- Beranda
- Programmer Forum
Memahami Data Wrangling yang Wajib Dikuasai Oleh Data Analyst
...
TS
herachan
Memahami Data Wrangling yang Wajib Dikuasai Oleh Data Analyst
Bisnis atau perusahaan mengandalkan Data Analyst dan Data Scientist untuk mendapatkan informasi, mengolah, dan menganalisis data. Dalam pengerjaannya, ada berbagai macam proses yang bisa dilakukan, seperti Data Wrangling. Data wrangling bertujuan untuk menemukan data yang lengkap dan tepat, serta menghasilkan pengambilan keputusan yang baik dalam waktu singkat. Nah, sebenarnya apa itu data wrangling? Bagaimana tahapan melakukannya, dan apa fungsinya? Yuk, simak sampai habis artikel ini!
Penjelasan Data Wrangling
Data wrangling, disebut juga dengan data munging, adalah proses mengumpulkan, mengolah, menganalisis, dan merapikan data mentahan sehingga dapat dibaca dengan mudah. Sederhananya, data wrangling merupakan proses mengubah data mentah ke dalam format yang lebih rapi.
Ketika mendapatkan hasil dari sebuah riset, data yang diterima dikumpulkan dari berbagai macam sumber data. Dalam hal ini, data analyst memiliki peran untuk menafsirkan data tersebut agar mudah dimengerti. Sehingga, perusahaan pun dapat membuat strategi bisnis yang tepat sesuai kebutuhan.
Manfaat
Dalam perusahaan, data wrangling memiliki peran dan manfaatnya sendiri. Yaitu memungkinkan untuk mendapatkan hasil akhir yang akurat dengan cara yang efisien. Dengan melakukan proses ini, keakuratan dan kualitas data akan jauh lebih maksimal. Jika data yang diolah dan disusun dilakukan dengan proses yang akurat, data tersebut akan lebih mudah untuk diinterpretasikan dan dibuat dalam data visualization. Tentu dengan beberapa manfaat berikut, data analyst akan jauh lebih mudah ketika mengolah suatu data dalam jumlah yang besar, dan proses pun menjadi jauh lebih singkat.
Tahapan Melakukan Data Wrangling
1. Discovery
Pada tahapan pertama adalah memahami data secara mendalam, untuk mengetahui secara detail mana saja data yang perlu dipakai, dihilangkan, dan diselesaikan.
2. Tidy Up Data
Setelah memahami data secara mendalam, pengelompokan data yang tepat pun bisa dilakukan. Langkah selanjutnya adalah menata, merapikan, dan mengorganisir data yang ada. Tentunya pada saat data dikumpulkan, tidak semua data terisi dan sesuai tujuan. Sehingga pada tahapan ini, semua baris dan kolom data harus disatukan untuk dapat diolah lebih lanjut. Tergantung jenis data apa yang sedang diolah, proses ini juga bisa dilakukan untuk menentukan apakah data diperlukan atau harus dihapus.
3. Validation
Tahapan ini dilakukan untuk mengecek kualitas data. Proses ini sangat penting dilakukan untuk mengetahui apakah data yang sudah diolah tersebut akurat dan sesuai dengan tujuannya.
4. Publishing
Setelah data dipastikan valid, selanjutnya yang harus dilakukan adalah publishing atau mempublikasikan data. Data akhir harus sudah dimengerti oleh semua orang.
Baca Juga: Mengenal Vue.js Secara Lengkap Plus Cara Belajar untuk Pemula
Penjelasan Data Wrangling
Data wrangling, disebut juga dengan data munging, adalah proses mengumpulkan, mengolah, menganalisis, dan merapikan data mentahan sehingga dapat dibaca dengan mudah. Sederhananya, data wrangling merupakan proses mengubah data mentah ke dalam format yang lebih rapi.
Ketika mendapatkan hasil dari sebuah riset, data yang diterima dikumpulkan dari berbagai macam sumber data. Dalam hal ini, data analyst memiliki peran untuk menafsirkan data tersebut agar mudah dimengerti. Sehingga, perusahaan pun dapat membuat strategi bisnis yang tepat sesuai kebutuhan.
Manfaat
Dalam perusahaan, data wrangling memiliki peran dan manfaatnya sendiri. Yaitu memungkinkan untuk mendapatkan hasil akhir yang akurat dengan cara yang efisien. Dengan melakukan proses ini, keakuratan dan kualitas data akan jauh lebih maksimal. Jika data yang diolah dan disusun dilakukan dengan proses yang akurat, data tersebut akan lebih mudah untuk diinterpretasikan dan dibuat dalam data visualization. Tentu dengan beberapa manfaat berikut, data analyst akan jauh lebih mudah ketika mengolah suatu data dalam jumlah yang besar, dan proses pun menjadi jauh lebih singkat.
Tahapan Melakukan Data Wrangling
1. Discovery
Pada tahapan pertama adalah memahami data secara mendalam, untuk mengetahui secara detail mana saja data yang perlu dipakai, dihilangkan, dan diselesaikan.
2. Tidy Up Data
Setelah memahami data secara mendalam, pengelompokan data yang tepat pun bisa dilakukan. Langkah selanjutnya adalah menata, merapikan, dan mengorganisir data yang ada. Tentunya pada saat data dikumpulkan, tidak semua data terisi dan sesuai tujuan. Sehingga pada tahapan ini, semua baris dan kolom data harus disatukan untuk dapat diolah lebih lanjut. Tergantung jenis data apa yang sedang diolah, proses ini juga bisa dilakukan untuk menentukan apakah data diperlukan atau harus dihapus.
3. Validation
Tahapan ini dilakukan untuk mengecek kualitas data. Proses ini sangat penting dilakukan untuk mengetahui apakah data yang sudah diolah tersebut akurat dan sesuai dengan tujuannya.
4. Publishing
Setelah data dipastikan valid, selanjutnya yang harus dilakukan adalah publishing atau mempublikasikan data. Data akhir harus sudah dimengerti oleh semua orang.
Baca Juga: Mengenal Vue.js Secara Lengkap Plus Cara Belajar untuk Pemula
...ventisca... memberi reputasi
1
375
0
Guest
Tulis komentar menarik atau mention replykgpt untuk ngobrol seru
Mari bergabung, dapatkan informasi dan teman baru!
Programmer Forum
20.2KThread•4.3KAnggota
Guest
Tulis komentar menarik atau mention replykgpt untuk ngobrol seru