Data ScienceLesson 8Preview gratis
DS Data Preparation
Lesson ini bagian dari Data Science · Semua level
Ringkasan
Data preparation atau preprocessing adalah proses menyiapkan dan membersihkan data mentah agar siap dianalisis secara akurat. Kegiatan utamanya menangani nilai hilang, data ganda, dan outlier, serta mengubah data kategorikal menjadi numerik melalui encoding. Kualitas hasil analisis sangat bergantung pada ketelitian tahap ini.
Poin kunci
- Tujuan: data bersih, lengkap, dan konsisten sebelum dianalisis.
- Missing value ditangani dengan imputasi (mean/median/modus) atau penghapusan sesuai konteks.
- Duplikasi membuat statistik dan model menjadi bias.
- Outlier dianalisis dulu: valid (informasi berharga) atau kesalahan data.
- Encoding mengubah kategori seperti rendah/sedang/tinggi menjadi angka.
Materi lengkap
Contoh kode dan kuis
Materi lengkap, contoh kode, dan kuis tersedia untuk pelanggan. 5 soal.