Data Transform

 

Transformasi data adalah proses mengubah format, skala, atau representasi data dari bentuk awalnya menjadi bentuk yang lebih sesuai atau lebih mudah untuk diproses, dianalisis, atau dimodelkan. Tujuannya adalah untuk meningkatkan kualitas data, mengurangi kekacauan, atau menyesuaikan data agar cocok dengan kebutuhan analisis atau pemodelan yang akan dilakukan.

Beberapa teknik transformasi data umum meliputi:

1. Normalisasi: Mengubah nilai-nilai dalam dataset ke skala yang relatif, sering kali antara 0 dan 1, untuk memastikan bahwa semua variabel memiliki pengaruh yang seimbang dalam analisis.

2. Standardisasi: Mengubah nilai-nilai dalam dataset sehingga memiliki mean 0 dan deviasi standar 1, sehingga mendukung perbandingan antar variabel yang memiliki unit yang berbeda.

3. Transformasi Logaritmik: Menggunakan logaritma alami atau logaritma lainnya untuk mengubah distribusi data yang tidak normal atau cenderung mendekati distribusi normal.

4. Transformasi Box-Cox: Menggunakan transformasi Box-Cox untuk menstabilkan varians dan meningkatkan normalitas data.

5. Pengkodean Kategori: Mengubah variabel kategori menjadi bentuk numerik atau biner untuk digunakan dalam analisis atau pemodelan.

6. Binning/Bucketing: Mengelompokkan nilai-nilai numerik ke dalam rentang atau kelompok tertentu untuk menyederhanakan analisis atau mengurangi kompleksitas model.

7. Detrending: Menghilangkan tren atau pola jangka panjang dari data sehingga meningkatkan interpretabilitas hasil analisis.

8. Pemrosesan Tekstual: Mengubah teks atau data tidak terstruktur menjadi bentuk terstruktur yang dapat digunakan dalam analisis atau pemodelan.

9. Pengurangan Dimensi: Mengurangi jumlah atribut atau fitur dalam dataset untuk mengurangi kompleksitas dan mempercepat proses analisis atau pemodelan.

Transformasi data memainkan peran penting dalam mempersiapkan data untuk analisis yang lebih lanjut, membantu memastikan bahwa data sesuai dengan asumsi model yang digunakan, dan meningkatkan hasil akhir dari proses analisis atau pemodelan.

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 »