Pemrosesan Awal Data adalah serangkaian teknik yang digunakan untuk menyiapkan data untuk digunakan dalam algoritma dan program komputer. Ini adalah langkah mendasar dalam proses penambangan data dan melibatkan seleksi, pembersihan, integrasi, transformasi, dan ekstraksi data untuk diproses lebih lanjut.
Pemrosesan awal data adalah prosedur yang memerlukan beberapa aktivitas. Kegiatan tersebut meliputi pembersihan data, normalisasi, transformasi, dan pengurangan jumlah data. Tujuannya adalah untuk mendapatkan data yang konsisten dan berkualitas tinggi dalam bentuk yang dapat dengan mudah dimasukkan ke dalam algoritma komputer.
Pembersihan data menghilangkan atau mengisi nilai yang hilang, menghilangkan data yang tidak konsisten dengan format asli data, dan menghilangkan outlier. Normalisasi adalah proses transformasi nilai beberapa variabel ke dalam skala umum, seperti 0 hingga 1 atau -1 hingga +1. Data yang dinormalisasi menjadi lebih mudah untuk dianalisis, diinterpretasikan, dan dibandingkan.
Transformasi data meliputi penskalaan, agregasi, diskritisasi, dan pengkodean. Penskalaan menyesuaikan data ke besaran yang seragam, dan sangat penting ketika variabel yang berbeda mempunyai unit pengukuran yang berbeda atau mempunyai skala yang berbeda. Agregasi menggabungkan beberapa observasi menjadi satu dan memberikan gambaran umum data. Diskritisasi memberikan label dan kategori pada observasi, dan pengkodean digunakan untuk memproyeksikan kumpulan data ke dimensi yang lebih kecil.
Mengurangi jumlah data dilakukan untuk mengurangi kompleksitas dan mengoptimalkan kinerja algoritma komputer. Teknik reduksi dimensi digunakan untuk menghilangkan komponen yang berlebihan dan berisik dari data, sehingga menghasilkan visualisasi data dan model berperforma lebih baik.
Secara keseluruhan, pemrosesan awal data merupakan langkah penting sebelum menerapkan algoritme tingkat lanjut seperti pembelajaran mesin, kecerdasan buatan, dan pembelajaran mendalam. Hal ini memastikan hanya data berkualitas tinggi yang masuk ke dalam proses, sehingga memungkinkan algoritme membuat prediksi dan keputusan yang lebih baik.
