Data Preparation adalah tahap penting dalam proses data mining yang melibatkan pembersihan, transformasi, dan penggabungan data dari berbagai sumber sebelum digunakan untuk analisis lebih lanjut. Berikut adalah langkah-langkah utama dalam data preparation:
1. Pengumpulan Data (Data Collection):
- Mengumpulkan data dari berbagai sumber seperti database, file CSV, API, dll.
- Memastikan data yang dikumpulkan relevan dengan tujuan analisis.
2. Pembersihan Data (Data Cleaning):
- Menghapus atau memperbaiki data yang hilang, duplikat, atau tidak konsisten.
- Menghilangkan outlier atau data yang tidak valid yang dapat mempengaruhi hasil analisis.
3. Integrasi Data (Data Integration):
- Menggabungkan data dari berbagai sumber menjadi satu dataset yang koheren.
- Mengatasi masalah seperti inkonsistensi format atau struktur data.
4. Transformasi Data (Data Transformation):
- Mengubah data ke dalam format yang sesuai untuk analisis.
- Proses ini bisa termasuk normalisasi, standarisasi, agregasi, dan pembuatan fitur baru dari data yang ada.
5. Reduksi Data (Data Reduction):
- Mengurangi jumlah data tetapi tetap menjaga informasi penting.
- Teknik-teknik yang digunakan termasuk Principal Component Analysis (PCA) dan seleksi fitur.
Data Visualization
Data Visualization adalah proses membuat representasi visual dari data untuk membantu memahami dan menganalisis informasi yang terkandung dalam data. Visualisasi data memudahkan pengambilan keputusan dengan membuat pola dan tren lebih mudah terlihat. Berikut adalah beberapa teknik visualisasi data yang umum digunakan:
1. Plot Kotak (Box Plot):
- Menampilkan distribusi data berdasarkan kuartil.
- Memudahkan identifikasi outlier dan penyebaran data.
2. Histogram:
- Menampilkan distribusi frekuensi dari dataset.
- Berguna untuk memahami distribusi dan sebaran data.
3. Plot Pareto:
- Menampilkan data dalam urutan menurun dan sering digunakan untuk analisis 80/20.
- Berguna untuk mengidentifikasi faktor yang paling signifikan dalam dataset.
4. Plot Pencar (Scatter Plot):
- Menampilkan hubungan antara dua variabel.
- Berguna untuk melihat korelasi dan pola dalam data.
5. Penskalaan Multidimensi:
- Teknik untuk mengurangi dimensi data untuk visualisasi.
- Memungkinkan visualisasi data yang memiliki banyak variabel dalam ruang dua atau tiga dimensi.
6. Analisis Komponen Utama (PCA):
- Teknik reduksi dimensi yang mengubah data ke dalam komponen utama.
- Membantu dalam visualisasi dan interpretasi data yang kompleks.
7. Visualisasi Interaktif:
- Menggunakan alat interaktif seperti Tableau, Power BI, atau alat Python seperti Plotly untuk membuat visualisasi yang dapat disesuaikan dan eksploratif.
Komentar
Posting Komentar