Apa Itu Data Preprocessing?
© Freepik.com
Melansir laman Geeks for Geeks, data preprocessing adalah teknik yang digunakan untuk mengubah data mentah dalam format yang berguna dan efisien.
Inisiatif ini diperlukan karena data mentah seringkali tidak lengkap dan memiliki format yang tidak konsisten.
Kualitas data sendiri memiliki korelasi langsung dengan keberhasilan setiap proyek yang melibatkan analisis data.
Preprocessing sendiri melibatkan validasi dan imputasi data.
Tujuan dari validasi adalah untuk menilai tingkat kelengkapan dan akurasi data yang tersaring.
Di sisi lain, tujuan imputasi adalah untuk memperbaiki kesalahan dan memasukkan nilai yang hilang, baik secara manual atau otomatis melalui program business process automation (BPA).
Data preprocessing biasanya digunakan pada aplikasi rule-based dan yang berbasis database.
Dalam machine learning, kegiatan ini sangat penting untuk memastikan bahwa big data sudah diformat dan informasi yang dikandungnya dapat ditafsirkan dan algoritma perusahaan.
Tahap Kerja Data Preprocessing
© Freepik.com
Sejatinya, data preprocessing adalah langkah awal yang wajib diterapkan sebelum perusahaan memulai penyaringan insight.
Namun, supaya bisa berjalan secara optimal, proses kerjanya dibagi menjadi 4 tahap yang berbeda.
Meskipun berbeda, masing-masing tahap kerja saling berkaitan dan memiliki peran penting dalam pembentukan kualitas proses penyaringan data.
Nah, supaya lebih jelas, berikut adalah keempat tahap kerja data preprocessing yang perlu kamu pelajari.
1. Data cleaning
Melansir laman Techopedia, tahap kerja pertama dalam data preprocessing adalah data cleaning.
Dalam tahap kerja ini, data dibersihkan melalui beberapa proses seperti mengisi nilai yang hilang, menghaluskan noisy data, dan menyelesaikan inkonsistensi yang ditemukan.
Data juga bisa dibersihkan dengan dibagi menjadi segmen-segmen yang memiliki ukuran serupa lalu dihaluskan (binning).
Kamu juga bisa menyesuaikannya dengan fungsi regresi linear atau berganda (regression), atau dengan mengelompokkannya ke dalam kelompok-kelompok data yang serupa (grouping).
2. Data integration
Tahap kerja berikutnya dalam proses data preprocessing adalah data integration.
Di sini, data dengan representasi yang berbeda disatukan dan semua konflik dalam di dalamnya diselesaikan.
Tahap kerja satu ini merupakan proses lanjutan dari data cleansing dengan tujuan untuk membuat data lebih halus.
3. Data transformation
Data transformation adalah tahap kerja selanjutnya dalam proses data preprocessing.
Pada tahap ini, data akan dinormalisasi dan digeneralisasikan.
Normalisasi sendiri adalah sebuah proses di mana perusahaan memastikan bahwa tidak ada data yang berlebihan.
Semua data akan disimpan dalam satu tempat dan semua dependensinya haruslah logis.
Langkah ini juga diambil untuk mentransformasikan data ke dalam bentuk yang sesuai untuk proses mining.
4. Data reduction
Tahap kerja terakhir dalam proses kerja data preprocessing adalah data reduction.
Data mining adalah sebuah teknik yang digunakan untuk menangani data dalam jumlah yang besar.
Saat bekerja dengan volume data yang besar, proses analisis akan menjadi lebih sulit.
Nah, untuk mempermudah proses data mining, kamu bisa menggunakan teknik data reduction.
Sebab, menurut Monkey Learn, inisiatif ini bisa meningkatkan efisiensi penyimpanan dan mengurangi representasi data dalam data warehouse.
Manfaat Data Preprocessing
© Freepik.com
Setelah membaca definisinya, jelas bahwa data preprocessing adalah sebuah proses kerja yang sangat penting.
Selain memperlancar proses data mining, langkah ini juga menawarkan beberapa manfaat lain untuk perusahaan.
Seperti apa manfaat lainnya yang ditawarkan data preprocessing? Berikut adalah penjelasannya, sesuai disebutkan oleh Science Direct.
- membuat data lebih mudah untuk dibaca
- mengurangi beban representasi dalam data
- mengurangi durasi data mining secara signifikan
- mempermudah proses analisis data dalam machine learning
Itulah pemaparan singkat Glints mengenai serba-serbi data preprocessing yang perlu kamu ketahui.
Dikarenakan perannya penting untuk proses penyaringan insight, jangan lupa untuk kuasai inisiatif ini dengan baik, ya.
0 Comments