Cara Melakukan Data Cleaning yang Benar dalam Data Science

Ketika melakukan penelitian akan suatu hal, semua orang pasti setuju bahwa kualitas data dapat memengaruhi kualitas dari penelitian tersebut. Namun, terkadang, data yang diperoleh masih mentah dan tidak berstruktur. Alhasil, Anda harus melakukan beberapa hal agar data menjadi lebih mudah dipahami dan terbaca.

Dalam data science, dikenal suatu istilah yang disebut data cleaning. Istilah ini mengacu pada pembersihan data dan hanya menggunakan data-data yang akurat dan tepat. Dengan begitu, penelitian menjadi lebih terarah dan tepat sasaran. Memangnya, apa itu data cleaning dan bagaimana cara melakukannya? Simak penjelasannya di sini!

Apa itu Data Cleaning?

Data cleaning adalah suatu proses memastikan data agar konsisten, akurat, dan berguna untuk suatu dataset. Hal ini dilakukan dengan mendeteksi apabila ada data yang corrupt atau error. Data bisa mengalami kedua hal tersebut karena ketika menggabungkan beberapa data sekaligus dari sumber yang berbeda, akan ada kemungkinan terjadi duplikasi hingga pelabelan yang salah. Jika sudah demikian, maka bisa saja terjadi error ketika ingin melakukan analisis.

Kenapa Data Cleaning Harus Dilakukan?

Data cleaning harus dilakukan karena proses ini penting untuk memastikan data yang dimiliki berkualitas. Bila Anda melakukan penelitian menggunakan data yang tidak akurat, maka hasil dan algoritmanya pun tidak bisa dipastikan kebenarannya.

Proses ini akan bermanfaat karena ketika melakukan data cleaning, Anda meminimalisir risiko terjadinya kesalahan ketika menganalisis data. Kerja pun menjadi semakin efisien karena proses data cleaning akan mempermudah Anda untuk mengolah data. Selain itu, Anda juga bisa menurunkan tingkat error ketika melakukan penelitian terkait.

Cara Melakukan Data Cleaning

Agar data berkualitas, Anda perlu melakukan beberapa hal yang berkaitan dengan data cleaning berikut ini!

- Hapus duplikat data atau data yang tidak perlu

Hal pertama yang harus dilakukan adalah menghapus data yang tidak diperlukan dan juga duplikasi data. Duplikasi dan data yang tidak diperlukan adalah data-data yang tidak relevan dan berguna bagi hasil penelitian.

Selain itu, Anda juga bisa mengurangi beban penyimpanan data karena data lebih tersaring. Menghapus data yang tidak relevan juga akan sangat membantu mempercepat proses penelitian Anda. Misalnya, Anda melakukan penelitian terkait generasi tua, namun data yang Anda miliki beragam dan bahkan mencakup data milenial. Maka dari itu, Anda bisa menghapus data yang berkaitan dengan milenial agar lebih terstruktur.

- Perbaiki kesalahan struktur

Kesalahan struktur menggambarkan data yang dinamakan dengan judul yang salah atau terjadi salah ketik, yang mengakibatkan inkonsistensi penamaan kategori atau kelas. Anda mungkin akan menemukan kesalahan-kesalahan ini ketika melakukan transfer data. Untuk itu, perbaikilah data yang memiliki kesalahan-kesalahan tersebut.

- Filter outlier yang tidak diinginkan

Berikutnya adalah dengan melakukan filter outlier. Hal ini terjadi ketika Anda melihat ada data yang tidak sesuai dengan yang dianalisis. Anda bisa menghapus outlier, contohnya entri data yang tidak akurat. Namun, Anda juga harus paham bahwa outlier tidak selalu menggambarkan ada kesalahan. Pastikan memang daa atau entri tersebut tidak relevan sebelum menghapusnya.

- Tangani data yang hilang

Tidak bisa dipungkiri bahwa dalam mengolah data yang besar, ada kemungkinan data hilang. Bila sudah terjadi demikian, maka algoritma akan terpengaruh karena ada data yang tidak lengkap. Anda bisa menanganinya dengan cara melakukan observasi lain, atau bisa juga dengan mengubah data digunakan agar nilai yang hilang bisa dinavigasikan dengan tepat.

- Validasi dan QA

Terakhir adalah dengan melakukan validasi. Dalam proses data cleaning, Anda harus bisa memastikan bahwa data yang tersisa adalah data-data yang memang bisa diterima. Pastikan pula data sudah sesuai dengan peraturan yang ada agar penelitian menjadi lebih baik.

Kesimpulan

Data cleaning merupakan sebuah proses agar data yang Anda miliki bisa teridentifikasi dengan baik. Pasalnya, tidak bisa dipungkiri bahwa akan ada banyak kesalahan yang terjadi. Untuk itu, lakukanlah pengamatan terhadap data Anda agar tetap terjaga kualitasnya dan menghasilkan hasil yang memuaskan.

Tertarik untuk mempelajari lebih banyak tentang data science? Anda bisa memulainya dengan bergabung dengan kelas data science di Algoritma Data Science School! Perkaya diri Anda dengan pengetahuan tentang data cleaning dan ilmu data science lainnya bersama para mentor terbaik Algoritma Data Science School!

Referensi:

• Tableau - Data Cleaning: Definition, Benefits, And How-To (diakses pada 27 Juli 2022)
• Towards data science - The Ultimate Guide to Data Cleaning (diakses pada 27 Juli 2022)