Dalam dunia analisis data, data wrangling menjadi salah satu proses yang tidak bisa diabaikan. Data mentah sering kali datang dalam berbagai format dan kualitas yang beragam, sehingga perlu melalui beberapa transformasi.
Data wrangling adalah proses mengubah dan membersihkan data untuk meningkatkan kualitas dan konsistensinya. Melalui tahap ini, kumpulan data yang tadinya tidak terstruktur dapat diubah menjadi format yang lebih teratur.
Implementasi data wrangling sangat penting untuk memastikan hasil analisis yang akurat dan dapat diandalkan. Dengan data yang sudah diolah dengan baik, keputusan bisnis pun dapat diambil dengan lebih tepat.
Baca Juga: Data Scientist: Pengertian, Tugas, Skill dan Salary
Apa itu Data Wrangling?
Data wrangling adalah serangkaian proses yang dirancang untuk mengeksplorasi, mengubah, dan memvalidasi kumpulan data mentah yang kompleks menjadi data berkualitas tinggi.
Proses ini melibatkan beberapa tahapan sehingga menjadi lebih terstruktur dan siap digunakan. Dengan data wrangling, data mentah dari berbagai format dan sumber dapat diolah dan digabungkan untuk menghasilkan wawasan yang informatif.
Implementasi data wrangling sangat penting dalam dunia data science karena memungkinkan data yang dihasilkan dapat digunakan untuk menghasilkan wawasan berharga dan memandu pengambilan keputusan bisnis dengan lebih akurat.
Adapun strategi yang digunakan dalam data wrangling akan bervariasi tergantung pada jenis data yang digunakan dan tujuan analisis yang ingin dicapai.
5 Manfaat Data Wrangling dalam Analisis Data
Data wrangling adalah proses yang sangat penting dalam analisis data, terutama bagi data scientist dan analis bisnis. Berikut adalah beberapa manfaat utama data wrangling dalam analisis data:
- Analisis Sederhana: Data wrangling memungkinkan analis bisnis dan pemangku kepentingan untuk memeriksa data yang kompleks dengan cepat, efisien, dan efektif setelah data mentah dijinakkan dan dikonversi.
- Penanganan Data: Prosedur ini mengubah data mentah dari berbagai sumber menjadi format yang lebih terstruktur. Teknik ini juga memperkaya data untuk mendapatkan pemahaman yang lebih dalam.
- Peningkatan Penargetan: Menggabungkan data dari beberapa sumber membantu Anda lebih memahami audiens Anda, yang meningkatkan penargetan kampanye iklan dan strategi konten Anda.
- Penggunaan Waktu: Data wrangling memungkinkan analis menghabiskan lebih sedikit waktu untuk mengelola data yang tidak teratur dan lebih banyak waktu untuk memperoleh wawasan berharga yang dapat digunakan untuk membuat keputusan yang akurat.
- Visualisasi Data: Setelah data diolah, data tersebut dapat diekspor ke platform analitik visual seperti Python untuk menyortir, menganalisis, dan meringkas data, sehingga memudahkan dalam menyajikan informasi visual.
Alasan Data Wrangling itu Penting
Data wrangling mengubah data yang berantakan dan tidak teratur menjadi format yang siap digunakan, sehingga memudahkan pemahaman arti dan potensi penggunaan data. Dengan data yang lebih jelas tersebut, analis data dapat menginterpretasikan informasi secara lebih efektif dan membantu dalam pengambilan keputusan yang tepat.
Dalam dunia nyata, kasus yang sering terjadi adalah data sering kali berasal dari berbagai sumber dengan format yang berbeda, yang berpotensi memiliki kesalahan.
Data wrangling mengatasi masalah ini dengan meminimalkan kesalahan akibat perbedaan format. Peningkatan konsistensi data ini memungkinkan bisnis untuk meningkatkan akurasi selama proses analisis.
6 Tahapan Implementasi Data Wrangling
Tahapan implementasi data wrangling dilakukan dalam 6 tahapan. Berikut penjelasan lengkapnya:
1. Discovery/ Penemuan
Pada tahap ini, dilakukan eksplorasi dan pemahaman data secara mendalam. Analis mengidentifikasi tren, pola, dan kriteria untuk membagi data berdasarkan karakteristiknya. Tujuannya adalah untuk mendapatkan informasi tentang konten data, yang akan berguna untuk aktivitas data wrangling selanjutnya.
2. Structuring/ Penataan
Langkah ini merupakan proses mengatur data dari berbagai sumber dengan cara yang lebih koheren dan bermanfaat. Melalui structuring, data dipastikan memiliki format yang sesuai untuk analisis, sehingga memudahkan tim analitik untuk mengolahnya.
3. Cleaning/ Membersihkan
Data cleaning merupakan di mana setiap bagian data diperiksa dengan cermat. Entri yang berlebihan atau tidak relevan dihapus, nilai yang hilang diperbaiki, dan data distandarisasi untuk meningkatkan kualitasnya. Tujuannya untuk memastikan bahwa data akurat dan siap untuk analisis lebih lanjut.
4. Enriching/ Memperkaya
Pada langkah ini, data disempurnakan dengan menghasilkan jenis data baru dari kumpulan data yang dibersihkan dan diformat. Data diperkaya dengan tambahan informasi yang relevan untuk memberikan gambaran yang lebih komprehensif untuk analisis lanjutan.
5. Validating/ Memvalidasi
Validasi data sangat penting untuk menilai kualitas dan konsistensi data yang diolah. Aturan untuk memvalidasi kualitas data diterapkan, memastikan keamanan dan reliabilitas data untuk analisis selanjutnya.
6. Publishing/ Penerbitan
Langkah terakhir adalah penyiapan data untuk digunakan dan dianalisis lebih lanjut. Pada tahap ini, data dipastikan sudah dalam format yang sesuai untuk tujuan yang dimaksud. Kemudian, kumpulan data final siap untuk dianalisis dan dapat digunakan untuk membuat keputusan.
4 Contoh dari Data Wrangling
Berikut ini 4 contoh dari data wrangling, contoh ini menunjukkan fungsi yang diberikan oleh data wrangling itu sendiri. Pahami selengkapnya!
1. Menghapus Data yang Tidak Relevan
Menghapus data yang tidak relevan adalah langkah penting dalam data wrangling. Data yang tidak relevan dapat mengganggu analisis dan menyebabkan hasil yang tidak akurat.
Contohnya, jika memiliki dataset pelanggan yang mencakup informasi yang tidak dibutuhkan seperti nomor telepon yang sudah tidak aktif atau alamat email yang tidak valid, menghapus data ini dapat meningkatkan kualitas dataset.
2. Menangani Data yang Hilang
Menangani data yang hilang melibatkan berbagai metode seperti menggantikan nilai yang hilang dengan rata-rata atau median, atau menggunakan teknik interpolasi untuk memperkirakan nilai yang hilang.
Misalnya, jika dalam dataset penjualan ada beberapa entri di mana data jumlah penjualan tidak ada, nilai ini bisa diisi dengan rata-rata penjualan dari periode yang sama.
3. Menggabungkan Data dari Beberapa Sumber
Sering kali, data yang diperlukan untuk analisis datang dari berbagai sumber. Menggabungkan data dari beberapa sumber melibatkan proses penyatuan data ini menjadi satu dataset yang kohesif.
Misalnya, data pelanggan dari sistem CRM bisa digabungkan dengan data transaksi dari sistem ERP untuk memberikan gambaran lengkap tentang perilaku pembelian pelanggan.
4. Menyaring Data Berdasarkan Kriteria Tertentu
Menyaring data berdasarkan kriteria tertentu adalah cara efektif untuk fokus pada data yang relevan dengan tujuan analisis. Menyaring data membantu dalam mendapatkan wawasan yang lebih spesifik dan relevan.
Misalnya, jika Anda ingin menganalisis kebiasaan pembelian pelanggan selama musim liburan, Anda bisa menyaring data transaksi hanya untuk periode tersebut.
Tingkatkan Peluang Karir sebagai Data Analyst!
Kesimpulannya, data wrangling adalah proses yang sangat penting dalam analisis data, memungkinkan data mentah dari berbagai format dan sumber diubah menjadi data berkualitas tinggi yang siap untuk dianalisis.
Ingin mendalami keterampilan ini lebih lanjut? Bergabunglah dengan Bootcamp Data Analyst di Course-Net. Anda akan diajar langsung oleh coach aktif dengan pengalaman lebih dari 5 tahun, mendapatkan GRATIS re-coaching seumur hidup, dan belajar dengan metode Experience Based Learning.
Nikmati juga fleksibilitas pembayaran dengan cicilan hingga 18x, dan memanfaatkan jaringan Course-Net yang memiliki lebih dari 100.000 alumni dan 472+ corporate clients. Tingkatkan kesempatan Anda untuk berkarir di bidang analisis data!
Baca Juga: Tips Menjadi Data Scientist yang Andal versi Course Net
