Data preparation (persiapan data) adalah proses pengelolaan dan penyempurnaan data mentah agar siap untuk digunakan dalam analisis atau aplikasi lainnya. Ini adalah langkah kritis dalam siklus analisis data yang melibatkan serangkaian tugas, termasuk:
1. Pembersihan Data (Data Cleaning):
Mengidentifikasi dan memperbaiki masalah dalam data mentah, seperti nilai yang
hilang, outlier, atau kesalahan entri.
2. Integrasi Data (Data
Integration): Menggabungkan data dari berbagai sumber ke dalam satu set data
yang konsisten.
3. Transformasi Data
(Data Transformation): Mengubah format atau struktur data agar sesuai dengan
kebutuhan analisis, seperti normalisasi atau pengkodean ulang.
4. Pemilihan Fitur
(Feature Selection): Memilih variabel atau fitur yang paling relevan dan
penting untuk tujuan analisis.
5. Pemformatan Data (Data
Formatting): Menyesuaikan struktur data agar sesuai dengan format yang
diinginkan atau diperlukan untuk aplikasi tertentu.
6. Validasi Data (Data
Validation): Memverifikasi kebenaran dan kualitas data serta mengidentifikasi
potensi masalah atau anomali.
7. Pelabelan Data (Data
Labeling): Memberi label pada data jika diperlukan untuk tujuan klasifikasi
atau pembelajaran mesin.
8. Sampling Data (Data Sampling): Mengambil sampel data jika ukuran data terlalu besar untuk dianalisis secara efisien.
9. Dokumentasi Data (Data Documentation):
Mendokumentasikan proses persiapan data untuk referensi masa depan dan
replikasi analisis.
10. Pengamanan Data (Data Security): Memastikan bahwa data terlindungi dan keamanan privasi dipertahankan selama proses persiapan data.
Proses
persiapan data yang efektif penting untuk memastikan bahwa hasil analisis yang
dihasilkan akurat, andal, dan dapat diandalkan. Hal ini juga membantu
mengurangi risiko kesalahan interpretasi atau kesimpulan yang salah karena data
yang tidak bersih atau tidak disiapkan dengan baik.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar