Wrangling Python: Hal-Hal yang Harus Diperhatikan Dalam Wrangling Python
Wrangling Python menjadi skill khusus yang sangat dibutuhkan ketika kamu memutuskan untuk terjun dalam bidang data, baik itu menjadi Data Analyst ataupun menjadi Data Scientist. Data wrangling merupakan proses pengubahan kumpulan data mentah dan berantakan ke dalam bentuk yang lebih rapi dan bersih. Hal ini akan sangat berpengaruh ke dalam proses analisis. Pasalnya proses analisis akan lebih mudah dilakukan ketika data yang digunakan merupakan data yang telah bersih.
Data Wrangling ini mirip dengan proses Data Preprocessing, keduanya memiliki fungsi untuk melakukan pemrosesan data mentah, hanya saja yang menjadi perbedaannya, pada Data Wrangling ditujukan untuk proses penyiapan data selama analisis. Salah satu bahasa pemrograman yang dapat digunakan untuk Data Wrangling ini adalah Python. Hal ini kemudian lebih dikenal dengan Wrangling Python, yaitu proses Data Wrangling menggunakan Python.
Dalam artikel ini kita akan membahas mengenai hal-hal yang harus diperhatikan dalam proses wrangling Python. Yuk, simak artikel berikut untuk menambah pemahamanmu akan Data Wrangling!
1. Kenali Data yang Dimiliki Beserta Strukturnya
Hal pertama yang harus diperhatikan adalah datanya. Data menjadi komponen utama dan komponen yang sangat penting. Sebelum melakukan proses Wrangling Python, mengenali data adalah sebuah kewajiban, misalnya gambaran umum dari data tersebut, kemudian apa saja variabelnya, dan lain sebagainya. Selain itu, praktisi data juga akan melihat bagaimana struktur yang dimiliki oleh data tersebut. Dengan memperhatikan datanya, kita akan mengetahui apakah data tersebut merupakan data yang terstruktur, semi terstruktur, atau bahkan tidak terstruktur. Sehingga praktisi data dapat menentukan langkah apa yang harus diambil selanjutnya.
Baca juga : Python Array : Memahami Kegunaan Array Dalam Python
2. Bersihkan dan Validasi Data
Selanjutnya setelah mengenali data dan strukturnya, data tersebut masih perlu dilakukan proses pembersihan, seperti memilih variabel mana saja yang relevan dengan tujuan yang ingin dicapai. Ketika kita memiliki sebuah dataset dengan variabel yang sangat banyak, bukan berarti kita dapat menggunakan semua variabelnya. Misalkan yang ingin dilihat adalah perbandingan hasil penjualan ke usia tertentu, maka hal-hal yang tidak berkaitan dengan penjualan dan usia tidak perlu diikutkan.
Selanjutnya adalah proses validasi data, apakah data tersebut sudah benar atau belum. Validasi data termasuk hal yang sangat penting dan wajib dilakukan. Bayangkan saja, berbagai macam analisis telah dilakukan untuk mendapatkan insight, namun ternyata data yang digunakan bukan merupakan data yang valid, maka insight tersebut tidak akan bisa digunakan sebagai acuan untuk melakukan peningkatan.
3.Library yang Harus Digunakan
Memilih library yang akan digunakan termasuk ke dalam proses yang tidak kalah pentingnya. Pada dasarnya beberapa function yang ada di Python dibawahi oleh library. Library ini ibaratkan rumah dari berbagai macam fungsi. Library yang paling umum digunakan untuk proses Wrangling Python adalah Pandas. Pandas merupakan library yang dapat digunakan untuk proses cleaning dan manipulasi data. Selain itu, library Numpy juga menjadi library yang sering digunakan, mengingat hampir semua data tidak bisa terlepas dari angka. Namun tidak menutup kemungkinan ada library lain yang akan digunakan, semuanya harus disesuaikan dengan kebutuhan.
Baca juga : 3 Metode Numpy Array Python Sebagai Dasar Proses Manipulasi Data
4. Mulai Terapkan Ilmunya dengan Belajar Data Science bersama DQLab!
Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industi data yang sebenarnya! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri
Editor : Annissawd