Latihan soal-soal data cleaning, Bagi kamu baru mulai belajar dunia data atau sedang persiapan sertifikasi profesi, pasti akan sering bertemu dengan istilah “data cleaning”.
Nah, proses ini penting banget karena sebelum data dianalisis atau digunakan dalam model machine learning, kita harus pastikan datanya bersih, konsisten, dan bisa dipercaya. Salah satu cara terbaik untuk memahami konsep ini adalah lewat soal-soal data cleaning.
Dengan berlatih, kamu jadi tahu masalah apa saja yang sering muncul dalam data, dan bagaimana cara menyelesaikannya.
Mulai dari nilai yang hilang, data ganda, hingga format yang nggak konsisten semuanya bisa kamu pelajari lewat latihan soal.
Baca Juga : Sertifikasi Data Analyst
Manfaat Mengerjakan Latihan Soal Data Cleaning
Nggak cuma buat ngerti teorinya, tapi juga bantu kamu berpikir sistematis dalam menyelesaikan masalah data.
Dari sini kamu akan belajar mengidentifikasi masalah, mencari solusi, lalu memvalidasi hasilnya. Dan jangan khawatir, semakin sering latihan, kamu akan makin terbiasa dan cepat dalam membersihkan data.
1. Soal Identifikasi Data Hilang
Biasanya, kamu akan diminta untuk mencari tahu ada berapa banyak nilai kosong (missing value) dalam suatu kolom.
Ini penting karena data yang hilang bisa bikin hasil analisis jadi bias atau nggak akurat. Kamu bisa gunakan fungsi sederhana seperti .isnull() di Python untuk mendeteksinya.
2. Menghapus Data Duplikat
Data duplikat sering banget muncul apalagi kalau kita gabung beberapa dataset. Soal seperti ini biasanya meminta kamu untuk menghapus baris yang kembar berdasarkan satu atau lebih kolom. Cara paling umum di Python adalah dengan .drop_duplicates().
3. Soal Deteksi Outlier
Outlier itu data yang nilainya jauh banget dari yang lain. Kadang outlier bisa mengganggu model atau membuat analisis jadi nggak valid. Di latihan soal-soal data cleaning, kamu bisa diminta mencari outlier dengan teknik IQR atau z-score.
4. Soal Format Data yang Nggak Konsisten
Format data yang berantakan juga sering jadi tantangan. Misalnya, tanggal yang ada yang pakai format DD/MM/YYYY dan ada juga yang YYYY-MM-DD. Belum lagi teks yang ada huruf kapitalnya campur-campur. Soal seperti ini biasanya meminta kamu menyesuaikan format agar seragam.
5. Soal Mengisi Nilai Hilang
Setelah tahu ada data yang hilang, langkah selanjutnya adalah mengisinya. Nah, soal akan minta kamu mengisi nilai hilang pakai rata-rata, median, atau modus tergantung jenis datanya. Ini disebut dengan teknik imputasi.
6. Soal Validasi Tipe Data
Kadang ada kolom yang seharusnya angka tapi malah kebaca sebagai teks. Soal semacam ini menantang kamu buat mengubah tipe data dan mengatasi error yang muncul setelahnya. Di sinilah kamu belajar pentingnya validasi.
Belajar Lewat Studi Kasus Mini
Latihan soal akan terasa lebih seru kalau dibungkus dalam bentuk studi kasus. Misalnya kamu punya dataset transaksi online, lalu diminta bersihin dari data duplikat, isi nilai yang kosong, perbaiki format tanggal, dan pastikan semua jumlah transaksi valid.
Dengan pendekatan ini, kamu bisa langsung membayangkan bagaimana data cleaning dilakukan dalam dunia nyata.
Platform Tempat Latihan Soal Data Cleaning
Untuk kamu yang mau serius belajar, banyak kok platform yang menyediakan latihan soal-soal data cleaning. Di antaranya ada Kaggle, DataCamp, dan GitHub.
Beberapa bahkan menyediakan pembahasan yang bisa kamu pelajari jika merasa stuck. Kamu juga bisa cari blog atau artikel yang membahas soal-soal sejenis, biasanya banyak insight tambahan yang berguna.
Tips Maksimalin Latihan Soal Data Cleaning
Kalau mau hasil belajarmu makin optimal, coba deh kategorikan soal berdasarkan jenis masalah data. Misalnya khusus soal missing value, khusus duplikat, dan seterusnya.
Dengan cara ini, kamu bisa fokus mendalami satu topik sebelum lanjut ke yang lain. Oh ya, jangan lupa dokumentasikan proses cleaning-mu, ya. Ini penting banget kalau kamu mau menyiapkan portofolio.
Kesimpulan
Latihan soal-soal data cleaning itu ibarat latihan dasar sebelum jadi “petarung” data yang andal. Lewat latihan, kamu nggak cuma belajar teknik tapi juga membentuk pola pikir analitis dan teliti.
Mulai aja dari soal yang simpel, dan naik perlahan ke soal yang kompleks. Jangan lupa, konsistensi itu kunci. Selamat belajar dan semoga sukses menaklukkan dunia data!
Leave a Reply