Kursus Teknik Data Science : 3 Permasalahan yang Dapat Diselesaikan dengan Data Cleansing

Ketika kamu lebih memilih untuk belajar Data Science dengan mengambil kursus, maka materi yang diajarkan akan berurutan dari materi yang paling dasar hingga materi yang lebih kompleks. Ketika dasarnya telah kuat, maka logika untuk mengatasi materi yang lebih kompleks akan lebih mudah untuk didapatkan. Proses kursus Data Science pasti akan memberikan banyak pengalaman baru dalam menangani data.

Salah satu materi dasar yang pasti akan didapatkan di kursus Data Science adalah proses menangani data yang tidak sesuai formatnya. Data yang memiliki format berbeda memang terasa sangat menyebalkan karena dapat mempengaruhi hasil pengolahan data lainnya yang telah memiliki format benar. Sehingga untuk menangani data bermasalah tersebut, Data Cleansing akan sangat dibutuhkan. 

Dalam artikel ini, kita akan membahas permasalahan-permasalahan yang dapat diselesaikan hanya dengan menggunakan Data Cleansing namun efek yang dihasilkan sangat luar biasa. Nah, penasaran kan? Yuk, simak artikelnya!

1. Duplikasi Data

Data yang terduplikasi menjadi salah satu masalah yang cukup besar dan harus ditangani dengan serius. Pasalnya, data yang terduplikasi dapat membuat insight yang didapatkan tidak benar. Ini akan berdampak kepada proses pengambilan keputusan. Bisa jadi langkah yang seharusnya diambil adalah mengurangi produksi produk A karena tidak begitu laku, namun karena data yang terduplikasi maka akan membuat keputusan yang dilakukan adalah menambah produksi produk A. Sehingga itulah mengapa, proses pembersihan data duplikasi pasti akan dilakukan diawal.

Baca juga : Awali Kursus Data Science Gratis Di Era Pandemi Bersama DQLab

2. Format yang Tidak Sama

Ketika data didapatkan dari banyak sumber, maka akan sangat rentan bagi data tersebut untuk memiliki format yang berbeda-beda. Format yang berbeda ini akan sangat berbahaya ketika proses pengolahan data dilakukan tanpa disamakan formatnya terlebih dahulu. Misalkan ketika sebuah perusahaan telekomunikasi ingin mengganti semua alat yang usianya telah di atas 4 tahun, maka kita perlu mencari umur dari setiap perangkat. Ketika datanya ada yang berbentuk menit, atau bahkan ada yang dalam bentuk detik, maka kita harus mengubahnya terlebih dahulu menjadi tahun.

3. Data yang Tidak Sesuai Standar

Data yang tidak sesuai standar juga dapat menghasilkan insight yang salah. Namun agar dapat menyatakan data tersebut sesuai standar atau tidak, maka sebagai praktisi data, kita harus memahami standar yang ada terlebih dahulu. Misalkan jumlah hari dalam bulan yang berbeda-beda. Sehingga yang perlu dipahami adalah jumlah hari dari setiap Ketika di data disebutkan di bulan Februari ada kejadian di tanggal 30, maka itu sangat tidak mungkin karena bulan Februari hanya sampai tanggal 28 atau tanggal 29 ketika tahun kabisat. Itulah mengapa, ketika kita menghadapi datanya, kita harus mengenal data tersebut terlebih dahulu, barulah bisa dibersihkan atau diolah.

Baca juga : Kursus Data Science Jakarta: Tips Cermat Belajar Data Science bersama DQLab!

4. Yuk, TEMUKAN SUMBER DATA UNTUK BANGUN PORTFOLIO GRATIS DI DQLAB SELAMA 1 BULAN!