Harap verifikasi akun kamu!Verifikasi
Mode Normal

6 TIPS UNTUK DATA CLEANSING

0 Komentar

Laporkan masalah

Laporkan Video ini
Apa yang terjadi?
Batal

Apa itu Data Cleansing? Kenapa Data Cleansing Penting? Ini dia 6 tips untuk Data Cleansing!

Data Cleansing adalah suatu proses di tahap pre-processing yang meliputi:
- Memperbaiki missing value
- Modifikasi format data (format seragam, misalnya semua tanggal harus dd/mm/yy)
- Menghilangkan duplikasi dalam data
- Menghilangkan outlier (nilai yang sangat berbeda dengan rata-rata data lainnya)
- Menghilangkan delimiter, simbol, white space, dan sebagainya (contoh, $400 menjadi 400; IDR7,000,000 menjadi 7000000)
- Dan banyak lagi!

Proses Data Cleansing ini diperlukan untuk menjaga akurasi data dan memberikan hasil analisis yang valid.

6 tips untuk Data Cleansing yang efektif:
1. Organisir data
2. Periksa akurasi data
3. Lengkapi data
4. Tingkatkan kualitas data
5. Keep it updated!
6. Repeat!

Tonton videonya untuk penjelasan yang lebih lengkapnya!

Algoritma is a data science education center that trains individuals and/or clients to obtain the necessary data science skills that are needed in today's market. We organize a variety of short-duration data science workshops and boot camps that adopt a learn-by-building approach suited for beginners and non-programmers.

Komentar

default-user
Langganan untuk bisa berkomentar
    Verifikasi Akun Kamu..

    Kamu belum melakukan verifikasi akun. Silahkan periksa email Kamu dan ikuti langkah selanjutnya.

    Atau verifikasi melalui SMS

    VERIFIKASI SMS

    Dengan memverifikasi email, Anda dapat melakukan:

    • Upload vidio dengan ukuran yang lebih besar