Pengarang: Rijul Singh Malik
Awalnya diterbitkan di Towards AI the World’s Leading AI and Technology News and Media Company. Jika Anda sedang membangun produk atau layanan terkait AI, kami mengundang Anda untuk mempertimbangkan untuk menjadi sponsor AI. Di Towards AI, kami membantu menskalakan AI dan startup teknologi. Biarkan kami membantu Anda melepaskan teknologi Anda kepada massa.
Saat Data Menjadi Liar — Cara Menanganinya
Sebuah blog tentang perselisihan data dan penanganan kumpulan data yang berantakan.
Selalu ada lebih dari satu cara untuk memperdebatkan data.
Data telah tumbuh secara eksponensial dalam dekade terakhir, berkat internet, media sosial, dan munculnya smartphone dan teknologi yang dapat dikenakan. Tapi bagaimana Anda mendapatkan hasil maksimal dari data yang Anda kumpulkan dan proses? Dalam artikel ini, kami menyoroti beberapa cara Anda dapat menggunakan data untuk meningkatkan bisnis Anda.
Saat Anda melihat data, Anda memiliki banyak cara berbeda untuk menggunakannya. Anda dapat menggunakannya untuk membuat grafik, Anda dapat menggunakannya untuk membuat tabel, dan Anda dapat menggunakannya untuk membuat infografis. Anda bahkan dapat menggunakannya untuk membuat data lain. Namun terkadang, Anda tidak hanya memiliki data. Terkadang, Anda memiliki data “liar”. Data yang terlihat seperti ini.
Perselisihan data bisa menjadi masalah besar. Membosankan, memakan waktu, dan, yang terburuk, mungkin menimbulkan kesalahan pada data yang sedang Anda kerjakan. Ada begitu banyak cara berbeda untuk memperdebatkan data juga. Anda dapat menggunakan spreadsheet, kode, atau bahkan pena dan kertas. Jadi, bagaimana Anda bisa memperdebatkan data Anda, sehingga akurat dan cepat?
Lebih memahami data Anda.
Data adalah bagian tak terelakkan dari bisnis Anda. Anda mengandalkannya untuk membuat keputusan dan melacak kemajuan Anda. Dan meskipun itu bisa sedikit mengintimidasi, itu tidak harus begitu. Ada beberapa cara untuk membuat data Anda lebih mudah dikelola sehingga Anda dapat memanfaatkannya sebaik mungkin. Berikut adalah beberapa tips untuk Anda mulai.
1. Jadikan data Anda bermanfaat. Hanya karena Anda memiliki data tidak berarti Anda dapat menggunakannya. Pastikan Anda mengumpulkan data yang benar-benar akan membantu Anda mencapai tujuan Anda.
2. Jadilah selektif. Jangan mengumpulkan data hanya untuk kepentingan mengumpulkannya. Lebih banyak tidak selalu lebih baik.
3. Berkorelasi. Saat Anda mengumpulkan data, cari pola dan tren.
4. Saring. Hanya karena Anda memiliki data tidak berarti Anda harus menganalisis semuanya.
Bentuk ulang dan reshuffle kumpulan data Anda.
Ketika Anda mulai menjelajahi data Anda, Anda akan kagum dengan seberapa banyak yang dapat Anda temukan. Anda akan melihat data dengan cara yang sama sekali baru. Pikirkan itu — hampir setiap situs web di luar sana memiliki banyak informasi tentangnya, dan Anda memiliki kesempatan untuk menganalisis informasi itu! Ini bisa sangat berguna bagi Anda sebagai seorang blogger, karena Anda dapat menggunakan informasi itu untuk menemukan hal-hal baru tentang calon pelanggan Anda. Anda dapat menggunakan data ini untuk mengetahui apa yang diinginkan pembaca Anda, apa yang mereka minati, dan apa yang mereka sukai. Anda juga dapat menggunakannya untuk mengetahui apa yang sedang dilakukan pesaing Anda.
Data sangat kuat. Ini dapat digunakan untuk membantu Anda menemukan beberapa tren yang paling menarik, peluang terbesar, atau produk yang paling diminati untuk niche Anda. Namun, ada masalah. Apa yang terjadi ketika Anda menemukan kumpulan data fantastis yang memiliki beberapa poin yang tidak masuk akal? Apa yang terjadi ketika data Anda ada di mana-mana dan Anda tidak tahu cara menggunakannya? Itu terjadi pada yang terbaik dari kita. Kami di sini untuk membantu. Dengan posting blog ini, kita akan melihat beberapa masalah data yang paling umum dan bagaimana Anda dapat membentuk kembali dan mengacak kumpulan data Anda untuk membuatnya bekerja untuk Anda.
“Membuat visualisasi data itu sulit.” Dan saya menemukan ini benar ketika saya pertama kali mulai membuat visualisasi data. Ada banyak yang harus dipelajari, dan itu luar biasa. Saya berharap artikel ini akan membantu memberi Anda beberapa panduan tentang cara mendekati visualisasi data Anda secara terstruktur.
Menyajikan data yang Anda perdebatkan dengan R
Perselisihan data adalah bagian yang sangat penting dari proses ilmu data. Mengumpulkan data dari berbagai sumber dan kemudian menyusunnya menjadi struktur yang dapat dipahami adalah hal yang membedakan ilmuwan data dari pemrogram komputer biasa. Namun, tidak peduli seberapa bagus Anda dalam memperdebatkan data, akan sangat sulit untuk menyajikan data tersebut dengan cara yang mudah dipahami. Ada sejumlah metode berbeda yang digunakan untuk memperdebatkan data. Beberapa yang paling populer termasuk sistem manajemen basis data seperti MySQL dan PostgreSQL, perangkat lunak analisis data seperti R dan Matlab, dan platform visualisasi data seperti D3.js dan Tableau. Dalam posting blog ini, saya akan membahas bagaimana menggunakan bahasa pemrograman R untuk mengatur dan menyajikan data.
Datanya berantakan. Tidak peduli seberapa bersih data Anda, itu pasti akan kotor. Itu adalah fakta kehidupan yang kita semua belajar untuk menerima. Namun, bukan berarti Anda harus menerimanya hanya karena disuruh. Kabar baiknya adalah bahwa data wrangling adalah keterampilan yang bisa dikuasai. Anda mungkin tidak dapat menyempurnakan data Anda, tetapi Anda dapat mempelajari cara membuatnya lebih bersih dan lebih bermanfaat.
Kesimpulan:
Melalui perselisihan data, Anda dapat memahami data Anda, mengubah kumpulan data yang berantakan menjadi kumpulan data yang terorganisir yang memberi Anda wawasan yang dapat ditindaklanjuti.
When Data Gets Wild — How to Handle awalnya diterbitkan di Towards AI on Medium, di mana orang-orang melanjutkan percakapan dengan menyoroti dan menanggapi cerita ini.
Diterbitkan melalui Menuju AI
