Mengenal Data Preprocessing dan Tahapan Kerjanya

Data adalah elemen esensial dalam melakukan penelitian, baik untuk sesuatu yang ilmiah, keperluan bisnis, bahkan keperluan besar seperti menentukan kebijakan pemerintah. Namun, sering kali data yang ada bersifat mentah dan dalam jumlah besar.

Agar data yang dimiliki bisa lebih mudah dibaca dan dipahami, maka Anda akan memerlukan data preprocessing. Data preprocessing adalah suatu proses di mana Anda akan mengubah data mentah menjadi data dengan format yang lebih mudah dipahami. Hal ini juga langkah penting ketika Anda melakukan data mining. Apa itu data preprocessing dan apa saja tahapan kerjanya? Cari tahu di sini!

Apa Itu Preprocessing Data?

Saat berbicara tentang data, pasti yang ada dalam pikiran kita adalah data dalam jumlah yang besar, tersaji lengkap berdasarkan kolom dan barisnya. Sayangnya, tak semua data akan tersaji dalam tabel terstruktur. Anda bisa saja menemukan data dalam bentuk audio, video, foto, dan yang lainnya. Untuk itulah Anda akan memerlukan data preprocessing. Data preprocessing adalah suatu teknik untuk mengubah data mentah ke dalam format yang lebih dipahami.

Tahapan dalam Data Preprocessing

Dalam melakukan data preprocessing, ada beberapa langkah yang harus Anda pahami terlebih dahulu. Memahami tahapan-tahapan ini akan sangat penting agar proses pengubahan data jadi lebih maksimal.

1. Data cleaning

Langkah yang pertama adalah dengan data cleaning. Proses membersihkan data atau data cleaning adalah kegiatan di mana anda harus menyeleksi kembali data mentah yang ada. Setelah melakukan penyeleksian, Anda harus menghapus data yang tidak diperlukan atau data-data yang tidak relevan dan tidak akurat. Dengan begitu, Anda bisa terhindar dari kesalahpahaman ketika mengolah data.

2. Data Integration

Tahapan yang kedua adalah data integration. Seperti namanya, Anda harus mengintegrasi atau menggabungkan data ke dalam suatu dataset. Saat mengolah data, tentu Anda akan dihadapkan dengan data yang berbeda-beda. Anda perlu melakukan pengecekan dan menyatukan data yang memiliki kategori sama atau berhubungan dengan satu sama lain. Namun, harus Anda pahami bahwa langkah ini akan lebih rumit daripada data cleaning.

3. Transformasi data

Berikutnya adalah transformasi data yang tidak jauh berbeda dari langkah sebelumnya. Dalam langkah ini, data akan digeneralisasi dan disimpan dalam satu wadah yang tepat. Anda bisa melakukannya dengan mengubah struktur atau format data agar data yang kompleks bisa menjadi lebih sederhana. Metode yang bisa dilakukan dalam tahapan ini adalah smoothing, agregasi, diskritisasi, dan juga normalisasi atau metode skala data agar data dapat terepresentasi dalam rentang lebih kecil.

4. Mengurangi Data

Langkah berikutnya adalah dengan mengurangi data adat reduksi. Tahapan ini akan membantu pengurangan volume data sehingga proses analisis menjadi lebih mudah. Dengan melakukan pengurangan data, ruang penyimpanan pun akan semakin besar. Teknik yang biasa dilakukan salah satunya adalah kompresi data.

Fungsi Preprocessing pada Data Mining

Data preprocessing adalah suatu proses yang penting dan bermanfaat. Anda perlu melakukan hal ini agar proses data mining menjadi lebih lancar. Selain itu, data yang ada juga lebih berkualitas karena Anda sudah melakukan penyeleksian terhadap data yang tidak relevan dan akurat. Data preprocessing akan membantu Anda memastikan bahwa data yang ada sudah konsisten, tepat, tepercaya, dan juga lengkap. Dengan begitu, Anda bisa menganalisis data dengan benar karena sudah direpresentasikan dengan baik.

Kesimpulan

Data preprocessing adalah proses mengubah data mentah yang sangat beragam dan tidak terstruktur menjadi format yang lebih mudah dipahami. Dengan begitu, Anda bisa menggunakan data dengan tepat untuk melakukan analisis. Proses data preprocessing terdiri dari empat tahapan utama yang penting untuk dilakukan.

Jika Anda ingin mengenali pemrosesan data lebih dalam, bergabunglah dengan Algoritma Data Science School! Tersedia berbagai macam kelas yang membahas tentang ilmu statistika dan juga data science yang tepat dan sesuai dengan kebutuhan Anda.