Data wrangling adalah proses pengumpulan, pembersihan, transformasi, dan persiapan data agar dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut. Ini adalah langkah penting dalam siklus analisis data yang memastikan data yang digunakan dalam proyek analisis atau pembuatan model berkualitas tinggi. Artikel ini akan membahas apa itu data wrangling, mengapa data wrangling penting, langkah-langkah yang diperlukan untuk data wrangling, memberikan contoh data wrangling, dan menjelaskan perbedaan antara data wrangling dan data cleaning.
Apa itu Data Wrangling?
Data wrangling, juga dikenal sebagai data munging atau data preprocessing, adalah proses yang melibatkan pengumpulan, pembersihan, transformasi, dan persiapan data mentah agar dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut. Data mentah seringkali tidak terstruktur, tidak konsisten, dan memerlukan pengolahan sebelum dapat digunakan secara efektif dalam analisis.
Kenapa Data Wrangling Penting?
Data wrangling adalah penting karena:
- Kualitas Data: Memastikan data yang digunakan dalam analisis memiliki kualitas yang baik, akurat, dan dapat diandalkan.
- Analisis yang Akurat: Data yang bersih dan siap digunakan memastikan hasil analisis yang lebih akurat dan wawasan yang lebih baik.
- Efisiensi Analisis: Meningkatkan efisiensi proses analisis dengan mengurangi waktu yang dihabiskan untuk mencari dan membersihkan data.
- Menghilangkan Bias: Data wrangling dapat membantu menghilangkan bias yang mungkin ada dalam data mentah.
Langkah-langkah yang Diperlukan untuk Data Wrangling
Proses data wrangling melibatkan beberapa langkah utama:
- Pengumpulan Data: Mengumpulkan data dari berbagai sumber, termasuk basis data, file teks, dan data eksternal.
- Pembersihan Data: Mengidentifikasi dan mengatasi missing values, outlier, dan kesalahan data lainnya.
- Transformasi Data: Mengubah format data, menormalisasi data, dan menggabungkan data dari beberapa sumber.
- Pengaturan Data: Mengatur data dalam struktur yang sesuai untuk analisis, seperti membuat tabel atau data frame.
- Validasi Data: Memeriksa data untuk memastikan keakuratan dan konsistensi.
- Pengembangan Metadata: Membuat metadata yang mendokumentasikan informasi tentang data, seperti deskripsi kolom dan sumber data.
Contoh Data Wrangling
Misalnya, dalam proyek analisis data penjualan e-commerce, data mentah mungkin mencakup berbagai format dan atribut yang tidak konsisten. Dalam proses data wrangling, data tersebut dapat dibersihkan dari data duplikat, data yang hilang, dan kesalahan entri. Data dapat diubah menjadi format yang konsisten, seperti menggabungkan data dari beberapa sumber menjadi satu basis data yang bersih dan terstruktur. Hasilnya adalah data yang siap untuk analisis yang lebih lanjut.
Perbedaan Data Wrangling vs. Data Cleaning
Data wrangling dan data cleaning seringkali digunakan secara bergantian, tetapi ada perbedaan antara keduanya. Data cleaning adalah bagian dari proses data wrangling yang fokus pada identifikasi dan perbaikan masalah dalam data, seperti kesalahan pengetikan, data yang hilang, atau duplikat. Data wrangling adalah proses yang lebih luas yang mencakup data cleaning serta pengumpulan, transformasi, dan persiapan data untuk analisis lebih lanjut.
Kesimpulan
Data wrangling adalah tahap penting dalam siklus analisis data yang memastikan data yang digunakan dalam analisis berkualitas tinggi, akurat, dan relevan. Dengan melibatkan pengumpulan data, pembersihan, transformasi, dan persiapan data, data wrangling meningkatkan efisiensi analisis, menghasilkan hasil yang lebih akurat, dan menghilangkan bias. Contoh penggunaan data wrangling termasuk pembersihan dan persiapan data penjualan e-commerce untuk analisis. Meskipun seringkali digunakan secara bergantian, data wrangling adalah proses yang lebih komprehensif daripada data cleaning, mencakup seluruh siklus persiapan data untuk analisis yang efektif.
Mari terus belajar dan kembangkan skill di https://myskill.id/.
