Data wrangling merupakan langkah penting dalam proses analisis data. Data wrangling ini dapat melakukan pemrosesan, membersihkan, dan mengubah data mentah menjadi format yang lebih mudah dipahami sehingga dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut.Ā
Dalam analisis data seringkali diterima dataĀ dalam kondisi mentah atau tidak terstruktur dan memerlukan perawatan sebelum dapat digunakan untuk tujuan analisis atau pemodelan. Dengan menggunakan data wrangling dapat menghasilkan dataset yang bersih, rapi, dan siap digunakan untuk analisis data lebih lanjut atau pemodelan statistik. KarenaĀ
Bagi seorang pemula, data wrangling bisa menjadi tugas yang menantang, namun bisa diatasi dengan beberapa tips dan trik untuk mengubah data yang berantakan menjadi data yang lebih rapi. Berikut ini adalah beberapa tips dan trik yang lebih detail untuk melakukan data wrangling, terutama bagi pemula.
1. Memahami Data Anda
Sebelum memulai proses data wrangling, langkah pertama yang harus anda lakukan ialah memahami data yang anda miliki secara utuh. Hal ini mencangkupĀ memahami struktur data, jenis data yang ada (numerik, kategorikal, teks), variabel yang ada dan bagaimana data itu dikumpulkan.
Dengan pemahaman yang baik tentang data tersebut, Anda akan lebih mudah dalam mengidentifikasi masalah dan memutuskan langkah selanjutnya. Hal ini dapat membantu Anda dalam menghindari kesalahan interpretasi, sehingga Anda dapat membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan informasi yang Anda miliki.
Baca juga : Data Wrangling: Seni Memanipulasi Data untuk Analisis yang Lebih Mendalam
2. Mengatasi Missing Values
Data yang hilang menjadi masalah umum dalam data wrangling. Identifikasi di mana data hilang dan pilih strategi yang tepat untuk mengatasi masalah tersebut. Anda dapat melakukan beberapa cara untuk mengatasi masalah ini:
- Menghapus Baris:
Anda dapat menghapus baris jika nilai yang hilang hanya sedikit, pastikan bahwa dengan menghapus baris yang mengandung nilai yang hilang tersebut tidak mengubah makna dari data secara keseluruhan. - Imputasi Nilai:
Kemudian, jika yang data yang hilang berupa nilai, maka Anda dapat mengisi nilai yang hilang dengan nilai rata-rata, median, atau modus dari variabel tersebut. - Prediksi Nilai:
Jika Anda memiliki data yang cukup, maka nilai-nilai yang hilang dapat diprediksi dengan menggunakan model statistik.
3. Membersihkan Data yang Tidak Valid
Data yang tidak valid atau tidak konsisten seperti nilai yang tidak mungkin dan tidak masuk akal, data yang salah atau entri yang tidak valid dan format tanggal yang tidak konsisten, maka dapat diperbaiki dengan:
- Ā Identifikasi Outlier
Identifikasi apakah ada nilai-nilai yang tidak masuk akal dalam dataset. Outlier ini menjadi tanda kesalahan dalam pengumpulan data dan harus dievaluasi apakah perlu dihapus atau dikoreksi. - Validasi Terhadap Konteks
Setelah itu, Anda harus memeriksa apakah data tersebut masuk akal dan sesuai dengan konteksnya. Langkah ini dapat membantu memastikan bahwa hasil analisis data tidak hanya akurat tetapi juga bermanfaat dalam konteks yang relevan.
Baca juga : 7 Langkah Praktis Membaca Data Analytics untuk Optimalkan Bisnis
4. Mengelola Data yang Duplikat
Duplikat data seperti duplikasi dari baris atau observasi dalam dataset dapat mempengaruhi hasil analisis jika tidak ditangani dengan baik. Berikut adalah beberapa cara mengelola data yang duplikat dengan baik:
- Identifikasi Duplikat
Anda dapat melakukannya dengan menggunakan perintah khusus atau alat yang dapat mendeteksi baris yang sama. Perangkat lunak analisis data sering menyediakan fungsi untuk mengidentifikasi duplikat. - Hapus Duplikat
Jika data duplikat diidentifikasi, Anda dapat memilih untuk menghapusnya atau mempertimbangkan untuk menyimpan hanya satu barus duplikat. Hal ini dilakukan dengan menghapus salah satu dari baris duplikat, tergantung pada tujuan analisis Anda.
5. Mengubah Format Data
Beberapa data mungkin perlu diubah formatnya agar sesuai dengan jenis analisis yang ingin Anda lakukan:
- Pengubahan Format Tanggal
Anda dapat mengubah format data tanggal dengan benar dan menyesuaikan dengan format tanggal yang Anda butuhkan untuk analisis data. - Konversi Tipe Data
Selain itu, anda juga dapat mengkonversi tipe data seperti mengubah teks menjadi angka sesuai dengan apa yang anda butuhkan.
6. Normalisasi dan Standardisasi
Normalisasi dan standarisasi membantu dalam membandingkan data yang memiliki satuan atau skala yang berbeda:
- Normalisasi
Normalisasi merupakan proses mengubah nilai-nilai dari berbagai variabel ke dalam rentang nilai yang seragam. Hal ini dilakukan ketika Anda memiliki variabel dengan rentang nilai yang berbeda-beda. Sehingga Anda dapat mengubah data dan semua variabel memiliki rentang nilai yang sama, seperti antara 0 dan 1. - Standardisasi
Standarisasi ini dapat mengubah distribusi data menjadi distribusi normal standar dengan mean (rata-rata) 0 dan deviasi standar (standard deviation) 1. Hal ini sangat berguna ketika Anda ingin membandingkan data yang memiliki skala yang berbeda tanpa mengubah rentang nilai.
Baca juga : Manfaat Utama Kubernetes dalam Mendukung Pengembangan Aplikasi Modern
7. Menggunakan Fungsi Pengolahan Data
Pada alat analisis data seperti Python dengan Pandas atau R dengan dplyr, Anda dapat menggunakan fungsi-fungsi ini untuk mempercepat proses data wrangling:
- Filter
Membersihkan data dari nilai yang hilang, duplikat, atau tidak valid dan memilih barus yang memenuhi kriteria tertentu. - Mutate
Membuat atau mengubah variabel dalam data dengan mengaplikasikan transformasi atau perhitungan tertentu pada data yang ada. - GroupBy
Mengelompokkan data berdasarkan nilai dalam satu atau lebih kolom tertentu dan kemudian melakukan operasi atau analisis pada setiap kelompok data secara terpisah. - Arrange
Mengurutkan data berdasarkan nilai dan variabel tertentu.
8. Menggunakan Ekspresi Reguler
Anda dapat menggunakan ekspresi reguler untuk mengidentifikasi, mengekstraksi, atau mengganti teks yang sesuai dengan pola tertentu.Ā Ekspresi reguler sangat berguna untuk mencari dan mengganti pola tertentu dalam data teks Anda.
Selain itu, ekspresi reguler dapat membantu Anda dalam mengekstraksi data tertentu dari teks, serta mengganti teks yang cocok dengan pola tertentu. Hal ini dapat membantu Anda dalam pembersihan data teks yang kompleks.
9. Automatisasi Proses
Jika Anda sering bekerja dengan tipe data dan format yang sama, pertimbangkan untuk mengotomatisasi proses wrangling dengan skrip atau alat khusus. Proses ini memungkinkan Anda untuk menghemat waktu, mengurangi risiko dan meningkatkan efisiensi dalam persiapan data untuk analisis lebih lanjut.
Namun, pastikan untuk merencanakan dan mengujinya dengan baik agar proses tersebut berjalan sesuai dengan kebutuhan Anda.
10. Validasi Hasil
Setelah melakukan data wrangling, pastikan untuk memvalidasi hasilnya. Hal ini bertujuan untuk memastikan bahwa hasil dari semua transformasi, pembersihan, dan manipulasi data adalah akurat, konsisten, rapi, sesuai dengan apa yang diharapkan dan siap digunakan untuk analisis.
Dengan melakukan validasi yang cermat, Anda dapat menghindari kesalahan yang dapat mempengaruhi hasil analisis Anda.
Baca juga : Mengenal Hadoop: Platform Big Data yang Mendukung Analisis Data Skala Besar
Jadi, meskipun memerlukan investasi waktu dan usaha, jangan pernah meremehkan pentingnya proses data wrangling. Langkah ini menjadi kunci utama dalam menghasilkan hasil analisis yang tak ternilai dan akurat. Dengan menerapkan beragam tips dan trik yang telah dijelaskan, Anda tak hanya mampu merapikan data yang semula kacau, tetapi juga mengoptimalkannya untuk mengungkap wawasan berharga yang siap menginspirasi langkah-langkah selanjutnya. Jadi, jangan ragu untuk merajut cerita sukses Anda dengan data yang telah Anda perbaiki secara brilian.
