Langkah-Langkah dalam Prapemrosesan Data: Apa yang Perlu Anda Ketahui?

Penambangan data memerlukan konversi data mentah menjadi informasi berguna yang dapat menganalisis lebih lanjut dan memperoleh wawasan kritis. Data mentah yang Anda peroleh dari sumber Anda sering kali berada dalam kondisi berantakan yang sama sekali tidak dapat digunakan. Data ini perlu diproses terlebih dahulu untuk dianalisis, dan langkah-langkahnya tercantum di bawah ini.

Pembersihan Data

Pembersihan data adalah langkah pertama dari preprocessing data dalam data mining . Data yang diperoleh langsung dari sumber biasanya memiliki baris tertentu yang tidak relevan, informasi yang tidak lengkap, atau bahkan sel kosong yang nakal.

Elemen-elemen ini menyebabkan banyak masalah bagi setiap analis data. Misalnya, platform analis mungkin gagal mengenali elemen dan mengembalikan kesalahan. Saat Anda menemukan data yang hilang, Anda dapat mengabaikan baris data atau mencoba mengisi nilai yang hilang berdasarkan tren atau penilaian Anda sendiri. Yang pertama adalah apa yang umumnya dilakukan.

Tetapi masalah yang lebih besar mungkin muncul ketika Anda dihadapkan dengan data yang 'berisik'. Untuk menangani data yang bising, yang sangat berantakan sehingga tidak dapat dipahami oleh platform analisis data atau platform pengkodean apa pun, banyak teknik yang digunakan.

Jika data Anda dapat diurutkan, metode umum untuk mengurangi noise adalah metode 'binning'. Dalam hal ini, data dibagi menjadi tempat sampah dengan ukuran yang sama. Setelah ini, setiap bin dapat diganti dengan nilai rata-rata atau nilai batasnya untuk melakukan analisis lebih lanjut.

Metode lain adalah 'memuluskan' data dengan menggunakan regresi. Regresi mungkin linier atau multipel, tetapi motifnya adalah untuk membuat data cukup halus agar tren dapat terlihat. Pendekatan ketiga, pendekatan lain yang lazim, dikenal sebagai 'pengelompokan.'

Dalam metode preprocessing data dalam data mining ini, titik-titik data di sekitarnya dikelompokkan menjadi satu kelompok data, yang kemudian digunakan untuk analisis lebih lanjut.

Baca: Prapemrosesan Data dalam Pembelajaran Mesin

Transformasi Data

Proses penambangan data umumnya membutuhkan data dalam format atau sintaks yang sangat khusus. Paling tidak, data harus dalam bentuk yang dapat dianalisis pada platform analisis data dan dipahami. Untuk tujuan ini, langkah transformasi data mining digunakan. Ada beberapa cara di mana data dapat diubah.

Cara yang populer adalah normalisasi. Dalam pendekatan ini, setiap titik data dikurangkan dari nilai data tertinggi di bidang itu dan kemudian dibagi dengan rentang data di bidang itu. Ini mengurangi data dari angka arbitrer ke kisaran antara -1 dan 1.

Pemilihan atribut juga dapat dilakukan, di mana data dalam bentuk saat ini diubah menjadi satu set atribut yang lebih sederhana oleh analis data. Diskritisasi data adalah teknik yang lebih jarang digunakan dan agak spesifik konteks, di mana tingkat interval menggantikan nilai mentah bidang untuk membuat pemahaman data lebih mudah.

Dalam 'pembuatan hierarki konsep', setiap titik data dari atribut tertentu diubah ke tingkat hierarki yang lebih tinggi. Baca lebih lanjut tentang transformasi data dalam penambangan data.

Pengurangan Data

Kita hidup di dunia di mana triliunan byte dan baris data dihasilkan setiap hari. Jumlah data yang dihasilkan meningkat dari hari ke hari, dan secara komparatif, infrastruktur untuk menangani data tidak meningkat pada tingkat yang sama. Oleh karena itu, menangani data dalam jumlah besar seringkali bisa sangat sulit, bahkan tidak mungkin, untuk sistem dan server.

Karena masalah ini, analis data sering menggunakan reduksi data sebagai bagian dari pra-pemrosesan data dalam penambangan data . Ini mengurangi jumlah data melalui teknik berikut dan membuatnya lebih mudah untuk dianalisis.

Dalam agregasi kubus data, sebuah elemen yang dikenal sebagai 'kubus data' dihasilkan dengan sejumlah besar data, dan kemudian setiap lapisan kubus digunakan sesuai kebutuhan. Sebuah kubus dapat disimpan dalam satu sistem atau server dan kemudian digunakan oleh orang lain.

Dalam 'pemilihan subset atribut', hanya atribut yang sangat penting untuk analisis yang dipilih dan disimpan dalam set data yang lebih kecil dan terpisah.

Pengurangan jumlah sangat mirip dengan langkah regresi yang dijelaskan di atas. Jumlah titik data dikurangi dengan menghasilkan tren melalui regresi atau beberapa metode matematika lainnya.

Dalam 'pengurangan dimensi,' pengkodean digunakan untuk mengurangi volume data yang ditangani saat mengambil semua data.

Sangat penting untuk mengoptimalkan data mining, mengingat data hanya akan menjadi lebih penting. Langkah - langkah pra-pemrosesan data dalam penambangan data ini pasti berguna bagi analis data mana pun.

Jika Anda penasaran untuk belajar tentang ilmu data, lihat Diploma PG IIIT-B & upGrad dalam Ilmu Data yang dibuat untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 10+ studi kasus & proyek, lokakarya praktis, bimbingan dengan pakar industri, 1- on-1 dengan mentor industri, 400+ jam pembelajaran dan bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.

Dapatkan sertifikasi ilmu data dari Universitas top dunia. Pelajari Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karir Anda.