Data Preparation

 

Data preparation adalah tahapan dalam proses analisis data yang melibatkan pengumpulan, pembersihan, dan pengorganisasian data agar dapat digunakan secara efektif dalam analisis atau pemodelan. Tahap ini sangat penting karena kualitas data yang baik menjadi dasar untuk mendapatkan hasil analisis yang akurat dan dapat diandalkan. Beberapa langkah umum dalam data preparation meliputi:
  1. Pengumpulan Data: Mengumpulkan data dari berbagai sumber yang relevan dengan tujuan analisis. Data dapat berasal dari database internal, file eksternal, sumber data daring, dan sumber-sumber lainnya.
  2. Pembersihan Data (Data Cleaning): Membersihkan data dari anomali, nilai yang hilang, atau duplikat. Ini melibatkan identifikasi dan penanganan masalah seperti nilai yang tidak valid, outlier, atau kesalahan pengetikan.
  3. Transformasi Data: Melakukan transformasi terhadap data untuk mempersiapkannya sesuai dengan kebutuhan analisis. Ini bisa mencakup normalisasi, pembuatan variabel baru, atau pengonversian format data.
  4. Integrasi Data: Menggabungkan data dari berbagai sumber atau tabel agar dapat diintegrasikan menjadi satu dataset yang lengkap. Ini umumnya diperlukan ketika data berasal dari sistem atau sumber yang berbeda.
  5. Pemilihan Variabel (Feature Selection): Memilih variabel atau atribut yang paling relevan dan berpengaruh terhadap analisis atau pemodelan yang akan dilakukan. Hal ini dapat membantu mengurangi kompleksitas dan meningkatkan kinerja model.
  6. Pengorganisasian Data:Menyusun data dalam format atau struktur tertentu yang memudahkan proses analisis. Ini dapat melibatkan pengurutan data, pembagian data menjadi kelompok, atau pengaturan ulang struktur tabel.
  7. Pengelompokan dan Pengurutan Data: Jika diperlukan, mengelompokkan atau mengurutkan data berdasarkan kriteria tertentu untuk memahami pola atau tren yang mungkin tersembunyi.
Data preparation memainkan peran kunci dalam memastikan bahwa data yang digunakan untuk analisis atau pemodelan dapat memberikan hasil yang akurat dan bermanfaat. Kesalahan atau ketidaksesuaian dalam tahapan ini dapat mempengaruhi kualitas dan reliabilitas hasil akhir.

Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

Quiz Data Mining Pertemuan 5

Gambar
1. Prepare Data Persiapan data, atau yang sering disebut sebagai "data preparation," adalah proses mempersiapkan data mentah menjadi format yang cocok dan relevan untuk analisis atau penggunaan selanjutnya. Ini melibatkan serangkaian langkah, seperti membersihkan data dari nilai yang hilang atau tidak valid, mengubah format data, menggabungkan data dari sumber yang berbeda, dan menormalisasi atau mengubah skala data agar konsisten. Tujuan utamanya adalah untuk memastikan bahwa data yang digunakan dalam analisis atau pemodelan berkualitas tinggi dan dapat diandalkan. Sebelum memulai pemrosesan data, langkah awalnya adalah mengimpor dataframe ke dalam platform pemrosesan data  seperti Google Colab. 1.   Integrasi dan Pembersihan Data. ·         Cari IPS setiap semester permahasiswa. ini bisa memudahkan untuk normalisasi data ·         Gabungkan IPS permahasiswa dengan dataset yang lainya ("ms_lulusan")
Read more »

Data Cleaning

Gambar
  Data cleaning (pembersihan data) adalah proses mengidentifikasi, memperbaiki, dan menghilangkan kesalahan, inkonsistensi, atau anomali dalam dataset. Tujuannya adalah untuk memastikan bahwa data yang digunakan dalam analisis atau pemodelan adalah akurat, lengkap, dan konsisten. Tahap pembersihan data merupakan bagian penting dari proses data mining karena kualitas data yang baik menjadi dasar untuk hasil analisis yang akurat. Beberapa langkah umum dalam pembersihan data meliputi: 1. Identifikasi Kesalahan Data: Melakukan audit dan pengujian awal untuk mengidentifikasi kesalahan atau ketidaksesuaian dalam data, seperti nilai yang hilang, duplikat, atau inkonsistensi. 2. Penanganan Nilai yang Hilang: Mengatasi nilai yang hilang dengan mengisi nilai yang hilang, menghapus baris atau kolom yang memiliki banyak nilai yang hilang, atau menggunakan teknik imputasi seperti rata-rata atau median. 3. Deteksi dan Penanganan Duplikat: Mengidentifikasi dan menghapus baris yang duplikat atau redun
Read more »

Data Collection

Gambar
Data collection (pengumpulan data) merupakan tahap awal dalam proses data mining di mana data yang diperlukan untuk analisis atau pemodelan dikumpulkan dari berbagai sumber. Tahap ini memainkan peran kunci dalam menentukan kualitas dan relevansi data yang akan digunakan dalam proses selanjutnya. Beberapa langkah yang umum dilakukan dalam tahap pengumpulan data dalam data mining meliputi: 1. Identifikasi Sumber Data: Mengidentifikasi sumber-sumber data potensial yang relevan dengan tujuan analisis atau pemodelan yang ingin dilakukan. Sumber data ini bisa berupa database internal perusahaan, data daring, data sensor, atau data publik dari berbagai platform. 2. Penentuan Jenis Data: Menentukan jenis data yang diperlukan untuk mencapai tujuan analisis atau pemodelan, seperti data numerik, kategorikal, temporal, spasial, atau teks. 3. Perencanaan Pengumpulan Data: Merencanakan strategi pengumpulan data yang mencakup parameter seperti waktu, metode pengumpulan, alat yang digunakan, dan ukura
Read more »