Sudah tahukah Anda apa itu Data Cleaning? Artikel ini akan membahas dan memberikan panduan lengkap tentang data cleaning yang sangat penting untuk pemula yang ingin memahami proses pembersihan data secara efektif.
Apa Itu Data Cleaning?
Data Cleaning merupakan proses pembersihkan atau perbaikan data mentah dari kesalahan, ketidakakuratan serta inkonsistensi dalam kumpulan sebuah data.
Tujuan dari proses ini adalah untuk memastikan data digunakan dalam model prediktif atau analisis berkualitas tinggi dan akurat.
Proses pembersihan data ini melibatkan beberapa aspek yang mencakup identifikasi, penanganan serta penghapusan data tidak valid, tidak lengkap, tidak relevan dan duplikat.
Yuk, tingkatkan kemampuanmu dalam Data Analysis dan jadi Data Analyst handal dengan mengikuti Kursus Data Analyst di ITBOX!Â
Kenapa Data Cleaning Harus Dilakukan?
Berikut alasan kenapa pentingnya memahami apa itu data cleaning dan kenapa harus dilakukan.
1. Menghapus Kesalahan dari Berbagai Sumber Data
Pembersihan data dapat membantu sistem dalam proses pengidentifikasian dan perbaikan data yang berasal dari berbagai sumber dengan cara menghapus ketidakakuratan dan ketidakkonsistenan untuk memastikan data yang terkumpul akurat.
2. Meningkatkan Kepuasan Klien dan Performa Karyawan
Data yang bersih, akurat dan minim kesalahan akan membuat kinerja karyawan menjadi teratur.
Hal ini juga berdampak pada kepuasan klien yang meningkat karena performa dan kinerja karyawan yang lebih efektif dan efisien.
3. Memahami Tujuan dan Fungsi Data
Pembersihan data juga bermanfaat bagi perusahaan untuk memahami dan memetakan tujuan serta fungsi penggunaan data cleaning di excel dari penggunaan data.
Konsistensi dan keselarasan data yang terjaga dapat mendukung pengambilan keputusan yang lebih strategis.
4. Memantau Kesalahan dan Membuat Reporting yang Lebih Baik
Dengan menerapkan data cleansing, perusahaan dapat memantau kesalahan dengan lebih efektif untuk menghasilkan laporan yang komprehensif.
Hasil analisis juga bisa dimanfaatkan untuk mencegah terjadinya kesalahan di masa depan.
Langkah-langkah Data Cleaning
Untuk melakukan pembersihan dan perbaikan data yang tidak valid, tidak relevan dan tidak akurat, diperlukan beberapa langkah konkrit sebagai berikut:
Langkah 1: Hapus Duplikat atau Data yang Tidak Relevan
Pengumpulan data dari berbagai sumber memungkinkan adanya duplikasi data. Duplikat data yang tidak relevan selanjutnya harus dihapus agar fokus pada yang bersih dapat dikelola.
Langkah 2: Perbaiki Kesalahan Struktural
Ketidakkonsistenan dalam penamaan dan kesalahan ketik dapat menyebabkan pengelompokan data menjadi salah label.
Pada tahap ini, data akan diatur dan diberi label secara benar yang mewakili kategori masing-masing.
Langkah 3: Saring Outlier yang Tidak Diinginkan
Langkah selanjutnya lakukan identifikasi dan kelola outlier yang tidak sesuai dengan data. Hapus outlier jika berpotensi menyebabkan kesalahan entri agar data yang dianalisis lebih akurat.
Langkah 4: Kelola Data yang Hilang
Data yang hilang masih diperlukan untuk melengkapi algoritma. Maka dari itu, diperlukan pengelolaan data yang hilang dengan tepat.
Salah satunya dengan melakukan penyesuaian terhadap nilai yang hilang dengan informasi lain yang masih tersedia.
Langkah 5: Validasi dan Lakukan Quality Assurance (QA)
Data yang sudah bersih selanjutnya harus divalidasi untuk memastikan dapat terintegrasi.
Selanjutnya, lakukan quality assurance dengan mengajukan pertanyaan terkait data, seperti apakah data sudah sesuai dengan aturan yang berlaku.
Tertarik untuk menguasai Data Cleaning dan Data Analysis?
Bergabunglah di Kursus Data Analyst ITBOX dan kuasai langkah-langkah penting dalam pembersihan data!Â
Contoh Data Cleaning
Berikut ini beberapa contoh pembersihan data untuk berbagai kasus:
1. Nilai Kosong atau Hilang
Kumpulan data tidak jarang memiliki nilai kosong atau nilai yang hilang. Pembersihan data bisa dimanfaatkan untuk mengisi nilai yang kosong dengan perkiraan yang akurat.
2. Outlier
Outlier merupakan kumpulan data yang menyimpang dari kumpulan data lainnya. Outlier bisa menyebabkan hasil analisis tidak akurat sehingga butuh data cleaning untuk menghapusnya.
3. Formatting Data
Formatting data memungkinkan data dapat diubah sesuai yang diinginkan. Formatting data yang tidak tepat bisa menyebabkan kesalahan dan analisis. Pembersihan data dapat membantu memastikan formatting data dilakukan dengan tepat.
Tantangan Umum dalam Data Cleaning dan Cara Mengatasinya
Dalam menerapkan pembersihan data, terdapat banyak tantangan yang kerap dihadapi oleh data analyst. Berikut tantangan umum dalam pembersihan data dan cara mengatasinya:
1. Data yang Tidak Terstruktur
Data yang tidak terstruktur dengan baik bisa menyebabkan kesalahan analisis dan data menjadi tidak akurat. Beberapa contohnya seperti:
- Parsing
- Natural Language Processing (NLP)
- Konversi ke Format Terstruktur
2. Kesalahan pada Sumber Data Eksternal
Adanya kesalahan pada sumber data eksternal yang dikumpulkan dari berbagai sumber juga bisa menjadi tantangan dalam menerapkan data cleaning excel. Beberapa contohnya seperti:
- Validasi Data
- Standardisasi Format
- Handling Missing Data
- Cross-check dan Verifikasi
Pelajari Teknik Data Cleaning dengan Kursus Data Analyst di ITBOX
Di era big data seperti sekarang ini, sangat penting memiliki dan menguasai teknik data cleaning serta analisis data sebagai keterampilan utama seorang data analyst. Agar analisis Anda lebih akurat, tingkatkan kemampuan melalui Kursus Data Analyst di ITBOX, yang mencakup teknik data cleaning, analisis, dan penggunaan tools populer di industri.
