hapus Elemen Python, Bersihkan Data dari Outliers

Belajar Data Science di Rumah 08-Oktober-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-jumat-01-2024-10-08-214723_x_Thumbnail800.jpg

Bagi kamu yang baru belajar Python dan ingin memahami cara membersihkan data, salah satu hal penting yang perlu dipelajari adalah menghapus outliers. Outliers adalah nilai-nilai data yang terlalu jauh dari mayoritas data lainnya, dan seringkali dapat mempengaruhi hasil analisis. Maka dari itu, penting untuk tahu cara mengidentifikasi dan menghapusnya dari dataset.


Dalam artikel ini, kita akan membahas cara mudah menghapus outliers menggunakan Python. Kamu nggak perlu khawatir soal coding yang rumit, karena langkah-langkah yang dibagikan cocok untuk pemula dan mudah dipahami. Yuk, kita mulai!


1. Apa Itu Outliers?

Outliers adalah data yang berbeda jauh dari nilai-nilai lainnya di dalam dataset. Misalnya, jika kita memiliki data gaji, dan semua gaji berada di rentang 5-10 juta, tiba-tiba ada satu data yang nilainya 100 juta, itu adalah outlier. Kenapa outliers perlu dihapus? Karena mereka bisa bikin analisis jadi kurang akurat. Hasil prediksi atau kesimpulan bisa melenceng kalau data outliers tidak dibersihkan.


Namun, ingat! Tidak semua outliers perlu dihapus. Kadang, outliers juga bisa punya makna tertentu dalam konteks data, jadi penting untuk menganalisisnya dulu sebelum mengambil keputusan.


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Identifikasi Outliers dengan Python

Langkah pertama sebelum menghapus outliers adalah mengidentifikasinya. Salah satu cara termudah untuk melakukan ini adalah dengan menggunakan box plot atau IQR (Interquartile Range). Di Python, kita bisa menggunakan pustaka seperti pandas dan matplotlib untuk membuat box plot dan melihat apakah ada outliers.

Python

Di sini, kita bisa melihat apakah ada nilai yang berada di luar kotak utama boxplot. Nilai-nilai yang berada di luar ini biasanya adalah outliers.


3. Cara Menghapus Outliers Menggunakan IQR

Salah satu metode populer untuk menghapus outliers adalah dengan IQR (Interquartile Range). Metode ini menggunakan data kuartil untuk menentukan apakah nilai tertentu adalah outlier. Di Python, kamu bisa melakukan ini dengan beberapa baris kode sederhana:

Python

Dengan menggunakan cara ini, data yang berada di luar batas bawah dan atas akan dihapus dari dataset, sehingga kamu hanya akan bekerja dengan data yang lebih bersih dan konsisten.


4. Menggunakan Z-Score untuk Menghapus Outliers

Metode lain yang sering digunakan untuk mengidentifikasi outliers adalah Z-Score. Z-Score menghitung seberapa jauh sebuah data dari rata-rata dalam satuan standar deviasi. Jika Z-Score suatu data terlalu tinggi atau rendah, itu bisa dianggap sebagai outlier.

Python

Dengan metode ini, data dengan Z-Score di luar rentang -3 hingga 3 dianggap sebagai outlier dan dihapus.


5. Membersihkan Data untuk Analisis yang Lebih Akurat

Membersihkan data adalah langkah penting dalam analisis data, terutama jika kamu bekerja di bidang data science. Outliers bisa mengacaukan hasil analisis seperti regresi atau prediksi. Dengan Python, kamu bisa membersihkan data dengan mudah menggunakan teknik seperti IQR atau Z-Score.


Penting untuk dicatat bahwa outliers tidak selalu buruk. Dalam beberapa kasus, outliers bisa memberi insight menarik yang bisa membantu kita memahami data lebih dalam. Jadi, selalu analisis outliers dengan hati-hati sebelum memutuskan untuk menghapusnya.


Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL


Sudah siap untuk lebih dalam lagi belajar Python dan membersihkan data seperti seorang ahli? Yuk, gabung dengan kursus Python Data Science di DQLab dan kuasai keterampilan penting yang akan membuka peluang besar di dunia data science. Dapatkan panduan dari para ahli dan mulai karier data kamu sekarang!


DQLab juga menyediakan modul berkualitas yang disusun oleh para ahli dengan studi kasus yang bisa membantu kamu memahami cara memecahkan masalah nyata dari berbagai industri. Tak hanya itu, metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang diterapkan, ramah untuk pemula dan telah terbukti mencetak talenta-talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data.


Jadi, tunggu apa lagi? Segera persiapkan diri untuk menguasai keterampilan di bidang data dan teknologi dengan subscribe modul premium, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang juga!





Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login