Data Wrangling atau yang juga dikenal sebagai Data Munging atau Data Preprocessing, merupakan sebuah proses penting dalam pengolahan dan analisis data. Proses ini meliputi serangkaian kegiatan untuk mengubah data yang mentah atau tidak terstruktur menjadi data yang dapat diolah dengan mudah, diperiksa kualitasnya, dan diproses untuk keperluan penelitian atau analisis data.

Pentingnya Data Wrangling dalam Analisis Data

1. Membersihkan Data

Data Wrangling membantu membersihkan data dari terjadinya kesalahan penulisan, kesalahan isian, atau penghapusan data.

2. Membetulkan Data yang Salah

Setelah melakukan pembersihan data, data-data yang masih salah dapat dibetulkan kembali menggunakan teknik Data Wrangling. Teknik ini digunakan untuk membetulkan data yang tidak konsisten dan tidak sesuai dengan standar dari data yang diperlukan. Sebagai contoh, jika data berada dalam format yang bukan angka atau angka-angka yang bercampur dengan perangkat huruf maka akan sulit untuk melakukan analisis data. Maka dari itu, Data Wrangling diperlukan untuk membuat data tersebut menjadi konsisten dan sesuai dengan standar yang ditetapkan.

3. Menggabungkan Data

Data Wrangling dapat membantu menggabungkan data dari sumber yang berbeda, sehingga data dari sumber berbeda ini dapat digunakan untuk analisis data dengan lebih akurat. Sebagai contoh, Data Wrangling dapat membantu menggabungkan data penghasilan dari beberapa kota sehingga data yang dihasilkan dapat lebih reliable.

4. Memantau Kualitas Data

Data Wrangling juga sangat berguna untuk memantau kualitas data. Proses ini dapat membantumu untuk menemukan data rusak, data yang hilang, data tidak konsisten, secara otomatis. Dengan menggunakan teknik Data Wrangling, maka dapat memastikan data yang digunakan adalah data yang berkualitas serta mengurangi resiko kesalahan analisis data.

5. Melakukan Analisis Data yang Akurat

Setelah data siap untuk digunakan, Data Wrangling akan membantu kamu dalam melakukan analisis data yang lebih akurat. Proses ini juga dapat membantu kamu dalam menggunakan metode analisis data yang lebih efektif serta mempermudah dalam membentuk model atau trend, sehingga analisis yang dihasilkan akan lebih akurat dan dapat dipertanggungjawabkan.

Baca juga : Tips Rahasia Mahir Data Wrangling: Transformasi Data Kacau Jadi Teratur dengan Mudah!

5 Alat Terbaik Untuk Membantu Anda Mempermudah Data Wrangling

1. Pandas

Pandas adalah salah satu pustaka Python yang paling populer untuk data wrangling. Dan Pandas menyediakan struktur data yang kuat dan fleksibel seperti DataFrame dan Series yang sangat membantu dalam pengelolaan data mentah. Alat ini memungkinkan Anda melakukan pemrosesan data yang kompleks dan efisiensi yang tinggi. Pandas juga menawarkan fungsi untuk filter, pengelompokan, agregasi, pivot, dan mengurutkan data yang membuatnya menjadi alat yang sempurna bagi para ilmuwan data.

2. OpenRefine

OpenRefine adalah alat open source yang memungkinkan pengguna untuk membersihkan, merapikan, dan memanipulasi data dengan mudah. Alat ini dapat menangani banyak jenis data, termasuk data teks, spreadsheet, dan XHTML dan dapat melakukan pembersihan data seperti menghilangkan duplikasi, mengurutkan data, dan mencocokkan data dengan kriteria yang telah ditentukan.

3. Trifacta

Trifacta adalah alat terkenal dalam analisis data dan merupakan salah satu alat terbaik untuk membersihkan dan merapikan data mentah. Dan Trifacta menggunakan teknologi yang disebut machine learning-based data transformation (MLTD) yang mempercepat proses membersihkan data. Alat ini menggunakan pemrosesan data visual yang memungkinkan pengguna untuk melihat data dengan ukuran yang lebih besar dalam satu waktu.

4. KNIME

KNIME adalah alat analisis dan manajemen data open source yang dapat mengintegrasikan sejumlah besar alat analisis data seperti Pandas, Jupyter, dan Hadoop. Alat ini memungkinkan pengguna untuk menghasilkan visualisasi data yang komprehensif dan mengintegrasikan data dari berbagai sumber. Selain itu KNIME menyediakan antarmuka bersih untuk penggunaan yang lebih mudah.

5. Data Wrangler

Data Wrangler adalah alat online yang sangat mudah digunakan dan merapikan data mentah. Alat ini menyediakan editor data visual yang memungkinkan pengguna untuk melihat dan merapikan data mentah dengan visualisasi interaktif. Alat ini juga menyediakan fitur yang membantu dalam memahami format data dan memberikan saran pemrosesan yang meningkatkan kualitas data.

Baca juga : Data Wrangling: Seni Memanipulasi Data untuk Analisis yang Lebih Mendalam

Kesimpulannya, data wrangling merupakan proses penting dalam analisis data. Namun, dengan menggunakan alat-alat ini, Anda bisa mempermudah proses tersebut dan menghasilkan output data yang lebih mudah diinterpretasikan. Setiap alat yang disebutkan memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing, dan pemilihan alat tergantung pada kebutuhan dan preferensi pengguna. Namun, pastikan untuk menggunakan alat yang sesuai dengan data yang sedang dikelola agar mendapatkan hasil yang optimal.