Pembersihan Data dalam Data Science Python: Panduan Lengkap

Data kotor (unclean data) adalah musuh bebuyutan dalam dunia Data Science.

Data yang tidak konsisten, duplikat, atau memiliki nilai yang hilang dapat merusak model machine learning dan menghasilkan hasil yang tidak akurat.

Oleh karena itu, pembersihan data (data cleaning / data cleansing) menjadi langkah penting sebelum memulai analisis data dan pemodelan.

Artikel ini akan membahas teknik-teknik pembersihan data dalam Python, yang merupakan bahasa pemrograman populer dalam Data Science.

Baca Juga: Kenalan dengan Pandas: Teman Setia Data Scientist

Mari kita bahas langkah-langkah yang dapat Anda ikuti untuk memastikan data Anda bersih dan siap untuk dianalisis:

1. Import Library yang Dibutuhkan:

import pandas as pd
import numpy as np

2. Membaca Data:

Langkah pertama adalah membaca data Anda ke dalam DataFrame Pandas.

Anda dapat menggunakan fungsi pd.read_csv() untuk membaca file CSV, pd.read_excel() untuk file Excel, atau pd.read_sql() untuk data dari database.

3. Mengidentifikasi Data yang Hilang:

Data yang hilang (kosong / tidak ada datanya) merupakan masalah umum dalam dataset. Anda dapat menggunakan fungsi isnull() dan sum() untuk mengidentifikasi kolom dengan data yang hilang.

df.isnull().sum()

4. Mengatasi Data yang Hilang:

Terdapat beberapa cara untuk mengatasi data yang hilang:

• Hapus Baris: Jika jumlah data yang hilang sedikit, Anda dapat menghapus baris yang berisi data yang hilang.
• Imputasi: Anda dapat mengisi data yang hilang dengan nilai rata-rata, median, atau modus dari kolom tersebut.
• Interpolasi: Metode ini digunakan untuk mengisi data yang hilang berdasarkan nilai yang berdekatan.
• Forward Fill dan Backward Fill: Mengisi data yang hilang dengan nilai sebelumnya atau berikutnya.

# Mengisi data yang hilang dengan nilai rata-rata
df['kolom_dengan_data_hilang'].fillna(df['kolom_dengan_data_hilang'].mean(), inplace=True)

# Mengisi data yang hilang dengan nilai sebelumnya
df.fillna(method='ffill', inplace=True)

5. Mengatasi Data Duplikat:

Data duplikat dapat memengaruhi analisis Anda. Anda dapat menggunakan fungsi duplicated() untuk mengidentifikasi duplikat dan menghapusnya dengan drop_duplicates().

df.duplicated().sum()
df.drop_duplicates(inplace=True)

6. Menangani Data Tidak Konsisten:

Data tidak konsisten seperti format tanggal yang berbeda atau penulisan yang berbeda dapat menimbulkan masalah.

Gunakan fungsi unique() untuk melihat nilai unik dalam kolom dan perbaiki ketidakkonsistenan dengan mengubah format atau menggabungkan nilai yang serupa.

7. Mengubah Tipe Data:

Pastikan tipe data setiap kolom sesuai dengan kebutuhan Anda. Gunakan fungsi astype() untuk mengubah tipe data.

df['kolom_tanggal'] = pd.to_datetime(df['kolom_tanggal'])

8. Memeriksa Outlier:

Outlier adalah nilai yang jauh berbeda dari data lainnya. Anda dapat menggunakan box plot atau scatter plot untuk memvisualisasikan outlier.

Gunakan teknik seperti z-score atau IQR untuk mengidentifikasi outlier dan mengatasinya dengan menghapus atau mengubahnya.

9. Validasi Data:

Setelah membersihkan data, penting untuk memvalidasi data untuk memastikan bahwa semua data sudah konsisten dan akurat.

10. Simpan Data yang Bersih:

Simpan data yang bersih ke dalam file baru agar dapat digunakan untuk analisis dan pemodelan selanjutnya.

Kesimpulan:

Pembersihan data merupakan langkah penting dalam siklus hidup Data Science.

Dengan membersihkan data dengan tepat, Anda dapat meningkatkan kualitas data dan memperoleh hasil analisis dan model machine learning yang lebih akurat.

Python menawarkan berbagai library dan fungsi yang dapat membantu Anda melakukan pembersihan data dengan mudah dan efisien.

Tips Tambahan:

• Gunakan visualisasi data untuk mengidentifikasi pola dan outlier.
• Dokumentasikan setiap langkah pembersihan data.
• Uji model Anda dengan data yang bersih dan data yang kotor untuk melihat perbedaannya.

Dengan mengikuti langkah-langkah dan tips ini, Anda dapat memastikan data Anda bersih dan siap untuk dianalisis, menghasilkan insight yang lebih baik dan keputusan yang lebih akurat.